KI-basierte Textkreation im Content Marketing: Design und Evaluation eines effektiven Prompts

Abstract

Die Herausforderung beim Einsatz von generativer Text-KI, wie ChatGPT, besteht darin, die Potenziale effizient zu nutzen und im Hinblick auf die Erreichung von Qualitätszielen optimal einzusetzen. Dabei ist die menschliche Eingabe in die Künstliche Intelligenz (KI) – der Prompt – entscheidend. Der vorliegende Beitrag widmet sich der Frage, wie die KI-basierte Textausgabe bei ChatGPT durch Prompt Engineering gezielt gesteuert werden kann, damit die Textqualität der generativen KI den Erfolgskriterien für Content Marketing Texte entspricht. Die Ergebnisse identifizieren eine effektive Prompt-Struktur für qualitativ hochwertige Content Marketing Texte mit ChatGPT. Insbesondere das Zero-shot Chain-of-Thought und das One-shot bzw. Few-shot Prompting erweisen sich als erfolgreich, da diese Techniken eine gezielte Steuerung des ChatGPT-Outputs in Richtung der Erfolgskriterien ermöglichen. Darüber hinaus werden die aktuellen Schwächen von KI-generierten Texten beschrieben. Dabei werden auch die Grenzen von ChatGPT deutlich, die durch eine kollaborative Wertschöpfung von Mensch und KI zur gemeinsamen Erreichung von Qualitätszielen überwunden werden können. Die theoretisch und praktisch fundierten Ergebnisse und Implikationen der Untersuchung bieten eine Orientierungshilfe für Content Marketer zur effizienten Nutzung von ChatGPT.

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Titel KI-basierte Textkreation im Content Marketing: Design und Evaluation eines effektiven Prompts
Medien HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik
Verlag Springer Vieweg
Band 61
Verfasser Nadine Steinmann, Prof. Dr. Alexander Piazza
Seiten 402–417
Veröffentlichungsdatum 22.03.2024
Zitation Steinmann, Nadine; Piazza, Alexander (2024): KI-basierte Textkreation im Content Marketing: Design und Evaluation eines effektiven Prompts. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 61, 402–417. DOI: 10.1365/s40702-024-01058-3