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So geht richtiges Prompt Engineering

Strategien zur Erstellung und Optimierung von AI-generierten Inhalten für effektives Marketing: RACE und PARE-Frameworks
31.05.24
© freepik
 

- Prompt Engineering nutzt strukturierte Anweisungen
- "RACE"-Framework hilft bei Erstellung präziser und kontextbezogener AI-Prompts.
- "PARE"-Framework verfeinert und optimiert AI-generierte Inhalte durch Iteration.


Prompt Engineering ist eine Schlüsseltechnik, um AI-Modelle effizient zur Erstellung von Inhalten zu nutzen. Es umfasst das Formulieren von präzisen und gut strukturierten Anweisungen, sogenannten Prompts, die der AI helfen, den gewünschten Output zu liefern, berichtet Social Media Examiner. Ein effektiver Ansatz hierfür ist das "RACE"-Framework:


1. Role (Rolle)
Definieren Sie die Rolle, die die AI einnehmen soll, um die Perspektive und den Ton zu bestimmen. Beispiel: "Handeln Sie als erfahrener Content-Marketer."


2. Action (Aktion)
Geben Sie spezifische Anweisungen, was die AI tun soll. Beispiel: "Schreiben Sie einen 1.000 Wörter umfassenden Blogpost über die Vorteile unserer Projektmanagement-Software."


3. Context (Kontext)
Bieten Sie umfangreiche Hintergrundinformationen, um den Inhalt zu spezifizieren. Beispiel: Zielgruppe, Markenstimme, spezifische Produktvorteile.


4. Execute (Ausführen)
Geben Sie Format- und Stilvorgaben. Beispiel: "Verwenden Sie eine leicht verständliche Sprache und strukturieren Sie den Text mit Überschriften und Aufzählungspunkten."


Zusätzlich bietet das "PARE"-Framework eine Methode zur Verfeinerung der AI-Ergebnisse:


1. Prime (Priming)
Geben Sie der AI zusätzliche Kontextinformationen, um relevantes Wissen zu aktivieren.


2. Augment (Ergänzen)
Fügen Sie spezifische Details hinzu, um die Qualität zu steigern.


3. Refresh (Auffrischen)
Überprüfen und verfeinern Sie die generierten Inhalte durch Feedback.


4. Evaluate (Bewerten)
Bewerten Sie die Inhalte hinsichtlich Qualität, Relevanz und Markenstimme.


Für optimale Ergebnisse sollten Sie detaillierte und spezifische Prompts nutzen, Beispiele bereitstellen und kontinuierlich experimentieren. AI-generierte Inhalte sollten als Ausgangspunkt gesehen und immer von menschlicher Kreativität und Beurteilung verfeinert werden. Bleiben Sie zudem über die neuesten Entwicklungen im Bereich AI und Prompt Engineering informiert, um stets die besten Ergebnisse zu erzielen.