Chain of Thought
Prompting-Technik und Modell-Fähigkeit, bei der das Modell seinen Denkprozess explizit in Zwischenschritten ausformuliert, bevor es zur finalen Antwort kommt.
Essentiell für verlässliche AI-Analysen im Marketing. Ermöglicht Nachvollziehbarkeit von Berechnungen und Empfehlungen für Stakeholder.
Erklärung
Chain of Thought verbessert Accuracy bei komplexen Aufgaben dramatisch. Ursprünglich als Prompting-Technik ("Let's think step by step"), jetzt in Reasoning Models nativ integriert. Vorteile: Bessere Ergebnisse bei Mathematik, Logik, Multi-Step-Problems. Debugging möglich durch sichtbare Zwischenschritte. Kann durch Few-Shot-Beispiele verstärkt werden.
Relevanz für Marketing
Essentiell für verlässliche AI-Analysen im Marketing. Ermöglicht Nachvollziehbarkeit von Berechnungen und Empfehlungen für Stakeholder.
Beispiel
Prompt: "Berechne den ROAS dieser Kampagne. Denke Schritt für Schritt." → Modell zeigt: Gesamtkosten → Attributierter Umsatz → Division → Interpretation.
Häufige Fallstricke
Erhöht Token-Verbrauch signifikant. Nicht alle Modelle profitieren gleich stark. Kann bei einfachen Fragen zu Overengineering führen.
Entstehung & Geschichte
Chain of Thought ist ein etablierter Begriff im Bereich Künstliche Intelligenz. Das Konzept hat sich mit der zunehmenden Bedeutung von KI und datengetriebenen Methoden weiterentwickelt.