Amazon nutzt Künstliche Intelligenz, um die wichtigsten Informationen zu Produkten in kurze Audioclips zu verwandeln und bietet Käufer:innen damit eine einfachere Möglichkeit, die Angebote der Verkäufer:innen zu entdecken und fundiertere Kaufentscheidungen zu treffen.
Noch vor wenigen Jahren undenkbar, macht Sprachunterstützung beim Online-Shopping dank KI enorme Fortschritte. Diese sich ständig weiterentwickelnde Technologie ermöglicht die Erstellung prägnanter und verlässlicher Audiozusammenfassungen direkt auf den Produktdetailseiten.
Doch was ändert sich für Verkäufer:innen?
Und wie kann man sich auf diese Neuerung vorbereiten?
Was sich für Verkäufer:innen ändert
Zunächst einmal bietet sich eine wertvolle Chance, Produktlistings aufzuwerten und ein breiteres Publikum zu erreichen.
Da Verbraucher:innen zunehmend Sprachassistenten im Alltag nutzen, wird die Optimierung auf sprachbasierte Unterstützung zu einem strategischen Vorteil für jede:n verkaufsorientierte:n Seller.
Und die Vorteile sind greifbar.
Einer Studie von MSI zufolge surfen Nutzer:innen von KI-Systemen 13,6 % länger und geben 19,5 % mehr aus als andere. Das entspricht geschätzten 493 Millionen Dollar an zusätzlichen Umsätzen pro Jahr.
Natürlich bedeutet das nicht, dass Amazon alles übernimmt: Verkäufer:innen müssen aktiv mitarbeiten.
Das Ziel der KI-Funktion ist es, die Zugänglichkeit und das Engagement der Kund:innen zu steigern – aber dafür müssen Seller auch gewisse Anforderungen erfüllen.
Denn: Amazons Sprachassistent liest, was die Verkäufer:innen schreiben. Fehler wie:
- schlechte oder fehlerhafte Grammatik
- ungewöhnliche Zeichen
- zu komplizierte Aufzählungen
könnten zu unverständlichen Audioinhalten und entgangenen Konversionen führen.
Praktische Tipps:
- Jeder Bullet Point sollte ein klarer, kurzer Satz sein
- Keine Sonderzeichen, Emojis oder ungewöhnliche Formatierungen
- Lies dein Listing laut vor – klingt es natürlich?
>>> Lies auch unseren Praxisguide zu Amazon-Verkaufsberichten. <<<
Was Amazon plant
Werfen wir nun einen Blick darauf, was Amazon laut aktuellen Informationen vorhat.
Kern der Funktion ist ein KI-Algorithmus, der:
- Produktdetails
- Kundenrezensionen
- Webinformationen
analysiert und in ein leicht verständliches Audioformat umwandelt, das direkt auf der Produktdetailseite eingebettet ist.
Erste Nutzer:innen berichten, dass das neue Voiceover-Format zwei KI-Hosts verwendet, die in Podcast-ähnlichem Stil über die Produkte sprechen. Die Audio-Zusammenfassungen basieren auf:
- Produktdetails
- Kundenbewertungen
- Webinhalten
und helfen Käufer:innen, schneller fundierte Entscheidungen zu treffen.
Jede Zusammenfassung beginnt mit einem kurzen Hinweis, dass sie per KI erstellt wurde, gefolgt von einer Einleitung durch einen „KI-Experten“, der zusätzliche Einblicke liefert.
Getestet wurde die Funktion u. a. bei den SHOKZ OpenRun Pro-Knochenleitungs-Kopfhörern. Die KI-Hosts diskutierten dabei die Technologie, stellten Fragen zur Leistung und zu den Nutzerpräferenzen.
Warum Amazon auf diese Technologie setzt
Ziel der neuen Funktion ist es, Produktsuche interaktiver und komfortabler zu gestalten.
Laut Amazon soll das Shopping-Erlebnis dem ähneln, als würde man mit einem fachkundigen Freund über Kaufoptionen sprechen. Es soll auch unterwegs oder bei Multitasking einfacher werden.
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Wann wird die Funktion verfügbar sein?
Derzeit stehen die Audio-Zusammenfassungen nur bei ausgewählten Produkten und einem Teil der US-Kund:innen zur Verfügung.
Amazon hat jedoch angekündigt, die Funktion in den kommenden Monaten auf ein größeres Sortiment und mehr US-Kund:innen auszuweiten.
Ein konkreter Zeitplan für Europa ist nicht bekannt – erste Tests könnten aber bis 2026 starten.
Schwierige Zeiten für Seller?
Dieses Thema führt zu einem weiteren wichtigen Aspekt: der Weiterentwicklung von Amazons Suchalgorithmus. Das Sprach-Feature ist dabei nur ein kleines Puzzlestück.
Amazons Algorithmus A9 wird immer ausgefeilter. Er priorisiert jetzt semantisches Verständnis statt bloßer Keyword-Übereinstimmung. Das bedeutet: Amazon versteht zunehmend warum jemand ein Produkt sucht – nicht nur was eingegeben wurde.
Seller sollten daher ihre Listings stärker auf die Suchintention der Nutzer:innen ausrichten. Die Amazon-Suche bewertet nun auch Kaufbereitschaft und inhaltliche Relevanz im jeweiligen Kontext – nicht nur das Vorhandensein von Keywords.
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Strategien überdenken
Anstatt Produkte etwa mit einem simplen Titel wie „Buntstifte für Kinder“ zu versehen, versteht der Algorithmus nun, ob jemand nach einem Geburtstagsgeschenk, Schulmaterial oder einem Lernspielzeug sucht. Auch verwandte Konzepte werden berücksichtigt – was die Sichtbarkeit erhöht.
Um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten, sollten Seller:
- Keywords weiter verwenden, aber nicht überladen
- Titel, Bullet Points, A+ Inhalte und Bewertungen auf Kaufmotive zuschneiden
- Bilder, Videos und FAQ so gestalten, dass sie den Anwendungszweck und Nutzen des Produkts unterstützen
Erste Analysen zeigen: Inhalte, die sich direkt an den Zielen der Käufer:innen orientieren, ranken besser. Listings, die Probleme lösen, sind im neuen Algorithmus klar im Vorteil.
Amazon sendet hier ein deutliches Signal: Belohnt werden Inhalte, die dem realen Kaufverhalten entsprechen. Wer seine Listings auf Nutzerintention ausrichtet – nicht nur auf SEO –, wird besser performen.
Listings ganzheitlich optimieren
Um Listings wirklich auf die Kaufabsicht abzustimmen, braucht es einen ganzheitlichen Ansatz – sowohl im Frontend (sichtbare Inhalte) als auch im Backend (unsichtbare Felder).
Neben den sichtbaren Attributen sollten auch die Backend-Suchattribute sorgfältig gepflegt werden.
Denn nur durch die vollständige und strategische Optimierung von:
- Titel
- Bullet Points
- A+ Content
kann die Sichtbarkeit bei gezielten Produktsuchen deutlich erhöht werden.
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Amazons Suchtrends verändern sich: KI errät, was du eingeben wolltest
Ein aktueller A/B-Test zeigt: Amazon nutzt jetzt ein hybrides Modell mit LLM (Large Language Models) für die Suchvorschläge. Ergebnis: +0,13 % Umsatz.
Bisher basierten Autovervollständigungen auf Suchhäufigkeit – gut für populäre Produkte, schlecht für neue oder nischige Artikel.
Das benachteiligt neue Seller, deren Produkte weniger bekannt oder nicht unter den Top-Suchbegriffen gelistet sind.
Nun will Amazon diese Einseitigkeit durchbrechen.
Was Amazon ändert
Die Plattform nutzt LLMs, um sprachliche Nuancen und Suchintentionen zu erkennen. Ziel: bessere und individuellere Suchvorschläge. Plattformen mit LLM-Personalisierung steigerten ihren Umsatz bereits um 10–30 %.
Ein Beitrag von Amazon Science erläutert die Grenzen der klassischen Query Autocompletion (QAC) und präsentiert ein neues Modell auf Basis von LLMs. Herkömmliche Systeme nutzen historische Suchlogs – was neue Produkte und Trends oft ignoriert.
Das schafft ein Sichtbarkeitsdefizit für neu eingeführte Produkte.
Die Forscher verglichen bestehende QAC-Systeme mit LLM-gestützten Methoden, die sprachlichen Kontext und Katalogdaten verstehen. Ergebnis: 38 % mehr Vielfalt bei den Vorschlägen, ohne Relevanzverlust.
Allerdings benötigen LLMs viele Ressourcen – was Echtzeit-Performance und Skalierbarkeit erschwert.
Ergebnisse der Live-A/B-Tests:
- +0,13 % Umsatzsteigerung mit Hybridmodell LLM + Heuristik
- Bessere Auffindbarkeit für neue oder weniger gesuchte Produkte
- Latenz- und Relevanzwerte bleiben auf hohem Niveau
Wie man Listings anpasst
Mit der Einführung von LLM in die Autovervollständigung müssen Seller ihre Listings neu denken. Wie?
LLMs erkennen breitere Begriffe und schlagen Suchbegriffe außerhalb der Top-Keywords vor. Auch weniger etablierte Produkte haben dadurch bessere Chancen – sofern die Inhalte korrekt optimiert sind.
Empfehlungen:
-
Spezifische, keywordreiche Titel verwenden
-
Kombiniere Haupttitel (ca. 50 Zeichen) mit erweitertem Untertitel (ca. 150 Zeichen)
-
- Vielfalt an Keywords in Bullet Points und Beschreibungen integrieren
- Kundensprache statt Marketingsprache verwenden
- Long-Tail Keywords im Backend pflegen
- Listings regelmäßig aktualisieren, um auf Trends zu reagieren
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