Warum KI-Texte ohne Kontext generisch bleiben - und wie du mit Context Engineering deine eigene Brand-Stimme entwickelst

Ein Satz, ein Klick, ein Fragezeichen.

Lena wollte eigentlich nur einen Post. Kurz, klar, professionell. Eben typisch Lena - direkt, empathisch, modern. Also fragt sie ChatGPT.„Schreib mir was über gesunde Ernährung für berufstätige Frauen.“ Der Text? Korrekt. Fachlich einwandfrei. Aber irgendwie… beliebig.

Klingt wie: „So ernähren Sie sich gesund - Tipps für mehr Wohlbefinden.“ Nicht wie Lena.

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Prompt Engineering vs. Context Engineering

Einatmen. Ausatmen. Veröffentlichen.

So oder so ähnlich war der Plan von Lena, Ernährungscoach für hormonbedingte Beschwerden. Sie wollte ihre neue 1:1-Begleitung auf Instagram vorstellen. Hat ChatGPT gefragt, den Text eingefügt, auf "Generieren" geklickt und: Naja. Der Text war korrekt. Voller Fachbegriffe. Aber leider auch komplett seelenlos. Irgendwie wie ein Artikel aus einem Reformhaus-Magazin von 1998.

Lena war frustriert. "Ich dachte, KI hilft mir beim Schreiben? Warum klingt dann alles nach Werbetext von der Stange?"

Meine Antwort: Es liegt nicht an der KI. Es liegt am Kontext.

Warum der beste Prompt nichts bringt, wenn der Kontext fehlt

Große Sprachmodelle wie ChatGPT sind wie engagierte Berufseinsteiger: lernbereit, flink, vielseitig. Aber ohne Anleitung, ohne Einblick in die Kultur, Zielgruppe und Sprache deines Business bleiben ihre Ergebnisse oberflächlich.

Viele geben der KI einen Auftrag wie: "Schreibe einen Post über gesunde Ernährung für berufstätige Frauen."

Aber was fehlt, ist der Unterbau:

• Wie spricht diese Zielgruppe wirklich?

• Welche Fragen, Sorgen, Sprachmuster tauchen in ihren Alltagssituationen auf?

• Und wie klingt die Stimme der Brand?

  
  

Das nennt sich Context Engineering. Der Unterschied zu Prompt Engineering? Statt nur an der Formulierung der Eingabe zu feilen, schaffst du den Rahmen, in dem KI überhaupt treffend antworten kann.

Was ist Context Engineering - und was hat das mit deinem Marketing zu tun?

Context Engineering ist mehr als ein Buzzword. Es beschreibt die bewusste Gestaltung des Informationsraums, in dem KI-Tools arbeiten.

Du teilst also:

• Zielgruppe & ihre Lebensrealität

• deinen Kommunikationsstil & deine Werte

• Beispiele für funktionierende Texte

• strukturierten Content wie FAQs, Modelle, Glossare

  
  

Statt die KI ins kalte Wasser zu werfen, nimmst du sie an die Hand und zeigst ihr deine Welt. Das Ergebnis? Texte, die nicht nur fachlich richtig, sondern menschlich relevant sind.

So trainierst du deine KI auf deine Brand Voice

Du kannst deine KI quasi "briefen" wie ein neues Teammitglied.

Teile:

• funktionierende Texte aus der Vergangenheit

• typische Formulierungen, Sprachbilder, Emojis

• deinen Claim, deine Werte, deine Mission

  
  

Du wirst sehen: Mit jedem Durchlauf wird der Output besser. Stimmiger. Echter.

Und was hat das mit Content Engineering zu tun?

Context Engineering wählt aus. Content Engineering schafft die Grundlage.

Denn die KI kann nur aus dem wählen, was du ihr gibst. Wenn deine Inhalte nicht strukturiert, getaggt und auffindbar sind, hat Context Engineering keinen Hebel.

Deshalb lohnt es sich, in saubere Content-Systeme zu investieren: Modelle, Textbausteine, modulare Inhalte.

Fazit: Kontext schlägt Prompt

Wenn du willst, dass deine KI-Texte nach dir klingen, führe sie in deine Welt ein.

Trainiere sie. Teile deine Haltung. Mach sie zum Teil deines Workflows.

Denn: Je mehr Kontext du gibst, desto klarer, menschlicher, markenstärker wird der Output.

Vielleicht ist es an der Zeit, deine Rolle im Content-Prozess neu zu denken: Nicht als Texter:in. Sondern als Kontextgeber:in.

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Du willst tiefer einsteigen und deine KI auf deine Brand Voice trainieren? Dann melde dich - ich unterstütze dich gerne dabei.

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