✍️Wie man gute Prompts schreibt

Ein kurzer Leitfaden rund um gute Boolee Prompts.

Promptleitfaden für das Boolee Agent-System

Übersicht

Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, effektive Prompts zu schreiben, um das bestmögliche Ergebnis aus dem Boolee Agent-System zu erhalten. Das System kann verschiedene Arten von Datenanalysen durchführen, von einfachen Abfragen bis hin zu komplexen Machine Learning-Vorhersagen.

Grundstruktur eines guten Prompts

1. Datenquellen & Kontext spezifizieren

Kanal: [Google Ads, Facebook, TikTok, etc.]
Ebene: [Account, Kampagne, Anzeigengruppe, Anzeige, Keywords]
Zeitraum: [letzte 30 Tage, diese Woche, Januar 2024, etc.]

2. Analysetiefe angeben

  • Quick: Schnelle Übersicht und Zusammenfassung

  • Medium: Detaillierte Analyse mit Insights

  • In-Depth: Umfassende Analyse mit ML-Methoden und Vorhersagen

Prompt-Kategorien & Beispiele

1. Explorative Analyse (Data Explorer)

Struktur: Analysiere [Datenquelle] auf [Ebene] und zeige mir [was Sie sehen möchten]

Beispiele:

• Analysiere Google Ads Kampagnen der letzten 30 Tage und zeige mir die Performance-Trends

• Untersuche Facebook Ad Sets im Januar 2024 und identifiziere die besten und schlechtesten Performer

• Analysiere TikTok Ads auf Account-Ebene für Q1 2024 und gib mir einen Überblick über die Gesamtperformance

2. Spezifische Metriken-Analyse (Data Analyst)

Struktur: Zeige mir [spezifische Metriken] für [Datenquelle] auf [Ebene] [Zeitraum]

Beispiele:

• Zeige mir CTR, CPC und Conversion Rate für Google Ads Kampagnen der letzten 7 Tage

• Analysiere Cost per Acquisition und ROAS für Facebook Ads auf Anzeigengruppen-Ebene im Dezember 2023

• Vergleiche Impressions und Click-Through-Rates zwischen verschiedenen TikTok Kampagnen diese Woche

3. Vorhersagen & Forecasting

Struktur: Erstelle eine Vorhersage/einen Forecast für [Metrik] basierend auf [Datenquelle]

Beispiele:

• Mache eine Vorhersage für die Google Ads Ausgaben der nächsten 30 Tage basierend auf aktuellen Trends

• Erstelle einen Forecast für die erwarteten Conversions unserer Facebook Kampagnen für nächste Woche

• Prognostiziere das Budget-Verbrauch unserer TikTok Ads für das nächste Quartal

4. Anomalie-Erkennung

Struktur: Suche nach Auffälligkeiten/Anomalien in [Datenquelle] [Zeitraum]

Beispiele:

• Suche nach Auffälligkeiten in der Google Ads Performance der letzten 14 Tage

• Identifiziere Anomalien in den Facebook Ad Kosten und CTR dieser Woche

• Erkenne ungewöhnliche Muster in den TikTok Conversion-Raten der letzten 30 Tage

5. Dashboard & KPI Addition

Struktur: Füge [spezifische Metriken] als KPI zum Dashboard hinzu für [Datenquelle]

Beispiele:

• Füge Cost per Click und Quality Score als KPIs für Google Ads Kampagnen hinzu

• Erstelle ein KPI-Dashboard mit ROAS, CPM und Engagement Rate für Facebook Ads

• Füge Video View Rate und Cost per View für TikTok Kampagnen zum Dashboard hinzu

6. Hilfe & Empfehlungen

Struktur: Gib mir Empfehlungen/Hilfe für [spezifisches Problem]

Beispiele:

• Gib mir Empfehlungen zur Optimierung meiner Google Ads Kampagnen mit niedrigen CTRs

• Welche Metriken sollte ich für Facebook E-Commerce Kampagnen verfolgen?

• Hilf mir dabei, die Performance meiner TikTok Ads zu verstehen und zu verbessern

Erweiterte Prompt-Optionen

Zeitraum-Spezifikationen

• Letzte X Tage/Wochen/Monate
• Spezifische Datumsbereiche (1. Januar bis 31. März 2024)
• Vergleichszeiträume (Januar vs. Februar, Jahr-über-Jahr)
• Granularität (täglich, wöchentlich, monatlich)

Visualisierungs-Präferenzen

• Diagrammtyp: Liniendiagramm, Balkendiagramm, Tortendiagramm, Heatmaps
• Trend-Analysen mit Zeitreihen

Hinweis: Wenn eine gewünschte Visualisierung nicht möglich oder nicht optimal für die Daten ist, wählt Boolee automatisch die beste verfügbare Alternative aus.

Machine Learning Methoden

• Anomalie-Erkennung: Identifiziere ungewöhnliche Muster in Daten
• Regression: Verstehe Zusammenhänge zwischen Metriken

Prompt-Qualität Checkliste

✓ Gute Prompts enthalten:

❌ Vermeiden Sie:

  • Vage Formulierungen ("zeige mir alles")

  • Fehlende Zeitangaben

  • Unklare Datenquellen

  • Zu komplexe Mehrfach-Anfragen in einem Prompt

Prompt-Vorlagen

Vorlage 1: Performance-Analyse

Analysiere [KANAL] [EBENE] für [ZEITRAUM] und zeige mir:
- [METRIK 1], [METRIK 2], [METRIK 3]
- Trends und Auffälligkeiten
- Top 5 Performer und Bottom 5 Performer

Vorlage 2: Vergleichsanalyse

Vergleiche [KANAL] Performance zwischen [ZEITRAUM 1] und [ZEITRAUM 2]:
- [SPEZIFISCHE METRIKEN]
- Identifiziere Verbesserungen und Verschlechterungen
- Gib Empfehlungen für Optimierungen

Vorlage 3: Forecast-Anfrage

Erstelle eine [ZEITRAUM]-Vorhersage für [KANAL] basierend auf:
- Historischen Daten der letzten [ZEITRAUM]
- [SPEZIFISCHE METRIKEN]
- Berücksichtige saisonale Trends

Pro-Tipps für bessere Ergebnisse

  1. Seien Sie spezifisch: "Google Ads Search Kampagnen" statt nur "Google Ads"

  2. Definieren Sie Erfolg: Was ist eine "gute" CTR für Ihre Branche?

  3. Geben Sie Kontext: Erwähnen Sie besondere Ereignisse (Black Friday, Produktlaunches)

  4. Iterieren Sie: Stellen Sie Nachfragen basierend auf ersten Ergebnissen

  5. Nutzen Sie Verlauf: Referenzieren Sie vorherige Analysen für Kontext

Typische Workflow-Patterns

Pattern 1: Explorative Analyse → Spezifische Fragen

1. "Analysiere Google Ads Performance der letzten 30 Tage"
2. "Warum ist die CTR in Woche 3 so stark gesunken?"
3. "Zeige mir die Keywords mit der schlechtesten Performance"

Pattern 2: Problem-Identifikation → Lösung

1. "Suche nach Anomalien in Facebook Ad Kosten diese Woche"
2. "Was sind die Ursachen für die erhöhten CPCs?"
3. "Gib mir Empfehlungen zur Kostenoptimierung"

Pattern 3: Dashboard-Aufbau

1. "Zeige mir eine Übersicht meiner aktuellen Google Ads KPIs im Dashboard"

Tipp: Das System lernt aus Ihren Anfragen. Je mehr Sie es nutzen und Feedback geben, desto besser werden die Ergebnisse!

PreviousHow to write a good promptNextAPI Documentation

Last updated

Was this helpful?