B2B Prompting Guideline KI im B2B Marketing – präzises Prompting nutzen

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Künstliche Intelligenz und B2B Content passen perfekt zusammen – wenn das Prompting stimmt. Erfahren Sie, wie präzise Prompts und fachliche Expertise zu relevanten Inhalten führen und was bei der Integration von KI wichtig ist.

Künstliche Intelligenz verändert das B2B Marketing grundlegend. Vor allem bei komplexen Produkten und Dienstleistungen, die auf fundiertes Fachwissen angewiesen sind, kann KI enorme Potenziale freisetzen. Mit Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT lassen sich hochwertige Inhalte generieren. Aber: Nur wer KI richtig einsetzt, profitiert wirklich. Der Schlüssel dazu liegt im Prompting – der präzisen Steuerung der LLMs durch gezielte Eingaben. Gerade im B2B Bereich, wo Detailgenauigkeit und Fachkenntnisse unverzichtbar sind, wird Prompting zum unverzichtbaren Werkzeug für Marketer.

Was ist Prompting?

Beim Prompting wird einem LLM klare Anweisungen gegeben, damit sie relevante Inhalte produziert. Der Erfolg hängt dabei vollständig von der Qualität der Eingaben ab. Im B2B Marketing geht es oft um komplexe und technische Themen, die nicht mit allgemeinen Anfragen abgedeckt werden können. Präzision ist entscheidend: Nur durch klar formulierte, zielgerichtete Prompts lassen sich Inhalte generieren, die sowohl technische Experten als auch Entscheidungsträger überzeugen. Unpräzise Eingaben führen zu unbrauchbaren Resultaten – eine kostspielige Fehlleistung im B2B Marketing, wo fachliche Tiefe und Klarheit essenziell sind.

B2B Prompting Guideline

• 1. Ziel festlegen: Soll der Text informieren, überzeugen oder zu einer Handlung aufrufen?

• 2. Zielgruppe definieren: Technische Experten erwarten präzise Informationen, Führungskräfte wollen strategische Vorteile herausgestellt sehen. Dabei bietet es sich an, bestehende Buyer Personas zu nutzen.

• 3. Ausgabeformat bestimmen: Blogartikel, Drehbuch, Whitepaper oder Social Media Post? Inhalte für verschiedene Plattformen erfordern unterschiedliche Ansätze in Tiefe, Tonalität und Struktur.

• 4. Unternehmensrelevante Daten einbinden: Was ist neu oder wichtig? Welche Informationen sollen im Text vorkommen?

• 5. Rollen festlegen: Lassen Sie das LLM fachspezifische Rollen, wie Branchenanalyst, Softwareentwickler oder Einkäufer übernehmen. Für kreative Inhalte sind auch Rollen wie Regisseur oder Drehbuchautor sinnvoll.

• 6. Schrittweise vorgehen: Betrachten Sie das LLM als Gesprächspartner. Beginnen Sie mit einer Ideenfindung, entwickeln Sie Gliederungen und lassen Sie das Modell dann einzelne Kapitel schreiben.

• 7. Den Prompt entwickeln lassen: Bitten Sie das LLM, seinen eigenen Prompt zu entwickeln. Beispiel: „Du bist ein Prompt-Engineer. Hilf mir, den besten Prompt für das Thema Predictive Maintenance zu formulieren.“ In der Folge bitten Sie das LLM, selbst die Rolle für den nächsten Schritt zu wählen.

Der iterative Prozess sollte fortgesetzt werden, bis das Ergebnis den Anforderungen voll entspricht. Selbst kleine Anpassungen des Prompts können große Unterschiede in der Ausgabe bewirken.

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Anreichern von Prompts mit spezifischen B2B Inhalten

Im B2B Bereich sind unternehmensspezifische Informationen oft nicht im Trainingsmodell der KI enthalten. Daher ist es notwendig, Prompts gezielt mit relevanten Daten und Fachwissen anzureichern:

• Branchenspezifische Sprache: Nutzen Sie die Fachterminologie Ihrer Branche, um präzisere Inhalte zu erhalten. Weisen Sie dem Modell eine Rolle als Expertin oder Experte in dem Bereich zu. Beispiel: „Du bist Softwareentwickler im IIoT Bereich. Erkläre die Vorteile von Predictive Maintenance für Automobilzulieferer.“

• Aktuelle Daten einbinden: Die LLMs haben einen bestimmten Trainingsstand. Was nach dem Release erschienen ist, kennt das Modell nicht. Nutzen Sie daher Inhalte aus eigenen Dokumenten oder weisen Sie den Chatbot darauf hin, gezielt Informationen auf bestimmten Websites zu recherchieren. Beispiel: „Erkläre die Vorteile unserer neuen IoT-Sensoren, die Echtzeitdaten in der neuesten Produktionsanlage liefern. Nutze dazu das angehängte PDF/ die folgenden Websites.“

• In-Context Learning: Geben Sie dem LLM Beispieltexte an die Hand, um den gewünschten Stil, die Struktur und die Inhaltstiefe zu verdeutlichen. Beispiel: „Nutze den Stil unserer letzten Fallstudie zur Einführung von IoT in der Fertigungsindustrie.“

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen: Durch RAG werden Informationen aus unternehmensinternen Quellen abgerufen und in den Prompt integriert, um spezifische und aktuelle Inhalte zu erzeugen. Das Modell greift dabei auf Daten des Unternehmens zu und reichert den Prompt mit spezifischem Kontext an.

Vermeiden Sie dabei unbedingt, Geschäftsgeheimnisse oder personenbezogene Daten im Prompt zu verwenden. Andernfalls besteht die Gefahr, dass das Modell diese Informationen in Antworten wiederverwendet.

Integration von LLMs in das Content Marketing

Beim Einsatz von KI und insbesondere LLMs im Content Marketing geht es nicht darum, Fachwissen zu ersetzen, sondern Arbeitsabläufe zu beschleunigen und Inhalte effizienter zu skalieren.

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Fachwissen lässt sich nicht an ChatGPT auslagern: Bei komplexen B2B Themen ist es entscheidend, dass derjenige, der den Prompt schreibt, die nötige Expertise hat, um die richtigen Fragen zu stellen und die Ergebnisse zu bewerten. Eine KI kann keine inhaltliche Tiefe garantieren – sie basiert auf Mustern und Wahrscheinlichkeiten, nicht auf fundierter Fachkenntnis. Das Ergebnis wird immer nur so gut sein, wie es durch den Input und die Rückmeldungen des Benutzers vorgegeben ist.

Daher wird Aufbau von Prompt Engineering als Kompetenz im Team wird immer wichtiger, ohne dabei die Kontrolle über die Inhalte zu verlieren. Es erfordert ein Umdenken in den Teams. Ein LLM ist wie ein gut geschulter Assistent an der Content Werkbank – es erledigt Routineaufgaben, aber die Anleitung und Kontrolle bleibt beim Experten. Effektives Prompt Engineering wird damit zur Kernkompetenz, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen.

Fazit: Die Zukunft des B2B Content Marketings mit KI

Mit gezieltem Prompting wird KI zu einem wertvollen Teammitglied im B2B Marketing. Entscheidend ist dabei nicht nur technisches Know-how, sondern ein tiefes Verständnis des Marktes und der spezifischen Anforderungen. Unternehmen, die diese Elemente erfolgreich kombinieren, sind in der Lage, relevanten Content schneller und präziser zu erstellen – und sich damit entscheidende Wettbewerbsvorteile zu sichern.

*Dr. Hans-Wilhelm Eckert ist Autor des Buches „Storytelling mit Daten“ (Springer 2021) und Inhaber der B2B-Kommunikationsberatung Momentum Communication.

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