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# WISEPIM deinen Hausstil beibringen
> Die AI hat Tausende Beschreibungen geschrieben und alle klingen gleich. Gib ihr deinen Markenkontext in der richtigen Reihenfolge und hör den Unterschied.
Du hast 5.000 Produkte angereichert, und die Texte sind technisch in Ordnung und völlig vergessenswert. Jede Beschreibung beginnt gleich, nichts klingt nach deiner Marke, und die Hälfte nutzt Wörter, die dein Styleguide verbietet. Der Reflex ist, der AI die Schuld zu geben, aber die übliche Ursache ist, dass ihr niemand gesagt hat, wer du bist - also hat sie das Einzige geschrieben, was sie konnte: Durchschnitt.
Der Fix ist eine Reihenfolge, keine Einstellung. Plane etwa zwei Stunden für die Einrichtung ein und eine kurze Prüfung nach jedem Lauf.
**Bevor du startest:** Wähle im Projektwechsler ein Projekt, denn [Wissensbibliothek](/de/other-features/knowledge-library), [Keywords](/de/settings/keywords) und Prompt-Standardwerte sind alle projektbezogen. Ist das ein brandneues Projekt, mach zuerst [1. Einrichten](/de/guides/first-catalog/set-up) - diese Anleitung ist der tiefere Durchgang für einen Katalog, der schon angereichert ist und generisch klingt.
**Was du bekommst:** Markenkontext, den die AI bei jedem Lauf liest, einen erprobten Prompt pro Content-Art als Projektstandard und einen neu angereicherten Katalog, der klingt, als hätte ihn dein Team geschrieben.
## Der AI etwas geben, wonach sie klingen kann
Mach das, bevor du einen Prompt anfasst. Jede AI-Funktion in WISEPIM liest aus der [Wissensbibliothek](/de/other-features/knowledge-library), sie einmal zu füllen verbessert also alles Nachgelagerte gleichzeitig - und ein Prompt, der gegen eine leere Bibliothek getunt wurde, ist gegen die falsche Basis getunt, was bedeutet, ihn zweimal zu tunen.
Öffne die [Wissensbibliothek](/de/other-features/knowledge-library) aus dem Hauptmenü und beginne mit der Karte **Markenidentität**: Markengeschichte, Stimme und Werte. Sie ist das Fundament, auf dem die anderen Kategorien aufbauen, und die erste Stelle, an der du nachsiehst, wenn Ergebnisse später markenfremd wirken.
Kopiere aus bestehenden Markenrichtlinien, einem Tone-of-Voice-Dokument oder Kundenforschung. Es im Formular von null zu schreiben ist der langsame Weg und liefert meist vagere Eingaben. Der Fortschritt wird beim Tippen gespeichert.
Geh weiter zu **Markenstimme**, **Zielgruppe**, **Nutzenversprechen** und **Content-Anforderungen**. Eine Karte fertigzustellen, bevor du die nächste anfängst, hält deinen Kontext zusammenhängend statt überall halb beantwortet, und die Fertigstellungsgrade in der Übersicht zeigen dir, welche du als Nächstes öffnen solltest.
Nenne Tonalitäts-Adjektive, zitiere Formulierungen, die deine Marke wirklich nutzt, und verwende die exakten Begriffe deiner Branche. Vage Eingaben geben vage Ergebnisse, und genau das ist das Problem, das du hier lösen willst.
Setz unter [Keywords](/de/settings/keywords) markenfremde Formulierungen und Mitbewerbernamen in den Tab **Negativ**, damit die AI sie heraushält, und deine Pflichtbegriffe in den Tab **Positiv** mit Priorität **Hoch**, damit sie mehr Gewicht bekommen. Grenze sie nach Locale und Zielfeld ein, damit sie nur dort erscheinen, wo sie hingehören.
## Einen Prompt beweisen, bevor du ihm vertraust
Jetzt, und erst jetzt, arbeitest du an Prompts. Das [Prompt Lab](/de/essentials/prompt-lab) lässt einen Prompt gegen ein echtes Produkt laufen und zeigt das Ergebnis neben dem Original, ohne dass in deinen Katalog geschrieben wird - dort findest du also heraus, ob der Markenkontext allein die Sache schon repariert hat.
Klicke auf **Produkt laden** und hol eine SKU aus deinem aktuellen Projekt herein. Eine vorhandene Beschreibung gibt dir ein echtes Vorher-Nachher statt eines Vergleichs mit dem Nichts.
Klicke auf **Prompt testen** und lies das Ergebnis. Das ist, was dein Markenkontext allein produziert, und es ist oft schon besser als das, was du hattest. Jeder Test dauert etwa 30 bis 60 Sekunden - deshalb ist der nächste Schritt wichtig.
Passe im Prompt-Konfigurationspanel Branche, Zweck, Tone of Voice oder Perspektive an und teste dann erneut. Mehrere auf einmal zu ändern sagt dir, dass das Ergebnis besser wurde, aber nicht, welche Änderung es bewirkt hat.
Lass den Gewinner-Prompt über ein paar Produkte aus jeder Kategorie laufen, auch über welche mit minimalen Daten. Ein Prompt, der nur an deinem bestdokumentierten Produkt funktioniert, enttäuscht im Katalogmaßstab - und das ist der Fehler, den du nicht mehr rückgängig machen kannst, sobald er auf 5.000 Produkten gelaufen ist.
Speichere den Gewinner in deine [Prompt-Bibliothek](/de/essentials/prompt-library), öffne dann die [Enrich-Prompts](/de/settings/enrich-defaults) und weise pro Content-Art einen Standard zu. Nichts greift, bevor du auf **Änderungen speichern** klickst. Standardwerte bedeuten, dass dein ganzes Team mit derselben Stimme anreichert, ohne sich zu merken, welchen Prompt es wählen muss.
## Den Katalog neu laufen lassen
Die [Bulk-Anreicherung](/de/ai/bulk-enrich) generiert die von dir gewählten Felder über jedes ausgewählte Produkt neu und nutzt dabei diese Standardwerte. Sie ist hier genau deshalb das richtige Tool, weil du die alten, markenfremden Texte loswerden willst - was auch heißt, dass es kein Zurück gibt. Führe sie zuletzt aus, und erst, wenn die Prüfungen unten alle bestanden sind.
| Bevor du den Massenlauf startest | Wie du es bestätigst |
| ---------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Markenidentität ist ausgefüllt, nicht nur angerissen | Geschichte, Stimme und Werte enthalten jeweils echte Sätze, die du in einem Meeting verteidigen würdest |
| Die Karten, die deine Stimme tragen, sind fertig | Fertigstellungsgrade in der Übersicht der [Wissensbibliothek](/de/other-features/knowledge-library) für Markenstimme, Zielgruppe, Nutzenversprechen und Content-Anforderungen. Du brauchst nicht jedes Feld, nur keine leere Karte |
| Verbotene Wörter stehen auf der Liste | Der Tab **Negativ** unter [Keywords](/de/settings/keywords) enthält deine Mitbewerbernamen und markenfremden Formulierungen |
| Keine Content-Art steht auf „Kein Standard" | Jedes Dropdown in den [Enrich-Prompts](/de/settings/enrich-defaults) ist zugewiesen und gespeichert |
| Der Prompt hat ein dünnes Produkt überstanden | Ein Test im [Prompt Lab](/de/essentials/prompt-lab) an einem dünnen Produkt liest sich weiterhin markengerecht |
Filtere auf der Produktseite auf eine einzelne Kategorie, klicke in der Toolbar auf **Mit AI anreichern** und öffne die **Bulk-Anreicherung** - die erste Karte in der Gruppe **Hier starten**. Eine Kategorie ist groß genug, um repräsentativ zu sein, und klein genug, um sie fallen zu lassen.
Alles ist vorausgewählt außer Attributen, die bewusst optional sind, weil man sie selten in Masse neu ableiten will. Der Schalter **In weniger Aufrufe zusammenfassen** ändert, was du zahlst: zusammengefasst kosten zwei oder mehr Felder pro Produkt weniger, als jedes Feld einzeln laufen zu lassen. Dann **Bulk-Anreicherung starten**.
Klingen sie nach deiner Marke? Sind die verbotenen Wörter weg? Tauchen die Pflichtbegriffe natürlich auf statt aufgesetzt? Wenn nicht, geh zurück zu der Karte in der Wissensbibliothek, die die Lücke abdeckt, bevor du irgendetwas anderes laufen lässt.
Sobald sich eine Charge richtig liest, wähle die übrigen Produkte aus und lass dieselbe Konfiguration laufen. Verfolge es im [Process Tracker](/de/other-features/process-tracker); stoppt ein Lauf früh, erledigt **Fortsetzen** die unberührten Produkte, ohne sie erneut zu berechnen.
Inhalte, die sich über viele Produkte wiederholen - Garantieformulierungen, Versandversprechen, Marken-Claims - hält man besser einmal als [Content-Logic](/de/workflows/content-logic)-Variable, statt sie in jeden Prompt zu tippen. Ändere es an einer Stelle, und jeder Prompt, der sie nutzt, folgt.
Die Bulk-Anreicherung überschreibt immer die Felder, die du auswählst. Prüfe die Produktanzahl im Modal-Header, bevor du startest, besonders wenn du auf allen passenden Produkten läufst statt auf einer angehakten Auswahl.
## So erkennst du, dass es funktioniert hat
Eine Handvoll Produkte zu lesen sagt dir, ob die Stimme gelandet ist. Die [AI-Qualitätsprüfung](/de/analytics/quality-review) sagt dir, ob sie über den Katalog hinweg gelandet ist, denn sie liest Inhalte so, wie es eine anspruchsvolle Kundin täte, statt nur zu prüfen, ob Felder gefüllt sind. Du findest sie in der Analytics-Seitenleiste im Qualitätsbereich oder startest sie direkt aus einer Produktauswahl.
| Signal | Wo du nachsiehst | Wann es sich bewegt |
| ------------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Dimension Content-Qualität | [AI-Qualitätsprüfung](/de/analytics/quality-review), Dimensions-Radar | Wenige Minuten nachdem der Prüflauf fertig ist |
| Dimension Konsistenz (Markenschreibweise, Einheiten, Formatierung) | Dieselbe Prüfung, dasselbe Radar | Derselbe Lauf. Das ist die Dimension, die „klingt alles gleich" von der anderen Seite erwischt |
| Gesamtwert über 4,0 | Dashboard der AI-Qualitätsprüfung | 4,0–5,0 liest sich als gut, unter 3,0 als verbesserungsbedürftig. Das Dashboard projiziert außerdem den Score, den du mit den offenen Vorschlägen erreichen würdest |
| Verbotene Wörter weg | Zehn Produkte in der Produkttabelle stichprobenartig prüfen | Sofort nach dem Lauf der Bulk-Anreicherung |
| Fertigstellungsgrad der Wissensbibliothek | Fortschritt pro Karte in der Übersicht der Wissensbibliothek | Live beim Tippen, bevor du irgendetwas anreicherst |
Führe die Prüfung für Hausstil-Arbeit mit dem Intent-Preset **Prelaunch** oder **Conversion** aus. Diese Presets wählen die Text-Dimensionen, du zahlst also keine Vision-Credits für Bildprüfungen, die über Tonalität nichts sagen.
## Wenn es nicht klappt
Markenstimme und Markenidentität sind mit ziemlicher Sicherheit dünn - vage Eingaben geben vage Ergebnisse. Ergänze konkrete Tonalitäts-Adjektive und Beispielformulierungen, die deine Marke wirklich nutzt, und teste dann dasselbe Produkt im [Prompt Lab](/de/essentials/prompt-lab) erneut, bevor du eine neue Charge laufen lässt. Kein Prompt-Tuning gleicht eine leere Bibliothek aus.
Generische Ergebnisse haben meist fehlende Verkaufsargumente, nicht fehlende Tonalität. Füll **Nutzenversprechen** und **Content-Anforderungen** in der [Wissensbibliothek](/de/other-features/knowledge-library) aus - deine konkreten Vorteile und die Pflichtangaben, die jede Beschreibung tragen soll, und lass dann eine Kategorie erneut laufen.
Du hast gegen ein gut dokumentiertes Produkt getunt. Teste den Prompt an Produkten aus jeder Kategorie, auch an solchen mit dünnen Daten, und speichere die Version, die alle übersteht. Kommen die schwachen Ergebnisse alle aus dünnen Quelldatensätzen, korrigiere zuerst die Quelldaten - die AI schreibt aus dem, was im Produkt steht.
Dieser Content-Art ist kein Standard-Prompt zugewiesen, sie ist also vom Lauf ausgeschlossen. Weise in den [Enrich-Prompts](/de/settings/enrich-defaults) pro Art einen zu und speichere, oder wähle im Modal für diesen einen Lauf einen Prompt für das Feld. So oder so wird das Feld auswählbar.
Mach aus dem Fund eine dauerhafte Prüfung, statt ihn immer wieder zu beheben. Die [AI-Qualitätsprüfung](/de/analytics/quality-review) bietet bei einem Problem **Guard-Regel hinzufügen** an, was dir eine [Quality-Guard](/de/quality-guard/rules)-Regel entwirft - sie kommt inaktiv an, prüfe sie also und schalte sie ein.
Die Bulk-Anreicherung überschreibt per Design. Wenn du nur Lücken füllen und handgeschriebene Texte in Ruhe lassen willst, nutze stattdessen [Auto-Fill](/de/ai/auto-fill) - dieselben Felder und dieselben Prompts, aber es fasst nur leere Felder an, sofern du nicht bewusst die Überschreibungs-Schwelle anhebst, und eine niedrige Schwelle wertet deinen schwächsten Content auf, ohne das Gute anzufassen.
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