Die meisten Werbetreibenden erkennen die Grenzen des Amazon-Ads-Reportings erst, nachdem sie bereits eine schlechte Entscheidung getroffen haben. Eine Kampagne wirkt schwach, also pausieren Sie sie. Eine Woche später stellt sich heraus, dass die Kampagne Conversions ausgelöst hat, die noch nicht angezeigt wurden. Jetzt wissen Sie nicht mehr, was Sie glauben sollen.
Bei Optmyzr haben wir eine Studie über 14.991 Amazon-Ads-Kampagnen durchgeführt, um genau herauszufinden, wie verzögert und unzuverlässig das Reporting wirklich ist. Das haben wir festgestellt: Bei den Top 5 % der Kampagnen stiegen die zugeschriebenen Umsatzwerte zwischen Tag 1 und Tag 17 desselben Reporting-Zeitraums um mindestens 18,75 %. Die Impressionen veränderten sich im selben Zeitraum um mindestens 36,67 %. Und bei jeder 20. Kampagne gab es Abweichungen, die groß genug waren, um eine Budget- oder Optimierungsentscheidung vollständig zu verändern.
Das ist also kein Datenverzug, sondern ein Entscheidungsproblem, das nur darauf wartet, zu passieren.
Warum Ihre Amazon-Ads-Daten die Realität nicht widerspiegeln
Amazon stellt Ihnen viele Daten zur Verfügung. Kampagnenberichte, Suchbegriffberichte, Platzierungsberichte, beworbene Produktberichte, Targeting-Berichte, gekaufte Produktberichte — all das ist vorhanden. Was die Plattform Ihnen nicht sagt: Ein Teil davon sieht nächste Woche völlig anders aus, wenn Sie denselben Bericht erneut abrufen.
Bevor wir auf die Reporting-Infrastruktur und mögliche Maßnahmen eingehen, lohnt es sich zu verstehen, warum diese Lücke überhaupt entsteht. Die meisten Unklarheiten lassen sich auf drei konkrete Ursachen zurückführen:
1. Zwei unterschiedliche Definitionen von “wann ein Verkauf stattgefunden hat”
Ein Verkäufer auf Reddit hat kürzlich gepostet, dass er 2.000 $ für Sponsored Products ausgegeben und in der Ad Console 12.000 $ zugeschriebenen Umsatz gegenüber 9.500 $ Umsatz in Seller Central für genau dieselbe Woche gesehen habe, und er konnte nicht herausfinden, woher die Differenz kam.
Das ist eines der häufigsten Missverständnisse im Amazon-Ads-Reporting.
In Kampagnenberichten werden Umsätze am Datum der Anzeigeninteraktion und nicht am tatsächlichen Kaufdatum ausgewiesen. Ein am 3. Februar gemeldeter Verkauf bedeutet, dass am 3. Februar eine Anzeigeninteraktion stattgefunden hat, der eigentliche Kauf aber je nach Attributionsfenster irgendwann zwischen dem 3. und dem 17. Februar erfolgt sein kann.
Mit der Zeit sollten sich diese Zahlen stärker annähern, da der Umsatz aus den Käufen den Klicks “hinterherzieht”.
Wenn Sie also die Performance eines Tages betrachten und die Umsatzzahl niedriger als erwartet erscheint, liegt das nicht unbedingt daran, dass dieser Tag schwach war. Es liegt daran, dass die Käufe, die diesem Tag später zugerechnet werden, noch nicht stattgefunden haben.
Darunter liegen noch einige weitere Faktoren, die die Zahlen auf den ersten Blick schwerer lesbar machen. Zugeschriebene Umsätze berücksichtigen keine im Warenkorb angewendeten Rabatte, und inklusive Steuern wie die Mehrwertsteuer werden von den Umsatzsummen abgezogen, sodass der Umsatzwert bereits angepasst ist, bevor Sie ihn sehen. Zahlungsausfälle und Bestellungen, die innerhalb von 72 Stunden nach Erstellung storniert werden, werden von den Attributionsmetriken abgezogen, aber diese Abzüge können bis zu 7 Tage nach der Stornierung zur Verarbeitung benötigen.
Wenn Sie also einen Bericht abrufen, bevor diese Verarbeitung abgeschlossen ist, sehen Sie Umsatz, der möglicherweise noch nicht vollständig existiert.
2. Die Daten, die Sie sehen, bewegen sich noch
So wie wir verstehen, dass es unterschiedliche “Versionen” davon gibt, wann ein Verkauf stattgefunden hat, so gibt es auch bei anderen Metriken Schwankungen, die sich bis zu 28 Tage lang weiter verändern.
Klick- und Impressionendaten können sich bis zu 3 Tage nach dem ursprünglichen Datum verschieben, während Amazon seinen Traffic-Validierungsprozess ausführt und Bot-Klicks sowie ungültige Interaktionen herausfiltert. Conversion-Daten brauchen länger: Erste Werte sind innerhalb von 24 Stunden verfügbar, aber Amazon korrigiert Conversion-Daten 1 Tag, 7 Tage und 28 Tage nach dem Conversion-Ereignis.
Und da Conversions am Datum der Anzeigeninteraktion und nicht am Kaufdatum gemeldet werden, reichen diese Korrekturen über Ihr gesamtes Attributionsfenster zurück. Wenn Sie Sponsored Brands mit einem 14-Tage-Fenster schalten, können Korrekturen Attributionsdaten bis zu 42 Tage nach dem ursprünglichen Berichtsdatum aktualisieren.
Die praktische Folge: Jeder Bericht über die letzten 28 Tage sollte als vorläufig betrachtet werden. Zahlen, die Sie vor drei Wochen abgerufen haben, können heute anders aussehen, weil Amazon für diesen Zeitraum noch Stornierungen, Retouren, Zahlungsausfälle und Traffic-Validierung verarbeitet.
Scott Desgrosseilliers, CEO von Wicked Reports, sagte in einer PPC-Town-Hall-Folge: “Ich finde, dass diese Zeitverzögerung real ist und nicht viele Menschen sie verstehen. Und das ist ein großer Vorteil — ein Wettbewerbsvorteil, wenn man es tut — denn dann kann man dort ausgeben, wo Zielgruppen scheinbar nicht konvertieren, und, wissen Sie, einige andere ignorieren, die aufgebläht sind.”
Der Schlüssel ist also, beim Attributionsfenster vorsichtig zu bleiben und es bestmöglich zu nutzen.
3. Ihre Anzeige erhält Umsatzgutschriften für Verkäufe, die sie nicht direkt verursacht hat
Das ist einer der größten Gründe, warum Kampagnen-Performance falsch interpretiert wird: Brand-Halo-Attribution. Anzeigen, die ein bestimmtes Produkt bewerben, können Conversions für völlig andere Produkte zugeschrieben bekommen, solange diese Produkte zur selben Marke gehören wie das beworbene Produkt.
Amazons Attributionshierarchie priorisiert zuerst Klicks auf beworbene ASINs, dann hochrelevante Brand-Halo-Klicks, definiert als dieselbe Marke, dieselbe Unterkategorie, dann Views und anschließend breitere Brand-Halo-Interaktionen über den restlichen Markenkatalog hinweg.
Wenn also ein Kunde auf eine Anzeige für Ihren blauen Teppich klickt und stattdessen ein Weinglas-Set Ihrer Marke kauft, wird dieser Verkauf der Anzeige für den blauen Teppich zugeschrieben, auf die er geklickt hat. Die Anzeige erhält also Attribution für eine Transaktion, die sie in offensichtlicher Weise nicht direkt ausgelöst hat.
Was Amazons Reporting kann und was nicht
Amazons Reporting-Infrastruktur ist darauf ausgelegt, Ihnen Werbeaktivitäten in großem Umfang zu zeigen. Das funktioniert gut. Wozu sie nicht gebaut ist: Ihnen zu sagen, ob die Daten, die Sie sehen, bereits abgeschlossen sind, zu erklären, was eine Performance-Veränderung ausgelöst hat, oder Ad-Metriken mit den Geschäftsergebnissen zu verknüpfen, die Ihre Führungsebene tatsächlich interessieren.
Die oben beschriebenen Probleme — Attributionszeitpunkt, Datenkorrekturen und Brand-Halo-Attribution — sind strukturell. Sie werden sich nicht ändern, und es gibt keine Einstellung, die Sie umlegen können, um Echtzeitdaten zu erhalten oder Ihre Metriken anzugleichen.
Was Sie tun können, ist, Ihren Reporting-Prozess um diese Einschränkungen herum aufzubauen, statt jedes Mal überrascht zu werden, wenn sie sichtbar werden.
Frederick Vallaeys, CEO von Optmyzr, brachte es in einem aktuellen PPC Town Hall auf den Punkt:
“Manchmal schauen Sie sich Ihre CPCs an und fragen sich: Wie kann es sein, dass ich so viel für einen Klick bezahle und keinen positiven Return on Ad Spend erziele? Also, wie kann es sein, dass alle anderen scheinbar viel höher bieten und damit Geld verdienen?
Aber ich denke, worauf es hinausläuft, ist, dass sie einfach ganzheitlicher messen, was passiert. Und deshalb verstehen sie besser, dass es nicht nur dieses einmalige intraday-Ereignis ist, das zur Conversion führt.
Fred ergänzte: “Weil sie verstehen, wo dieser Klick in das größere Bild passt, können sie dafür mehr bieten, weil sie wissen, dass er letztlich zu mehr Wert führt, als Sie in diesem Moment vielleicht denken würden.”
Die Werbetreibenden, die diese Auktionen gewinnen, geben nicht unbedingt mehr aus. Sie arbeiten lediglich mit einem vollständigeren Bild davon, was ihre Daten tatsächlich bedeuten. Und die Lücke zwischen ihnen und allen anderen vergrößert sich mit der Zeit.
“Wenn Sie diese Messmodelle und Attributionsmodelle nicht einführen, spielen Sie gewissermaßen auf einem anderen Feld als intelligentere Wettbewerber, und Sie werden bei den Geboten immer hinter ihnen zurückbleiben”, betonte Fred.
Das bedeutet: Berichte außerhalb aktiver Attributionsfenster abrufen, bevor Optimierungsentscheidungen getroffen werden, alle Daten der letzten 28 Tage als vorläufig statt endgültig behandeln und eine separate Reporting-Ebene aufbauen, die Ad-Daten mit dem Geschäftskontext kombiniert, den Amazon nicht sehen kann. Der Rest dieses Leitfadens zeigt genau, wie das geht.
4 Dinge, die Ihr Amazon-Ads-Bericht Ihnen nicht sagt (und was Sie dagegen tun können)
Nachdem wir nun betrachtet haben, warum Amazon-Ads-Reporting so oft falsch interpretiert wird, folgen hier 4 Dinge, die der native Bericht immer noch nicht klar zeigt, und wie Sie diese Lücke schließen können.
1. Er zeigt nicht, was die Veränderung tatsächlich ausgelöst hat
Nehmen wir an, Ihr ACoS ist in einem einzigen Monat von 3,1 auf 4,2 gestiegen. Der Bericht zeigt das klar genug. Was er Ihnen aber nicht zeigt, ist, ob der Anstieg durch eine Änderung der Gebotsstrategie bei Markenbegriffen, einen Wettbewerber, der in Ihre Kategorie eingetreten ist und Impression Share absorbiert hat, der früher Ihnen gehörte, oder durch eine Verschiebung der Platzierung verursacht wurde, die die CPCs erhöht hat, ohne die Conversion-Rate entsprechend zu verbessern.
Jedes dieser Szenarien führt in einem High-Level-Bericht zu einem identisch aussehenden Ergebnis. ROAS ist gesunken, die Ausgaben sind gestiegen, aber die Umsätze sind nicht gefolgt. Ohne eine weitere Analyseebene dahinter können Sie wirklich nicht erkennen, mit welcher Situation Sie es zu tun haben. Das bedeutet, dass Sie nicht das Richtige beheben können und es einer Führungskraft erst recht nicht klar erklären können.
Was Sie wirklich brauchen: Eine Ebene für die Attribution von Performance-Veränderungen
Sie brauchen eine leicht verständliche Lösung, die die Ursache hinter den Zahlen erklärt und analysiert.
Optmyzrs PPC Investigator tut genau das. Statt Kampagnendaten manuell abzurufen und die Ursache selbst herauszufinden, können die Root Cause Analysis und das Cause Chart im PPC Investigator helfen, die Haupttreiber hinter einer Performance-Verschiebung zu identifizieren.
Sie können hier eine KPI auswählen und rückwärts verfolgen. Nehmen wir dasselbe Beispiel: Wenn der ACoS gestiegen ist, kann das daran liegen, dass Ihre Umsätze gesunken sind, was auf einen Rückgang der Conversions zurückzuführen ist, und möglicherweise auch auf einen Rückgang von Impressionen und CTR. Sie können weiter in die Tiefe gehen, bis Sie den Teil des Kontos erreichen, der die Veränderung am wahrscheinlichsten erklärt.
Beim nächsten Mal können Sie also statt “ACoS ist gestiegen” sagen: “Der ACoS ist in unserer Marken-Kampagne um 12 % gestiegen, weil die Conversion-Rate um fast 16 % gesunken ist und die Impressionen um 40 % zurückgegangen sind. Das ist also kein Kostenproblem, sondern ein Nachfrageproblem.” Und jetzt wissen Sie, dass Sie herausfinden müssen, warum die Nachfrage gesunken ist, und Sie haben den Grund für den Anstieg des ACoS.
Das hilft Ihnen, Kunden und Führungsteam die Situation zu erklären und Probleme gleichzeitig an der Ursache zu beheben.
2. Es zeigt nicht das richtige Zeitfenster
Die meisten Amazon-PPC-Manager wissen, dass sich Attributionsdaten erst mit der Zeit stabilisieren. Optmyzrs Forschung über fast 15.000 Kampagnen hat gezeigt, dass die Verzögerungen im Amazon-Ads-Reporting groß genug sind, um Optimierungsentscheidungen spürbar zu beeinflussen, insbesondere wenn Sie Gebots- oder Budgetänderungen auf Basis aktueller Daten vornehmen, die sich noch nicht vollständig stabilisiert haben.
Das zu wissen und es tatsächlich in Ihrem Reporting-Prozess zu berücksichtigen, sind jedoch zwei völlig unterschiedliche Dinge.
- Wenn Sie an einem Dienstag einen Bericht über die letzten 7 Tage abrufen und darauf basierend Budgetentscheidungen treffen, arbeiten Sie mit unvollständigen Conversion-Daten vom Wochenende.
- Monatsendberichte sehen oft schlechter aus, als sie tatsächlich sind, weil die letzten Tage des Monats noch nicht vollständig attribuiert wurden.
- Periodenvergleiche brechen zusammen, wenn ein Fenster bereits abgeschlossene Daten enthält und das andere noch in Bewegung ist.
Was Sie wirklich brauchen: Flexible Datumsbereiche
Die flexiblen Datumsbereichs-Steuerungen von Optmyzr machen es einfacher, dies konsistent zu tun, sodass Sie Vergleiche über Zeiträume abrufen, die tatsächlich die reale, abgeschlossene Performance widerspiegeln, statt sich auf die Standardvorgaben der Plattform zu verlassen. Achten Sie darauf, Datumsbereiche einzubeziehen, die außerhalb des Attributionsfensters liegen, damit die angezeigten Zahlen korrekt sind.
3. Es zeigt Ihnen nicht die Beziehung zwischen den KPIs
Amazons Bericht liefert Ihnen Datenspalten, aber die Beziehungen zwischen diesen Spalten müssen Sie vollständig selbst herausarbeiten.
Gehen wir das an einem Beispiel an: Der monatliche Amazon-Ads-Bericht zeigt, dass die CTR gestiegen ist, die Conversion-Rate gesunken ist und der ACoS parallel dazu gestiegen ist. Wenn wir das isoliert betrachten, liest sich das als klar negatives Szenario.
Es könnte aber bedeuten, dass Sie auf Broad Match erweitert haben und nun Top-of-Funnel-Traffic erfassen, der erst über einen längeren Zeitraum konvertiert. Oder es könnte bedeuten, dass Sie mehr Impressionen in minderwertigen Platzierungen gewinnen. Oder es könnte bedeuten, dass auf der Produktseite selbst etwas nicht stimmt — Bilder, Bewertungen, Preiswettbewerbsfähigkeit im Vergleich zu früher —, was keine Gebotsänderung lösen wird.
Die einzelnen Metriken sagen Ihnen nicht, was davon tatsächlich passiert. Die Beziehung zwischen ihnen über die Zeit schon, und das ist nur sichtbar, wenn Sie mehrere KPIs auf derselben Zeitleiste gemeinsam betrachten.
Wenn Sie nur eine Spalte nach der anderen ansehen, ziehen Sie ständig die falschen Schlüsse. Ein steigender ACoS bei gleichzeitig steigender CVR kann tatsächlich ein positives Zeichen sein. Sie geben mehr aus, weil mehr Menschen konvertieren, und die Wirtschaftlichkeit stimmt weiterhin. Ein sinkender ACoS bei gleichzeitig sinkender CVR ist ein Warnsignal; Sie geben weniger aus, weil Ihre Anzeigen weniger Käufer erreichen, nicht weil Sie effizienter geworden sind.
Was Sie wirklich brauchen: Trendvergleiche, die mehrere KPIs auf derselben Zeitleiste zusammenführen
Optmyzrs Account Dashboard ermöglicht es Ihnen, zusammenhängende Metriken gemeinsam anzuzeigen, sodass diese Muster sichtbar werden, ohne dass Sie Spalten in Tabellen manuell abgleichen müssen.
Wenn Sie die Bewegung mehrerer Metriken tatsächlich sehen können, hilft das dabei, die dahinterliegende Logik recht schnell sichtbar zu machen.
4. Es berücksichtigt den Geschäftskontext nicht
Hier wird die Lücke zwischen PPC-Manager und Führungsteam oder Kunde noch deutlicher.
Im Werbekonto ist es leicht, sich in Amazons Metriken zu verlieren: ACoS, TACoS, CTR, CVR, NTB, Platzierungsanteil. Das ist natürlich; die Plattform ist genau darauf ausgelegt, Sie so denken zu lassen.
Aber Ihr CFO schaut nicht auf ACoS. Ihr Kunde hofft nicht auf eine verbesserte CTR, denn das ist nicht die letztendliche Messgröße dafür, ob Paid Media funktioniert.
Sie konzentrieren sich auf größere Fragen: Ist dieses Wachstum klug? Bringt es uns tatsächlich Geld? Können wir das aufrechterhalten? Bauen wir echten Schwung auf und bewegen wir uns in Richtung nachhaltiges Wachstum?
Die native Amazon-Oberfläche kann diese Fragen nicht allein beantworten. Sie hat keinen Einblick in Ihre Margen, Ihre tatsächliche Profitabilität nach allen Gebühren und COGS, den organischen Lift, den Sie erzielen, Änderungen Ihrer Preisgestaltung, Ihre aktuellen Lagerbestände oder die Frage, wie jedes Produkt in die breitere Geschäftsstrategie passt. Sie sieht nur die Werbeausgaben und die Umsätze, die sie attribuiert.
Das bedeutet: Ein Bericht kann auf der Plattform hervorragend aussehen, während die Realität schwach ist.
Was Sie wirklich brauchen: Eine Reporting-Ebene, die Geschäftsmetriken mit Paid-Metriken kombiniert
Diese Lücke zu schließen bedeutet, eine Reporting-Ebene aufzubauen, die Sie tatsächlich kontrollieren, in der Ad-Daten, Margen und Performance-Kontext gemeinsam enthalten sind. Und die widgetbasierten Custom Reports von Optmyzr ermöglichen es Ihnen, genau solche Ansichten zu erstellen und die Metriken anzuzeigen, die für Ihre Führungsebene und Ihre Kunden wichtig sind.
Sie können außerdem mehrere Metriken in derselben Tabelle kombinieren oder Metric Comparison Charts verwenden, um Beziehungen zwischen verschiedenen Metriken zu visualisieren. Im nächsten Abschnitt zeigen wir mehr dazu, wie Sie einen Bericht anpassen und erstellen.
So erstellen Sie einen Amazon-Ads-Bericht, der die richtigen Fragen beantwortet: Ein einfacher 6-Schritte-Prozess
Mit Optmyzr können Sie einen Bericht mit den wichtigsten Erkenntnissen und geschäftlichen Kennzahlen erstellen, die für Kunden und Führungskräfte relevant sind. Das Beste daran: Sie müssen dies nur einmal erstellen, dann können Sie es regelmäßig automatisiert versenden oder bei Bedarf die Vorlage nur leicht anpassen und verschicken.
Hier ist der einfachste Weg, die Lücke zu schließen, in der Amazon-Reporting hinterherhinkt, und eine wiederkehrende Vorlage zu erstellen.
Schritt 1: Umfang und Reporting-Zeitraum festlegen
Gehen Sie in Optmyzr zum Bereich Reporting, um einen wiederverwendbaren Bericht zu erstellen.
Wenn Sie über ein einzelnes Amazon-Konto berichten, erstellen Sie einen Standardbericht. Wenn Sie über mehrere Marktplätze, Marken oder Werbekonten hinweg berichten, beginnen Sie stattdessen mit einem Multi-Account Report.
Optmyzr ermöglicht es Ihnen, Daten aus mehreren Amazon- (und sogar anderen PPC-) Konten in einen Bericht zu ziehen, und Sie können Account-Selektoren verwenden, um ganze Konten, bestimmte Kampagnen oder markierte Segmente einzubeziehen. Es gibt außerdem Multi-Account-Widgets (KPI, Summary, Top Campaigns usw.), die die Performance über alle ausgewählten Konten hinweg aggregieren.
Entscheiden Sie danach über einen Datumsbereich. Sie können auch benutzerdefinierte Datumsbereiche festlegen, also legen Sie das früh fest und bauen Sie alles darauf auf.
Schritt 2: Die wichtigsten KPIs hinzufügen
Sobald die Datumsbereiche festgelegt sind, beginnen Sie mit dem Aufbau des oberen Bereichs als Executive Summary.
Fügen Sie KPI-Widgets für einige Kennzahlen hinzu, die an den Anfang des Berichts gehören, wie Ausgaben, ad-attribuierter Umsatz, ROAS oder ACOS und TACoS, wenn Sie ihn außerhalb von Amazon verfolgen.
Wenn Sie eine zusätzliche High-Level-Ansicht benötigen, fügen Sie unter der KPI-Zeile ein Summary-Widget hinzu, damit der Bericht mit einem klaren Vorher-Nachher-Vergleich statt mit Tabellen beginnt. Sobald das steht, können Sie KI verwenden, um die KPIs und Erkenntnisse automatisch zusammenzufassen, und Sie können auch Anweisungen dazu geben, wie genau die Informationen präsentiert werden sollen.
In diesem Bericht habe ich die KI beispielsweise gebeten, “die wichtigsten Veränderungen klar und prägnant zusammenzufassen”, und sie hat genau das mit einer Aufzählung der wichtigsten Kennzahlen getan.
Direkt nach den KPIs können Sie einen Abschnitt hinzufügen, der erklärt, was die Veränderung ausgelöst hat. Hier erläutern Sie, was die Topline-Zahlen bewegt hat. Sie können hier eine Analyse im Stil von PPC Investigator oder Cause Chart einbinden, um Performance-Aufschlüsselungen direkt im Bericht zu zeigen.
Schritt 3: KPI-Trendvergleiche hinzufügen
Legen Sie nun Metriken übereinander, damit Sie sie leicht interpretieren können. Fügen Sie Diagramme oder Vergleichs-Widgets hinzu, die zusammenhängende Metriken auf derselben Zeitleiste darstellen, damit sie gemeinsam gelesen werden können.
Die Reporting-Widgets von Optmyzr umfassen Performance Comparison und Time-Wise Stats, die genau für diese Art der Trendanalyse über Zeiträume oder Intervalle entwickelt wurden. Hier können Sie zeigen, wie sich Metriken gemeinsam bewegt haben.
Sehen Sie sich das folgende Video an, um den vollen Umfang der Reporting-Funktionen von Optmyzr zu verstehen:
Schritt 4: Die Performance in aussagekräftige Segmente aufteilen
Teilen Sie die Daten nun so auf, dass sie Ihnen wirklich beim Verständnis helfen. Sie können aus den gängigen Segmenten wählen, wie zum Beispiel:
- Brand vs. Non-Brand
- Kampagnentypen (SP, SB, SD)
- Platzierungen (Top of Search, Rest of Search, Produktseiten)
- Produktgruppen/ASIN-Cluster
- Match Types oder Targeting-Typen
Das Reporting-System unterstützt mehrere Widgets und Account-Selektoren, sodass Sie diese Ansichten bewusst so strukturieren können, wie Sie sie präsentieren möchten.
Schritt 5: Berechnete Metriken hinzufügen
Optmyzr unterstützt berechnete Metriken, sodass Sie eigene Formeln erstellen und sie in Tabellen oder Widgets einbinden können. Nutzen Sie das, um Metriken einzubeziehen, die für das Geschäft relevant sind, aber in den nativen Amazon-Reports nicht auf den ersten Blick ersichtlich sind. Das kann eine benutzerdefinierte Effizienzkennzahl, eine kombinierte Ansicht, ein Zielwert oder jede Berechnung sein, die Ihr Team konsequent verwendet.
Sie können außerdem weitere Daten auf granularer Ebene hinzufügen, etwa Kampagnentabellen, Top-Performer, Top-Kampagnen sowie Performance auf Suchbegriffsebene oder ASIN-Ebene.
Schritt 6: Als Vorlage speichern und planen
Sobald die Struktur steht, speichern Sie sie als Vorlage und planen Sie sie. Unterstützt werden wiederverwendbare Vorlagen, PDF-Export, teilbare Links und geplante Zustellung. Das ist der letzte Schritt, denn das Ziel ist, manuelles Neuerstellen aus dem Prozess zu entfernen. Sobald der Report die richtigen Abschnitte und die richtige Datumslogik hat, sollte er sich immer wieder mit nur leichten Anpassungen an der schriftlichen Analyse ausführen lassen.
Eine saubere Endstruktur sieht in der Regel so aus: oben die wichtigsten KPIs, darunter die Analyse, danach KPI-Trend- und Vergleichsdiagramme, anschließend segmentierte Ansichten, danach bei Bedarf Kennzahlen mit Geschäftskontext und ganz unten tiefere Insights.
Das „Warum“ hinter Ihren Amazon-Zahlen
Das Reporting von Amazon tut genau das, wofür es entwickelt wurde: Werbedaten in großem Umfang sichtbar machen. Das Problem ist, dass Werbedaten für sich genommen die Performance nicht erklären. Und genau diese Lücke zwischen Beschreibung und Diagnose ist die eigentliche Herausforderung.
Mit dem richtigen Reporting-Setup können Sie die Fragen beantworten, die Führungskräfte oder Kunden tatsächlich stellen, und dabei Attribution-Window und noch nicht finalisierte Daten besser berücksichtigen.
Möchten Sie die Lücke zwischen Ihren Amazon-Daten und Ihrem Reporting schließen? Die Amazon-Ads-Tools und Reporting-Funktionen von Optmyzr wurden speziell für Teams entwickelt, die mehr als nur oberflächliche Metriken benötigen.
FAQs
Warum beeinflusst das Attribution-Window, wie meine aktuelle Performance aussieht?
Amazon verwendet je nach Anzeigentyp unterschiedliche Attribution-Windows: 7 Tage für Sponsored Products und 14 Tage für Sponsored Brands und Sponsored Display.
Ein Kunde, der am Montag auf Ihre Anzeige klickt, den Kauf aber erst am darauffolgenden Sonntag abschließt, wird dem Bericht vom Montag zugeordnet. Wenn Sie die Zahlen vom Montag mitten in der Woche abrufen, ist diese Conversion noch nicht erfolgt und erscheint daher überhaupt nicht.
Deshalb wirken aktuelle Berichtszeiträume fast immer schwächer, als sie tatsächlich sind. Das Window ist noch nicht geschlossen, also wurden noch nicht alle nachgelagerten Conversions erfasst.
Was ist der Brand Halo Effect, und warum lassen meine Verkaufszahlen dadurch größer als erwartet erscheinen?
Wenn Sie eine Anzeige für ein bestimmtes Produkt schalten, beschränkt Amazon die Attribution nicht nur auf dieses Produkt. Wenn ein Kunde auf eine Anzeige für Ihre kabellosen Kopfhörer klickt und später ein anderes Paar Ihrer Marke kauft, kann dieser Verkauf als Brand-Halo-Conversion der ursprünglichen Anzeige zugerechnet werden.
Die Attribution-Hierarchie von Amazon priorisiert zuerst Klicks auf beworbene ASINs, dann hochrelevante Brand-Halo-Klicks (definiert als gleiche Marke, gleiche Unterkategorie), dann Views und anschließend breitere Brand-Halo-Interaktionen.
Werden stornierte Bestellungen und Rücksendungen in meinem ACoS korrekt berücksichtigt?
Stornierte Bestellungen innerhalb von 72 Stunden werden in der Regel über den Restatement-Prozess von Amazon entfernt. Rücksendungen können länger brauchen, bis sie in den neu ausgewiesenen Daten korrekt erscheinen. Amazon aktualisiert Conversion-Daten 1, 7 und 28 Tage nach der Conversion, sodass ein zurückgesendeter Artikel möglicherweise bis zum Abruf eines Reports bereits aus Ihren historischen Zahlen entfernt wurde oder auch nicht.
Wenn Sie die Kampagnen-Performance abrufen, bevor das relevante Restatement gelaufen ist, sehen Sie möglicherweise einen ACoS, der auf Umsatz berechnet wurde, der später wieder rückgängig gemacht wird. Das 28-Tage-Restatement-Window dient dazu, diese Korrekturen zu erfassen; es bedeutet lediglich, dass jeder Report, der vor Ablauf dieses Windows abgerufen wird, mit Zahlen arbeitet, die noch nicht vollständig finalisiert sind.
Zählt Amazon Verkäufe doppelt, wenn ein Kunde auf mehr als eine meiner Anzeigen klickt?
Nein. Amazon ordnet eine Conversion höchstens einer Anzeigeninteraktion zu und verwendet dabei ein Last-Touch-Modell, das dem letzten Klick vor dem Kauf die Gutschrift gibt. Wenn ein Kunde drei Ihrer Anzeigen gesehen und vor dem Kauf auf zwei davon geklickt hat, erhält der letzte Klick die Attribution, die anderen gehen leer aus.
Warum gibt es einen Unterschied zwischen den Reports Advertised ASIN und Purchased ASIN?
Der Report Advertised ASIN zeigt die Performance des spezifischen Produkts in der Anzeige. Der Report Purchased ASIN zeigt, was Kunden nach dem Klick tatsächlich gekauft haben. Aufgrund der Brand-Halo-Attribution kann ein Kunde auf eine Anzeige für ein Produkt klicken und am Ende eine völlig andere Variante oder einen verwandten Artikel kaufen, und der Report Purchased ASIN bildet diese Lücke ab.
Wenn Sie nur die Advertised-ASIN-Daten betrachten, sehen Sie, wie Ihr Targeting funktioniert. Die zusätzliche Purchased-ASIN-Ebene zeigt, wie Kunden nach dem Klick tatsächlich durch Ihren Katalog navigieren, welche Produkte Nachfrage abfangen, die ursprünglich woanders hinging, und ob es Cross-Sell-Muster gibt, auf denen sich eine Kampagnenstrategie aufbauen lässt.
Warum sinken meine Klick- und Impression-Zahlen manchmal ein paar Tage, nachdem ich einen Report abgerufen habe?
Amazon führt einen fortlaufenden Traffic-Validierungsprozess durch, um Bot-Traffic, versehentliche Doppelklicks und andere nicht-menschliche Interaktionen herauszufiltern. Dieser Prozess kann Klick- und Impressionsdaten bis zu 3 Tage nach dem ursprünglichen Berichtsdatum anpassen, sodass die Klickzahlen, die Sie am Dienstag gesehen haben, leicht niedriger sein können, wenn Sie denselben Zeitraum am Freitag abrufen.
Der Vorteil ist, dass Ihnen die herausgefilterten Interaktionen nicht berechnet werden. Der Nachteil ist, dass jeder Report, der innerhalb von 72 Stunden nach dem Aktivitätsdatum abgerufen wird, mit Vorvalidierungszahlen arbeitet, die den tatsächlichen qualifizierten Traffic geringfügig zu hoch ausweisen können.
