--- title: Prompt-Vorlagen für E-Mails: von Betreffzeilen bis Sequenzen description: Sofort nutzbare KI-Prompt-Vorlagen für E-Mail-Betreffzeilen, Newsletter, E-Mail-Sequenzen und Kampagnen. Kopieren, anpassen, senden. date: February 5, 2026 author: Robert Soares category: prompt-engineering --- E-Mail kommt inzwischen auf 376 Milliarden Sendungen pro Tag. Die meisten bleiben ungelesen. Die, die funktionieren, haben etwas gemeinsam: Sie wirken, als wären sie für eine einzelne Person geschrieben – nicht aus einer Vorlagenbibliothek zusammengekratzt und an eine Liste rausgeblasen. KI kann dir helfen, E-Mails zu schreiben, die nicht so klingen, als hätte eine KI sie geschrieben, aber die Lücke zwischen generischer Ausgabe und etwas Brauchbarem ist größer, als die meisten denken. Der Prompt ist alles. Gib dem Modell vage Anweisungen und du bekommst Fülltext, der wie Unternehmens-Spam klingt – die Sorte, bei der Empfänger zum Abmelde-Link greifen, bevor sie den ersten Satz zu Ende gelesen haben. Diese Vorlagen sind so aufgebaut, dass sie diese Lücke schließen. Sie erzwingen Spezifität, Kontext und Einschränkungen in jeder Anfrage, weil genau das Text erzeugt, der es wert ist, genutzt zu werden. ## Warum die meisten KI-E-Mails scheitern Es kursiert gerade eine Karikatur, die die Absurdität perfekt trifft. In einem Panel macht KI aus einem einzelnen Stichpunkt eine lange E-Mail, bei der jemand so tun kann, als hätte er sie geschrieben. Im anderen fasst KI diese lange E-Mail wieder zu einem einzigen Stichpunkt zusammen, bei dem jemand so tun kann, als hätte er ihn gelesen. Wie es ein [Hacker-News-Kommentator](https://news.ycombinator.com/item?id=36086180) formulierte: "sender: writes summarized prompt / llm: emits excessively lengthy and polite prose / smtp: transports lengthy prose / llm: summarizes lengthy prose to bullet points / recipient: reads summary / what a wonderful waste of energy." Das Problem ist nicht die Technik. Es ist, wie Menschen sie benutzen. Vage Prompts erzeugen vage E-Mails. Kein Kontext über den Leser, keine Spezifik beim Ziel, keine Grenzen bei Länge oder Ton. Das Modell füllt die Leere mit Füllstoff: Höflichkeiten, redundante Phrasen, das sprachliche Äquivalent leerer Kalorien. Laut [Recherche von Mailchimp](https://mailchimp.com/resources/email-marketing-benchmarks/) liegen E-Mail-Öffnungsraten im Schnitt bei etwa 21 %. Das heißt: grob 4 von 5 E-Mails werden nicht geöffnet. Deine Betreffzeile hat vielleicht zwei Sekunden, um einen Klick zu verdienen. Der Text hat vielleicht zehn Sekunden, um gelesen zu werden. Jedes Wort zählt. ## Betreffzeilen, die wirklich geöffnet werden Betreffzeilen sind der Punkt, an dem die meisten KI-E-Mail-Versuche auseinanderfallen. Das Modell fällt auf sichere, langweilige Optionen zurück, weil statistische Muster genau das nahelegen. „Kurze Frage“ oder „Ich hake nach“ oder „Wichtige Informationen im Inneren“. Generisch. Vergessbar. Löschbar. Die Lösung ist, Vielfalt und Einschränkungen in den Prompt zu zwingen. Frag nicht nach Betreffzeilen. Frag nach bestimmten Arten von Betreffzeilen mit klaren Zeichenlimits und klaren psychologischen Auslösern. ``` Erzeuge 10 E-Mail-Betreffzeilen für [beschreibe den Inhalt deiner E-Mail]. Kontext: - E-Mail-Typ: [Newsletter, Aktion, Ankündigung, transaktional] - Hauptaussage: [ein Satz, der den Kernpunkt beschreibt] - Wer das bekommt: [beschreibe dein Publikum konkret] - Welche Aktion du willst: [Öffnungen, Klicks, Antworten, Käufe] - Stimme: [dringend, neugierig, freundlich, professionell, verspielt] Einschränkungen: - 3 nutzenorientiert (was sie bekommen) - 3 neugierigkeitsgetrieben (macht neugierig ohne Clickbait) - 2 als Frage (spricht direkt an) - 2 direkt/klar (sagt genau, was es ist) Alle Betreffzeilen unter 50 Zeichen. Keine Spam-Triggerwörter. Keine falsche Dringlichkeit. Keine ALLES-GROSSBUCHSTABEN. ``` Warum das funktioniert: Du fragst nicht nach „guten Betreffzeilen“. Du definierst, was „gut“ für genau diese E-Mail bedeutet. Die Einschränkungen erzwingen Vielfalt. Das Zeichenlimit erzwingt Kürze. Die verbotenen Elemente verhindern, dass das Modell zu billigen Tricks greift. Wie es ein [Hacker-News-Nutzer](https://news.ycombinator.com/item?id=42712143) auf den Punkt brachte: "tl;dr: AI is looking to convey words. A good author is looking to efficiently convey information." Prompts, die Information über Wortanzahl stellen, produzieren bessere Ergebnisse. ### Varianten für A/B-Tests Wenn du einen Gewinner hast: teste ihn. So erzeugst du strukturierte Testvarianten: ``` Ich brauche A/B-Test-Betreffzeilen für diese E-Mail: [beschreibe den Inhalt] Zielgruppe: [wer sie sind] Bisher beste Betreffzeile: [deine aktuelle Betreffzeile] Wir testen für: [Öffnungen, Klicks, konkrete Kennzahl] Erzeuge 4 Paare zum Testen: Paar 1 – Nutzen vs. Neugier Paar 2 – Kurz (unter 30 Zeichen) vs. Beschreibend (40–50 Zeichen) Paar 3 – Frage vs. Aussage Paar 4 – Mit Personalisierungs-Platzhalter vs. Ohne Erkläre bei jedem Paar, was der Test zeigen wird. ``` Die Personalisierungsfrage ist real. [Zusammenstellung aus verschiedenen Branchenquellen](https://www.sender.net/blog/personalization-statistics/) zeigt: Personalisierte Betreffzeilen können die Öffnungsrate um 26 % steigern. Aber Personalisierung ohne Relevanz ist schlimmer als gar keine Personalisierung. Ein Vorname in einer Betreffzeile, die offensichtlich massenhaft produziert wurde, hebt die Automatisierung nur hervor. ## Newsletter-Vorlagen, die nicht wie Serienbriefe klingen Newsletter bauen Beziehungen. Sie funktionieren, wenn Leser das Gefühl haben, dass eine Person sie geschrieben hat. Sie scheitern, wenn sie wie eine Inhaltskippe mit Logo wirken. Die Herausforderung bei KI-generierten Newslettern ist die Stimme. Die meisten Ausgaben klingen wie Kommunikationsabteilungen: geschniegelt, professionell, komplett vergessbar. Wie es ein [Hacker-News-Kommentator](https://news.ycombinator.com/item?id=42712143) anmerkte: "That distinct feeling when reading AI is as if someone who wrote it was compelled to write more words." Hier ist eine Vorlage, die genau gegen diese Tendenz arbeitet: ``` Schreibe einen Newsletter für [Unternehmen/Publikation]. Stimmen-Kontext: - Unsere Newsletter klingen wie: [beschreibe, wie du wirklich schreibst] - Wir sagen nie Dinge wie: [Liste von Formulierungen, die nicht zu dir passen] - Beispiel unserer Stimme: [füge 1–2 Sätze aus einer früheren E-Mail ein] Inhalt dieser Woche: - Hauptthema: [was es ist und warum es Leser interessiert] - Nebenthemen: [liste 2–3 weitere Punkte] - Primäre Handlungsaufforderung: [was du am meisten willst, dass sie tun] - Aktuelle Aufhänger: [Ereignisse, Saisonales, Branchenthemen] Struktur: - Betreffzeilen-Optionen (5 verschiedene Blickwinkel) - Einstiegshaken (2–3 Sätze, die reinziehen) - Hauptteil (max. 150–200 Wörter) - Nebenthemen (je 50–75 Wörter) - Abschluss-Handlungsaufforderung - Optionaler P.S.-Satz Gesamtwortzahl unter [dein Ziel]. Mach es scanbar. Kurze Absätze. Klare Trennungen zwischen den Abschnitten. ``` Der Abschnitt „Stimmen-Kontext“ ist entscheidend. Ohne Beispiele dafür, wie du wirklich schreibst, fällt das Modell zurück auf das, wie Newsletter „im Allgemeinen“ klingen. Das ist nicht deine Stimme. Das ist die Stimme von allen. Und die Stimme von allen ist die Stimme von niemandem. ### Inhalte umarbeiten Du hast einen Blogpost oder Social-Content, der zu Newsletter-Material werden soll? Umformungs-Prompts funktionieren besser als Generierungs-Prompts, weil du dem Modell etwas Konkretes gibst, an dem es arbeiten kann. ``` Mach aus diesem Inhalt einen Newsletter-Abschnitt: Original: [füge deinen Blogpost-Ausschnitt, Social-Content oder was auch immer du umarbeitest ein] Newsletter-Kontext: - Zielgruppe: [wer deinen Newsletter liest] - Zu welchem Abschnitt das wird: [Hauptfeature, Kurztipp, usw.] - Wortlimit: [wie lang dieser Abschnitt sein soll] - Handlungsaufforderung, die danach kommen soll: [welche Aktion du willst] Für E-Mail umschreiben: - Kurze Absätze (E-Mail-Leser scannen) - Klare Kernaussage (ein Hauptpunkt) - Übergang zur Handlungsaufforderung (natürliche Brücke zur Aktion) Behalte den Kernnutzen. Ändere das Format. ``` ## E-Mail-Sequenzen, die aufbauen statt zu nerven Willkommenssequenzen sind der Punkt, an dem die meiste E-Mail-Automatisierung schiefgeht. Unternehmen bauen eine Serie, die aus ihrer Sicht Sinn ergibt: Produkt vorstellen, Funktionen zeigen, um den Kauf bitten. Aber so funktionieren Beziehungen nicht. Laut [E-Mail-Marketing-Recherche](https://blog.hubspot.com/marketing/ai-email-marketing) können sauber segmentierte E-Mail-Kampagnen bis zu 760 % mehr Umsatz erzeugen als generische Rundmails. Segmentierung zählt. Aber Tempo zählt auch. Eine Sequenz, die in jeder E-Mail auf Abschluss drückt, baut kein Vertrauen auf. Sie frisst es auf. ``` Erstelle eine Willkommenssequenz mit [Zahl]-E-Mails für neue [Abonnenten/Kunden/Testnutzer]. Sequenz-Kontext: - Was die Anmeldung ausgelöst hat: [Lead-Magnet, Kauf, kostenlose Testphase, usw.] - Was sie wirklich wollen: [warum sie sich angemeldet haben, in ihren Worten] - Was du am Ende willst: [Kauf, Nutzung, Empfehlung] - Stimme: [beschreibe deinen Ton] Gib für jede E-Mail an: - Zeitpunkt relativ zur Anmeldung - Betreffzeile - Ziel dieser konkreten E-Mail (nicht der ganzen Sequenz) - Hauptbotschaft in 1–2 Sätzen - Inhalts-Gliederung - Handlungsaufforderung für diese E-Mail Vorgeschlagene Struktur: - E-Mail 1: Liefere, wofür sie gekommen sind + setze Erwartungen - E-Mail 2: Schneller Erfolg oder sofortiger Wert (kein Verkaufen) - E-Mail 3: Story oder Belege (sie sehen andere wie sie) - E-Mail 4: Beantworte die Fragen, die sie noch nicht gestellt haben - E-Mail 5: Haupt-Handlungsaufforderung mit klarem Grund, jetzt zu handeln Jede E-Mail sollte für sich stehen. Zusammen sollten sie auf etwas hinführen. ``` ### Reaktivierungs-Sequenzen Karteileichen kosten Geld. Listenhygiene zählt. Aber die Reaktivierungs-Sequenz, die die meisten Unternehmen fahren, ist im Grunde Betteln: „Wir vermissen dich! Bitte komm zurück!“ Das funktioniert nicht. Das solltest du stattdessen senden: ``` Erstelle eine Reaktivierungs-Sequenz für Abonnenten, die seit [Zeitraum] keine E-Mail geöffnet haben. Kontext: - Wofür sie sich ursprünglich angemeldet haben: [falls bekannt] - Was sie ignoriert haben: [wie viele E-Mails, welche Art] - Letztes, womit sie interagiert haben: [falls du es weißt] Ziele: - Primär: Sie wieder aktiv bekommen - Sekundär: Inaktive zum Abmelden bringen (Liste bereinigen) 3-E-Mail-Sequenz: E-Mail 1 (Nachfrage): - Ton: neugierig, nicht verzweifelt - Frag, ob sie noch von dir hören wollen - Erinnerung, warum sie sich angemeldet haben (konkreter Nutzen) E-Mail 2 (Wert): - Biete etwas wirklich Wertvolles - Zeig, was sie verpasst haben, das sie interessieren könnte - Eine klare, einzelne Aktion zum Reaktivieren E-Mail 3 (Trennung): - Letzte Nachricht vor Entfernung - Bleiben einfach machen - Gehen würdevoll machen Lass jeweils [X Tage] Abstand dazwischen. Jede E-Mail sollte sich anders anfühlen als die letzte. ``` Die Trennungs-Mail ist wichtiger, als die meisten denken. Jemand, der explizit geht, ist besser als jemand, der alles still ignoriert. Tote Adressen in einer Liste schaden der Zustellbarkeit, verzerren Kennzahlen und kosten Geld. ## Kampagnen-E-Mails, die konvertieren, ohne zu schreien Produktstarts, Aktionen, Event-Einladungen. Das sind die E-Mails, bei denen Unternehmen alles vergessen, was sie über gute Kommunikation wissen, und anfangen zu brüllen. RIESENRABATT! JETZT HANDELN! NUR KURZE ZEIT! NICHT VERPASSEN! Das liest niemand. Wie es ein [Hacker-News-Kommentator](https://news.ycombinator.com/item?id=42712143) beobachtete: "When I see something written by AI I don't read it. Its a waste of time." Dasselbe gilt für alles, was wie eine Vorlage klingt – und das schließt die meisten Werbe-E-Mails ein. ``` Schreibe eine Produktstart-E-Mail für [Produktname]. Produkt: - Was es ist: [ein Satz] - Kernfunktionen: [liste 3–5] - Hauptproblem, das es löst: [sei konkret] - Preis/Angebot: [Preis, Startangebot] - Verfügbarkeit: [wann, wo, Limits] Zielgruppe: - Wer das bekommt: [beschreibe konkret] - Beziehung: [Bestandskunden, warme Leads, kalte Liste] - Was sie schon wissen: [haben sie davon schon gehört?] Schreibe: - 5 Betreffzeilen (verschiedene Blickwinkel, nicht Variationen eines Blickwinkels) - Vorschautext für jede - E-Mail-Text: - Einstiegshaken (warum es sie interessiert, nicht was es ist) - Produkteinstieg (was es für sie tut) - 3–4 Nutzenpunkte (kundenzentriert, nicht funktionszentriert) - Belege, falls vorhanden - Angebotsdetails - Handlungsaufforderung (prominent und nur eine) - P.S.-Zeile (Dringlichkeit oder zweiter Haken) Ton: [beschreibe, wie du wirklich mit Kunden sprichst] Länge: Unter [X] Wörtern. ``` Die Anweisung zu den Betreffzeilen-Blickwinkeln ist wichtig. Die meisten Prompts produzieren fünf Variationen derselben Idee. „Neues Produkt!“ vs. „Wir stellen unser neues Produkt vor“ vs. „Unser neues Produkt ist da“. Das sind keine verschiedenen Blickwinkel. Das sind verschiedene Wörter für denselben Blickwinkel. Verschiedene Blickwinkel sind: nutzenorientiert, neugierigkeitsgetrieben, problem-bewusst, Belege, direkte Ankündigung. Fünf E-Mails, fünf Gründe zu öffnen. ## Transaktions-E-Mails, an die niemand denkt Bestellbestätigungen, Versandbenachrichtigungen, Passwort-Resets. Diese werden öfter geöffnet als jede Marketing-E-Mail, die du je sendest, weil Leute die Information wirklich brauchen. Die meisten Unternehmen verschwenden diese Aufmerksamkeit komplett. Hier ist die Bestätigung für deine Bestellung. Hier ist deine Sendungsnummer. Tschüss. ``` Verbessere diese Bestellbestätigungs-E-Mail: Aktuell: [füge ein, was du heute sendest, oder beschreibe es] Kauf-Kontext: - Was sie gekauft haben: [Produkt/Service] - Kundentyp: [Erstkauf, wiederkehrend, VIP] - Chance nach dem Kauf: [Zusatzangebot, Empfehlung, Bewertung, Community] Überarbeite so, dass enthalten ist: - Essenzielle Transaktionsinfos (Bestellnummer, Artikel, voraussichtliche Lieferung) - Nächste Schritte klar formuliert - Erwarteter Zeitplan - Support-Info (vorhanden, aber nicht dominant) - Ein Mehrwert, der nicht drückt: - Erste Schritte - Pflegehinweise - Community-Einladung - Passender Inhalt Halte Transaktionsinfos glasklar. Füge Wärme hinzu. Mach daraus kein Marketing. ``` Die Einschränkung in der letzten Zeile ist wichtig. Transaktions-E-Mails, die zu Marketing-E-Mails werden, verlieren das Vertrauen, das Transaktions-E-Mails effektiv macht. Menschen öffnen Bestellbestätigungen, weil sie es müssen. Wenn diese E-Mails anfangen zu verkaufen, fangen Menschen an, sie zu ignorieren. Dann übersehen sie echte Bestellprobleme. ## Der Meta-Prompt für die E-Mail-Erstellung All diese Vorlagen teilen eine Struktur. Erst Kontext. Dann Einschränkungen. Dann Format. Die meisten schreiben E-Mail-Prompts rückwärts. Sie starten mit „Schreib eine E-Mail über X“ und wundern sich, warum das Ergebnis generisch ist. Das Modell hat nichts, womit es arbeiten kann. Es füllt die Leere mit Durchschnitt. Hier ist das Muster: ``` Kontext: Für wen ist das, was wissen sie schon, was wollen sie, wo stehen sie in der Beziehung zu dir? Ziel: Was soll diese E-Mail erreichen? Nicht „Abonnenten aktivieren“. Etwas Konkretes. Sie sollen auf einen Link klicken. Mit Feedback antworten. Einen Kauf abschließen. Einschränkungen: Was soll diese E-Mail NICHT tun? Welche Wörter sollen nicht vorkommen? Welche Länge ist akzeptabel? Welcher Ton ist falsch? Format: Welche Abschnitte soll es geben? Wie ist die Struktur? Wie soll es organisiert sein? Beispiele: Wie sieht „gut“ für dich aus? Was hast du früher geschrieben, das funktioniert hat? ``` Gib dem Modell diese Struktur und du bekommst Material, das sich zu bearbeiten lohnt. Lass die Struktur weg und du bekommst Material, das sich zu löschen lohnt. ## Was das nicht kann KI-generierte E-Mails funktionieren für erste Entwürfe, Varianten und um wieder ins Schreiben zu kommen. Sie funktionieren nicht als Ersatz für Urteilsvermögen darüber, was du sendest, wann du sendest und wer es bekommen sollte. Die Vorlagen hier liefern Rohmaterial. Du machst es gut. Du kennst dein Publikum. Du weißt, was früher funktioniert hat. Du weißt, wie deine Stimme klingt. Das Modell weiß davon nichts, außer du sagst es ihm explizit – und selbst dann arbeitet es mit deiner Beschreibung dieser Dinge, nicht mit den Dingen selbst. Wie es jemand in einem [Hacker-News-Thread](https://news.ycombinator.com/item?id=36086180) über KI-geschriebene E-Mails formulierte: "If you're sending me an email and you're expecting that I'll read it, you're asking me to invest my time (presumably for your benefit). But, you're unwilling to make the same investment with your time by using a tool to simulate a human connection." Die Investition ist das Überarbeiten. Es ist das Prüfen, ob das Ergebnis zu deiner Stimme passt. Es ist das Lesen, so wie es dein Empfänger lesen würde, und die Frage: Fühlt sich das an, als wäre es für mich geschrieben – oder fühlt es sich an, als wäre es auf mich geworfen worden? Diese Frage ist wichtiger als jede Prompt-Vorlage. Welche Muster fallen dir bei KI-generierten E-Mails sofort auf – als Signal für „das wurde nicht von einem Menschen geschrieben“? Und welche Prompts hast du gefunden, die zuverlässig Ergebnisse liefern, die sich zu nutzen lohnen?