5 Prompting-Techniken, die du in einer KI-Arbeitswelt beherrschen solltest

Summary

In diesem Video erklärt Robert Siegers fünf effektive Prompting-Techniken, die für Marketing-Profis und digitale Unternehmer unerlässlich sind, um künstliche Intelligenz, wie ChatGPT, optimal zu nutzen. Die fünf Techniken umfassen Zero-Shot-Prompting, Future-Prompting, Chain-of-Thought-Prompting (CoD), Generate-Knowledge-Prompting und Self-Consistency-Prompting. Siegers erläutert, wie man durch gezielte Eingabeaufforderungen bessere Ergebnisse erzielt, insbesondere im Bereich der Suchmaschinenoptimierung (SEO). Mit praktischen Beispielen zeigt er, wie diese Techniken für die Content-Erstellung und strategische Planung genutzt werden können.

Takeaways

• 😀 Das Erstellen von Eingabeaufforderungen (Prompts) für KI-Modelle wie ChatGPT ist eine wesentliche Fähigkeit für Marketingverantwortliche und Digitalunternehmer.
• 😀 Es gibt fünf wichtige Prompting-Techniken, die für die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der digitalen Welt beherrscht werden sollten: Zero-Shot Prompting, Future Prompting, Chain of Thought (CoD) Prompting, Generate Knowledge Prompting und Self Consistency Prompting.
• 😀 Zero-Shot Prompting ermöglicht es KI-Modellen, einfache Klassifizierungen vorzunehmen, ohne zusätzliche Daten zu benötigen. Ein Beispiel aus der SEO: Die Bewertung der Stimmung eines Artikels als positiv, neutral oder negativ.
• 😀 Beim Future Prompting gibt man dem KI-Modell konkrete Informationen und Vorgaben, um genauere und bessere Antworten zu erhalten. Dies wird oft verwendet, um bestimmte Fragen in einem Artikel zu beantworten.
• 😀 Chain of Thought (CoD) Prompting ist eine Technik, bei der das Modell eine Gedankenkette durchläuft, um zu einer Lösung zu kommen. Hierbei können Fehler entstehen, weshalb es wichtig ist, mit Beispielen und Begründungen zu arbeiten.
• 😀 Generate Knowledge Prompting hilft dabei, Informationen mit Kontext zu liefern, damit die KI genaue und relevante Antworten generiert, anstatt unbestätigte oder falsche Fakten zu verwenden.
• 😀 Self Consistency Prompting ist eine fortgeschrittene Technik, bei der mehrere Eingabeaufforderungen kombiniert werden, um fehlerfreie Ergebnisse zu erzielen. Besonders nützlich ist diese Technik bei der Generierung von Keyword-Ideen oder Google Ads Texten.
• 😀 Für die erfolgreiche Anwendung dieser Techniken ist es entscheidend, so spezifisch wie möglich in der Formulierung der Eingabeaufforderungen zu sein, um präzise und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erhalten.
• 😀 Eine Kombination aus verschiedenen Prompting-Techniken wie Zero-Shot, CoD und Self Consistency ist besonders effektiv, um konsistente und gut strukturierte Antworten von der KI zu erhalten.
• 😀 Die richtige Anwendung von Prompting-Techniken ist besonders im SEO-Bereich wichtig, um präzise und relevante Inhalte zu generieren, die die Sichtbarkeit und Effektivität von Websites verbessern.

Q & A

Was ist Zero-Shot-Prompting und wie wird es verwendet?

Zero-Shot-Prompting ist die einfachste Form der Eingabeaufforderung, bei der ein Sprachmodell wie GPT ohne weitere Daten oder Informationen nur auf der Basis des Kontexts eine Klassifizierung oder Bewertung vornehmen kann. Ein Beispiel ist die Bewertung der Stimmung eines Artikels als positiv, neutral oder negativ, ohne dass zusätzliche Daten bereitgestellt werden müssen.

Wie funktioniert Future-Prompting und wie unterscheidet es sich von Zero-Shot-Prompting?

Beim Future-Prompting wird dem Sprachmodell eine Demonstration vorgegeben, wie der gewünschte Output aussehen könnte. Im Gegensatz zum Zero-Shot-Prompting, bei dem keine zusätzlichen Daten geliefert werden, enthält Future-Prompting konkrete Informationen im Prompt, um eine genauere und zielgerichtetere Antwort zu erhalten.

Was ist Chain-of-Thought (CoD) Prompting und warum ist es wichtig?

Chain-of-Thought Prompting erfordert vom Modell, eine Gedankenkette zu bilden, um zu einer Lösung zu kommen. Dies ist besonders wichtig, wenn es um komplexere Aufgaben geht, da es das Modell dazu anregt, Schritt für Schritt zu denken und Fehler zu vermeiden, die bei direkten Berechnungen oder einfachen Antworten entstehen könnten.

Wie wird das Generation Prompting eingesetzt, und warum ist Kontext dabei wichtig?

Beim Generation Prompting wird das Sprachmodell mit Kontextinformationen gefüttert, damit es eine präzisere und fundiertere Antwort generieren kann. Dies verhindert Fehler und Fehlinformationen, die auftreten könnten, wenn das Modell nur allgemeine, unkontextualisierte Daten verwendet.

Was ist Self-Consistency-Prompting und wie unterscheidet es sich von anderen Methoden?

Self-Consistency-Prompting ist eine erweiterte Technik, bei der mehrere Eingabeaufforderungen kombiniert werden, um den Output zu verbessern. Es nutzt mehrere Zero-Shot- oder Chain-of-Thought-Prompts, um Fehler zu minimieren und genauere Ergebnisse zu erzielen. Diese Methode wird besonders bei komplexeren Aufgaben wie SEO-Texten oder Google Ads-Anzeigen verwendet.

Wie trägt die spezifische Formulierung eines Prompts zur Qualität der Ergebnisse bei?

Je spezifischer und klarer ein Prompt formuliert wird, desto besser sind die generierten Ergebnisse. Indem man konkrete Beispiele und Richtlinien gibt, hilft man dem Modell, genauere und relevantere Antworten zu liefern. Dies ist besonders wichtig in Bereichen wie SEO, wo genaue Keywords und Textstrukturen erforderlich sind.

Warum ist es wichtig, die verschiedenen Prompting-Techniken zu kennen?

Das Verständnis der verschiedenen Prompting-Techniken ist entscheidend, um die Fähigkeiten von KI-Sprachmodellen wie GPT optimal zu nutzen. In der Zukunft wird die Verwendung dieser Techniken eine bedeutende Rolle in vielen Arbeitsbereichen spielen, insbesondere im Marketing und in der Suchmaschinenoptimierung.

Welche Vorteile bietet das Zero-Shot-Prompting im Vergleich zu anderen Techniken?

Zero-Shot-Prompting bietet den Vorteil, dass es ohne die Notwendigkeit zusätzlicher Daten oder Informationen schnelle Bewertungen und Klassifizierungen durchführen kann. Es ist besonders nützlich für einfache Aufgaben, bei denen keine komplexen Eingaben erforderlich sind.

Was muss man beachten, wenn man Generation Prompting für SEO-Inhalte verwendet?

Bei der Verwendung von Generation Prompting für SEO-Inhalte ist es wichtig, dem Sprachmodell den richtigen Kontext und relevante Informationen zu geben. So kann es genaue und nützliche Antworten liefern, die mit den Zielen der SEO-Strategie übereinstimmen und keine falschen oder ungenauen Daten enthalten.

Wie kann Self-Consistency-Prompting bei der Erstellung von Long-Tail-Keywords helfen?

Self-Consistency-Prompting hilft bei der Erstellung von Long-Tail-Keywords, indem es mehrere Eingabeaufforderungen kombiniert, die auf ähnliche Themen abzielen. Dies ermöglicht eine systematische und konsistente Generierung von Keywords, die präzise und relevant für die Suchmaschinenoptimierung sind.