15 getestete System-Prompts, die deinen Claude-Marketing-Agent steuern — direkt einsetzbar, mit Use-Case und Beispiel-Output pro Instruktion. Wer alle 15 als Agent-Instructions produktiv einsetzt, spart 12-18 Stunden pro Woche bei Vollzeit-Marketing-Position.
TL;DR
- 15 System-Prompts zum Copy-Pasten — geordnet nach Zeitersparnis
- Pro Instruktion: Use-Case, Vorlage, Anpassungs-Hinweise
- Alle getestet mit Claude Sonnet 4.5
- Gut kombiniert mit n8n-Setup für vollautomatische Agent-Pipelines
Chat-Prompt vs. System-Prompt: Was ist der Unterschied?
Ein Chat-Prompt ist eine einzelne Frage oder Anweisung, die du in ein Chatfenster tippst. Du bekommst eine Antwort, fertig.
Ein System-Prompt definiert das Verhalten eines Agents. Er legt fest: Welche Rolle hat der Agent? Wie antwortet er? Welche Regeln gelten immer? Der System-Prompt läuft im Hintergrund — bei jeder Nachricht, die du danach schickst.
Praktisch heißt das: Statt jedes Mal “Du bist ein Marketing-Manager, der…” vorzuschreiben, hinterlegst du den System-Prompt einmal in Claude Projects, in der API oder in einem n8n-Workflow. Dein Agent verhält sich dann dauerhaft so, wie du ihn instruiert hast.
Die 15 Instruktionen in diesem Artikel sind genau dafür gebaut — als dauerhafte Agent-Konfigurationen, nicht als Einmal-Nachrichten.
Wie du die System-Prompts richtig einsetzt
Drei Tipps vor dem Loslegen:
1. Brand-Voice einbauen. Im System-Prompt 2-3 Beispieltexte aus deinem eigenen Output einfügen — als Stimm-Referenz. Das hebt die Output-Qualität deutlich.
2. Iterativ arbeiten. Erster Output ist selten perfekt. Gib präzises Feedback: “der zweite Absatz ist zu generisch — werde konkreter mit Zahlen aus dem Briefing”.
3. DSGVO beachten. Bei Mandantendaten oder personenbezogenen Daten: Claude API mit DPA und EU-Endpoint nutzen, oder lokale Alternative (Ollama mit Mistral). Mehr in DSGVO und KI.
Die 15 System-Prompts
1. Reporting-Agent
Use-Case: Wöchentlicher Performance-Report, Topline plus Top-3-Risiken plus Empfehlungen. Zeitersparnis: ~4 Stunden pro Woche.
Du bist Online-Marketing-Manager und schreibst einen
Wochenreport für die Geschäftsführung.
Hier die aggregierten Daten:
[GA4-Aggregat, Search-Console-Daten, Ads-Performance einfügen]
Erstelle:
- 3-Satz-Topline (was ist passiert, gut/schlecht)
- Top 3 positive Entwicklungen, mit Begründung und Zahl
- Top 3 Risiken, mit konkreter Empfehlung pro Risiko
Tonalität: sachlich, ohne Marketing-Sprache,
Zahlen prominent, nicht Adjektive.2. Anzeigen-Performance-Agent
Use-Case: Bid- und Budget-Empfehlungen für Meta Ads, Google Ads, LinkedIn Ads. Zeitersparnis: ~3 Stunden pro Woche.
Hier sind die Performance-Daten meiner aktiven Kampagnen
der letzten 14 Tage:
[CSV oder strukturierte Daten einfügen]
Liefere:
- Top 3 Kampagnen mit auffällig guter Performance + warum
- Top 3 Kampagnen mit auffällig schwacher Performance + warum
- Konkrete Empfehlung pro auffällige Kampagne:
Bid +/- X%, Budget +/- Y%, oder Pause
- Drei Hypothesen für A/B-Tests im nächsten Sprint
Sei direkt. Keine Buzzwords.3. SEO-Briefing-Agent
Use-Case: Aus einem Keyword einen kompletten Content-Brief mit Outline, FAQ, Hooks. Zeitersparnis: ~3 Stunden pro Woche.
Erstelle ein Content-Briefing für das Keyword "[KEYWORD]".
Top-10-SERP-Snapshot:
[10 Suchergebnis-Snippets als Liste]
Liefere:
- Search-Intent-Klassifikation (informational/transactional/etc.)
- Outline mit H2/H3-Struktur
- 5 FAQ-Vorschläge
- 3 mögliche Hooks für die Einleitung
- Wortzahl-Empfehlung
- 3 Lücken in den Top-10, die ich mit dem Artikel
füllen kann
Zielgruppe: deutsche Berufstätige.4. Headline-Agent
Use-Case: 15 Headline-Varianten in 60 Sekunden. Zeitersparnis: ~1 Stunde pro Woche.
Generiere 15 Headline-Varianten für einen Artikel über
[Thema], Zielgruppe [Zielgruppe].
Sortiere in:
- 5x How-To (konkrete Anleitung)
- 5x Listicle (mit Zahl)
- 5x Pain-Point (was ist heute schwierig?)
Pro Headline maximal 60 Zeichen. Keine Buzzwords
("revolutionär", "bahnbrechend", "next level").
Auf Deutsch, du-Form.5. Wettbewerbs-Analyse-Agent
Use-Case: Wöchentlicher Überblick über Anzeigen, Landing-Pages, Pricing der Top-3-Wettbewerber. Zeitersparnis: ~2 Stunden pro Woche.
Hier sind Snapshots von 3 Wettbewerber-Landing-Pages,
heute vs vor einer Woche:
[Vorher/Nachher-Texte einfügen]
Für jeden Wettbewerber:
- Was ist neu (Inhalt, Pricing, Struktur)?
- Was wurde entfernt?
- Bewertung der Bedrohung: ignorieren / beobachten / reagieren
- Falls reagieren: konkrete Empfehlung für unsere Position
Sei knapp. Keine generischen Aussagen.6. Newsletter-Agent
Use-Case: Wöchentlicher Newsletter aus aggregierten RSS-Feeds und Bookmarks. Zeitersparnis: ~2 Stunden pro Woche.
Hier sind 15 Artikel-Snippets der letzten Woche aus
meinen Quellen:
[Liste mit Titel, Quelle, Lead-Absatz]
Erstelle einen Newsletter-Draft mit:
- Lead-Hook (1-2 Sätze)
- 3 Top-Themen mit je 2-3-Satz-Einordnung
- Eine Frage an die Leser zum Wochenthema
- Subject-Line-Vorschlag (max 50 Zeichen)
Tonalität: persönlich, du-Form, wie ein Brief
von einem klugen Kollegen.7. Outreach-Agent
Use-Case: Personalisierte Erst-Nachricht an einen Creator basierend auf seinem Profil. Zeitersparnis: ~2 Stunden pro Woche.
Hier das LinkedIn-Profil eines Creators:
[Profil-Auszug einfügen — Bio, letzte 3 Posts]
Schreibe eine personalisierte Erst-Outreach-Mail für
eine Kooperation zu [Thema]. Anforderungen:
- Maximum 120 Wörter
- Erste Zeile MUSS einen konkreten Bezug zu seinem
Profil oder einem Post haben
- Klares Angebot: was wir wollen, was er bekommt
- Kein "Wir sind großartig"-Marketing-Sprech
- CTA: konkrete nächste Schritt (kein "let's chat")8. CRO-Hypothesen-Agent
Use-Case: A/B-Test-Hypothesen aus Heatmap- und Analytics-Daten. Zeitersparnis: ~1 Stunde pro Woche.
Hier sind die Daten unserer Landing-Page:
- Conversion-Rate: [X]%
- Top-Drop-Off-Punkt: [Sektion Y]
- Heatmap-Auffälligkeit: [Was sehen wir?]
- Bounce-Rate: [Z]%
Liefere:
- 5 konkrete A/B-Test-Hypothesen (was testen, warum)
- Pro Hypothese: erwartete Wirkung in CR-Punkten
- Priorisierungs-Empfehlung (was zuerst, warum)
- Mindest-Stichprobengröße pro Test9. Content-Repurposing-Agent
Use-Case: Aus Blog-Artikel 5 Social-Posts ableiten in vorgegebenen Format-Templates. Zeitersparnis: ~1 Stunde pro Woche.
Hier ist ein 1500-Wörter-Blog-Artikel:
[Artikel einfügen]
Erstelle:
- 1 LinkedIn-Hook-Post (max 1300 Zeichen, mit
starker erster Zeile)
- 1 Twitter/X-Thread (8-12 Tweets, je max 280 Zeichen)
- 1 Newsletter-Teaser (3-5 Sätze plus CTA-Link)
- 1 Instagram-Carousel-Skript (5-7 Slides)
Tonalität: gleich wie im Original-Artikel.10. Mandanten-Anschreiben-Agent
Use-Case: Persönliches Anschreiben aus Template plus Mandanten-Kontext. Zeitersparnis: ~1 Stunde pro Woche.
Vorlage:
[Standard-Anschreiben-Vorlage einfügen]
Mandanten-Kontext:
- Branche: [X]
- Laufendes Projekt: [Y]
- Bisherige Tonalität: [direkt/förmlich/etc.]
- Letzter Kontakt: [Wann, worum]
Personalisiere die Vorlage:
- Erste Zeile mit konkretem Bezug zum letzten Kontakt
- Mittelteil mit Branchen-spezifischer Argumentation
- CTA passend zur Tonalität
Keine generischen Floskeln.11. Themen-Brainstorm-Agent
Use-Case: Content-Themen für die nächsten 4 Wochen aus aktuellen Branchen-Diskussionen. Zeitersparnis: ~1 Stunde pro Woche.
Hier sind die Top-10 Branchen-Diskussionen der
letzten 7 Tage:
[Liste mit Themen, Quellen, ungefährer Resonanz]
Liefere:
- 12 Content-Themen-Vorschläge für die nächsten
4 Wochen
- Pro Thema: Aufhänger, Zielgruppe, Format-Empfehlung
(Blog/Newsletter/Social/Video)
- 3 davon mit kurzem Hook-Vorschlag
- Welche 4 würdest du in welcher Reihenfolge bringen?
Zielgruppe: [unsere Zielgruppe einfügen]12. Editor-Feedback-Agent
Use-Case: Strukturiertes Editor-Feedback auf eigenen Text. Zeitersparnis: ~30 Minuten pro Artikel.
Hier mein Draft für [Format]:
[Draft einfügen]
Gib mir strukturiertes Feedback:
- Ist die Hauptaussage klar in den ersten
3 Sätzen erkennbar?
- Welche Absätze fügen wenig Wert hinzu?
- Wo ist Tonalität-Bruch (zu förmlich/zu locker
vs Rest des Textes)?
- 3 konkrete Sätze, die ich kürzen oder streichen kann
- Welche 2 Stellen sind besonders stark?
Sei direkt. Mir hilft Kritik mehr als Lob.13. Pricing-Agent
Use-Case: Pricing-Vorschlag mit Argumentations-Linie. Zeitersparnis: ~30 Minuten pro Pricing-Diskussion.
Wir entwickeln ein Pricing für [Produkt/Service].
Aktuelle Optionen:
- Option A: [Preis + Inhalt]
- Option B: [Preis + Inhalt]
- Option C: [Preis + Inhalt]
Wettbewerber-Pricing:
[Liste]
Liefere:
- Pro Option: Stärken, Schwächen, Zielgruppe
- Welche Option würdest du empfehlen, warum
- Argumentations-Linie für die Empfehlung
(für ein internes Stakeholder-Meeting)
- 3 Einwände, die kommen werden, plus Antworten14. Interview-Synthese-Agent
Use-Case: 5 Customer-Interviews zu strukturierten Insights verdichten. Zeitersparnis: ~3 Stunden pro Interview-Set.
Hier sind 5 Interview-Transkripte mit Kunden:
[Transkripte einfügen]
Liefere:
- Top 5 wiederkehrende Themen
- Pro Thema: Häufigkeit, beispielhafte O-Töne
- 3 Überraschungen (was hat keiner erwartet?)
- 3 konkrete Produkt- oder Marketing-Anpassungen,
die sich aus den Interviews ergeben
- Was würdest du in den nächsten 5 Interviews
spezifischer fragen?
Sei direkt. Keine zusammenfassenden Floskeln.15. Strategie-Sparring-Agent
Use-Case: Pro/Contra-Liste für strategische Entscheidung. Zeitersparnis: ~1 Stunde pro Strategie-Diskussion.
Wir überlegen, [Entscheidung] zu treffen.
Aktuelle Lage:
[Kontext einfügen]
Argumente dafür, soweit klar:
[Liste]
Argumente dagegen, soweit klar:
[Liste]
Liefere:
- 3 weitere Pro-Argumente, die du siehst
- 3 weitere Contra-Argumente
- 3 Risiken, die wir übersehen könnten
- 3 Hypothesen, die wir testen sollten,
bevor wir entscheiden
- Deine Empfehlung — und warum
Sei direkt. Keine Hedging-Floskeln.Was du danach hast
Bei produktivem Einsatz aller 15 Agents:
- 12-18 Stunden pro Woche freigeschaufelt
- Höhere Output-Qualität, weil du in der Editor-Position arbeitest
- Mehr Zeit für strategische Aufgaben — und für eigene Skill-Investitionen
- Mit n8n als Pipeline-Schicht: 4-6 dieser System-Prompts vollautomatisch wöchentlich als Agent laufen lassen
Tieferer Einstieg: n8n für Anfänger plus KI für Online-Marketing-Manager.
Meine Einschätzung
Ich nutze etwa die Hälfte dieser System-Prompts selbst in abgewandelter Form — und der größte Hebel ist nicht der einzelne Agent, sondern die Kombination. In meiner Praxis sehe ich, dass Marketing-Manager, die einen einzigen Agent ausprobieren und dann aufhören, kaum Effekt spüren. Wer aber drei bis vier Agents parallel laufen lässt und sie über n8n verkettet, spart nicht nur Zeit, sondern trifft bessere Entscheidungen, weil die Datenlage konsistenter wird. Was mich ehrlich überrascht hat: der Editor-Feedback-Agent (Nummer 12) wird am meisten unterschätzt — dabei ist gutes Selbst-Feedback der schnellste Weg zu besserem Output. Mein Rat: nicht alle 15 auf einmal einführen, sondern mit dem Reporting-Agent starten und jede Woche einen dazunehmen.
Quellen
- Anthropic Claude Dokumentation
- Claude Projects — Anthropic
- n8n Workflow Automation
- Anthropic API Reference
