Der Einfluss von Künstlicher Intelligenz wächst rasant und macht vor dem Onlinehandel keinen Halt. Spätestens seitdem mit ChatGPT auch der bekannteste KI-Chatbot eine Livesuche anbietet, wächst der Druck auf Amazon Seller und Amazon Vendoren. Sie müssen ihre Listings nun nicht mehr nur für klassische Suchmaschinen optimieren, die immer noch die stärkste Traffic-Quelle darstellen. Auch generative KI-Modelle, die hinter den Chatbots stecken, müssen angesprochen werden. SEO wird um GEO – Generative Engine Optimization – ergänzt. Doppelte Arbeit, aber auch doppelte Chancen?
KI verändert das Nutzerverhalten – und die Kundenerwartungen
Noch nutzen die meisten Anwender Chatbots wie ChatGPT und Perplexity vor allem für informationsgetriebene Fragen. Doch schon heute ist klar, dass sie den klassischen Suchmaschinen auch bei der Produktrecherche und bei der Kaufentscheidung immer mehr Marktanteile abnehmen werden. Denn KI wird auf diesem Gebiet immer besser, was die Nutzerzahlen und die Nutzungsintensität von Chatbots stetig erhöht.
Amazons KI-gestützter Einkaufsassistent heißt Rufus und ist nach dem Start in der App nun auch auf Desktoprechnern verfügbar. Rufus gibt Nutzer personalisierte Produktempfehlungen, indem die KI gezielte Fragen zum Einkaufsbedürfnis steht. Es bietet den Nutzern Produktvergleiche an, bei denen wesentliche Eigenschaften gegenübergestellt werden. Und Rufus agiert als Berater, indem er Nutzern dabei hilft eine Kaufentscheidung zu treffen.
Insbesondere in frühen Phasen der Customer Journey kann KI den Nutzern aufwendige Recherchearbeit abnehmen und wird zum Shoppingberater. Mit dem entsprechenden Einfluss auf die Kaufentscheidung – und den Umsatz. Händler, die nicht heute schon die Weichen stellen, werden das Nachsehen haben.
Unterschied zwischen SEO und GEO bei Amazon
Beim Amazon SEO geht es um die Aufbereitung des Listings und seiner Inhalte für eine gute Positionierung in den Suchergebnissen der Amazon-Suche und der klassischen Suchmaschinenindizes, beispielsweise bei Google und Bing. Hier entscheiden vor allem die Keyword-Optimierung, Backlinks und technische SEO-Faktoren über den Erfolg.
Bei GEO, einer völlig eigenen Disziplin, müssen Inhalte nun so ausgestaltet werden, dass KI-Modelle sie möglichst schnell verstehen, kontextualisieren und als so wertvoll und vertrauenswürdig einstufen, dass sie diese in ihre Antworten einbinden. Deshalb geht es bei GEO verstärkt um strukturierte Daten, die Maschinen zügig verarbeiten können, sowie um semantische Klarheit. Zudem ist Glaubwürdigkeit von Bedeutung. Sie wird beispielsweise durch nachvollziehbare Aussagen, Quellenangaben und Markenstärke begünstigt.
GEO verursacht zusätzliche Arbeit und bietet neue Chancen
Keine Frage, die Optimierung für generative KI-Modelle ist ein Mehraufwand – der sich jedoch lohnt! Denn Produkte, die von Chatbots gefunden und empfohlen werden, erhalten eine deutlich höhere Sichtbarkeit. So lässt sich eine schwache Positionierung in den Suchergebnissen kompensieren. Idealerweise greifen SEO und GEO Hand in Hand. Eine Empfehlung durch die KI ist schließlich noch kein Kauf. Durch ein SEO-optimiertes Listing, welches vor allem auch die Benutzerfreundlichkeit berücksichtigt, steigen die Verkaufschancen erheblich.
Je früher Amazon Seller und Vendoren schon jetzt auf Amazon GEO setzen, desto größer der Vorsprung vor der Konkurrenz. Künstliche Intelligenz belohnt hohe Autorität – die Seller sich jedoch erst einmal erarbeiten müssen. Das braucht Zeit und Aufmerksamkeit. Wer sich die Zeit nimmt, kann seine Marke stärken. Sogar dann, wenn sie in der bisherigen SEO-Landschaft unterging.
Herausforderungen von GEO
Amazon GEO erfordert noch mehr Fingerspitzengefühl, Marketingverständnis und Ausdauer als SEO. Nicht nur, weil es eine neue Disziplin ist und anders funktioniert. Bei der Optimierung für generative Antworten ist nicht die Platzierung relevant, sondern ob und wie Produkte erwähnt werden. Erschwerend kommt hinzu, dass die Messbarkeit von GEO-Erfolgen erheblich schwieriger ist. Es ist schwer nachvollziehbar, wie oft ein Listing Bestandteil einer generativen Antwort ist.
Künstliche Intelligenz entlastet bei Routineaufgaben
Während KI hinsichtlich der Sichtbarkeit den Aufwand im Marketing erhöht, gibt es auch Bereiche, in denen sie zu einer Zeitersparnis beiträgt. Ein gutes Beispiel ist die Bebilderung des Amazon Listings. Zwar müssen die Produkte noch immer fotografiert werden, doch bei der verkaufsfördernden Inszenierung sparen KI-Modelle wertvolle Zeit.
Ähnlich verhält es sich mit der Texterstellung. Produktbeschreibungen, Bullet Points und A+ Content können durch KI schneller erstellt oder überarbeitet werden. Das spart nicht nur Ressourcen, sondern ermöglicht es auch, große Mengen an Listings regelmäßig an neue Trends, Keywords oder veränderte Kundenbedürfnisse anzupassen. KI wird damit zum Werkzeug, das operative Prozesse effizienter macht. Die finale Kontrolle muss jedoch immer ein erfahrener Spezialist verantworten.
KI fördert Bedürfnis nach starker Personalisierung
Darüber hinaus eröffnen KI-gestützte Tools neue Möglichkeiten im Bereich der Personalisierung. Kunden erwarten zunehmend, dass ihnen nicht nur das passende Produkt, sondern auch die richtige Ansprache geboten wird. Mit Künstlicher Intelligenz lassen sich unterschiedliche Varianten von Texten, Bildern oder Angebotsdarstellungen testen und automatisiert ausspielen (A/B-Testing). Wer dies geschickt nutzt, steigert die Conversion Rate erheblich.
In unserem Arbeitsalltag als Amazon Agentur, die sich KI beim Marketing gezielt zunutze macht, entlastet uns das erheblich. Wir können unsere kostbare Zeit auf wichtige Themen wie Amazon GEO lenken, während KI kostengünstig Routinearbeiten übernimmt. Davon profitieren letztlich nicht nur unsere Mitarbeitenden, sondern vor allem unsere Kunden.
KI und Amazon Ads – Effizienz und Präzision im Advertising
Auch Amazon Ads gewinnt durch den Einsatz von KI enorm an Schlagkraft. Während Kampagnen-Management bisher oft manuell und zeitaufwendig war, ermöglicht Künstliche Intelligenz heute eine nie dagewesene Automatisierung – und vor allem Präzision im so wichtigen Targeting!
KI kann riesige Datenmengen in Echtzeit auswerten, saisonale Effekte berücksichtigen und bei der Erarbeitung einer dynamischen Gebotsstrategie unterstützen. Dadurch lassen sich Budgets optimal einsetzen, Streuverluste minimieren und die Performance signifikant steigern.
Besonders spannend ist, dass KI nicht nur historische Daten analysiert, sondern auch Prognosen über zukünftige Klick- und Kaufwahrscheinlichkeiten erstellt. Händler profitieren so von vorausschauenden Gebotsstrategien, die von uns als Amazon Agentur auf Basis von Nachfrage-Trends, Wettbewerbssituation und Conversion-Wahrscheinlichkeit optimiert werden.
Gleichzeitig kann KI helfen, neue Keyword-Potenziale zu identifizieren und automatisch Kampagnenvarianten zu testen, die ohne maschinelles Lernen schlicht nicht umsetzbar wären. Das Ergebnis: eine höhere Sichtbarkeit, effizientere Werbeausgaben und letztlich mehr Umsatz.
Doch auch hier gilt: Nur wer seine Daten sauber pflegt und eine klare Markenstrategie verfolgt, kann das volle Potenzial ausschöpfen. KI ersetzt nicht die strategische Steuerung, sie macht sie aber deutlich effektiver. Erfolgskritische Kernaufgaben wie das Bid Management bleiben bei uns stets in menschlicher Hand.
Königsdisziplin: Kombination von GEO und PCC
Besonders spannend ist die Kombination von GEO und PPC: Wenn ein Produkt bereits in generativen KI-Antworten erwähnt wird, kann eine gezielte PPC-Kampagne den finalen Kaufentscheid beschleunigen. KI erkennt diese Wechselwirkungen und steuert Budgets entsprechend. So entsteht ein intelligentes Zusammenspiel von organischer Sichtbarkeit, generativer Erwähnung und bezahlter Werbung.
Das bedeutet aber auch, dass KI Amazon Advertising nicht nur effizienter, sondern auch strategischer macht. Händler, die auf datengetriebene Automatisierung setzen, steigern nicht nur ihre Werbeperformance, sondern gewinnen zudem mehr Zeit für die übergeordnete Markenführung – die durch KI allein nicht ersetzt werden kann.
Marketing Automation mit KI ist keine Selbstläufer
Für Amazon-Händler gilt: Automatisierung ist kein Selbstläufer. KI kann Vorschläge liefern, aber sie ersetzt nicht die strategische Markenführung. Listings, die sich nur auf generative Inhalte verlassen, laufen Gefahr, beliebig zu wirken und an Wiedererkennbarkeit zu verlieren. GEO erfordert daher ein Gleichgewicht: technische Optimierung für die Maschine – und authentische Markenbotschaften für den Menschen.
Ein weiterer Aspekt ist die Datenhoheit. Je mehr KI-Modelle Kaufentscheidungen beeinflussen, desto wichtiger wird es für Händler, ihre Produktdaten sauber, aktuell und strukturiert vorzuhalten. Wer hier nachlässig ist, riskiert, dass die eigenen Produkte von der KI schlicht übersehen werden.
Die zentrale Frage lautet also: Wie integriere ich GEO nachhaltig in meine Marketing- und Vertriebsstrategie, ohne mich im operativen Mehraufwand zu verlieren? Die Antwort liegt in einer Kombination aus Automatisierung durch KI, gezielter Markenpflege und der Bereitschaft, frühzeitig in die neue Disziplin zu investieren.
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