KI-Prompts an echten Produkten testen Gespeichert wird erst, wenn du übernimmst.

Acht Dinge: die lange Beschreibung, die Kurzbeschreibung, Produkttitel, SEO-Meta, Produktattribute, FAQs, Bild-Alt-Text und eine Webrecherche zum geladenen Produkt. Jedes ist ein eigener Modus mit eigenen Einstellungen, weil ein Titel und eine Meta-Beschreibung nicht dieselben Regler brauchen. Bilder generiert es nicht, nur den Text dazu.

Nein, mit einer Ausnahme. Das Generieren von Texten erzeugt ein Ergebnis im Lab und schreibt nichts ins Produkt, und Übernehmen ist ein eigener Button, der nur das eine geladene Produkt betrifft. Der Webrecherche-Modus startet einen echten Recherche-Job, der deinen Webrecherche-Einstellungen folgt. Ist die automatische Übernahme aktiv (Standard), werden seine Ergebnisse ins Produkt geschrieben. Einen Prompt über eine Auswahl laufen zu lassen ist eine andere Aktion, im Anreicherungsdialog im Produktraster.

Ja. Speichere ihn in deiner Prompt Library, dann wird er mit deinem Projekt geteilt und steht für die Bulk-Anreicherung bereit. Die Einstellungen pro Modus lassen sich auch als Preset speichern, sodass Tonalität, Branche und Länge, auf die du dich festgelegt hast, beim nächsten Öffnen des Modus wieder da sind.

Auf zwei Wegen. Tonalität und Branche stellst du pro Durchlauf ein, das reicht für einen schnellen Test. Alles Spezifischere kommt aus der Knowledge Library, die das Lab zusammen mit deinem Prompt liest: die Formulierungen, die du verwendest, die du vermeidest, und für wen du schreibst.

Es behält deine letzten Ergebnisse pro Feld, damit du während der Arbeit zu einem früheren zurückwechseln kannst. Das ist ein Arbeitsverlauf für die Sitzung, kein dauerhaftes Protokoll von allem, was die KI je geschrieben hat. Was du behalten willst, kommt in die Prompt Library oder wird ins Produkt übernommen.

Nenne im Prompt die Zielgruppe, statt das Produkt zu beschreiben, stelle die Branche ein, damit das Vokabular zu deinem Sektor passt, und senke die Ziellänge: Kurze Texte zwingen das Modell, etwas Konkretes auszuwählen. Liest es sich danach immer noch wie jeder beliebige Katalog, fehlt meist die Knowledge Library.

Texttests nicht. Eine Beschreibung, Kurzbeschreibung, Titel, SEO-Meta, Attribute, FAQs oder Alt-Text im Lab zu generieren kostet keine Credits. Die Webrecherche im Lab ist ein echter Recherche-Job und kostet 5 Credits pro Produkt.

Dasselbe Modell, das WISEPIM für die Anreicherung nutzt. Was du im Lab siehst, liefert also auch ein Bulk-Lauf. Es gibt keine Modellauswahl; du steuerst das Ergebnis über den Prompt und die Einstellungen.

Nicht in einer Ansicht. Erzeuge Varianten eines Prompts in der Prompt Library, lade dann jede im Lab für dasselbe Produkt und wechsle zwischen den letzten Ergebnissen, um sie zu vergleichen.

An fünf oder sechs, die sich unterscheiden: ein dünnes Produkt, ein reiches, ein Bestseller, ein Varianten-Elternprodukt, ein Ausreißer und eines aus einer anderen Kategorie. Ein Prompt, der bei allen sechs funktioniert, überrascht dich im Bulk-Lauf selten.

Nein. Presets und letzte Ergebnisse liegen in deinem Browser. Um einen optimierten Prompt zu teilen, speichere ihn in der Prompt Library, wo er standardmäßig mit deinem Projekt geteilt wird, oder lege ihn als Standard für sein Feld fest.

Meist, weil sich die Produkte unterscheiden, nicht der Prompt. Ein Test an einem reichen Produkt sagt wenig über das Ergebnis für dünne aus. Teste auch an einem dünnen Produkt und fülle fehlende Fakten vor dem Lauf per Webrecherche.

Das Prompt Lab ist Teil der WISEPIM-App, und Texttests kosten keine Credits. Du kannst Prompts also mit den 100 Produkten des Free-Plans optimieren. Einen Prompt im Bulk laufen zu lassen kostet KI-Credits, von denen der Free-Plan 50 pro Monat enthält.