Funktioniert Context Engineering im Marketing?

Prompt Engineering und Vibe Coding. Zwei Begriffe, die online häufig verwendet werden. Bei dem einen geht es darum, Fragen so zu formulieren, dass man die perfekte Antwort von KI-Modellen erhält. Das andere ermöglicht es Menschen, hauptsächlich Nicht-Entwicklern, Funktionen zu erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Jetzt haben wir einen dritten Begriff – Context Engineering.

Context Engineering ist die Obermenge des Prompt Engineering. Eine Methodik, bei der Systeme für Large Language Models (LLMs) entwickelt werden, die Ihren KI-Agenten die richtigen Informationen und Werkzeuge im richtigen Format bereitstellen, damit sie eine Aufgabe ausführen können.

Ganz gleich, wie komplex sie sein mag.

Da Context Engineering durch die Synchronisation von Daten, Speicher, Werkzeugen und Benutzerabsicht funktioniert, ist es ein sicherer Weg zu wirklich relevanten Ergebnissen, und je besser die Kontextqualität, desto besser die Leistung. Derzeit wird es verwendet, um KI-Coding-Assistenten und Service-Chatbots zu erstellen, die die Produktentwicklung und den Kundenservice beschleunigen.

Aber wie funktioniert Context Engineering im Marketing? In diesem Artikel finden Sie die Antworten auf diese Frage und erfahren, wie Marketer es nutzen können, um den Arbeitsaufwand zu reduzieren und Personalisierung im großen Maßstab zu erreichen.

Was Ist Context Engineering?

Obwohl relativ neu, basiert Context Engineering auf den Prinzipien der Verwaltung des Informationsflusses für KI-Systeme. Es ist nichts anderes als die Praxis, einem KI-Modell alles zu geben, was es braucht, sei es Daten, Werkzeuge oder Anweisungen, damit es seine Arbeit zuverlässig und jedes Mal ausführen kann.

Hier ist ein Tweet von Andrej Karpathy, einem ehemaligen Mitglied des OpenAI-Gründungsteams, über die Natur des Context Engineering:

"Menschen verbinden Prompts mit kurzen Aufgabenbeschreibungen, die man einem LLM im täglichen Gebrauch geben würde. Während in jeder industrietauglichen LLM-Anwendung Context Engineering die filigrane Kunst und Wissenschaft ist, das Kontextfenster mit genau den richtigen Informationen für den nächsten Schritt zu füllen."

Es ist nicht wie Prompt Engineering, wo man einen Befehl eingibt. Schließlich kann ein einzelner Prompt nur begrenzt wirken. Denn was passiert, wenn KI sich an vergangene Gespräche erinnern, Benutzerdaten abrufen, vergangene Diskussionen zusammenfassen und dann eine personalisierte E-Mail an einen Benutzer schreiben soll?

Nicht in Teilen, sondern in einem Workflow?

Dafür ist Context Engineering gebaut. Es verschiebt die Erzählung von prompt-zentrischen Designs hin zu ganzheitlichen Systemen, die LLM-Modellen ein "externes Gehirn" geben – komplett mit strukturiertem Kontext, Gesprächsprotokollen, Dokumentenspeichern, APIs und Echtzeit-Daten.

Wie funktioniert Context Engineering?

Beginnen wir damit, was der "Kontext" in Context Engineering bedeutet. Kontext ist alles, worauf sich KI-Modelle beziehen, bevor sie eine Ausgabe generieren. Und das sind nicht nur die Anfragen des Benutzers; dazu gehören auch System-Prompts darüber, wie sich der Agent verhalten soll, zusammen mit Benutzerinteraktionsaufzeichnungen, bei Bedarf abgerufenen Daten und den Werkzeugen, die das Modell verwenden kann.

Mit dem richtigen Kontext wird ein zustandsloses LLM in einen Agenten verwandelt, der sich anfühlt, als ob er sich "erinnert", "versteht" und nach Ihren Anweisungen "handelt".

Das sind die wesentlichen Komponenten des "Kontexts" im Context Engineering:

• System-Prompt: Definiert die Rolle, Regeln und Stimme des Agenten ("Sie sind ein Marketing-Assistent...").
• Benutzer-Prompt: Die unmittelbare Anfrage oder Aufgabe vom Benutzer.
• Kurzzeitgedächtnis: Eine Zusammenfassung oder Historie des aktuellen Gesprächs.
• Langzeitgedächtnis: Benutzereinstellungen, Projektarchive und vergangene Gesprächsverläufe, die in einer externen Wissensdatenbank gespeichert sind.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): Dynamisches Abrufen von externen Dokumenten, Datenbanken oder APIs zur Bereitstellung aktueller Fakten.
• Verfügbare Werkzeuge und Definitionen: Ein Katalog von aufrufbaren Funktionen (APIs, Code-Runner, Dokumenten-Parser) mit Namen und Beschreibungen.
• Strukturierte Ausgabe: Vordefinierte Formate (JSON, Tabellen oder Markdown-Vorlagen), die die Antwortform des Modells leiten.
• Metadaten: Kontextuelle Hinweise wie Zeitstempel, Benutzerstandort oder Gerätetyp.

Hier ist, wie diese Elemente zusammenkommen. Zuerst weist der Systemprompt den KI-Assistenten an, wie er sich verhalten soll. Dann stellt der Benutzer eine Frage. Dies initiiert einen Datenabrufprozess, der relevante Informationen abruft, während der Speicher sowohl die aktuelle Gesprächszusammenfassung als auch frühere Benutzerpräferenzen bereitstellt.

Wir haben auch den Tools-Katalog in Bereitschaft. Zum Beispiel APIs zum Versenden von E-Mails, Datenbanken zum Abfragen von Kundendatensätzen oder Parser zum Extrahieren von PDF-Inhalten.

Alle diese Komponenten verschmelzen zu einem "Kontext-Bundle", das das Modell in einem einzigen Aufruf verarbeitet. Das LLM verarbeitet alles - Gesprächsverlauf, externe Daten und Tool-Anweisungen - als einheitliches Ganzes. Es erstellt dann eine Ausgabe, die perfekt mit dem definierten Schema übereinstimmt, sei es ein Marketing-E-Mail-Entwurf oder eine Produktübersichtstabelle.

Warum ist also Kontext-Engineering heutzutage wichtig?

LLMs, wie wir sie kennen, übertragen eigentlich nichts von einer Interaktion zur nächsten. Sie beginnen fast immer jedes neue Gespräch ohne Erinnerung an vergangene Ereignisse.

Eine agentische KI kann ohne einen klaren Rahmen zur Bereitstellung relevanten Kontexts nicht erkennen, wer der Benutzer ist oder was die Aufgabe erfordert. Stattdessen schweift sie vom Thema ab, wiederholt Fehler oder rät einfach. Kontext-Engineering füllt diese Lücken, indem es alles, was das Modell benötigt, in eine einzige, gut strukturierte Einheit zusammenfasst.

Mit Kontext-Bundles beseitigen Sie die vier Hauptprobleme von LLMs: Halluzinationen, Zustandslosigkeit, generische Antworten und veraltete Antworten.

• Halluzinationen, da Ausgaben auf echten Daten basieren.
• Zustandslosigkeit, da Sie Kurz- und Langzeitgedächtnissysteme aufbauen.
• Generische Antworten aufgrund von Benutzerpräferenzen und vergangenen Interaktionsdaten.
• Veraltete Antworten dank aktueller Dokumente oder API-Feeds.

Normalerweise scheitert ein KI-Agent nicht, weil er nicht die richtigen Daten oder Werkzeuge hat, sondern weil das LLM, auf dem er läuft, Fehler macht. Dies liegt größtenteils daran, dass LLMs nicht den richtigen Kontext erhalten, um eine gute Antwort zu generieren.

Entweder fehlt der Kontext oder er ist schlecht formatiert.

Und selbst die besten Modelle helfen nicht, wenn die Qualität des Kontexts schlecht ist. Wenn Ihre KI-Workflows also komplexer werden, stellen Best Practices wie das Definieren eines klaren Schemas oder das Taggen von Datenquellen sicher, dass Ihr Agent immer die richtigen Informationen im richtigen Format hat.

Durch das Entwickeln von Kontext und das präzise Festlegen, was der Agent "sieht", wie er es sieht und in welcher Reihenfolge, verwandeln Sie einen einfachen Textgenerator in einen zuverlässigen, mehrstufigen Assistenten. Das Beste daran? Er befolgt Ihre Regeln und lernt aus vergangenen Fehlern.

Context Engineering vs. Prompt Engineering

Sie denken vielleicht: "Ist Context Engineering nicht nur aufwändiges Prompt Engineering?" Nicht ganz. Prompt Engineering dreht sich darum, die richtigen Phrasen, Schlüsselwörter und Satzstrukturen zu wählen, um die bestmögliche Antwort von einem LLM zu erhalten.

Allerdings arbeitet diese Methode für sich genommen in einem Vakuum: Sie stellt dem Modell keine zusätzlichen Daten zur Verfügung, bettet keine Anweisungen ein und verbindet sich nicht mit externen Werkzeugen. Sie optimiert lediglich einen einzelnen Befehl, ohne dem Modell die Intelligenz zu geben, die es zur Lösung komplexer Herausforderungen benötigt.

Im Gegensatz dazu verwebt Context Engineering Regeln, Dokumente, dynamische Datensätze und Werkzeuge in einem Framework. Im Marketing kann dies bedeuten, einem LLM einen Produktkatalog, Markenrichtlinien und Nutzerverhaltensdata zusammen mit klaren Anweisungen zu Tonalität und Format bereitzustellen.

Infografik von Dex Horthy, gepostet auf X/Twitter.

Das bedeutet nicht, dass Prompts innerhalb eines Context-Engineering-Systems unwichtig sind.

Spezifische Fragen zu erstellen hilft KI-Anwendungen, ihre umfangreiche Wissensbasis richtig zu navigieren. Aber Prompts sind nur ein Teil des größeren Ganzen. Wenn Sie einen KI-Agenten entwickeln, der frühere Gespräche abrufen, externe Daten ziehen oder sich mit einem CRM integrieren kann, praktizieren Sie Context Engineering.

Ihre Prompts leiten die Aktionen des Modells, aber der Kontext liefert das "Gedächtnis", die Daten und die Regeln des Modells.

Vier Hauptanwendungen des Context Engineering

Laut Tobi Lutke, dem CEO von Shopify, "[Context Engineering]... beschreibt die Kernkompetenz (des Prompt Engineering) besser: die Kunst, den gesamten Kontext bereitzustellen, damit die Aufgabe vom LLM plausibel gelöst werden kann."

Die Methode ermöglicht es, dynamische Systeme aufzubauen, die nicht nur auf externe Daten zugreifen, sondern auch während der Gespräche externe Werkzeuge nutzen können. Sie können Dokumente nachschlagen, relevante Informationen über APIs finden und diese zusammen mit der Frage oder Aufgabe in das Kontextfenster einbinden. Und je länger man sie nutzt, desto besser funktionieren sie.

Daher ist es nicht verwunderlich, dass Context Engineering für verschiedene Zwecke eingesetzt werden kann, von denen wir einige nachfolgend behandelt haben.

KI-Coding-Assistenten

Context Engineering steht im Mittelpunkt moderner Coding-Assistenten. Windsurf und Cursor sind hierfür die besten Beispiele, die RAG mit agentenähnlichem Verhalten verbinden, um mit hochstrukturierten, vernetzten Codebasen zu interagieren.

Nehmen wir eine Anfrage wie das Refactoring einer Funktion. Es mag erscheinen, als würde man nur einige Zeilen umschreiben. Aber ein KI-Assistent benötigt mehr Kontext. Er muss wissen, wo diese Funktion in der Codebasis verwendet wird, welche Datentypen sie verarbeitet, wie sie mit externen Abhängigkeiten interagiert und was kaputtgehen könnte, wenn sich die Logik auch nur geringfügig ändert.

Gute Coding-Agenten sind darauf ausgelegt, diese Komplexität zu bewältigen. Sie passen sich Ihrem Coding-Stil an, behalten die Projektstruktur und Dateibeziehungen im Auge und verfolgen aktuelle Commits, um ein Arbeitsgedächtnis des Systems zu entwickeln.

Wissensmanagement

Für Unternehmen, die agentische Systeme intern einsetzen, führt Context Engineering fragmentierte Datensilos zusammen – CRM-Aufzeichnungen, Jira-Tickets, interne Wikis und mehr – um aktuelle Antworten zu liefern, ohne ihre menschlichen Gegenüber zu überfordern.

Diese Systeme fassen Sitzungsverläufe automatisch zusammen, rufen relevante Dokumente im Handumdrehen ab und wenden personalisierte Regeln an, sodass jede Antwort mit internen Richtlinien übereinstimmt. Gleichzeitig koordinieren sie Gedächtnis und Aufgabenwechsel über Abteilungen hinweg, sodass die KI mehrschichtige, mehrstufige Anfragen bearbeiten und trotzdem mit einer einzigen Antwort reagieren kann.

Kundenservice-Chatbot(s)

Im Kundenservice kann Context Engineering genutzt werden, um intuitive Chatbots und Konversations-KI-Systeme aufzubauen, die jede Kundeninteraktion steuern.

Beachten Sie, dass ein einfacher Chatbot generische Antworten liefert, manchmal mit veralteten Daten.

Durch Context Engineering werden diese einfachen Bots jedoch in Systeme verwandelt, die ein Gefühl der Vertrautheit vermitteln.

Da sie Zugriff auf verschiedene Daten wie Support-Protokolle, Abrechnungsanfragen, Benutzerkontostatus, Präferenzen und Produktdokumente haben, können sie kontinuierlich personalisierte Informationen für den Benutzer bereitstellen.

Am Ende haben Sie also Support-Mitarbeiter, die Sie beim Namen nennen, sich an Ihre vorherigen Anfragen erinnern und Ihren Kontostatus überprüfen, bevor sie eine Lösung empfehlen.

KI-Agenten

Autonome KI-Agenten sind der nächste Schritt im Context Engineering. Sie gehen über grundlegende RAG-Systeme hinaus und werden zu dynamischen, zielorientierten Einheiten, die denken, planen und handeln können.

Diese Agenten reagieren nicht nur auf Eingaben; sie lösen Probleme.

Context Engineering ermöglicht ihre Fähigkeit, Speicher zu verwalten, Ziele zu setzen und die richtigen Werkzeuge zu nutzen, auch während langer oder komplexer Sitzungen. Sie könnten zum Beispiel eine Marketing-API aufrufen, um Werbeeinblicke zu erhalten oder mehrere Werkzeuge verbinden, um einen vollständigen Kampagnen-Workflow abzuschließen. Sie entscheiden in Echtzeit, welche Werkzeuge für die jeweilige Aufgabe verwendet werden sollen.

Anstatt einmalige Antworten zu geben, passen sich diese Agenten an sich ändernde Situationen an und führen mehrstufige Aufgaben in realen Umgebungen aus. Sie agieren wie digitale Mitarbeiter, erkennen Probleme und liefern Ergebnisse mit minimaler menschlicher Aufsicht.

Bis jetzt haben wir vier Anwendungsfälle von Context Engineering in verschiedenen Bereichen behandelt.

Kann Context Engineering also im Marketing angewendet werden? Auf jeden Fall. Im nächsten Abschnitt werden wir uns ansehen, wie es generische Outreach in personalisierte Erlebnisse verwandelt, die tatsächlich Engagement erzeugen.

Kontext, KI-Agenten und Marketing-Workflows

Vor einiger Zeit stellte Christina J. Inge, eine Marketing-Dozentin an der Harvard Universität, Delve AI in ihrem Marketing KI & Analytics News Digest auf LinkedIn vor.

Zunächst sprach sie darüber, wie man die Software nutzen kann, um personas mit Ihren Website-Daten zu erstellen. Interessant ist der Anwendungsfall, den sie später erwähnte: die erstellten personas in ChatGPT einzuspeisen und es aufzufordern, Content-Kalender zu erstellen, Messaging-Strategien zu testen und Fokusgruppen-Antworten zu simulieren.

Dies ist nicht nur ein weiteres Beispiel für ein Automatisierungsexperiment; es ist eine Übung in Kontext-Engineering.

Die Art von Verschmelzung, die Sie hier zwischen personas und generativer KI sehen, bei der ein Werkzeug datenreichen Text in ein anderes einspeist, um eine Marketing-Strategie zu erstellen, ist das Wesentliche des Kontext-Engineering im Marketing.

Wenn dieser Ansatz mit Agenten kombiniert wird — autonomen KI-Einheiten, die Werkzeuge nutzen und Entscheidungen mit minimaler menschlicher Beteiligung treffen können — wird es möglich, große Teile Ihrer Marketing-Workflows zu automatisieren, ohne die strategische Tiefe zu verlieren, die Sie von einem von Menschen geführten Team erwarten würden.

Das könnte bedeuten, eine End-to-End-E-Mail-Kampagne durchzuführen.

Der E-Mail-Agent wird nicht nur E-Mails schreiben; er wird Ihr Publikum segmentieren, Ihren Kalender überprüfen, auf Ihr CRM zugreifen, sich an Werbeaktionen anpassen und das Engagement messen. Er wird jedes verfügbare Werkzeug und jeden Datenpunkt nutzen, um Ihre Marketing-Ziele zu erreichen.

Aber im Gegensatz zu einem Menschen wird er nicht überfordert sein, wenn er Tausende von Kunden betreut. Er wird keine Details vergessen oder den Kontext verlieren.

Was Kontext-Engineering für Marketer bedeutet...

Es bedeutet, einen Marketing-Agenten oder Copiloten zu erstellen, der auf einem System läuft, das den relevanten Kontext hat: Ihre Zielgruppenprofile, Kampagnen-Performance-Daten, Markenressourcen, Wettbewerbsanalyse, Geschäftsziele, Marktsignale und mehr.

Sodass es nicht nur ein generischer Textgenerator ist, sondern ein dynamischer, kontextbewusster Assistent.

Prompt Engineering ist alte Geschichte. Marketer müssen über die oberflächliche Nutzung von Werkzeugen wie ChatGPT und Claude hinausgehen und das Engagement und die Konversionen durch Kontext-Engineering steigern.

Anstatt Daten, Funktionen und Werkzeuge als isolierte Komponenten zu betrachten, müssen Sie ein vernetztes, ganzheitliches System aufbauen, das versteht: wer der Kunde ist, wo er sich in der Customer Journey befindet, wofür die Marke steht und wie vergangene Kampagnen performt haben, um Aufgaben zu erledigen und Entscheidungen zu treffen.

Sobald Sie den Kontext erstellt, Assets, Tools, Marktdaten, Regeln und Geschäfts-KPIs vereinheitlicht haben, kann Ihr AI-Agent:

• Marketingmaterialien erstellen, die der Markenstimme und den Botschaften entsprechen.
• Personalisierte Inhalte und Produktempfehlungen basierend auf Browserverlauf und Kaufverhalten liefern.
• Echtzeitdaten wie Standort oder Wetter nutzen, um Rabatte oder Gutscheine zu vergeben.
• Sich wiederholende Marketingaufgaben wie Lead-Erfassung, Nachverfolgung und Pflege-Workflows automatisieren.
• Benutzerbedürfnisse vorhersagen und das nächstbeste Produkt oder den besten Inhalt empfehlen, bevor der Benutzer danach fragt.

Diese AI-Agents geben Ihnen die Möglichkeit, alles im großen Maßstab zu personalisieren und Ihre Marketingpläne automatisch basierend auf Echtzeit-Marktdaten zu optimieren, mit einer reaktionsschnellen Feedbackschleife, die sich ständig verbessert.

Die Probleme mit Context Engineering

Obwohl Context Engineering große Vorteile bietet, bringt es auch Herausforderungen mit sich, die intelligente Lösungen erfordern, um gut zu funktionieren.

1. Kontextvergiftung

Wenn KI halluziniert oder ihre Trainingsdaten falsch interpretiert, kann diese fehlerhafte Antwort in ihren Kontext eindringen. Von diesem Punkt an kann das System weiterhin falsche Details zitieren oder darauf aufbauen. Mit der Zeit häufen sich diese Fehler und ihre Beseitigung wird mühsam.

Lösung: Implementieren Sie strenge Validierungsprüfungen und versionierte Kontextspeicher. Wenn Sie ein fehlerhaftes Fragment entdecken, können Sie nur dieses zurücksetzen oder ersetzen, ohne alles andere zu löschen.

2. Kontextablenkung

Wenn Sie dem Modell mehr Daten zuführen, können Situationen entstehen, in denen es sich auf die angesammelte Historie konzentriert. Anstatt auf sein Training zurückzugreifen, wiederholt es alte Antworten.

Lösung: Verwenden Sie Kontextzusammenfassung und Abstraktion. Komprimieren Sie lange Historien regelmäßig zu prägnanten Zusammenfassungen. Dies hält die KI auf aktuelle, relevante Informationen fokussiert.

3. Kontextverwirrung

Die Überladung des Kontexts mit zusätzlichen Informationen kann zu vermischten Antworten führen. Irrelevante Daten, wie Marketingrichtlinien beim Verfassen einer Support-E-Mail, können die KI vom Kurs abbringen. Das Ergebnis sind Antworten, die zwei oder mehr Aufgaben vermischen.

Lösung: Wenden Sie Kontextfilter an. Filtern Sie vor jedem Aufruf alle nicht relevanten Dokumente oder Werkzeugbeschreibungen heraus, damit das Modell nur das "sieht", was es für diese Aufgabe benötigt.

4. Kontextkonflikt

Manchmal widersprechen sich zwei Quellen im Kontext, zum Beispiel zwei Versionen einer Produktspezifikation oder veraltete Preise gegenüber aktuellen Tarifen. Die KI muss dann raten, welcher sie vertrauen soll, was zu verworrenen Antworten führt.

Lösung: Verwenden Sie Kontextbereinigung. Scannen Sie regelmäßig nach veralteten oder widersprüchlichen Einträgen und entfernen Sie diese. Dies hält das "Gedächtnis" kohärent und zuverlässig.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist der Schlüssel zum Aufbau effizienter und präziser Marketing-Workflows.

Ein Weg nach vorne

Context Engineering ist eine der wichtigsten Fähigkeiten im Zeitalter der KI. Es hat offensichtlich das traditionelle Prompt Engineering übertroffen und verschafft seinen Nutzern einen erheblichen Vorteil gegenüber der Konkurrenz.

Sie brauchen keinen perfekten Prompt mehr, um Werbetexte zu schreiben; Sie brauchen ein intelligentes System, das ganze Kampagnen verwaltet und ausführt.

Mit Context Engineering und KI-Agenten können Sie Inhalte im großen Maßstab personalisieren, sich an sich entwickelnde Kundenpräferenzen anpassen und domänenspezifische Antworten liefern, die den Markenwert steigern - ganz ohne manuelle Eingabe.

Das ist keine ferne Zukunft. Mit Context Engineering können Sie Arbeitsabläufe erstellen, bei denen KI-Agenten wie Marketing-Assistenten arbeiten. Sie kennen Ihre Kunden, sprechen Ihre Markensprache und treffen datengestützte Entscheidungen.

Natürlich stehen immer noch Menschen im Mittelpunkt, die den Agenten führen und Kampagnenergebnisse verfeinern. Aber die sich wiederholenden, kontextreichen Aufgaben? Die können jetzt von Ihren KI-gestützten Kollegen übernommen werden.

Und für Marketingexperten, die sich schnell bewegen wollen, ohne Nuancen zu verlieren, ist das ein großer Gewinn.