Prompt-Set erstellen: Woher die Prompts für dein Prompt Tracking kommen
Wenn du deine KI-Sichtbarkeit messen willst, entscheidet das Prompt-Set darüber, ob die Zahlen am Ende etwas aussagen. Ein Prompt-Set ist die feste Liste von Fragen, die ein Tool regelmäßig an ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Google AI Mode stellt. Die besten Prompts kommen aus echter Nutzersprache, etwa aus Gesprächen mit einem Chatbot auf deiner Website oder aus Kundenumfragen. Die zweitbeste Quelle sind Suchdaten, aus denen du Prompts ableitest. Welche Quelle was liefert, wo ihre Grenzen liegen und wie aus Rohmaterial ein Set wird, zeige ich dir mit Beispielen aus dem AI Mention Index. Stand: 31.10.2026.
Was ein gutes Prompt-Set ausmacht
Ein gutes Prompt-Set erfüllt 3 Bedingungen: Es fragt so, wie deine Kunden fragen, es gewichtet die Themen danach, wie oft sie gefragt werden, und es enthält keine Marke, die das Ergebnis vorwegnimmt. Ausgedachte Prompts klingen meist nach Keyword-Liste oder nach Marketingabteilung, echte Fragen enthalten dagegen Bedingungen wie Budget, Gerät oder Anlass. Für die Messung heißt das: Das Set soll die Nachfrage abbilden, nicht deine Wunschpositionierung.
Wie du Prompts mit und ohne Markennamen in der Auswertung trennst und wie viele Läufe du brauchst, habe ich unter Prompt Tracking mit Daten aus dem Index beschrieben. Dort steht auch, warum ein Set über Monate stabil bleiben muss. Hier geht es um den Schritt davor: woher die Prompts kommen.
Die Quellen für Prompts im Überblick
Für ein Prompt-Set gibt es drei Arten von Quellen: echte Nutzersprache, Suchdaten und Prompt-Datenbanken aus Communitys und Tools. Sie unterscheiden sich vor allem darin, ob du die Formulierung direkt übernehmen kannst oder ob du sie aus Stichworten erst bauen musst.
| Quelle | Was sie liefert | Formulierung übernehmen |
|---|---|---|
| Echte Nutzersprache | ||
| Eigener KI-Chatbot auf der Website | echte Fragen mit Bedingungen, Häufigkeiten | ja |
| Kundenservice, Vertrieb, Chat-Transkripte | Probleme und Begriffe aus Kundensicht | teilweise |
| Kundenumfrage nach dem Kauf | genutzte KI-Systeme, je nach Frage auch Formulierungen | teilweise |
| Suchdaten | ||
| Keyword-Daten und Suchvorschläge | Themen und Gewichte nach Suchnachfrage | neinPrompts selbst formulieren |
| Google Search Console | lange, gesprächsartige Suchanfragen | teilweise |
| Bing Webmaster Tools, AI Performance | Phrasen, mit denen Copilot und Bing-KI deine Inhalte gefunden haben | neinnur Themen |
| Interne Suche und Google-Ads-Suchbegriffe | Begriffe mit Kaufnähe | nein |
| People Also Ask | Fragen in Nutzersprache | jaals Ausgangspunkt |
| Communitys und Tools | ||
| Reddit und Foren | ausführliche Fragen mit Kontext | teilweise |
| Prompt-Datenbanken in GEO-Tools | Vorschläge und geschätzte Volumen | je nach Herkunft der Daten |
Für dich heißt das: Fang mit der Quelle an, die echte Sprache liefert, und nutze Suchdaten, um Lücken zu finden und Themen zu gewichten.
Prompts aus echter Nutzersprache
Echte Nutzersprache findest du an 3 Stellen: in einem Chatbot auf deiner Website, in Kundenservice und Vertrieb und in Umfragen nach dem Kauf. Überall dort stellen Kunden Fragen in ganzen Sätzen. Diese Fragen enthalten genau das, was Keyword-Listen fehlt: Bedingungen, Kontext und die Reihenfolge, in der jemand denkt. Für die Gewichtung taugen die Quellen unterschiedlich gut, am besten der Chatbot, weil er auch die Häufigkeit der Fragen mitliefert.
Eigener KI-Chatbot auf der Website
Ein Chatbot auf deiner Website ist die direkteste Quelle für ein Prompt-Set, weil Menschen dort genauso schreiben wie in ChatGPT. Das Prompt-Set für den Telekommunikations-Index im AI Mention Index stammt aus rund 1.150 anonymisierten Nutzeranfragen an einen Tarifberater. Gestellt wurden sie von Dezember 2025 bis März 2026. Die Anfragen habe ich in 15 Cluster gruppiert, und jeder Prompt bekommt sein Gewicht aus dem Anteil seines Clusters an allen Anfragen.
Was dabei auffällt: Die Nutzer fangen meist beim Gerät an und formulieren harte Grenzen mit Wörtern wie "maximal" oder "mindestens". Ein Prompt aus dem Set lautet deshalb "Welchen Handyvertrag mit mindestens 20 GB empfiehlst du mir für unter 20 Euro im Monat?" und nicht "bester Handyvertrag". Genau solche Bedingungen fehlen in Prompts, die man am Schreibtisch erfindet. Für deine Website heißt das: Wenn du bereits einen Chatbot oder ein Suchfeld mit Freitext hast, wertest du dessen Fragen aus, bevor du Prompts erfindest.
Kundenservice, Vertrieb und Chat-Transkripte
Kundenservice und Vertrieb kennen die Fragen, die vor einem Kauf wirklich gestellt werden. Tickets, Mails und Gesprächsnotizen zeigen dir, welche Probleme Kunden haben, welche Begriffe sie verwenden und welche Alternativen sie vergleichen. Daraus formulierst du Prompts, die nach einer Empfehlung fragen und die Situation des Kunden gleich mitliefern.
Der Aufwand liegt im Anonymisieren und Clustern. Lohnenswert ist das vor allem bei erklärungsbedürftigen Angeboten, bei denen Kunden ausführlich beschreiben, was sie brauchen. Für die Gewichtung taugt die Häufigkeit im Support nur bedingt, weil dort auch Fragen nach dem Kauf landen.
Kundenumfrage nach dem Kauf
Eine Umfrage nach dem Kauf zeigt dir, ob deine Kunden überhaupt KI-Systeme nutzen und welche. Peec AI empfiehlt in einem Video seiner Reihe "GEO 101", in jedem Lead-Formular und jedem Onboarding zu fragen, wo jemand vom Unternehmen gehört hat. Profound rät in seinem AEO-Playbook zu einem Freitextfeld im Vertriebsformular. Beide beschreiben damit, wie du den Anteil der Kunden erfährst, die ein KI-System nennen.
Ich gehe dabei einen Schritt weiter und frage auch nach der Formulierung. Auf der Bestellbestätigungsseite steht die Frage "Worüber hast du uns gefunden?", und wer ChatGPT auswählt, bekommt die Folgefrage "Was hast du gesucht?". Die Ausfüllquote ist nicht hoch. Wer aber antwortet, liefert genau die Formulierung, mit der er ChatGPT tatsächlich gefragt hat, und das sind sehr gute Datenpunkte für ein Prompt-Set. Für die Gewichtung reichen die wenigen Antworten nicht, als Vorlage für Formulierungen sind sie dagegen sehr wertvoll.
Prompts aus Suchdaten
Suchdaten kommen aus 5 Quellen: Keyword-Daten und Suchvorschläge, Search Console, Bing Webmaster Tools, interne Suche mit Google-Ads-Suchbegriffen und People Also Ask. Sie zeigen dir, welche Themen gefragt sind und wie oft. Die Formulierung liefern sie nur selten, weil Menschen in der Suche kürzer tippen als in einem Chat. Deshalb leitest du aus Suchdaten vor allem Themen und Gewichte ab und formulierst die Prompts selbst.
Keyword-Daten und Suchvorschläge
Keyword-Daten sind die Quelle, auf die du zurückgreifst, wenn es keinen Chatbot und keine Kundengespräche gibt. Für eine Messreihe zu Online-Paartherapie habe ich 913 Keywords über DataForSEO und 148 Suchvorschläge aus der Google-Autovervollständigung ausgewertet und daraus 32 Prompts in 8 Clustern gebaut. Zu jedem Prompt ist dokumentiert, auf welcher Suchanfrage er beruht.
So wird aus der Suchanfrage "paartherapie bei fremdgehen" zum Beispiel der Prompt "Mein Partner ist fremdgegangen und wir brauchen Unterstützung. Welche Online-Paarberatung kannst du uns empfehlen?". Ein Teil der Prompts bleibt bewusst kurz wie eine Suche, etwa "Online-Paartherapie nach einem Seitensprung", damit du später auch kurze Eingaben vergleichen kannst. Die Grenze dieser Methode ist klar: Keywords zeigen, wonach gesucht wird, aber nicht, wie jemand ChatGPT fragt. Die Formulierung ist eine redaktionelle Ableitung und gehört als solche in deine Dokumentation.
Search Console: lange Suchanfragen
Die Google Search Console enthält inzwischen Suchanfragen, die wie Fragen an eine KI klingen. Laut Google sind AI Overviews und AI Mode im Leistungsbericht unter dem Suchtyp "Web" enthalten. Eine Folgefrage in AI Mode zählt laut Search-Console-Hilfe zu den Leistungsdaten als neue Suchanfrage. In meiner eigenen Search Console steht zum Beispiel die Anfrage "wie erstelle ich ein prompt-set, um konsistent zu testen, ob ki-antworten meine marke erwähnen?".
Solche Anfragen findest du über den Regex-Filter für Suchanfragen, den Google in der Search-Console-Hilfe beschreibt. Mit einem Muster für Anfragen ab etwa acht Wörtern filterst du die gesprächsartigen heraus. Ein fertiges Muster dafür gibt Google nicht vor, es ist eine eigene Ableitung aus der dokumentierten RE2-Syntax. Google bietet seit dem 31.08.2026 für alle Websites einen eigenen Generative-AI-Bericht an. Für Prompts kannst du ihn nicht nutzen: Laut Search-Console-Hilfe zeigt er Impressionen nach Seite, Land, Gerät und Datum, aber keine Suchanfragen.
Bing Webmaster Tools: AI Performance
Die Bing Webmaster Tools zeigen seit dem 10.02.2026 im Bericht AI Performance, wie oft deine Inhalte in Microsoft Copilot und in den KI-Zusammenfassungen von Bing zitiert werden. Dazu gehören sogenannte Grounding Queries, also die Phrasen, mit denen die KI deine Inhalte beim Abruf gefunden hat. Seit dem 16.06.2026 ordnet Bing sie laut Bing-Webmaster-Blog auch nach Intents und Topics.
Als Prompt-Vorlage taugen Grounding Queries trotzdem nicht. Microsoft schreibt in der Hilfe zu AI Performance ausdrücklich, dass sie keine vollständigen Nutzerfragen oder Prompts sind, sondern gruppierte, verallgemeinerte Phrasen. Für dein Prompt-Set heißt das: Nutze sie als Themen-Signal, also als Hinweis, zu welchen Themen Copilot schon auf deine Inhalte zugreift.
Interne Suche und Google-Ads-Suchbegriffe
Die Suche auf deiner Website und der Suchbegriffbericht in Google Ads zeigen dir Begriffe mit Kaufnähe. Google Analytics 4 erfasst interne Suchen laut Analytics-Hilfe automatisch über das Ereignis view_search_results. Voraussetzung ist, dass der Suchbegriff als Parameter wie q, s, search, query oder keyword in der URL steht. Der Suchbegriff landet dann in der Dimension "Suchbegriff".
Der Suchbegriffbericht in Google Ads zeigt, was Menschen tatsächlich eingegeben haben, als deine Anzeige erschien. Seltene Suchbegriffe fehlen dort aus Datenschutzgründen. Beide Quellen liefern Stichworte, aus denen du Themen und Bedingungen für Prompts ableitest, etwa Preisgrenzen, Größen oder Regionen.
People Also Ask
People Also Ask liefert dir Fragen, wie Menschen sie zu einem Thema stellen. Google beschreibt den Block in seiner Übersicht der Suchergebnis-Elemente als Gruppe verwandter Fragen zur ursprünglichen Suche. Eine Schnittstelle, um diese Fragen abzurufen, ist in Googles Dokumentation nicht beschrieben. Datenanbieter wie DataForSEO liefern sie als eigenes Element im Suchergebnis. Für dein Prompt-Set eignen sich die Fragen als Ausgangspunkt, den du um Bedingungen aus deiner Zielgruppe ergänzt.
Prompts aus Communitys und Tools
Communitys und GEO-Tools liefern dir Fragen in großer Menge, aber mit unterschiedlicher Nähe zu echten Prompts. Auf Reddit und in Foren schreiben Menschen ausführlich, in GEO-Tools bekommst du Vorschläge und geschätzte Volumen. Bei den 5 Tools, deren Datenherkunft ich geprüft habe, reicht die Spanne von Chat-Panels bis zu Web-Suchtrends. Der Wert der Vorschläge hängt also davon ab, woher der Anbieter seine Daten bezieht.
Reddit und Foren
Auf Reddit und in Foren beschreiben Menschen ihre Situation ausführlich, bevor sie nach einer Empfehlung fragen. Reddit bietet dafür zwei offizielle Zugänge. Reddit Answers ist seit dem 26.05.2026 Teil der normalen Reddit-Suche, und das kostenlose Werkzeug Reddit Pro Trends verfolgt Begriffe über die Zeit. Dass Fragen aus Reddit-Threads den Prompts entsprechen, die Menschen in ChatGPT eingeben, belegt keine Quelle. Nutze sie deshalb für Formulierungen und Bedingungen, nicht für die Gewichtung.
Prompt-Datenbanken und Prompt-Volumen in GEO-Tools
Viele GEO-Tools schlagen Prompts vor oder schätzen, wie oft ein Thema gefragt wird. Die Herkunft dieser Daten unterscheidet sich stark:
- Profound: Laut Doku stammen die Prompt Volumes aus lizenzierten Konversationen mit ChatGPT, Gemini und Perplexity, bereinigt und probabilistisch modelliert.
- Semrush: Die Prompt-Datenbank beruht laut Semrush-Hilfe auf Clickstream-Daten und Googles Keyword-Daten zu AI Overviews, Volumen gibt es nur auf Themenebene.
- Ahrefs Brand Radar: Die Prompts sind laut Ahrefs-Hilfe People-Also-Ask-Fragen aus der eigenen Keyword-Datenbank. Die Größe der Datenbank gibt Ahrefs auf verschiedenen Seiten unterschiedlich an, mit 519, 405 und 350 Millionen.
- Peec AI: Das Prompt-Volumen ist laut Doku ein relativer Wert von 1 bis 5 aus Web-Suchtrends, keine Auswertung von Chats.
- AthenaHQ: Die Schätzung stammt aus einem eigenen Modell namens QVEM, dessen Datenquellen der Anbieter nur grob benennt.
Für deine Auswahl heißt das: Ein Prompt-Volumen aus Suchtrends ist eine andere Zahl als eines aus Chat-Panels. Welche GEO-Tools Prompt-Vorschläge anbieten, siehst du im Vergleich der GEO-Tools.
Vom Rohmaterial zum Prompt-Set
Aus Rohmaterial wird ein Prompt-Set in 6 Schritten: clustern und gewichten, Marken weglassen, Prompt-Typen mischen, je Rolle eine Reihe anlegen, vor dem Start prüfen und die Herkunft dokumentieren. Diese Schritte entscheiden mehr über die Aussagekraft als die Quelle selbst.
Clustern und gewichten. Ich gruppiere die Fragen nach dem, was jemand am Ende wissen will, und gebe jedem Prompt ein Gewicht aus dem Anteil seines Clusters. Innerhalb eines Clusters verteile ich das Gewicht gleichmäßig. Ein Anbieter, der nur bei seltenen Fragen genannt wird, bekommt so einen kleinen Anteil, auch wenn er dort immer vorne steht.
Keine Marken im Prompt. In meine Prompts kommt kein Anbieter, Händler oder Portal, sonst misst du nur Bekanntheit. Marken, die Nutzer selbst mitbringen, bleiben stehen, im Telekommunikations-Set etwa die Netzbetreiber, wenn sie im Cluster genannt werden. Jahreszahlen lasse ich weg, damit die Prompts den Jahreswechsel überstehen.
Prompt-Typen mischen. Neben vollständigen Fragen gehören kurze Eingaben wie in der Suche und Szenarien mit Kontext ins Set. So siehst du, ob Bedingungen wie Budget oder Situation die Empfehlung verschieben.
Eine Reihe je Rolle. Wer verschiedene Rollen messen will, braucht eigene Reihen. Im Telekommunikations-Set nannte die Reihe in Nutzersprache in einem Vortest nur in 52 von 120 Läufen einen Händler, weil ChatGPT Tariffragen mit Netzbetreibern beantwortet. Händler messe ich deshalb über eine zweite Reihe mit ausdrücklicher Kauffrage.
Vor dem Start prüfen. Jeden Prompt lasse ich vorab fünfmal laufen. Er kommt nur ins Set, wenn er in mindestens drei von fünf Läufen die Art von Antwort liefert, die ich messen will, sonst formuliere ich ihn um.
Versionieren und Herkunft dokumentieren. Jeder Prompt trägt ein Startdatum und bei Bedarf ein Enddatum, und zu jedem Prompt ist festgehalten, aus welcher Quelle er stammt. Warum ein Set danach stabil bleiben muss, steht unter Prompt Tracking.
Wie viele Prompts du brauchst
Wie viele Prompts du brauchst, hängt davon ab, wie fein du die Ergebnisse aufteilen willst. Peec AI rechnet in seinem Video vor, dass ein Bericht nach 10 Themen, 3 Personas und 2 Intentionen 60 Kombinationen ergibt. Dafür seien mindestens 300 bis 600 Prompts nötig. In seiner Doku schlägt Peec AI einen Anteil von 20 % Prompts mit Markennamen vor. Außerdem schreibt Peec AI dort, dass semantisch ähnliche Prompts über die Zeit zu sehr ähnlichen Ergebnissen führen. Beides sind Empfehlungen eines Anbieters.
Wie groß das Set im AI Mention Index ist und wie stark einzelne Werte schwanken, habe ich unter Prompt Tracking ausgewertet. Dort steht auch, ob sich mehr Prompts oder mehr Läufe lohnen. Für den Start reicht ein Set, das deine wichtigsten Themen abdeckt und das du über Monate unverändert misst.
Häufige Fragen zum Prompt-Set
Kann ich Prompts einfach von ChatGPT generieren lassen?
Du kannst, aber dann misst du, wie ein Sprachmodell fragt, und nicht, wie deine Kunden fragen. Mehrere GEO-Tools erzeugen Vorschläge automatisch, Peec AI etwa aus Website, Branchenkontext und Themen, Ahrefs über eine Generate-Funktion für eigene Prompts. Nutze solche Vorschläge als Ergänzung und prüfe sie gegen echte Fragen aus deinen Quellen.
Gehören Markennamen in den Prompt?
In das Set für deine Sichtbarkeit gehören Prompts ohne deinen Markennamen, weil Prompts mit Marke fast immer eine Nennung liefern. Prompts mit Marke misst du getrennt, wenn du wissen willst, wie KI-Systeme deine Marke beschreiben.
Wie oft sollte ich das Prompt-Set ändern?
So selten wie möglich, denn jede Änderung bricht den Vergleich über die Zeit. Neue Prompts nimmst du als neue Version mit Datum auf, statt alte zu überschreiben.
Sind Grounding Queries aus Bing Prompts?
Nein. Microsoft beschreibt Grounding Queries als gruppierte, verallgemeinerte Phrasen, die beim Abruf zitierter Inhalte verwendet wurden. Sie zeigen dir Themen, aber keine Fragen, wie Nutzer sie stellen.
Was hat das Prompt-Set mit einem GEO Audit zu tun?
Ein GEO Audit beginnt mit der Frage, bei welchen Fragen deine Marke in KI-Antworten auftauchen sollte, und genau das legt das Prompt-Set fest. Wenn du das für deine Website klären willst, gehen wir es in einem GEO Audit gemeinsam durch.
Let's talk
Wenn du ein Prompt-Set für deine Marke aufsetzen willst oder wissen möchtest, ob dein bisheriges Set etwas aussagt: Schreib mir kurz, um welche Website es geht. Der Austausch ist unverbindlich.
Oder direkt per WhatsApp:
WhatsApp-Chat starten