Business Context besteht aus mehreren Schichten
Ein Markenprofil ist notwendig, aber nicht ausreichend. Für eine konkrete Kampagne braucht das System dauerhafte Markenregeln, aktuelle Produktdaten, Ziel und Zeitraum des Auftrags, Kanalvoraussetzungen, bestätigte Learnings und – soweit vorhanden – Performance-Signale. Diese Schichten haben unterschiedliche Lebensdauer und Verlässlichkeit.
Dauerhafte Fakten wie Markenname oder verbotene Begriffe dürfen höher gewichtet werden als ein kurzfristiger Trend. Aktueller Bestand ist wichtiger als eine alte Kampagnennotiz. Eine explizite Nutzeranweisung für den laufenden Auftrag steht über einer allgemeinen Präferenz. Diese Priorität muss im System definiert sein, nicht spontan im Textmodell entstehen.
- Markenidentität und Tonalität
- Produkt- und Angebotsfakten
- Auftragsziel und Zielgruppe
- Kanal- und Formatregeln
- bestätigte Learnings
- aktuelle Performance- und Commerce-Signale
Herkunft und Workspace sind Teil der Information
Der Satz „dieses Produkt verkauft sich gut“ ist ohne Quelle kaum nutzbar. Ein belastbares Signal nennt Workspace, Produkt-ID, Datenquelle, Zeitraum, Messwert und Confidence. So kann ein Agent entscheiden, ob das Signal zur aktuellen Kampagne gehört und ob es eine Empfehlung oder eine harte Vorgabe sein darf.
Workspace-Isolation verhindert, dass Learnings, Bestellungen oder Markenregeln zwischen Kunden vermischt werden. Das gilt auch für scheinbar harmlose Daten wie bevorzugte Emoji-Nutzung oder Textlänge. Eine Präferenz aus einem anderen Workspace ist keine Abkürzung, sondern eine falsche Datenquelle.
Performance wird zur Eingabe, nicht zum Autopiloten
Ein erfolgreiches Format kann die nächste Planung beeinflussen, sollte sie aber nicht allein bestimmen. Reichweite, Klicks, Leads und Umsatz beantworten unterschiedliche Fragen. Außerdem kann ein Ergebnis durch Saison, Budget, Zielgruppe oder Angebot beeinflusst sein. Das Learning speichert deshalb nicht nur den Gewinner, sondern auch Messgröße, Stichprobe und Evidenz.
Confidence schützt vor Überreaktion. Ein einzelner Beitrag kann eine Kandidatenregel erzeugen. Erst wiederholte und vergleichbare Signale machen daraus eine aktive Präferenz. Dadurch bleibt das System lernfähig, ohne jede kurzfristige Abweichung zur neuen Wahrheit zu erklären.
Freigaben erzeugen hochwertigen Kontext
Die Änderung eines Nutzers ist ein starkes Signal, aber ihre Bedeutung hängt vom Grund ab. Wurde ein Satz wegen falscher Produktinformation korrigiert, ist das wichtiger als eine spontane Stiländerung. Ein Review-Dialog sollte daher erfassen können, ob eine Änderung faktisch, rechtlich, markenbezogen oder rein kampagnenspezifisch war.
Das System darf die konkrete Änderung sofort auf den aktuellen Beitrag anwenden. Für künftige Kampagnen wird sie zunächst als Kandidat gespeichert. Bestätigt der Nutzer dasselbe Muster mehrfach oder stützen Performance-Daten die Änderung, steigt die Confidence.
Ein gutes Ergebnis erklärt, welcher Kontext wirkte
Am Ende eines Agentenlaufs sollte sichtbar sein, welche Brand-Regeln, Produktdaten, Learnings und Performance-Signale angewendet wurden. Ebenso wichtig ist die Zahl der verworfenen oder unpassenden Signale. Das macht die Entscheidung prüfbar und hilft, falsche Regeln gezielt zu korrigieren.
Business Context ist damit kein möglichst großer Prompt. Er ist ein kuratiertes Entscheidungsprotokoll: relevant für den Auftrag, auf den aktuellen Workspace begrenzt, nach Herkunft bewertet und durch menschliche Freigabe steuerbar.
FAQ
Welche Information hat im Konflikt Vorrang?
Eine explizite Anweisung für den aktuellen Auftrag steht in der Regel über einer allgemeinen Präferenz. Verifizierte Produkt- und Markenfakten dürfen nicht durch schwache Performance-Signale überschrieben werden.
Wird jede Nutzeränderung automatisch zum Learning?
Sie kann als Kandidat gespeichert werden. Eine dauerhaft aktive Regel sollte zusätzliche Bestätigung, ausreichende Confidence und nachvollziehbare Evidenz benötigen.