Amazon Advertising Report-Typen im Überblick mit Praxis-Tipps

Du hast Zugriff auf Amazon-Werbedaten – aber keine klaren Antworten? Dieser Guide zu Amazon Advertising Report-Typen zeigt Dir sofort, worauf es ankommt.

Amazon Advertising Report-Typen helfen Dir, aus Daten echte Entscheidungen zu machen – statt im KPI-Dschungel zu verzweifeln. Wir führen Dich durch die wichtigsten advertising kpis und zeigen, wie Du ein amazon advertising dashboard aufsetzt.

(Zielgruppe: Fortgeschrittene Amazon-Seller, D2C-Marken mit aktivem PPC, Performance-Marketing-Teams und spezialisierte Amazon-Agenturen)

Die meisten Seller wissen, dass Amazon detaillierte Werbedaten zur Verfügung stellt – doch nur wenige können sie wirklich nutzen. Du siehst KPIs wie CTR, ACoS oder Impressionen, aber Du fragst Dich: Was davon ist wirklich relevant? Welche Metriken führen zu besseren Entscheidungen – und welche sind nur Rauschen im Datenwald? Wenn Du Kampagnen steuerst, ohne zu wissen, welche Zahlen wirklich zählen, tappst Du im Dunkeln. Und riskierst, Budget zu verbrennen, anstatt es strategisch einzusetzen.

2024 und 2025 hat Amazon seine Reporting- und Analysefunktionen massiv erweitert. Neue Tools wie die Amazon Marketing Cloud (AMC), tiefere Insights über Retail Analytics oder Brand Metrics – alles steht bereit, doch ohne Struktur und Zielsetzung wird die Datenflut schnell zur Überforderung. Gerade im komplexer gewordenen PPC-Umfeld entscheiden heute nicht mehr Bauchgefühl oder „beste Tageszeit“, sondern konsistente Dateninterpretation und präzises KPI-Monitoring über Erfolg oder Misserfolg.

In diesem Artikel erfährst Du, wie Du aus reinen Zahlen echte Erkenntnisse machst – und aus Erkenntnissen rentable Maßnahmen ableitest. Wir zeigen Dir Schritt für Schritt:

Welche Amazon-Reports heute unverzichtbar sind – und wofür Du sie nutzt.

Wie Du zwischen operativen Metriken und strategischen KPIs unterscheidest.

Welche Benchmarks realistisch sind – und welche Fallen Du beim Vergleich vermeiden solltest.

Warum Tools wie AMC oder Brand Metrics das Reporting revolutionieren – und was Du vor der Nutzung beachten musst.

Ob Du Werbebudget effizienter einsetzen, Kampagnen performanceorientiert optimieren oder Deine Marke datenbasiert skalieren willst – dieser Guide zeigt Dir, wie Du Amazon Advertising Reports richtig liest, interpretierst und für Deinen Vorteil einsetzt.

Warum Amazon-Werbedaten oft mehr verwirren als helfen – und wie Du das änderst

1. Zahlen, Zahlen, Zahlen – aber keine Klarheit?

Die meisten Seller und Marken auf Amazon kennen das Problem: Man öffnet die Amazon Ads Console, sieht dutzende Metriken wie Impressionen, Klickrate, CTR, ACoS, ROAS, Conversions, aber was jetzt? Welche dieser Kennzahlen sagen wirklich etwas über den Erfolg der Kampagne aus? Was ist eine gute CTR – und was bedeutet es, wenn die Conversions stimmen, aber der ACoS aus dem Ruder läuft?

Diese Unsicherheit hat einen Grund: Amazon liefert eine Vielzahl an Daten – aber keine kontextualisierte Interpretation. Anders gesagt: Die Plattform stellt Dir Werkzeuge zur Verfügung, erklärt aber nicht, welches Werkzeug Du wann, wofür und wie einsetzen sollst. Ohne ein klares Ziel, ohne KPI-Fokus und ohne Reporting-System wirken die Reports oft wie eine Excel-Tabelle mit 40 Spalten – unübersichtlich und ohne Struktur.

Praxisproblem: Viele Seller schauen nur auf ACoS oder ROAS – aber vernachlässigen entscheidende Frühindikatoren wie Click-Through-Rate, Detail Page View Rate oder Retail Readiness. Das führt dazu, dass Optimierungen viel zu spät einsetzen – und Potentiale unentdeckt bleiben.

2. Operative Metriken vs. strategische KPIs: Du brauchst beides – aber gezielt

Welche strategischen KPIs sind wichtig?

Strategische KPIs wie ROAS, TACoS und New-to-Brand Sales zeigen den betriebswirtschaftlichen Effekt Deiner Werbung. Lege für jede Kampagne 1–2 strategische KPIs fest und prüfe sie getrennt von operativen Metriken.

Ein häufiger Fehler in der Analyse: Alle Metriken werden gleichbehandelt – dabei haben sie sehr unterschiedliche Funktionen. Die Kunst besteht darin, zu erkennen, wann eine Zahl wichtig ist – und wofür.

Operative Metriken (z. B. CPC, CTR, Impressionen) zeigen Dir, wie Deine Anzeigen technisch funktionieren. Sie helfen beim Feintuning der Kampagnenstruktur, z. B. Gebote oder Platzierungen.

Strategische KPIs (z. B. ROAS, TACoS, New-to-Brand Sales) geben Dir Auskunft über den betriebswirtschaftlichen Impact Deiner Werbung.

Wenn Du nur auf den ACoS schaust, blendest Du z. B. den Unterschied zwischen Markenaufbau (Brand Awareness) und Abverkauf (Performance) komplett aus. Ein hoher ACoS kann in Upper-Funnel-Kampagnen sogar gewünscht sein, wenn Du damit neue Kundengruppen erreichst und später retargetest.

Mikrostrategie: Definiere für jede Kampagne vorab den Zweck (Conversion, Awareness, Markenaufbau) – und richte Deine KPIs entsprechend aus. Nutze unterschiedliche Dashboards oder Filter für operative und strategische Auswertung. So vermeidest Du Fehlinterpretationen und steuerst gezielt auf Ergebnis, nicht nur auf Zahl.

3. Reporting ohne Zielstruktur? Dann fehlt Dir der Kompass.

Daten sind nur dann nützlich, wenn sie in eine Entscheidung münden. Was vielen fehlt, ist ein strukturierter Reporting-Rhythmus mit klaren Zuständigkeiten und Zielwerten.

Wann wird welche Metrik überprüft?

Welche Benchmarks gelten intern – und wie sind sie entstanden?

Wer interpretiert die Daten und leitet Handlungsempfehlungen ab?

Fehlt diese Struktur, bleiben viele Reports im Read-only-Modus – sie werden zwar erstellt, aber nie genutzt. Oder schlimmer: falsch interpretiert.

Best Practice aus der Agenturpraxis: Erfolgreiche Marken definieren 3 zentrale Reporting-Ebenen:

Tagesdaten (für operative Reaktion, z. B. Gebotssprünge)

Wochenberichte (für strategische Entwicklung, z. B. CTR-Entwicklung je Keywordtyp)

Monatsauswertung (für Funnel-Überblick, z. B. ROAS, TACoS, New-to-Brand Rate)

Mikrostrategie: Setze für jede Report-Ebene eigene KPI-Sets, Verantwortlichkeiten und To-dos. Nutze Automatisierungstools (z. B. PPC-Manager mit Report-Vorlagen), um manuelle Fehler zu minimieren und das Reporting zu standardisieren.

4. Warum Benchmarks oft in die Irre führen

Ein weiteres Problem: Viele Seller orientieren sich an „Durchschnittswerten“, die sie irgendwo gelesen haben – z. B. „ein ACoS unter 25 % ist gut“ oder „die CTR muss über 0,5 % liegen“. Doch das ist irreführend. Denn Benchmarks sind nur dann hilfreich, wenn sie zum Kampagnentyp, Produkt und Funnel-Ziel passen.

Ein Launch-Produkt hat völlig andere Zielwerte als ein etablierter Topseller. Sponsored Brands agieren im Upper Funnel – und können daher nie dieselbe Conversion Rate wie Sponsored Products erreichen. Wer diese Unterschiede nicht berücksichtigt, optimiert ins Leere.

Mikrostrategie: Erstelle für jede Kampagnenart (SP, SB, SD), Funnelstufe und Produkttyp eigene interne Benchmarks – auf Basis eigener Daten, nicht von Fremdquellen. Nur dann kannst Du realistische Ziele setzen und Fortschritt erkennen.

📊 Marktdaten-Verstärker: Laut Amazon Performance Benchmarks aus 2024 liegt die durchschnittliche ROAS bei Sponsored Brands bei rund 3,1 – gegenüber 4,8 bei Sponsored Products. Wer diese Relation nicht kennt, vergleicht Äpfel mit Birnen.

Neue Datenquellen für Amazon Advertising Report-Typen – und wie Du sie sinnvoll nutzt

1. Amazon Marketing Cloud (AMC): Tiefer blicken statt nur klicken

Die Amazon Marketing Cloud (AMC) ist ein Gamechanger – vor allem für Marken, die über den Tellerrand einzelner Kampagnen blicken wollen. Statt nur auf oberflächliche Metriken wie ACoS oder Klickrate zu schauen, erlaubt AMC eine granulare Analyse des gesamten Customer Journeys: Welche Kombination aus Anzeigen, Formaten, Zeitpunkten und Endgeräten führt zu einem Sale? Wie lange dauert der Conversion-Zyklus? Welche Touchpoints haben Käufer durchlaufen, bevor sie gekauft haben?

Besonderheit: AMC basiert auf einem datenschutzkonformen, SQL-basierten Query-System. Das heißt: Du stellst präzise Fragen – und erhältst aggregierte, anonymisierte Antworten aus der Amazon-Datenwelt.

Anwendungsbeispiel: Du willst wissen, ob sich Deine Sponsored Display Kampagnen im Upper Funnel lohnen? AMC zeigt Dir, ob und wann User, die eine Display-Ad gesehen haben, später über Sponsored Products oder Organisch konvertiert sind. So erkennst Du indirekte Wirkungen, die sonst verborgen bleiben.

Mikrostrategie: Nutze vorgefertigte AMC-Templates für typische Fragen (z. B. Attributionspfade, Frequency Caps, Cross-Device-Auswertung). Auch wenn Du kein SQL-Experte bist – viele Agenturen oder Tools bieten mittlerweile Drag-&-Drop-Zugänge zu Standardreports an.

2. Brand Metrics & New-to-Brand: Markenstärke endlich messbar machen

New-to-Brand Metriken verstehen

New-to-Brand Metriken zeigen, wie gut Deine Kampagnen neue Käufer erschließen. Kombiniere New-to-Brand Rate mit Detail Page View Rate und Conversion Share, um zu unterscheiden, ob hoher ACoS ein Invest in Markenaufbau ist oder ein Effizienzproblem.

Wer nicht nur verkaufen, sondern Marke aufbauen will, braucht andere KPIs als reine Performance-Zahlen. Genau hier setzt Brand Metrics an – ein Reporting-Set, das Amazon speziell für registrierte Marken freigeschaltet hat. Es zeigt u. a.:

• Detail Page View Rate: Wie viele Nutzer besuchen Deine Produktdetailseite, nachdem sie eine Anzeige gesehen haben?
• Conversion Share: Wie groß ist Dein Anteil an den Käufen innerhalb der betrachteten Kategorie oder Suchintention?
• New-to-Brand Sales: Wie viele Käufe stammen von Kunden, die Deine Marke zuvor noch nie gekauft haben?

Das Besondere: Diese Metriken gehen über den unmittelbaren Klick hinaus und helfen Dir, die Position Deiner Marke im Wettbewerbsumfeld zu bewerten.

Beispielhafte Anwendung:
Ein Seller sieht, dass sein ACoS bei Sponsored Brands „hoch“ ist – die New-to-Brand Rate liegt aber bei über 70 %. In diesem Fall ist der „teure“ ACoS ein strategisches Investment in Markenzuwachs, nicht ein Effizienzproblem.

Mikrostrategie:
Erstelle monatliche Auswertungen der Brand Metrics – getrennt nach Kategorie, Suchbegriff und Kampagnenformat (Sponsored Brands, Sponsored Products, Sponsored Display). Optional: konsolidiere die Daten in Looker Studio oder Google Sheets als Amazon Advertising Dashboard für wiederverwendbare Dashboards.

3. Retail Analytics: Die Brücke zwischen Werbung und Lager

Amazon Advertising endet nicht beim Klick – denn Sichtbarkeit und Sales hängen auch von Logistik und Produktverfügbarkeit ab. Genau hier hilft Retail Analytics (z. B. über Brand Dashboard, Amazon Retail Analytics Basic/Premium), die Brücke zwischen Marketing und Supply Chain zu schlagen.

Folgende Punkte kannst Du regelmäßig analysieren:

Buy Box Lost Rate: Wann verlierst Du die Buy Box – trotz aktiver Kampagnen?

Out-of-Stock Rate: Wie viele Anzeigen liefen ins Leere, weil das Produkt nicht verfügbar war?

Price Changes vs. Click-Through Rate: Wie reagieren Nutzer auf Preisänderungen?

Ein häufiger Fehler: Marken interpretieren niedrige Conversion Rates als Anzeigenproblem – dabei liegt die Ursache oft im Listing (z. B. nicht Prime-lieferbar) oder im Lagerstatus.

Mikrostrategie: Verknüpfe Dein PPC-Reporting mit Retail-Daten, mindestens auf Wochenbasis. Setze Alerts, wenn die Buy Box unter 95 % fällt oder Produkte mit hoher Klickrate in Verzug geraten. So schützt Du nicht nur Dein Budget, sondern auch Deine Performance-Metriken.

Reporting-Routinen für Amazon Advertising Report-Typen: So machst Du Daten zur Entscheidungsvorlage

1. Reporting-Zyklus für Amazon Advertising Report-Typen: Ohne Routine bleibt alles Theorie

Auch das beste KPI-Set oder Tool bringt nichts, wenn es nur sporadisch genutzt wird. Viele Amazon-Seller und Marken schauen ad hoc in ihre Dashboards – meist dann, wenn Probleme auftauchen: plötzlich sinkende Verkäufe, steigende ACoS, schlechte ROAS. Doch reaktive Analyse ist keine Strategie, sondern Krisenmanagement.

Was fehlt: Ein definierter Reporting-Rhythmus, der sowohl die operativen Maßnahmen als auch die strategische Entwicklung zuverlässig abbildet. Erfolgreiche Marken setzen dabei auf einen drei- bis vierstufigen Zyklus, der zwischen Daily Ops und Monatsreview unterscheidet.

Strukturvorschlag:

• Täglich: Quick KPI-Check (Spend, Sales, CPC-Sprünge, OOS-Signale)
• Wöchentlich: Performance Review je Kampagnenformat (SP/SB/SD)
• Zweiwöchentlich: Funnel-Auswertung mit AMC / Brand Metrics
• Monatlich: Strategie-Check + Ableitung neuer Hypothesen oder Tests

Mikrostrategie: Lege feste Termine im Kalender an – mit klaren Verantwortlichkeiten. Reporting wird erst dann zur Routine, wenn es nicht vom Kalender verdrängt wird.

2. Automatisierte Dashboards: Amazon Advertising Report-Typen im Looker Studio – weniger Copy-Paste, mehr Überblick

Viele Seller verbringen Stunden damit, Daten aus der Amazon Ads Console zu exportieren, manuell zu konsolidieren und zu interpretieren. Das führt nicht nur zu Fehlern, sondern auch zu Reporting-Müdigkeit: Die Motivation, regelmäßig auszuwerten, sinkt – weil der Aufwand zu hoch ist. Lass Dir ein Setup von unserer Amazon PPC Agentur einrichten.

Dabei gibt es längst effiziente Lösungen:

Amazon-Tools selbst bieten mit Sponsored Ads Reports (offizieller Leitfaden) sowie Brand Metrics als CSV-basierte Rohdaten, die via Google Sheets automatisiert eingelesen werden können.

Drittanbieter wie Perpetua, Sellics, Adverity oder MARMIND ermöglichen die Erstellung visueller Dashboards mit Drilldown-Funktionen.

Wer tiefer einsteigen will, kann mit Looker Studio (ehemals Google Data Studio) eigene Reports aufsetzen – auch mit AMC-Daten über SQL-Schnittstellen.

Baue Dir ein Amazon Ad Dashboard mit zentralen Advertising-KPIs (CTR, Conversion Rate, TACoS) und wiederverwendbaren Vorlagen.

Für Amazon Advertising Report-Typen eignet sich ein modular aufgebautes KPI-Template (7/30-Tage-Trends).

Amazon Advertising Report-Typen: Dashboard-Checkliste

Damit steht auf einen Blick fest, welche Datenquellen (SP/SB/SD/Brand Metrics), Zeitfenster und Alarme Du regelmäßig prüfst.

Brand Metrics im Kontext der Amazon Advertising Report-Typen

Nutze New-to-Brand Rate, Detail Page View Rate und Brand Halo, um die Wirkung dieser Berichte entlang des Funnels zu interpretieren.

Analyse der Sponsored-Products-Berichte – Amazon Advertising Report-Typen richtig lesen

Sponsored-Products-Berichte liefern die Basis für operatives Steuern – die zentralen Advertising-KPIs für SP: von Click-Through Rate bis Top of Search / Rest of Search. So liest Du sie zielgerichtet:

Keyword-Ebene: CTR, CPC-Sprünge, Suchanfragen → Negative Keywords ergänzen.

Placement-Ebene: Top of Search vs. Rest of Search vergleichen → Gebotsmodifikatoren anpassen.

Produkt-Ebene: Detail Page Views & Conversion prüfen → Retail-Hürden (Preis, OOS) erkennen.

Mikrostrategie: Nutze Templates für wiederkehrende Kampagnenberichte. Ein gutes Reporting-Dashboard braucht:

• KPI-Vergleich zur Vorperiode
• Trendlinien (7d, 30d)
• Ampel-Visualisierung für Abweichungen (z. B. CTR unter 0,4 % = rot)
• Kommentarfeld für To-dos oder Interpretation

So wird das Reporting nicht nur lesbarer – sondern auch teamfähig.

Interpretation der Amazon Advertising Report-Typen: So werden Reports zum Steuerungsinstrument

Die größte Herausforderung im Reporting ist nicht die Datenerhebung – sondern die Interpretation. Viele Reports bleiben im Stadium „was passiert ist“, ohne zu beantworten, warum es passiert ist und was jetzt zu tun ist.

Amazon Advertising Report-Typen richtig interpretieren: vom Befund zur Maßnahme

Ein gutes Reporting enthält immer diese drei Komponenten:

• Deskriptiv: Was ist passiert? (Fakten)
• Diagnostisch: Warum ist es passiert? (Ursachen)
• Strategisch: Was folgt daraus? (Maßnahmen)

Beispielhafte Umsetzung: Eine SP-Kampagne hat 25 % mehr Spend, aber nur 8 % mehr Umsatz generiert. → Deskriptiv: Spend ↑, Umsatz leicht ↑ → Diagnostisch: CTR konstant, aber CPC +21 % → Strategisch: Gebote prüfen, ggf. auf Longtail umstellen, Negative Keywords ergänzen

Mikrostrategie: Ergänze jede KPI-Tabelle um ein Kommentarfeld mit Interpretationshilfe: Was auffällig? Was geändert? Was testen? Das verwandelt KPI-Sheets in echte Steuerungswerkzeuge – und hilft Teams, fundierte Entscheidungen zu treffen statt impulsiver Reaktionen.

Vom Reporting zur echten Steuerung: Benchmarks, Hypothesen und A/B-Logik im Alltag

1. Warum Benchmarks alleine nicht ausreichen – und wie Du sie richtig einsetzt

Viele Seller und Marketing-Teams nutzen Benchmarks als Orientierungsgröße. Das ist prinzipiell sinnvoll – aber nur, wenn sie dynamisch und kontextbezogen eingesetzt werden. Ein fixer ACoS-Zielwert oder eine „gute CTR“ sind keine Steuerungsinstrumente, sondern statische Richtwerte. Sie ignorieren Produktlebenszyklen, Funnel-Strategien oder Marktsaisonalität.

Beispiel: Ein ACoS von 20 % kann bei einem neuen Produkt ein Erfolg sein – oder ein Problem, wenn der Break-even bei 15 % liegt. Ebenso kann eine CTR von 0,4 % bei Sponsored Brands hervorragend sein – bei Sponsored Products jedoch unterperformen.

Mikrostrategie: Erstelle eigene Benchmarks je Funnel-Stufe und Kampagnentyp:

• Upper Funnel: Fokus auf CTR, View-Throughs, New-to-Brand
• Mid Funnel: Fokus auf Conversion Rate, Detail Page View Rate
• Bottom Funnel: Fokus auf ROAS, TACoS, Wiederkäufe

Setze zusätzlich dynamische Zielkorridore statt fixe Zielwerte, z. B.: „ROAS zwischen 3,5–4,5 in Q2“.

2. Hypothesenbasierte Steuerung: Jede Zahl braucht eine Frage

Daten sind kein Selbstzweck. Um Reports in strategische Steuerung zu überführen, brauchst Du eine Hypothesenlogik. Das bedeutet: Du leitest aus Beobachtungen gezielte Fragen ab, testest gezielt Varianten – und misst deren Auswirkung.

Typische Hypothesen im Amazon-Umfeld:

• „Wenn wir den Kampagnentyp wechseln (z. B. SB → SP), steigt die Conversion Rate.“
• „Wenn wir statt Keywords mit Broad-Match auf Longtail-Exact wechseln, sinkt der CPC.“
• „Wenn wir am Wochenende Tagesbudget limitieren, bleibt der ROAS stabiler.“

Diese Hypothesen kannst Du gezielt im Reporting verankern, indem Du relevante Metriken über Zeiträume vergleichst, z. B. Vorher/Nachher-Analysen oder Split-Kampagnen.

Mikrostrategie: Baue für jede Woche eine neue Hypothese in Dein Reporting ein – mit Testziel, Beobachtungszeitraum und Bewertungsregel. Halte die Ergebnisse schriftlich fest, z. B. in einem „Learnings-Log“. So entwickelt sich Dein Reporting weiter – von reiner Kontrolle hin zu einem Lernsystem.

3. A/B-Testing nicht nur für Creatives – sondern auch für KPIs und Taktiken

Der klassische A/B-Test ist bekannt aus der Conversion-Optimierung – etwa bei Produktbildern oder Bullet Points. Doch auch im PPC-Bereich und Reporting-Kontext kannst Du strukturierte Tests nutzen, um Entscheidungen zu fundieren.

Beispielhafte Testansätze:

• Zwei identische SP-Kampagnen – eine mit manueller, eine mit automatischer Gebotsstrategie
• Zwei Tageszeiten (z. B. 9–13 Uhr vs. 17–21 Uhr) – mit identischem Budget
• Unterschiedliche Placements gezielt testen (Top of Search vs. Rest of Search)

Durch diese strukturierten Testaufbauten vermeidest Du den Bias aus einmaligen Ausreißern und gewinnst echte Erkenntnisse.

Mikrostrategie: Nutze Amazon-eigene Tools wie Experiments für A/B-Tests auf Listing-Ebene und ergänze diese um Performance-Experimente im Kampagnenbereich. Wichtig: Teste immer nur eine Variable je Test – und messe über mindestens 14 Tage, um belastbare Aussagen zu erhalten.

KPI-Systeme für Amazon: So baust Du eine Steuerzentrale für Dein Marketing

1. Vom Reporting zur Entscheidungsarchitektur: Warum ein KPI-System unerlässlich ist

Einzelne Reports, Dashboards oder Benchmarks sind nützlich – aber erst als integriertes KPI-System entfalten sie ihre volle Wirkung. Was fehlt, ist oft ein übergreifendes Modell, das folgende Fragen beantwortet:

• Welche KPIs steuern welche Kampagnen- oder Funnelbereiche?
• Wie oft werden sie gemessen – und von wem?
• Welche Aktionen folgen bei positiven oder negativen Abweichungen?

Ohne diese Struktur passiert häufig Folgendes: Teams verlieren sich in Detail-Metriken, vergleichen irrelevante Zahlen, setzen falsche Prioritäten oder reagieren zu spät. Ein KPI-System ist wie ein Navigationsgerät – es zeigt Dir, wo Du stehst, wohin Du willst und wie Du strategisch dorthin kommst. Damit verankerst Du Kennzahlen der Werbeerfolgskontrolle direkt im täglichen Entscheidungsprozess. Sprich mit unserer Amazon Ads Agentur über ein skalierbares Reporting.

Mikrostrategie: Entwickle eine visuelle KPI-Map mit klaren Bezügen zu Amazon Advertising Report-Typen je Funnel.

2. Die 5 Komponenten eines funktionierenden Amazon-KPI-Systems

Ein belastbares KPI-System sollte mindestens folgende Komponenten enthalten:

Funnel-Logik Welche KPIs gehören zu Awareness, Consideration, Conversion und Retention? → z. B. CTR, View-Through Rate, Conversion Rate, Wiederkäuferquote

Kampagnentyp-Zuordnung Welche Formate (SP, SB, SD, DSP) liefern welche Werte? → z. B. ROAS bei SP, New-to-Brand bei SB, Viewability bei DSP

Zielkorridore statt fixer Benchmarks Wie viel Varianz ist normal? → z. B. ROAS zwischen 3,5–4,2 im Q2, TACoS max. 12 %

Monitoring-Intervall & Ownership Wie oft wird was überprüft – und von wem? → z. B. ACoS täglich (PPC-Manager), Brand Metrics monatlich (Strategie-Team)

Maßnahmenlogik Was passiert, wenn ein KPI abweicht? → Eskalation, Tasking, A/B-Test, Budgetanpassung

Mikrostrategie: Halte dieses System nicht nur in Excel oder PowerPoint fest – sondern implementiere es direkt in Dein Projektmanagement-Tool (z. B. Asana, Notion, Monday), damit alle Beteiligten live Zugriff haben.

3. Amazon-spezifische Besonderheiten im KPI-System

Amazon stellt Werbetreibende vor einige spezielle Herausforderungen, die bei der Systemarchitektur berücksichtigt werden müssen:

Retail-Faktoren beeinflussen Performance-KPIs Out-of-Stock, Preisänderungen oder Buybox-Verlust führen zu Verfälschungen – und müssen als Störvariablen erkannt werden.

Attributionsfenster und View-Through-Verhalten Amazon trackt Verkäufe über bis zu 14 Tage – und erlaubt auch Conversions ohne Klick (z. B. bei Sponsored Display). Das erschwert kurzfristige Analysen und erfordert rollierende Auswertungszeiträume.

Unterschiedliche Datenzugänge für Vendoren vs. Seller Während Vendoren Zugriff auf Retail Analytics und AMC Premium haben, sind Seller oft auf die Standard-Reports limitiert. KPI-Systeme müssen also rollenbasiert angepasst werden.

Mikrostrategie: Dokumentiere in Deinem System, welche Metriken auf welcher Datenbasis beruhen – und welche Einschränkungen sie haben. Nur so lassen sich Fehlinterpretationen systematisch vermeiden.

So wird aus Daten echte Steuerung: Dein Reporting als Wachstumstreiber auf Amazon

Amazon Advertising bietet heute mehr Daten als je zuvor – doch der Unterschied zwischen erfolgreichen Marken und stagnierenden Sellern liegt nicht in der Menge der Reports, sondern in deren Anwendung. Du kannst zehn Dashboards pflegen, aber wenn sie nicht zu klaren Entscheidungen führen, verbrennst Du Zeit und Budget. Umgekehrt genügt manchmal ein fokussierter KPI-Set mit sauberer Maßnahmenlogik, um Performance und Skalierung messbar voranzutreiben.

Was Du aus diesem Guide mitnehmen solltest:

Daten ohne Struktur sind kein Vorteil, sondern ein Risiko. Ohne Funnel-Logik, Zielkorridore und Eskalationspfade führen auch die besten Reports ins Leere.

KPIs müssen kontextualisiert werden. ACoS ist nicht gleich ACoS – erst in Kombination mit Marken- und Retail-Metriken erkennst Du, ob Deine Kampagnen wirklich performen.

Strategische Steuerung erfordert Reporting-Routinen. Tägliche Operativchecks, wöchentliche Trendanalysen und monatliche Funnel-Auswertungen bilden gemeinsam das Fundament für belastbare Entscheidungen.

Tools wie AMC, Brand Metrics oder Retail Analytics bringen nur dann Mehrwert, wenn sie in ein System eingebunden sind. Nutze diese Datenquellen gezielt, nicht blind.

Ein gutes Reporting ist kein Excel-Sheet – sondern ein Dialog zwischen Marketing, Produkt und Strategie. Die wahren Learnings entstehen nicht aus Zahlen, sondern aus deren Interpretation und den Maßnahmen, die Du daraus ableitest.

Wer das Reporting ernst nimmt, kann mehr als kontrollieren – er kann vorausdenken. In einem sich ständig verändernden Amazon-Ökosystem wird datenbasierte Steuerung zum zentralen Wettbewerbsfaktor. Kein Bauchgefühl, kein „Wir machen das immer so“, sondern: System, Test, Erkenntnis, Entscheidung.

Damit bist Du nicht länger Getriebener der Plattform – sondern steuerst Dein Wachstum mit klarem Kompass. Unsere Amazon Werbeagentur hilft Dir dabei – PPC Köln & Umgebung.

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FAQ – Häufige Fragen zur KPI-Nutzung bei Amazon Ads

Wie oft sollte ich meine Kampagnendaten analysieren? Für operative KPIs wie Klickpreis, Spend oder Impressions empfiehlt sich ein täglicher Check. Strategische Kennzahlen wie ROAS oder New-to-Brand sollten wöchentlich bzw. monatlich im Fokus stehen – idealerweise in einem festen Reporting-Rhythmus.

Welche Metriken sind für den Upper Funnel besonders relevant? Im Upper Funnel zählen weniger Conversions als Interaktionen: CTR, Detail Page Views, New-to-Brand Rate oder View-Through Conversions (z. B. bei Sponsored Display) sind hier entscheidend für die Bewertung von Reichweitenmaßnahmen.

Sind Amazon Benchmarks wirklich hilfreich? Nur bedingt. Durchschnittswerte können Orientierung geben – aber sie müssen unbedingt mit Kampagnentyp, Zielgruppe und Produktphase abgeglichen werden. Besser sind eigene Zielkorridore auf Basis Deiner Historie und Funnel-Strategie.

Wie kann ich AMC nutzen, wenn ich kein SQL kann? Viele Tools oder Agenturen bieten vorgefertigte Templates oder visuelle Oberflächen für häufige Fragen. Du musst kein Entwickler sein – aber solltest wissen, welche Fragen Du an die Daten stellen willst.

Was ist der Unterschied zwischen ACoS und TACoS – und wann nutze ich was? ACoS (Advertising Cost of Sale) misst die Anzeigenkosten im Verhältnis zum generierten Umsatz durch Ads. TACoS (Total ACoS) bezieht sich auf den Gesamtumsatz – inkl. organischer Verkäufe. TACoS eignet sich besser für strategische Betrachtung über längere Zeiträume, ACoS ist für die operative Steuerung einzelner Kampagnen relevant.

Wie nutze ich Amazon Advertising Report-Typen für schnelle Entscheidungen? Definiere je Funnel 1–2 KPIs, verknüpfe SP/SB/SD-Reports in einem Dashboard und tracke Abweichungen wöchentlich.

Welche advertising kpis sind wirklich wichtig? Je Funnel-Stufe variieren Prioritäten: Upper-Funnel (CTR, View-Throughs), Mid-Funnel (Conversion Rate, Detail Page View Rate), Bottom-Funnel (ROAS/TACoS).

Wie baue ich ein amazon advertising dashboard in Looker Studio? Lege KPI-Set je Funnel fest, lade Sponsored Ads Reports/Brand Metrics als Quellen, erstelle KPI-Kacheln (7/30-Tage-Trends) und speichere als Template.