Wie bei vielen anderen Suchmaschinen arbeitet auch Amazon bei der Texteingabe eines Keywords mit einer automatischen Vervollständigung der Eingabe – der sogenannten Auto Suggest oder Autosuggestion, was aus dem Englischen übersetzt so viel wie „automatischer Vorschlag“ bedeutet. Amazon schlägt Nutzer:innen also passende Suchbegriffe in Ergänzung zu den eingegebenen Keywords vor und erleichtert bzw. beschleunigt somit die Eingabe von komplexeren Suchbegriffen.
Die Amazon Autosuggest funktioniert – wie bei Google – nach folgendem Prinzip:
Shorttail > Midtail > Longtail
Konkret bedeutet das, dass auf ein einfaches Suchwort ein etwas längerer und dann ein sehr langer Begriff folgen kann. Je länger der Suchbegriff, desto spezifischer ist die Anfrage – und desto weniger Suchergebnisse werden angezeigt.
Amazon Autosuggest – Beispiel:
Beginnst du mit dem Amazon Keyword „Wäsche“, wird in der Autosuggest sofort „Wäscheständer“ aus der Kategorie „Küche, Haushalt, Wohnen“ vorgeschlagen. Gibst du ein Leerzeichen dahinter ein, ändert sich die Autovervollständigung direkt zu „Wäsche Faltbrett“. Fügst du hinter dem Ausgangswort den Buchstaben „t“ ein, schlägt Amazon Autosuggest „Wäschetrockner“ vor. Der Algorithmus erkennt also sehr präzise und schnell, in welche Richtung deine Suchanfrage gehen könnte.
Die Auto-Suggest-Funktion arbeitet bei Amazon auf mehreren Ebenen. Das bedeutet: Ausgehend von einem einzelnen Suchbegriff kann die automatische Vervollständigung der Eingabe auf bis zu 6 Ebenen und mehr gehen. Das heißt, eine komplexe Eingabe aus mehr als 6 Wörtern kann direkt im Suchfeld bei Amazon vorgeschlagen werden.
Amazon Autosuggest rückwärts
Gemäß unserer gewohnten Schreibweise von links nach rechts vervollständigt Amazon im Suchfeld die Eingaben der Nutzer:innen – eine Funktion, die wir bereits seit Langem von Google kennen und wie sie in fast jeder Suchmaschine verwendet wird. Eine Keyword-Kombination muss allerdings nicht zwangsläufig von links nach rechts aufgebaut sein, auch wenn das unserer normalen Lese- und Schreibrichtung entspricht.
Gehen wir wieder vom Keyword „Wäsche“ aus, gibt es auch eine Menge möglicher Suchanfragen, die vor dem eigentlichen Suchbegriff platziert werden können – und auch das lässt sich einfach auf Amazon auslesen. Die Amazon Autosuggest rückwärts Recherche funktioniert wie folgt:
- Keyword eingeben und Suche ausführen
- Vor dem ersten Buchstaben des Keywords eine Raute (#) schreiben
- Raute wieder löschen
Jetzt zeigt Amazon die Keywords an, die vor dem eigentlichen Suchbegriff eingegeben werden. Wichtig ist an dieser Stelle zu wissen, dass die scheinbar identische Suchanfrage wie z. B. „Faltbrett Wäsche“ und „Wäsche Faltbrett“ für den A9-Algorithmus nicht identisch ist – auch wenn Amazon das selbst so behauptet. Die Suchanfrage „Wäsche Faltbrett“ liefert beispielsweise 159 Suchergebnisse, während die umgedrehte Schreibweise nur 153 Produkte anzeigt. Auch die Reihenfolge und Art der Produkte in der SERP ist unterschiedlich.
Warum ist die Permutation in der Amazon Auto-Suggest wichtig?
Menschen suchen nach ein und demselben Produkt auf viele verschiedene Arten. In unserem Beispiel wird schnell deutlich, dass ein Faltbrett für die Wäsche gesucht wird – und dennoch gibt es auf den ersten Blick zwei unterschiedliche Suchanfragen dazu. Das Ändern der Reihenfolge einer Keyword-Kombination nennt man Permutation – und genau diese kann man durch die Vorwärts- und Rückwärtssuche in der Auto-Suggest von Amazon identifizieren.
Aber warum ist die Permutation wichtig?
Da der A9-Algorithmus sehr stark auf Relevanz achtet, kann es sinnvoll sein, sowohl für die Optimierung von Produktdaten als auch im Zusammenhang mit Amazon Advertising Services, verschiedene Permutationen von Suchanfragen zu berücksichtigen.
Amazon Autosuggest Analyse
Gerade wenn eine große Anzahl von Artikeln optimiert werden muss, ist die manuelle Eingabe der Amazon Autosuggest für unterschiedliche Keywords sehr mühsam und zeitaufwendig. Dieser Prozess lässt sich deutlich effektiver mit Tools oder sogar mit Amazon-eigenen Bordmitteln analysieren.
Amazon Vendoren steht das Amazon Advertising (ehemals Amazon Marketing Services – AMS) für Performance Marketing zur Verfügung. Darüber lässt sich sehr einfach und ohne ein externes Tool die Autosuggest-Funktion analysieren. Dafür musst du folgendes tun:
- Eine neue Advertising-Kampagne für Sponsored Brands oder Sponsored Product Ads anlegen
- Unter „Keywords und Gebote“ auf die manuelle Eingabe der Keywords wechseln
- „Alle Keywords auswählen“ klicken
Hinweis:
Die Kennzahl „Traffic“ wird hier mit hoch, mittel und niedrig angegeben. Diese Informationen sind allerdings nicht wirklich valide, und es ist auch nicht ganz klar, wie „hoch“ im Kontext von tatsächlichen Suchanfragen zu bewerten ist. Amazon macht keine konkreten Angaben zum Suchvolumen der Keywords. Daher solltest du diese Bewertungen mit Vorsicht betrachten.
Neben Advertising kann die Amazon Auto-Suggest-Funktion auch mit externen Tools wie Sonar oder Keywordtool.io analysiert werden. Mit beiden Tools lassen sich große Mengen an Daten extrahieren – und gerade dann, wenn du keinen Advertising-Account besitzt, ist die Unterstützung durch externe Tools für eine umfassende Keyword-Recherche unerlässlich.
Amazon Autosuggest Reihenfolge
Oft wird die Reihenfolge in den Amazon Autosuggest mit dem möglichen Suchvolumen gleichgesetzt. Das bedeutet: Die Anzahl der Suchanfragen für ein im Auto-Suggest aufgelistetes Keyword sei absteigend sortiert. In der Regel stimmt diese These auch – aber es gibt Ausnahmen.
Auf der Amazon Konferenz merchantday hat der Keyword-Contest „Hannoveraner Amalytiker“ gezeigt, dass das absolute Suchvolumen nicht zwangsläufig ausschlaggebend für die Reihenfolge im Autosuggest bei Amazon ist. Nur wenn ein Keyword innerhalb kurzer Zeit sehr häufig eingegeben wird, rutscht es in der Liste nach oben. Bleiben die Suchanfragen weiterhin hoch, bleibt auch der Suchbegriff im Auto-Suggest weiter oben gelistet.
Gerade in Bezug auf saisonale Produkte verändert sich die Auflistung der Keywords häufig – abhängig von Suchverhalten und Trends der Nutzer:innen.