Prompts Dashboard

Im Prompts-Dashboard verwalten Sie die Prompts, die in den AI Visibility Reports von Spyglasses ausgeführt werden. Bei Spyglasses nennen wir sie Discovery Queries — denn sie bilden ab, wie Ihre potenziellen Kunden Lösungen entdecken, indem sie KI-Chat-Assistenten Fragen stellen, wenn sie gezielt nach Produkten, Lösungen oder Dienstleistungen suchen. Die AI-Visibility-Branche spricht meist schlicht von Prompts. Für die Funktionen von Spyglasses werden die Begriffe synonym verwendet.

Was Sie lernen

In dieser Anleitung erfahren Sie:

• Wie Discovery Queries funktionieren
• Wie Anfragen generiert werden
• Wie Sie Anfragen bearbeiten und anpassen
• Wie Sie Ihre Anfragenbibliothek verwalten
• Wie Sie Prompts mit KI-gestützten Frameworks generieren
• Wie Sie Prompts per CSV oder eingefügter Liste in Massen importieren
• Wie Sie die Abdeckung über die Buyer Journey und die Dimensionen Ihrer Marke messen
• Wie Sie redundante Prompts erkennen und auflösen
• Wie Sie einen neuen Prompt vor dem Speichern auf Überschneidungen prüfen
• Wie Sie Prompts taggen, um historische Metriken nach beliebigen Faktoren zu schneiden
• Wie Awareness-Prompts den Share of Influence im Funnel treiben

So funktionieren Discovery Queries

Wenn Sie einen AI Visibility Report ausführen, nimmt Spyglasses Ihre Discovery Queries und lässt sie über mehrere KI-Plattformen laufen (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot). Der Report analysiert anschließend, welche Marken erwähnt, zitiert und empfohlen werden.

Beim Antworten führen diese Assistenten eigene „Grounding-Suchen" durch (Fan-out-Websuchen), um aktuelle Informationen zu sammeln — ChatGPT und Gemini in Google, Claude in Brave. Spyglasses erfasst diese Suchen und Ihr Ranking in der jeweiligen Engine, sodass Sie genau sehen, wonach jeder Assistent gesucht hat. Wie Sie mit diesen Daten arbeiten, steht im AI-Visibility-Rankings-Dashboard.

Führen Sie einen Report aus und es existieren bereits Anfragen, verwenden wir diese. Andernfalls generieren wir standardmäßig fünf Anfragen auf Basis Ihres Brand Snapshots.

Anfragen-Generierung

Discovery Queries werden nach der Methodik der Category Entry Points generiert — also aus dem Verständnis heraus, wie Käufer Lösungen recherchieren, bevor sie konkrete Marken kennen.

Was in die Generierung einfließt

Anfragen werden aus den Daten Ihres Brand Snapshots gebildet:

• Kategorie: Welche Art Produkt/Dienstleistung Sie anbieten
• ICP (Ideal Customer Profile): Wer Ihre Zielkunden sind
• Funktionen: Welche Fähigkeiten Sie bereitstellen
• Gelöste Probleme: Welche Herausforderungen Sie adressieren

Anfragetypen, die wir generieren

Jeder Anfragetyp steht für ein anderes Muster der Kaufabsicht:

Warum diese Anfragetypen

Sie stehen für Anfragen mit hoher Kaufabsicht in der Recherchephase. Käufer, die solche Fragen stellen, bewerten aktiv Lösungen und lassen sich am ehesten von KI-Empfehlungen beeinflussen.

Prompts mit KI-Frameworks generieren

Über die Standard-Anfragetypen hinaus können Sie mit der Funktion Prompts generieren eine größere Menge an Prompts erzeugen, gestützt auf mehrere Marketing- und Käuferforschungs-Frameworks:

• Standard AI Visibility — die oben genannten klassischen Anfragetypen zur Kaufabsicht.
• Category Entry Points — Prompts, die auf den Auslösern und Signalen beruhen, die Käufer in Ihre Kategorie eintreten lassen; die Momente, bevor sie an irgendeine Marke denken.
• Jobs to Be Done — Prompts, formuliert entlang der funktionalen, emotionalen und sozialen Aufgaben, die Ihre Käufer erledigen wollen.
• Buyer's Journey — Prompts über die Phasen Awareness, Consideration und Decision hinweg, von der Problementdeckung bis zur finalen Anbieterauswahl.
• Stakeholder-Perspektiven — Prompts aus Sicht verschiedener an der Kaufentscheidung beteiligter Personen (z. B. CIO, CFO, Endnutzer, Elternteil, Partner).

Wählen Sie ein oder mehrere Frameworks, und Spyglasses generiert anhand Ihres Brand Snapshots bis zu 25 Prompts je Framework. Generierte Prompts werden in diesem Dashboard gespeichert und lassen sich als CSV exportieren.

Prompts in Massen importieren

Wenn Sie bereits eine Prompt-Liste haben — etwa aus einem anderen AI-Visibility-Tool oder aus einer Tabelle Ihres Teams — können Sie sie über die Schaltfläche Importieren auf einmal einlesen.

Eine Liste einfügen

1. Klicken Sie in der Werkzeugleiste auf Importieren.
2. Wählen Sie den Tab Einfügen.
3. Fügen Sie Ihre Prompts in das Textfeld ein. Unterstützte Formate:
   • Ein Prompt pro Zeile — die einfachste Variante.
   • Kommagetrennt — mehrere Prompts in einer Zeile, durch Kommas getrennt.
   • Tabgetrennt — mehrere Prompts in einer Zeile, durch Tabulatoren getrennt.
   • CSV mit Kopfzeile — fügen Sie den vollständigen CSV-Inhalt ein, Spyglasses erkennt die Spalten automatisch.
4. Klicken Sie auf Prompts einlesen, um sie in der Vorschau zu sehen.
5. Entfernen Sie, was Sie nicht möchten, und klicken Sie dann auf Importieren.

Eine CSV-Datei hochladen

1. Klicken Sie in der Werkzeugleiste auf Importieren.
2. Wählen Sie den Tab CSV hochladen.
3. Klicken Sie auf den Upload-Bereich und wählen Sie eine .csv-, .tsv- oder .txt-Datei.
4. Spyglasses liest die Datei ein und zeigt die gefundenen Prompts in der Vorschau.
5. Prüfen Sie sie und klicken Sie auf Importieren.

Zuordnung der CSV-Spalten

Ihre Datei muss mindestens eine erkannte Spalte für den Prompt-Text enthalten. Alle weiteren Spalten sind optional.

Spaltennamen werden ohne Berücksichtigung der Groß-/Kleinschreibung erkannt und unterstützen Unterstriche (z. B. discovery_query) oder Leerzeichen (z. B. discovery query).

Haben Sie zuvor Prompts aus Spyglasses als CSV exportiert, verwendet die Exportdatei dieselben Spaltennamen und lässt sich direkt in eine andere Property re-importieren.

Prompts ohne Anfragetyp erhalten standardmäßig category_best. Jeder Prompt muss mindestens 3 Zeichen lang sein; kürzere Einträge werden übersprungen.

Ihre Anfragen ansehen

Die Haupttabelle zeigt alle Discovery Queries mit:

Anfragen bearbeiten

Klicken Sie auf eine Anfrage oder das Bearbeitungssymbol, um das Bearbeitungsfenster zu öffnen. Sie können ändern:

Anfragetext

Der tatsächliche Prompt, der ausgeführt wird. Er bestimmt unmittelbar, was KI-Plattformen gefragt werden. Achten Sie darauf, dass er widerspiegelt, wie echte Kunden suchen würden.

Standort

Setzen Sie bei standortbezogenen Anfragen den geografischen Kontext. Der Standort ist im Prompt eingebettet und beeinflusst die KI-Antworten.

Metadatenfelder

Außerdem können Sie setzen oder aktualisieren:

• Kategorie: Produkt-/Dienstleistungskategorie
• Zielsegment: Kundentyp (KMU, Enterprise usw.)
• Anwendungsfall: Konkret gelöstes Problem
• Budgetrahmen: Preiskontext

Wichtig: Nur Anfragetext und Standort beeinflussen tatsächlich den KI-Prompt. Die übrigen Felder (Kategorie, Segment, Anwendungsfall, Budget) dienen Ihrer eigenen Klassifizierung und Analyse. Sie verändern nicht, wie die KI antwortet.

Eigene Tags

Tags sind frei wählbare Labels, die Sie an einen Prompt hängen, um Ihre Metriken nach jedem für Ihre Käufer relevanten Faktor zu schneiden — Persona, Kampagne, Geografie, Produktlinie, was auch immer. Anders als die Metadatenfelder oben wirken sich Tags sehr wohl darauf aus, was Sie im Sichtbarkeits-Drill-down des Brand Dashboards sehen: Sobald für eine Property mindestens ein Tag definiert ist, erscheint neben dem Plattformfilter ein Tag-Filter, und die Auswahl eines Tags begrenzt das Funnel-Band und den SoV-Trend auf genau die Prompts mit diesem Tag.

Um Tags hinzuzufügen, öffnen Sie den Erstellen- oder Bearbeiten-Dialog und scrollen Sie zum Feld Tags. Tippen Sie ein Tag und drücken Sie Enter (oder Komma), um es als Chip zu übernehmen; bis zu 10 pro Prompt sind möglich. Bestehende Tags anderer Prompts derselben Property erscheinen unter dem Eingabefeld als anklickbare „+ Tag"-Chips, damit sich ein einheitlicher Tag-Satz herausbildet, statt in Beinahe-Duplikate zu zerfallen. Tags werden beim Speichern auf Kleinschreibung normalisiert (Enterprise und enterprise fallen zusammen) und auf je 30 Zeichen begrenzt.

Praktische Beispiele für nützliche Tags:

• enterprise / smb / mid-market — nach Unternehmensgrößen-Persona schneiden.
• campaign-q3-launch — Prompts messen, die zu einer bestimmten PR- oder Content-Offensive gehören.
• competitive — Direktvergleichs-Prompts gruppieren, die die KI bitten, Sie mit Wettbewerbern zu vergleichen.
• us / eu / apac — nach Geografie schneiden, wenn Sie keine separate Standort-Property wollen.

Tags schließen einander nicht aus: Ein Prompt kann mehrere Tags tragen, und die Aufschlüsselung je Tag zählt ihn unter jedem davon. Ein mit enterprise und us getaggter Prompt trägt also sowohl zum enterprise- als auch zum us-Segment des Funnels bei — nützlich für die Frage „Wie stehe ich bei Enterprise-Käufern in den USA da?", indem Sie ein Tag wählen und den Plattformfilter danebenlegen.

Das Schneiden des Funnels nach Tags funktioniert nur für Prompts, deren getaggte Metrikzeilen nach dem Hinzufügen des Tags geschrieben wurden. Reports, die vor dem Setzen eines Tags gelaufen sind, tragen es nicht rückwirkend. Neu ergänzte Tags fließen ab dem nächsten AI Visibility Report oder nächtlichen Lauf ins Dashboard ein.

Wie das Buyer-Stage-Tagging den Share of Influence treibt

Der Anfragetyp jedes Prompts wird automatisch einer Buyer-Journey-Phase zugeordnet:

Diese Zuordnung ist es, die den Funnel funktionieren lässt. Awareness-Prompts speisen den Wert Share of Influence; Consideration- und Decision-Prompts speisen den Share of Voice. Ist Ihre Bibliothek schwer bei category_best und dünn bei category_entry_point / jobs_to_be_done / buyers_journey_awareness, wirkt die Awareness-Spalte des Funnels mager — genau das soll die Coverage-Matrix sichtbar machen, und die Frameworks „Buyer's Journey" und „Category Entry Points" sind der Weg, sie zu füllen.

Die Rechnung dahinter steht unter Key Messages → Wie Key Messages den Share of Influence treiben.

Einen neuen Prompt auf Überschneidungen prüfen

Beim Erstellen oder Bearbeiten eines Prompts enthält der Dialog unter dem Anfragetext die Schaltfläche Auf Überschneidung prüfen. Ein Klick vergleicht Ihre neue Anfrage per Embedding-Ähnlichkeit mit jedem aktiven Prompt der Property — so wissen Sie, ob Sie wirklich Neues ergänzen oder bestehende Abdeckung verdoppeln.

Sie erhalten eines von drei Urteilen:

• Wahrscheinlich Duplikat (Ähnlichkeit ≥ 90 %) — der neue Prompt ist im Kern eine Neuformulierung eines bestehenden. Erwägen Sie, das Original zu bearbeiten, statt einen neuen Prompt anzulegen.
• Beinahe-Duplikat (80–90 %) — erhebliche Überschneidung. Manchmal beabsichtigt (etwa zum Testen einer Umformulierung), oft redundant.
• Neuartig (< 80 %) — unterscheidet sich von allem in Ihrer Bibliothek; unbedenklich hinzuzufügen.

Neben dem Urteil werden die drei ähnlichsten bestehenden Prompts mit ihren Ähnlichkeitswerten, Anfragetypen und Buyer-Stage-Tags angezeigt. Nutzen Sie sie für die Entscheidung, ob Sie den neuen Prompt hinzufügen, umschreiben oder zugunsten der Bearbeitung eines bestehenden verwerfen.

Die Überschneidungsprüfung ist keine harte Sperre — Sie können den Prompt unabhängig vom Urteil speichern. Sie ist eine Zweitmeinung, die Ihre Bibliothek knapp halten soll.

Anfragen aktivieren und deaktivieren

Deaktivieren

Wenn Sie eine Anfrage nicht mehr nutzen, die historischen Daten aber behalten möchten:

1. Klicken Sie bei der Anfrage auf „Bearbeiten"
2. Schalten Sie „Aktiv" aus oder klicken Sie auf „Deaktivieren"
3. Speichern Sie

Deaktivierte Anfragen:

• Werden in künftigen Reports nicht verwendet
• Behalten alle historischen Daten
• Können später reaktiviert werden

Reaktivieren

So holen Sie eine deaktivierte Anfrage zurück:

1. Blenden Sie inaktive Anfragen ein (Filter)
2. Klicken Sie auf „Bearbeiten"
3. Schalten Sie „Aktiv" ein
4. Speichern Sie

Anfragen löschen

So entfernen Sie eine Anfrage dauerhaft:

1. Klicken Sie auf das Löschsymbol
2. Bestätigen Sie das Löschen

Warnung: Das Löschen einer Anfrage entfernt ihre Daten aus diesem Dashboard. In historischen Reports, in denen sie verwendet wurde, erscheint sie jedoch weiterhin.

Abdeckung messen & Redundanz verringern

Wächst Ihre Prompt-Bibliothek — durch Generierung, Importe oder Handarbeit —, lassen sich zwei Fragen mit bloßem Auge kaum beantworten:

1. Abdeckung: Verfolgen wir Prompts über die volle Bandbreite der Käuferszenarien, oder ballen wir uns in einer Ecke des Marktes?
2. Redundanz: Sind einige unserer Prompts Beinahe-Duplikate, die nächtliche Läufe verbrauchen, ohne Signal beizusteuern?

Der Tab Coverage in diesem Dashboard beantwortet beides in einer Ansicht.

Die Coverage-Matrix

Die Matrix ist ein Raster:

• Zeilen — Buyer-Journey-Phasen: Awareness, Consideration, Decision.
• Spalten — Dimensionen aus Ihrem Brand Snapshot: bis zu 5 Kundensegmente und bis zu 5 von Ihnen gelöste Probleme.
• Zellen — wie viele Ihrer aktiven Prompts diese Schnittmenge (Phase × Dimension) abdecken.

Zellen sind farblich kodiert, damit Sie Lücken auf einen Blick erkennen:

Klicken Sie eine gefüllte Zelle an, um zum Prompts-Tab zu springen, gefiltert auf genau die Prompts dieser Zelle. Praktisch, wenn Sie ein Bündel ähnlicher Prompts prüfen oder ausdünnen wollen.

Klicken Sie eine rote Lückenzelle an, um einen neuen Prompt für genau diese Kombination (Phase × Dimension) zu generieren — siehe Eine Lücke schließen unten.

Der Coverage-Score

Über der Matrix zeigt die Karte Coverage-Score einen zusammengesetzten Wert von 0–100 sowie die drei Teilwerte, die ihn speisen:

Jeder Balken zeigt seinen Prozentwert, sein Gewicht und seinen Punktbeitrag zum Gesamtwert. Wirkt der Score niedrig, sagt Ihnen der rote oder gelbe Teilwert, wo Sie ansetzen sollten.

Warum die Decision-Phase am höchsten gewichtet wird

Innerhalb des Phasen-Teilwerts zählen Decision-Prompts 3× so viel wie Awareness-Prompts (Awareness = 1, Consideration = 2, Decision = 3). Wer fragt „Welches [Kategorie] unterstützt [konkrete Anforderung] bei [Budget]?", steht dem Kauf näher als jemand, der fragt „Was ist [Kategorie]?" — und Sichtbarkeit in diesen Entscheidungsmomenten hat höheren kommerziellen Wert. Prompts so anzupassen, dass Sie in dieser Phase auftauchen, zahlt stärker auf die Pipeline ein, als Awareness-Abdeckung aufzufüllen.

Priorisierte Lücken

Unter der Matrix listet die Karte Priorisierte Lücken leere Zellen sortiert nach Phasengewicht auf. Hohe Priorität haben Lücken in der Decision-Phase, mittlere in der Consideration-Phase, niedrige in der Awareness-Phase. Jede Zeile nennt Phase, Dimension und einen vorgeschlagenen nächsten Schritt.

Redundante Prompts erkennen

Die Karte Redundante Prompt-Cluster gruppiert semantisch ähnliche Prompts. Zwei Prompts landen im selben Cluster, wenn ihre Kosinus-Ähnlichkeit — nach einem kleinen Abzug für Prompts unterschiedlicher Buyer-Phasen — ≥ 0,88 beträgt. Mitglieder eines Clusters testen faktisch dieselbe Kaufabsicht und verbrauchen nächtliche Läufe für überlappendes Signal.

Sehen Sie ein Cluster, erwägen Sie:

• Den spezifischsten oder am besten formulierten Prompt zu behalten.
• Die übrigen zu deaktivieren (siehe Anfragen aktivieren und deaktivieren).
• Oder sie zu belassen, wenn sie bewusst dieselbe Absicht in verschiedenen Käuferphasen testen — der Phasenabzug rabattiert phasenübergreifende Paare bereits, gemeldete Cluster liegen also wirklich nah beieinander.

Eine Lücke schließen

Klicken Sie eine rote „+ Lücke"-Zelle an, und ein Dialog öffnet sich, um einen einzelnen Prompt für genau diese Kombination (Phase, Dimension) zu generieren. Im Hintergrund kombiniert Spyglasses Ihren Brand Snapshot mit phasenspezifischen Sprachhinweisen:

• Awareness — Sprache der Problementdeckung („Was ist …", „Wie löse ich …", „Was sind die größten Herausforderungen bei …").
• Consideration — Sprache der Bewertung und des Vergleichs („bestes X für Y", „Ansätze zu … vergleichen").
• Decision — Sprache konkreter Kriterien („Welches X bietet Y in meinem Budget", „Direktersatz für Z").

Sie können:

• Speichern — der Prompt wird gesichert und im Hintergrund eingebettet. Die Zelle färbt sich blau mit Ladeanzeige, während die Einbettung läuft (meist 1–2 Sekunden), und füllt sich dann mit der neuen Zahl und der passenden Farbe. Zelle und übergeordneter Coverage-Score aktualisieren sich gemeinsam, sobald die Einbettung vorliegt.
• Neu generieren — die Formulierung gefällt Ihnen nicht? Klicken Sie auf „Neu generieren", um eine andere Anfrage für dieselbe Lücke zu erzeugen.
• Abbrechen — ohne Speichern schließen.

Die generierten Prompts werden stets mit dem Framework Buyer's Journey und dem passenden Anfragetyp buyers_journey_* versehen, sodass sie in Ihren Filtern und in der Framework-Aufschlüsselung konsistent auftauchen.

Best Practices

Echtes Kundenverhalten abbilden

Die Standardanfragen entsprechen unserem besten Verständnis von Nutzeranfragen mit hoher Kaufabsicht in der Recherchephase. Doch Sie kennen Ihre Marke am besten.

Wenn diese Anfragen nicht widerspiegeln, wie Ihre Zielkunden in der KI suchen dürften:

• Passen Sie sie an echte Kundensprache an
• Ergänzen Sie Anfragen aus Vertriebsgesprächen
• Entfernen Sie Anfragen, die nicht zu Ihrer Zielgruppe passen

Brauchen Sie Hilfe?

Wenn Sie Unterstützung bei Ideen brauchen, schreiben Sie an support@spyglasses.io. Wir helfen gern beim Brainstorming und geben kostenlos Anregungen.

Qualität vor Quantität

5–10 gut gearbeitete Anfragen bringen mehr als 50 mittelmäßige. Konzentrieren Sie sich auf:

• Anfragen, die Ihre Interessenten tatsächlich stellen
• Signale hoher Kaufabsicht
• Themen, in denen Sie gewinnen können

Der Coverage-Tab macht das konkret: Eine Bibliothek aus 50 Prompts, konzentriert in einer Matrixzelle, schneidet schlechter ab als eine aus 12 Prompts, die die Matrix aufspannen. Nutzen Sie die Karte Redundante Prompt-Cluster, um Duplikate zu finden und auszudünnen, und die Liste Priorisierte Lücken als Wegweiser dafür, was als Nächstes fehlt.

Nach Reports prüfen

Prüfen Sie nach jedem AI Visibility Report, welche Anfragen gut abgeschnitten haben und welche nicht. Verfeinern Sie Ihre Bibliothek anhand der Ergebnisse.

Wettbewerbsvergleiche aufnehmen

Standardmäßig zielen die Anfragen von Spyglasses auf die Kategorie als Ganzes. Wollen Sie sehen, wie Sie gegenüber einem bestimmten Wettbewerber dastehen, ergänzen Sie Anfragen wie:

• „Alternativen zu [Wettbewerber]"
• „[Ihre Kategorie] wie [Wettbewerber], aber günstiger"

Anfragenlimits

Mit jedem Spyglasses-Plan können Sie bis zu zehn Anfragen je Property verwalten.

Verwandte Themen

• AI Visibility Reports – Reports mit Ihren Anfragen ausführen
• AI Visibility Rankings – Ergebnisse der Grounding-Suchen sehen
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• Einstellungen – Den Standort Ihrer Property konfigurieren