Best Practices Prompting für Google Gemini

Haben Sie sich schon einmal gefragt, warum einige Nutzer beeindruckend präzise Ergebnisse aus KI-Tools wie Gemini erhalten, während andere lediglich allgemeine Antworten bekommen? Der Unterschied liegt meistens nicht in der KI, sondern in der Art und Weise, wie der Prompt formuliert wird.

In der jüngsten Gemini Adoption Series haben Liam und Daniel genau dieses Thema beleuchtet. Die wichtigste Erkenntnis vorab: Die Qualität der Antwort hängt direkt von der Qualität Ihrer Frage ab.

Die 21-Wörter-Regel für Prompts

Wussten Sie, dass die effektivsten Prompts, die Google analysiert hat, durchschnittlich 21 Wörter umfassen? Die meisten User verwenden jedoch im Schnitt weniger als neun.

Dieses Delta zeigt das ungenutzte Potenzial. Wenn Sie zu kurz angebunden sind, muss die KI raten. Und Raten führen selten zu Präzision. ‍

Prompt Engineering bedeutet also nichts anderes, als wirkungsvolle Anweisungen zu formulieren, um das Raten zu eliminieren und die Qualität des Outputs zu maximieren.

Die 4 Komponenten eines sinnvollen Prompts

Es wurde eine einfache Formel vorgestellt, mit der Prompts sofort verbessert werden können. Ein effektiver Prompt sollte immer diese vier Komponenten enthalten:

1. Persona: Wer soll Gemini sein? (z. B. "Du bist ein erfahrener Marketing-Manager" oder "Du bist ein Senior Python-Entwickler").
2. Task (Aufgabe): Was genau soll getan werden? (z. B. "Schreibe einen Blogbeitrag" oder "Analysiere diese Daten").
3. Kontext: Hintergrundinformationen sind entscheidend. Wofür ist der Text? Wer ist die Zielgruppe? Was ist das Ziel?
4. Format: Wie soll das Ergebnis aussehen? (z. B. "Eine Tabelle", "Eine Liste mit Bulletpoints", "Ein Code-Snippet").

Hinweis: Fehlt eines dieser Elemente, muss die generative KI fehlende Informationen selbst ergänzen. Je präziser die Angaben sind, desto geringer ist das Risiko, dass die KI Inhalte schätzt oder ungenau interpretiert.

Optional können Sie diese Elemente noch durch Beispiele (One-Shot Prompting), Limits (Wortanzahl) sowie Stil und Ton ergänzen.

Theorie in der Praxis: Der Unterschied im Detail

Anhand von drei Szenarien werden die Unterschiede zwischen den Prompts deutlich:

1. Textgenerierung: Marketing

• Der generische Prompt: "Schreibe einen Text über die Schweiz."
  
  • Ergebnis: Ein allgemeiner Wikipedia-artiger Text.
• Der spezifische Prompt: "Du bist ein Texter für Tourismusmarketing. Schreibe einen lockeren Social-Media-Post über die Schweiz für abenteuerlustige Millennials. Fokus auf Landschaft und Aktivitäten. Nutze Emojis und relevante Hashtags."
  
  • Ergebnis: Ein knackiger, zielgruppengerechter Post, der veröffentlicht werden kann.

2. Bildgenerierung

Bei Bildern ist das Detaillevel noch entscheidender. Statt nur "Ein Wal" zu tippen, ist es wichtig, Details zu Motiv, Setting, Beleuchtung und Stil mitzugeben.

• Beispiel: Ein Prompt für einen "fliegenden Wal im Cyberpunk-Stil mit Neonlichtern aus einer Froschperspektive" liefert ein visuell beeindruckendes Ergebnis.

3. Datenanalyse

Auch bei harten Fakten zählt die Nuance. Anhand von Passagierzahlen der Bahn wurde aufgezeigt:

• Ein allgemeiner Prompt liefert Standard-Diagramme.
• Ein spezifischer Prompt, der Spaltenbezeichnungen nennt und explizit ein "interaktives Scatterplot mit geografischer Aufteilung" fordert, erzeugt eine professionelle Datenvisualisierung direkt in Gemini.

Profi-Tipps für den Alltag

Um Ihre Arbeit mit Gemini weiter zu optimieren, hier drei Best Practices aus der Session:

• Anweisungen statt Fragen formulieren: Verwende klare Aufforderungen im Imperativ, zum Beispiel „Erstelle eine Liste …“ statt „Kannst du eine Liste erstellen?“.
• Gemini als Unterstützung nutzen: Falls du unsicher bist, wie du einen Prompt formulieren sollst, bitte Gemini um Hilfe. Verwende „Gemini Gems“ als deinen persönlichen Prompt-Engineer, der dich dabei unterstützt, deine Anfrage zu verfeinern.
• Iteration als natürlicher Teil des Prozesses: Die erste Version eines Prompts ist selten perfekt. Nutze das Ergebnis, um nachzujustieren mit Hinweisen wie „Bitte kürzer“ oder „Ändere den Tonfall“. Gleichzeitig gilt: Je präziser der Input von Beginn an ist, desto weniger Iterationen sind nötig.

Fazit: Spezifischer Input = Spezifischer Output.

Wenn Persona, Aufgabe, Kontext und gewünschtes Format im Prompt integriert werden, wird sich die Qualität der Ergebnisse verbessern.

Vielleicht probieren Sie es schon bei der nächsten Anfrage direkt aus und versuchen die 21- Wort-Marke zu knacken.