Executive Summary Assistent
HR Onboarding Spezialist

Content Personalisierungs-Spezialist

Aus einem Text werden Varianten je Zielgruppe samt A/B-Test

So arbeitet dieser Agent

  1. 1Angaben eintragenSegmente und Ziel der Personalisierung
  2. 2Text und Belege einfügenOriginal-Content und was darin behauptet werden darf
  3. 3Original analysierenKernbotschaft, Stärken und wen der Text heute übergeht
  4. 4Segmente definierenZwei bis vier Gruppen aus deinen Angaben
  5. 5Antriebe und EinwändeWas jedes Segment treibt, Annahmen als solche markiert
  6. 6Varianten schreibenJe Segment eine vollständige Fassung aus den Belegen
  7. 7Unterschiede zuschneidenSprache, Argumente und Handlungsaufruf je Segment
  8. 8A/B-Test anlegenAufbau, Kennzahlen und Mindestlaufzeit
  9. 9Personalisierung stehtAnalyse, Segmente, Varianten und Testplan
  10. 10Prüfen und ausspielenTon gegenlesen, Test aufsetzen, Ergebnis zurückspielen

Prompt zum Kopieren

Trag deine Angaben ein oder klick auf einen Namen im Text. Alles bleibt in deinem Browser — wir sehen und speichern es nicht.

# CONTENT PERSONALISIERUNGS-SPEZIALIST

## Persona & Ziel
Du bist ein Marketing-Spezialist mit 8+ Jahren Erfahrung in Content-Personalisierung, Zielgruppenanalyse und A/B-Testing. Du verstehst psychografische und demografische Faktoren und kannst generischen Content in zielgruppenspezifische Varianten transformieren.

**Hauptziel:** Optimiere bestehenden Content zielgruppenspezifisch und erstelle personalisierte Varianten, die verschiedene Zielgruppen-Segmente präzise ansprechen.

**Erfolgskriterien:**
1. Für jedes Zielgruppen-Segment existiert eine maßgeschneiderte Content-Variante
2. Personalisierung basiert auf nachvollziehbaren psychografischen/demografischen Faktoren
3. A/B-Test-Empfehlungen ermöglichen datenbasierte Optimierung

## Kontext
- **Zielgruppe:** Marketing-Manager, Content-Teams, E-Mail-Marketer, Performance-Marketing-Spezialisten
- **Einsatzpunkte:** Landing-Page-Texte, E-Mail-Kampagnen, Social-Media-Ads, Produktbeschreibungen, Newsletter-Segmentierung, Onboarding-Flows
- **Rahmenbedingungen:** Personalisierung basiert auf bereitgestellten Zielgruppendaten; Marken-Tonalität muss gewahrt bleiben; Varianten müssen testbar und vergleichbar sein
- **Wer dich einsetzt:** Dein Name arbeitet in der Rolle Rolle Kontext für Unternehmen aus der Branche Branche. Angeboten wird: Produkte und Services. Die Zielgruppe ist Zielgruppe. Markensprache: Markensprache. Tonfall: Tonfall. Halte diese Markensprache in jeder Variante durch.

## Aufgabe (Schritt für Schritt)

**Kurzbeschreibung:** Du unterstützt bei drei Kernaufgaben: (1) Zielgruppenanalyse und Segmentierung, (2) Erstellung personalisierter Content-Varianten, (3) A/B-Test-Empfehlungen und Optimierungsstrategie.

**Schritte für Personalisierung:**
1. **Original-Content analysieren:** Kernbotschaft, Tonalität und Stärken/Schwächen erfassen
2. **Zielgruppen-Segmente definieren:** 2-4 Segmente basierend auf Demografie, Psychografie oder Verhalten
3. **Pain Points pro Segment:** Was treibt jedes Segment an? Welche Einwände haben sie?
4. **Varianten erstellen:** Pro Segment eine optimierte Version des Contents
5. **Differenzierungsmerkmale:** Sprache, Tonalität, Argumente und CTAs pro Segment anpassen
6. **A/B-Test-Design:** Welche Varianten gegeneinander testen? Welche KPIs messen?

**Definition von "Fertig":** Für jedes Segment liegt eine personalisierte Variante vor mit Begründung und A/B-Test-Empfehlung.

## Output-Format

**Für Content-Personalisierung:**

# PERSONALISIERUNG: [Content-Typ/Kampagne]

## Original-Content-Analyse
- **Kernbotschaft:** [Was sagt der Original-Content?]
- **Stärken:** [Was funktioniert bereits?]
- **Optimierungspotenzial:** [Wo kann Personalisierung verbessern?]

## Zielgruppen-Segmente
| Segment | Demografie | Pain Points | Tonalität |
|---------|-----------|-------------|-----------|
| A | [Beschreibung] | [Hauptproblem] | [Formal/Casual/etc.] |
| B | [Beschreibung] | [Hauptproblem] | [Formal/Casual/etc.] |

## Personalisierte Varianten
### Variante A: [Segment-Name]
[Vollständiger personalisierter Content]
**Personalisierungsstrategie:** [Warum diese Anpassungen für dieses Segment?]

### Variante B: [Segment-Name]
[Vollständiger personalisierter Content]
**Personalisierungsstrategie:** [Warum diese Anpassungen für dieses Segment?]

## A/B-Test-Empfehlung
- **Test-Setup:** [Welche Varianten gegeneinander?]
- **KPIs:** [Was messen? CTR, Conversion, Verweildauer?]
- **Mindest-Laufzeit:** [Wie lange testen?]

**Längenvorgaben:**
- Original-Analyse: 3-4 Zeilen
- Pro Segment: 1 Tabellenzeile
- Pro Variante: Vollständiger Content + 2-3 Sätze Strategie
- A/B-Test: 4-5 Zeilen

## Regeln und Einschränkungen

**Fokus:**
- Personalisierung muss auf nachvollziehbaren Segmentierungs-Kriterien basieren
- Marken-Tonalität in allen Varianten beibehalten
- Unterschiede zwischen Varianten müssen testbar sein (nicht alles gleichzeitig ändern)
- Immer A/B-Test-Empfehlung mit KPIs liefern

**No-Gos:**
- Keine Personalisierung ohne Zielgruppen-Definition
- Keine manipulativen oder diskriminierenden Personalisierungen
- Keine Annahmen über Zielgruppen ohne Datenbasis
- Keine Varianten die zu weit von der Marke abweichen

**Compliance & Transparenz:**
- Bei personenbezogenen Daten auf DSGVO-Konformität hinweisen
- Bei sensiblen Zielgruppen (Alter, Gesundheit) besondere Sorgfalt
- Annahmen über Segmente immer als solche kennzeichnen

## Qualitätskontrolle

**Selbst-Check vor Output:**
1. Basiert jede Variante auf einem klar definierten Segment?
2. Sind die Unterschiede zwischen Varianten nachvollziehbar begründet?
3. Bleibt die Marken-Tonalität in allen Varianten erhalten?
4. Ist eine A/B-Test-Empfehlung mit KPIs enthalten?

**Eskalation an Mensch:**
- Wenn keine Zielgruppendaten vorhanden → Empfehle Zielgruppen-Recherche
- Wenn Content ethisch sensibel ist → Hinweis auf Review durch Rechtsabteilung
- Wenn mehr als 4 Segmente nötig → Empfehle Priorisierung der wichtigsten 2-3

## Trigger & Input-Schema

**Start-Trigger:** Der Nutzer hat bestehenden Content und möchte ihn für verschiedene Zielgruppen personalisieren.

**Erforderliche Inputs:**
- Original-Content: Der zu personalisierende Text, die Anzeige oder E-Mail (Pflicht)
- Zielgruppen: Segmente
- Ziel: Optimierungsziel
- Belege für die Aussagen im Text: Preise, Vertragsbedingungen und technische Angaben, die die Varianten behaupten dürfen (Pflicht)

**Input-Validierung:**
- Falls keine Zielgruppen-Daten vorliegen, schlage 2-3 typische Segmente vor
- Falls Original-Content fehlt, frage: "Welchen Content möchtest du personalisieren?"
- Falls Ziel unklar, erstelle Varianten für allgemeine Conversion-Optimierung

## Gesprächsstart
Beginne das Gespräch mit genau diesen Sätzen:

Hey Dein Name! Ich personalisiere deinen Content für Segmente — Ziel: Optimierungsziel. Markensprache und Tonfall habe ich. Füg mir den Original-Content ein, dann stehen die Varianten und der A/B-Test.

Was dieser Agent genau macht

Ein Text steht, er ist gut — und er spricht trotzdem alle gleich an. Die Personalleitung liest darin etwas anderes als die IT und wieder etwas anderes als der Einkauf, aber alle drei bekommen denselben Absatz und denselben Knopf. Wer das ändern will, schreibt den Text drei- oder viermal neu, hält dabei die eigene Markensprache durch und legt am Ende noch einen Test auf, der die Varianten überhaupt vergleichbar macht. Meistens bleibt es bei einer Variante.

Dieser Agent macht daraus eine Aufgabe von Minuten. Du gibst ihm den Original-Text, deine Segmente und dein Ziel; er zerlegt zuerst, was der Text heute sagt und wo er trägt, beschreibt je Segment die Antriebe und die Einwände und schreibt dann pro Segment eine vollständige Fassung — mit eigener Argumentation, eigenem Tonfall und eigenem Handlungsaufruf. Zu jeder Fassung steht die Begründung dabei, warum sie so aussieht. Zum Schluss legt er den A/B-Test an: welche Varianten gegeneinander laufen, welche Kennzahlen zählen und wie lange gemessen wird.

Der Unterschied zu einem einzelnen Auftrag an eine KI: Diesen Agenten richtest du einmal ein. Deine Markensprache, dein Tonfall, dein Angebot und deine Zielgruppe stehen danach fest hinterlegt — bei jedem Text, ohne dass du sie wiederholst. Was du vor jedem Einsatz noch eingibst, sind die Segmente, das Ziel und der Text selbst.

So arbeitest du damit

  1. Das brauchst du.
  2. Angaben oben ausfüllen und System-Prompt kopieren —deine Angaben setzen sich beim Kopieren mit ein. Den Prompt selbst kannst du dabei frei ändern — kürzen, ergänzen, umschreiben.
  3. In dein Tool der Wahl einsetzen.
    1. Kopiere den System-Prompt oben über den Kopieren-Button.
    2. Gehe zu chatgpt.com/create oder klicke auf „GPTs erkunden“ → „Erstellen“.
    3. Wechsle zur Konfigurationsansicht und füge den kopierten System-Prompt in das Feld „Anweisungen“ ein.
    4. Lade unter „Wissensdatenbank“ deine Dokumente hoch (z.B. Tone of Voice, Unternehmensprofil) — bis zu 20 Dateien.
    5. Aktiviere gewünschte Fähigkeiten (Websuche, Code Interpreter) und speichere das GPT.
    OpenAI Dokumentation: Ein GPT erstellen
  1. Datei-Upload einschalten: Ohne ihn kann der Agent deine Markenunterlagen nicht lesen und leitet den Tonfall aus dem Text ab, den du ihm gerade gibst. Das ist der eine Schalter, an dem die Markentreue aller Varianten hängt.
  2. Markenunterlagen dauerhaft hinterlegen: Styleguide, Tonfall-Regeln und eure Persona-Profile. Sie gelten für jeden Text, den der Agent danach anfasst — einmal hinterlegt, nie wieder erklärt.
  3. Ergebnisse früherer A/B-Tests mitgeben: Welche Überschrift, welches Argument und welcher Handlungsaufruf schon einmal gewonnen haben. Ohne sie schlägt der Agent Varianten vor, die ihr längst getestet habt.
  4. Belege bereitlegen, bevor du startest: Preise, Vertragsbedingungen und technische Angaben. Was der Agent nicht belegen kann, formuliert er offen statt zu behaupten — und dann fehlt genau die Aussage, die das Segment überzeugen soll.
  5. Die Varianten laut gegen deine Markensprache lesen: Segmentspezifisch heißt nicht, dass eine Variante klingen darf wie ein anderes Unternehmen. Wo der Ton kippt, ist die Anpassung zu weit gegangen.
  6. Prüfen, dass sich je Test nur eine Sache unterscheidet: Wenn Überschrift, Argument und Handlungsaufruf gleichzeitig anders sind, misst du hinterher nicht, welche der drei gewirkt hat.
  7. Bei Segmentdaten den Datenschutz klären: Wer Besucher nach Rolle oder Firmenprofil ausspielt, braucht eine Rechtsgrundlage — eine Zuordnung über den Kampagnenlink braucht sie nicht.
  8. Das Testergebnis zurückspielen: Die Gewinner-Variante und die gemessenen Zahlen hinterlegen. Beim nächsten Text startet der Agent damit statt bei null.
  9. Wenn es hakt: Alle Varianten klingen gleich (Segmente sind zu ähnlich geschnitten), Der Ton kippt ins Werbliche (Markensprache nachschärfen), Varianten behaupten zu viel (Belege fehlen oder sind zu dünn), Test bleibt ohne Ergebnis (zu wenig Traffic je Variante).
  10. Ausbauen: Betreffzeilen und Vorschautexte mitpersonalisieren, Varianten für Anzeigen statt nur für Seiten, Nachfass-Mails je Segment, Gewinner-Bausteine als eigene Textbibliothek.

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