Growth Prompt Engineering für Marketer: So skalierst Du Ideen, Funnels & Experimente mit ChatGPT & Co.

Wachstum entsteht nicht zufällig. Es ist das Ergebnis klar formulierter Hypothesen, sauberer Tests und datenbasierter Entscheidungen. KI-Tools wie ChatGPT helfen uns dabei, diesen Prozess radikal zu beschleunigen: Ideen entstehen in Sekunden, Experimente werden präziser, und Daten verwandeln sich schneller in echte Learnings.

Doch Hand aufs Herz: Holst Du wirklich schon das Maximum aus KI heraus?
Der Unterschied liegt selten im Tool, sondern fast immer im Prompt.

Growth Prompt Engineering ist einer der stärksten, aber noch wenig verstandenen Hebel im modernen Marketing. Richtig eingesetzt ermöglicht es Dir, Leads schneller zu qualifizieren, Zielgruppen präziser anzusprechen, Experimente systematisch zu iterieren und interne Prozesse massiv zu beschleunigen.

In diesem Beitrag erfährst Du praxisnah, wie Growth Prompt Engineering funktioniert und wie Du es sofort für Deine Funnel, Tests und Lead-Prozesse einsetzen kannst.

Was ist Growth Prompt Engineering überhaupt?

Growth Prompt Engineering ist die strukturierte Gestaltung von Eingaben (Prompts) für KI-Modelle wie ChatGPT mit dem Ziel, wiederholbar hochwertige, strategisch relevante Growth-Outputs zu erzeugen.

Und mit gut designten Prompts wird eine KI:

• Antworten von Leads analysieren und klassifizieren,
• Gesprächsnotizen aus Sales Calls strukturieren,
• Buyer-Personas ableiten,
• Priorisierungsvorschläge geben,
• Buying Signals in Texten erkennen,
• Lead-Scoring-Regeln unterstützen oder optimieren,
• Relevante Follow-ups personalisiert entwerfen.

Das spart Zeit, verbessert die Datenqualität und sorgt dafür, dass Sales am Ende nur noch mit Leads arbeitet, die wirklich Potenzial haben.

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Die drei Bausteine eines starken Growth-Prompts

Eine KI kann nur dann sinnvoll bei der Qualifizierung unterstützen, wenn sie Deine Ziele und Arbeitsweise versteht und exakt weiß, wie sie bestmöglich Deine Interessen vertreten kann. Damit ein Prompt gelingt, helfen Dir diese drei Bausteine.

1. Kontext

Marketer unterschätzen oft, wie viel Kontext eine KI braucht. Je konkreter der Kontext, desto präziser die Antwort. Häufige Fragen, die in dem Prompt beantwortet werden sollen sind:

• Aus welcher arbeitsrelevanten Position oder Rolle schreibst Du den Prompt?
• Wer ist Deine Zielgruppe und deren Erwartung?
• Über welchen Kanal wurde der Inhalt ausgestrahlt?
• Welche Brand-Tonalität verwendest Du?

Beispiel-Kontext:

„Du bist eine erfahrene Growth-Marketing-Managerin in einer B2B-Digitalagentur. Du hast eine Online-Umfrage unteran Leads aus dem Bereich Marketing-Automation durchgeführt. Zielgruppe: mittelständischen B2B-SaaS-Unternehmen aus der DACH-Region. Tonalität: locker, professionell, duzend. Dein Job: Insights und Potenziale aus den freien Antworten ableiten.“

2. Zieldefinition

Ein Prompt ohne Ziel führt zu Outputs ohne Richtung. Daher ist es wichtig, Deine Vorstellung an das zu liefernde Ergebnis an Dein KI-Modell weiterzugeben:

• Was möchtest Du mit Deinem Prompt herausfinden oder erreichen? 
• Wie soll das Modell gedanklich arbeiten?
• In welchem Umfang soll der Output erfolgen?
• In welchem Kanal landet Ergebnis?

Beispiel:
„Analysiere diese Lead-Antworten aus meiner Awareness-Kampagne und klassifiziere sie in High-, Medium- oder Low-Potential. Arbeite in drei Schritten: 

1) Rückfragen

2) Vorschläge

3) finaler Output. 

Denk lautm bewerte Alternativen und formuliere Empfehlungen für eine Präsentation.“

3. Output-Format

Klare Vorgaben zu Format und Länge erhöhen die Wiederverwendbarkeit eines Prompts. Das gilt sowohl für das auszugebende Format als auch für die inhaltliche Gestaltung des Outputs. 

Wenn einmal definiert wurde, wie bestimmte Content-Formate oder regelmäßige Analysen aufgebaut sein sollen, bietet es sich an, diese Regeln für folgende Prompts zu verwenden. Im Falle eines Content-Formats zählen Kriterien ein, die gewisse Gefühle beim Leser auslösen, aber auch solche, die nicht ausgelöst werden sollen. Wenn es Tabus gibt, ein gewisses Fachniveau angefordert wird oder ein bestimmter Stil verfolgt werden soll, muss dies ebenfalls im Prompt definiert werden. 

Beispiel:

• „Gib die Ergebnisse der Umfrage als Tabelle mit den Spalten aus:
  „Hypothese“, „Erwarteter Effekt“, „Metrik“, „Risiken/Unsicherheiten“.

Die Hypothese muss im Format „Wenn [Änderung], dann steigt/sinkt [Metrik], weil [Begründung]“ formuliert werden. Verwende keine vagen Formulierungen wie „könnte besser performen“, sondern nenne einen klaren Mechanismus.
Erstelle mindestens 5 Hypothesen, priorisiert nach potenziellem Impact (hoch/mittel/niedrig).“

Wenn das Konstrukt mit den drei Grundbausteinen einmal festgelegt wurde und die Ausgabe den Wünschen entspricht, wird ein Prompt zu einem wiederverwendbaren „Growth-Baustein“.

Wichtig ist hier, dass Du mit Hilfe Deiner „Growth-Bausteine“ weiterhin testest und optimierst. So wie Du es bereits bei Landing Pages oder Ads machst. 

Damit kannst Du:

• Tests schneller planen
• Funnels klarer analysieren
• Leadqualität strukturierter bewerten
• Kopierbare und skalierbare Prozesse aufbauen
• Ergebnisse über mehrere Teams hinweg vereinheitlichen

Und, ganz wichtig:
Du kannst Deine Prompts wie Experimente ständig weiterentwickeln und mit KPIs rückkoppeln. So lernst Du zielorientiert, systematisch und messbar zu arbeiten.

Praxisbeispiel: Growth Experimente mit ChatGPT planen und skalieren

Du möchtest herausfinden, wo die Conversion-Engpässe Deiner Landing Page liegen und welche A/B-Test-Ideen priorisiert werden sollten, um Leads schneller zu qualifizieren.

Hierzu werden die drei Grundbausteine zur Erstellung eines Prompts verwendet:

Rolle & Kontext:
Du bist Senior Growth Manager:in mit Spezialisierung auf Conversion-Optimierung, Nutzerpsychologie und datengetriebenes Experimentieren. Du analysierst täglich Landing Pages für B2B-SaaS-Unternehmen und leitest daraus präzise Hypothesen und Testideen ab.
Die nachfolgende Analyse und Handlungsempfehlungen richtet sich an Dich als Marketing Manager:in, der konkrete Conversion-Optimierungen priorisiert und die Leadqualität steigern möchte.

Ziel der Aufgabe:
Analysiere die folgende Landing Page und identifiziere die größten Conversion-Engpässe. Erstelle auf Basis aller genannten Vorgaben eine vollständige Analyse der Conversion-Engpässe, klare Conversion-Rate-Optimierungs-Hypothesen und priorisierte A/B-Test-Ideen.

Der Output wird im internen Notion-Workspace dokumentiert und dient als Entscheidungsgrundlage für eine Growth-Roadmap. Format und Struktur müssen klar, scanbar und entscheidungsorientiert sein.

Erstelle auf Basis aller oben genannten Vorgaben eine vollständige Analyse der Conversion-Engpässe, klare CRO-Hypothesen und priorisierte A/B-Test-Ideen.

Präsentiere mir die Ergebnisse professionell, klar, datengestützt, ohne Übertreibungen. Nutze keine Marketing-Superlative wie „revolutionär“ in Deiner Sprache und gebe mir keine hypothetischen Zahlen oder erfundenen Benchmarks aus.

Gedankliche Arbeitsweise:

1. Analysiere still die Informationen und identifiziere die psychologischen Reibungspunkte für Nutzer:innen.
2. Formuliere echte Engpässe der Zielgruppe, keine Vermutungen ohne Grundlage.
3. Leite daraus präzise Conversion-Rate-Optimierungs-Hypothesen ab (Wenn/Dann/Weil).
4. Entwickle daraus A/B-Test-Ideen, gruppiert nach Kategorien.
5. Prüfe Deinen eigenen Output auf Klarheit, Nützlichkeit und Umsetzbarkeit.

Output-Format:

1) Tabelle „Conversion-Engpässe“
Spalten: Bereich | Engpass | Vermutete Ursache | Impact (hoch/mittel/niedrig) | Empfohlene Sofortmaßnahme

2) Tabelle „Hypothesen“
Spalten: Hypothese (Wenn/Dann/Weil) | Erwarteter Effekt | Metrik | Warum es funktionieren könnte | Risiko
Mindestens 5 Hypothesen, Impact-priorisiert.

3) Liste „A/B-Test-Ideen“
Gruppiert nach:

• Copy
• UX/Design
• Formular
• Trust/Social Proof

Dieses Beispiel zeigt sehr gut, wie stark sich ein präziser Prompt auf die Qualität des KI-Outputs auswirkt.

10 Growth Marketing Prompts, die Du sofort mit ChatGPT testen kannst

Häufige Fehler im Growth Prompt Engineering und wie Du sie vermeidest

Auch wenn Growth Prompt Engineering im Grunde logisch klingt, passieren in der Praxis immer wieder die gleichen Fehler. Sie führen dazu, dass KI-Ergebnisse unpräzise sind, die Qualität schwankt oder die Resultate nicht wirklich weiterhelfen. Die gute Nachricht: Mit ein wenig Struktur lassen sich all diese Schwierigkeiten leicht vermeiden.

1. Vage Prompts ohne Zielmetrik

Einer der häufigsten Fehler ist, dass Marketer zu allgemein formulieren:
„Gib mir Ideen zur Optimierung der Landing Page.“

Solche Prompts führen fast zwangsläufig zu generischen Antworten, die keinerlei Priorisierung ermöglichen. Eine KI kann nur dann relevante Ergebnisse liefern, wenn Du klar sagst, woran Erfolg gemessen wird. 

Formuliere wenn möglich immer eine eindeutige Zielmetrik oder ein Zielkriterium.

2. KI-Ergebnisse ungeprüft übernehmen

Viele nutzen KI-Ergebnisse wie fertige Lösungen, doch eine KI liefert keine Wahrheiten, sondern Hypothesen.
Wenn Marketer Vorschläge ungefiltert übernehmen, entsteht ein falsches Sicherheitsgefühl: „Die KI hat’s gesagt, also machen wir das so.“

Dabei übersieht man leicht, dass jeder KI-Vorschlag erst validiert werden muss, wie jede andere Idee im Experimentprozess auch.

Betrachte jeden Output als Ausgangspunkt für Tests, nicht als Entscheidung.

3. Keine Priorisierung der Ideen

Selbst ein guter Prompt kann in kurzer Zeit 20 plausible Testideen generieren.
Doch ohne Priorisierung sind diese Ideen wirkungslos. Viele Teams machen genau diesen Fehler: Sie sammeln Vorschläge, wissen aber nicht, welche davon wirklich entscheidend sind. Bitte die KI, jede Idee nach Impact und Aufwand zu bewerten.

4. Unklare Zielgruppenbeschreibung

Ein häufig unterschätzter Faktor: Die Zielgruppe.
Wenn Du nicht klar definierst, für wen der Output gedacht ist, schreibt die KI für „alle“ und trifft dadurch niemanden.

Gib klare Angaben zur relevanten Faktoren wie beispielsweise der Persona, Branche, Erfahrungsniveau, Rolle, Motiven & Pain Points oder Funnelphase.

5. Nur auf kurzfristige Ergebnisse achten

Ein weiterer Fehler besteht darin, KI ausschließlich für kurzfristige Aufgaben einzusetzen wie eine „Headline schreiben“ oder „E-Mail optimieren“. Das Potenzial entfaltet sich jedoch erst, wenn KI über Wochen und Monate in den gesamten Growth-Prozess eingebettet wird.

Erstelle langfristige Prompt-Vorlagen, die aufeinander aufbauen — und nutze sie immer wieder, um Muster über Zeit sichtbar zu machen.

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Fazit: Groxwth Marketing mit ChatGPT systematisch skalieren

Prompt Engineering ist kein Hexenwerk, aber ein echter Hebel für Growth-Teams, die schneller testen, lernen und skalieren wollen.
Mit gezielten Prompts kannst Du Hypothesen klarer formulieren, Experimente präziser planen und Ergebnisse intelligenter interpretieren.

Schon ein einziger sauber formulierter Growth Prompt kann dir zeigen, wie viel ungehobenes Potenzial in ChatGPT & Co. steckt.