Amazon Ads AI-Tools: Strategischer Einsatz für Kunden

Amazon hat über mehrere Jahre hinweg Automatisierungs- und generative Funktionen in seine Werbekonsole integriert. Diejenigen, die wir in der Kundenarbeit am häufigsten nutzen, lassen sich in vier Gruppen einteilen.

• Gebote: dynamische Gebote (nur nach unten, nach oben und unten), Platzierungsanpassungen und regelbasierte Gebote für Sponsored Products.
• Targeting: automatisches Targeting mit engem Match, losem Match, Substituten und Komplementen sowie themenbasiertes Targeting für Sponsored Brands.
• Creative: der KI-Bildgenerator und Videogenerator in der Konsole, die aus Produktbildern Lifestyle-Szenen und kurze Videos erstellen.
• Messung und Planung: Amazon Marketing Cloud (AMC) für benutzerdefinierte Zielgruppen- und Pfadanalysen sowie Empfehlungsfunktionen im Kampagnenmanager.

Die Verfügbarkeit unterscheidet sich je nach Marktplatz und Kontotyp, und Funktionen ändern sich, daher prüfen wir die Konsole jedes Kunden, anstatt davon auszugehen, dass eine Funktion vorhanden ist.

Automatische Kampagnen lassen Amazon Anzeigen basierend auf dem Listing mit Suchanfragen und Produkten abgleichen. Sie sind ein Entdeckungstool, keine endgültige Struktur. Wir betreiben sie mit bescheidenen Budgets und behandeln ihre Suchbegriffberichte als Recherche.

Jede Woche exportiert das Team den Suchbegriffbericht und sortiert die Begriffe in drei Gruppen. Konvertierende Begriffe mit akzeptablen Werbekosten des Umsatzes (ACOS) wandern in manuelle Exact- und Phrase-Kampagnen. Irrelevante oder verlustbringende Begriffe werden zu negativen Keywords in der Auto-Kampagne. Begriffe mit Klicks, aber zu wenig Daten bleiben für einen weiteren Zyklus.

Dieser “Harvest and Negate”-Zyklus ist nicht neu, aber KI-gesteuertes Matching macht ihn wichtiger: Der Algorithmus findet entferntere Übereinstimmungen als zuvor, und einige davon sind nützlich, während andere einfach teuer sind.

Dynamische Gebote nach oben und unten erhöhen Gebote um bis zu 100% für die Platzierung oben auf der Suchseite und um bis zu 50% für andere Platzierungen, wenn Amazon einen Verkauf für wahrscheinlicher hält. Das eignet sich für Kampagnen mit einem bewährten ACOS und ausreichender Marge. Bei neuen Produkten oder knappen Margen beginnen wir mit “nur nach unten”, was Gebote senkt, wenn eine Conversion unwahrscheinlich erscheint.

Ein einfaches Regelwerk

In einem typischen Konto schreibt das Team die Gebotsregeln vor dem Start auf, damit Änderungen bewusst erfolgen:

• Neue Produkteinführung: dynamisch nur nach unten, feste Platzierungsanpassungen von null, Überprüfung nach 14 Tagen.
• Bewährtes Hero-Produkt: dynamisch nach oben und unten, Anpassung oben auf der Suchseite basierend auf Platzierungsberichtsdaten.
• Defensive Markennamen: feste Gebote, da das Ziel eher Reichweite als Effizienz ist.
• Abverkaufsbestand: regelbasierte Gebote, die die Ausgaben senken, wenn der Bestand sinkt.

Dies sind Ausgangspunkte. Der Platzierungsbericht entscheidet nach einigen Wochen Daten über Anpassungen.

Kleine Marken haben oft nur Produktfotos mit weißem Hintergrund, die für das Hauptlisting-Bild erforderlich, aber für Sponsored Brands und Sponsored Display schwach sind. Der KI-Bildgenerator platziert das Produkt aus einem kurzen Prompt in eine generierte Szene, wie eine Küchentheke oder eine Außenumgebung.

Unsere Designer nutzen ihn für schnelle Varianten und prüfen dann jedes Bild anhand der Creative-Richtlinien von Amazon und des Stils der Marke. Das Produkt selbst darf nicht verändert werden, und generierte Szenen dürfen keine Funktionen implizieren, die das Produkt nicht hat. Wenn eine Marke über starke Fotografie verfügt, verwenden wir echte Fotos und behalten den Generator für das Testen neuer Konzepte.

Video folgt der gleichen Logik. Sponsored Brands Video sticht in Suchergebnissen tendenziell hervor, und der Videogenerator gibt Marken ohne Produktionsbudget eine erste Version zum Testen.

AMC ist eine Clean-Room-Umgebung, in der Werbetreibende SQL-Abfragen auf Ereignisebene-Werbedaten ausführen, mit Datenschutzregeln, die nur aggregierte Ergebnisse zurückgeben. Sie beantwortet Fragen, die Standardberichte nicht können: Wie viele Kunden sahen eine DSP-Anzeige, bevor sie nach der Marke suchten, wie lang ist der Pfad zum Kauf oder welche Kampagnen bringen Neukunden, die wieder kaufen.

Für berechtigte Kunden nutzen wir AMC, um Zielgruppen aufzubauen, zum Beispiel Personen, die eine Produktdetailseite angesehen, aber nicht gekauft haben, und um zu prüfen, ob Ausgaben im oberen Funnel-Bereich zu Ergebnissen im unteren Funnel-Bereich beitragen. AMC benötigt Analystenzeit und eine Mindestmenge an Daten, um Ergebnisse zu liefern, daher ist es nicht das richtige Tool für jedes Konto.

Empfehlungen in der Konsole werden von der Plattform geschrieben, die die Anzeigen verkauft. Viele sind sinnvoll, wie das Erhöhen von Budgets bei Kampagnen, die früh auslaufen. Einige erhöhen einfach die Ausgaben. Wir bewerten jede anhand der vereinbarten Ziele, anstatt sie in großen Mengen zu akzeptieren.

Generierte Creatives müssen überprüft werden, sowohl auf Richtlinien als auch auf Ehrlichkeit. Und automatisches Targeting benötigt ständige Negierung; wenn es einen Monat lang sich selbst überlassen bleibt, kann es in breiten, absichtslosen Traffic abdriften.