Amazon hat Sponsored Products Prompts und Sponsored Brands Prompts eingeführt, eine neue, KI-gestützte Erweiterung seiner Werbeplattform, die auf der unBoxed-Konferenz am 11. November 2025 angekündigt wurde.[1][2] Diese gesprächsartigen, interaktiven Anzeigenvariationen werden während der Beta-Phase kostenlos angeboten und stellen eine bedeutende Entwicklung in der Art und Weise dar, wie Produktinformationen in gesponserten Werbeanzeigen ausgespielt werden. Das Feature nutzt Amazons First-Party-Daten – einschließlich Produktdetailseiten, Brand Stores, Kampagnenleistungsmetriken und Signale zum Kundenverhalten – um automatisch kontextrelevante Produktinformationen zu generieren, die direkt in Anzeigenplatzierungen in Suchergebnissen und Detailseiten angezeigt werden.[1][2]
Die automatische Aufnahme bestehender Sponsored Products- und Sponsored Brands-Kampagnen in das Prompt-System bedeutet, dass Werbetreibende keine zusätzliche Einrichtung oder Konfiguration vornehmen müssen, um an der Beta-Phase teilzunehmen.[1][2] Sobald die Reporting-Funktionalität bis Ende November 2025 verfügbar ist, können Verkäufer und Händler über die Ads Console detaillierte Leistungsmetriken abrufen, indem sie zu Kampagne → Anzeigengruppe → Anzeigen → Prompts-Registerkarte navigieren, wo sie den Prompt-Text, zugehörige Werbeanzeigen, Impressionen, Klicks und Bestellungen für alle Prompts einsehen können, die Interaktionen erhalten haben.[1]
Informationslücken in der Customer Journey schließen
Amazons Grundannahme für dieses Feature basiert auf einer beobachteten Herausforderung im modernen E-Commerce: Käufer haben häufig Schwierigkeiten, bestimmte Produktinformationen zu finden, die sie für fundierte Kaufentscheidungen benötigen. Durch die Positionierung von Prompts als "virtueller 24/7-Produktexperte" möchte das Unternehmen relevante Produktdetails automatisch anzeigen, bevor Käufer ihre Fragen formulieren.[1][2] Dies stellt eine Verschiebung von reaktiven Kundensupport-Modellen dar – bei denen Käufer aktiv nach Informationen suchen oder Anfragen einreichen müssen – hin zu einer antizipierenden Informationsbereitstellung, die in die Werbeerfahrung selbst eingebettet ist.
Das KI-System ermittelt, welche Produkteigenschaften für einzelne Shopping-Szenarien am wichtigsten sind, anstatt standardisierte Informationen einheitlich über alle Interaktionen hinweg darzustellen. Dieser kontextbezogene Ansatz bedeutet, dass sich die Prompts an die Produktkategorie, das beobachtte Käuferverhalten und die häufigsten Fragen anpassen, die bei ähnlichen Produkten innerhalb des Amazon-Ökosystems identifiziert wurden.[1] Der Differenzierungsmechanismus arbeitet an der Schnittstelle zwischen Amazons Machine-Learning-Infrastruktur und seinem proprietären Datensatz zum Kundenverhalten, zur Kaufhistorie, zu Browsing-Mustern und zu Suchanfragen, die über seine Einzelhandelsplattform hinweg gesammelt wurden.
First-Party-Daten als Wettbewerbsvorteil
Die Architektur, die diesen Prompts zugrunde liegt, spiegelt eine breitere strategische Positionierung im Retail Media wider: die Vorherrschaft von First-Party-Einkaufsdaten als Wettbewerbsvorteil. Amazons Fähigkeit, Prompts aus verifizierten Produktinformationen, authentifizierten Markensignalen und historischen Kundeninteraktionen zu ziehen, schafft eine qualitative Unterscheidung zu generischen Large-Language-Model-Implementierungen, die Antworten generieren, ohne sich auf verifizierte Datenquellen zu stützen.[1] Diese Designentscheidung – die KI-generierten Inhalte an die bestehende Produktinfrastruktur anknüpft, anstatt eine offene Generierung zu erlauben – adressiert ein kritisches Problem in der KI-gestützten Werbung: Markensicherheit und Genauigkeitssicherung.
Speziell für die E-Commerce-Infrastruktur schafft diese Abhängigkeit von reichhaltigen Produktdatenbeständen nachgelagerte Auswirkungen auf die Katalogqualität und das Produktinformationsmanagement. Die Prompts ziehen ihre Intelligenz aus Detailseiteninhalten, Brand Store-Assets und strukturierten Produkteigenschaften. Das bedeutet, dass die Qualität und Vollständigkeit dieser grundlegenden Assets direkt die Effektivität der Prompts bestimmt. Eine Produktauflistung mit spärlichen Beschreibungen, unvollständiger Attributabdeckung oder veralteten Spezifikationen generiert entsprechend schwächere Prompts. Umgekehrt verstärken Marken, die in detaillierte, gut strukturierte Produktinformationen investieren – einschließlich umfassender Feature-Listen, vergleichender Unterscheidungsmerkmale, technischer Spezifikationen und Use-Case-Informationen – ihre Leistung effektiv über diesen Kanal.
Betriebliche Effizienz und Arbeitsaufwand für Werbetreibende
Aus operativer Sicht adressiert die automatisierte Natur der Prompterstellung einen erheblichen Reibungspunkt bei der Einführung von Werbung: der Aufwand für die Kreativproduktion. Anstatt von Werbetreibenden zu verlangen, manuell mehrere Anzeigenvariationen zu erstellen, gesprächsbezogene Texte zu schreiben oder verschiedene Messaging-Strategien zu verwalten, generiert das System von Amazon automatisch Prompts aus bestehenden Produkt-Assets.[1] Diese Reduzierung der kreativen Arbeitsanforderungen senkt theoretisch die Hürden für die Einführung neuer Anzeigenformate.
Diese Automatisierung führt jedoch zu einer ergänzenden Herausforderung: die Kontrolle der Werbetreibenden über Markensprache und Messaging-Konsistenz. Während Amazon festlegt, dass Opt-out-Kontrollen über die Ads Console zugänglich sind, bleibt das Ausmaß, in dem Werbetreibende die Prompterstellung anpassen oder beeinflussen können, während der Beta-Phase teilweise unklar.[1] Das Gleichgewicht zwischen automatisierter Effizienz und Markenkontrolle stellt eine kritische Überlegung für Anbieter dar, die ihre Prompt-Strategie bewerten. Kampagnen mit einer starken, unverwechselbaren Markenpositionierung können feststellen, dass algorithmisch generierte Prompts markenspezifisches Messaging unzureichend erfassen, während einfachere Produktkategorien mit stärker commodifizierten Informationsstrukturen erheblich von der automatischen Prompt-Bereitstellung profitieren können.
Messinfrastruktur und Performance Attribution
Die Einführung von Reporting-Funktionen auf Prompt-Ebene signalisiert Amazons Entwicklung hin zu einer zunehmend detaillierten Messung von Werbeinteraktionen.[1] Da sich die Retail Media Networks weiterentwickelt haben, ist die Komplexität der Messung zu einer differenzierenden Fähigkeit geworden – die es Werbetreibenden ermöglicht, nicht nur die Leistung auf Kampagnenebene, sondern auch das Interaktionsverhalten innerhalb einzelner Anzeigeneinheiten zu verstehen. Prompt-spezifische Reporting-Metriken ermöglichen es Werbetreibenden, zu beobachten, wie sich gesprächsbasierte Interaktionen mit dem nachgelagerten Kaufverhalten korrelieren.
Die bestehende Reporting-Struktur lenkt die Aufmerksamkeit der Werbetreibenden auf Prompts, die Klicks generiert haben, und filtert generierte Varianten heraus, die keine Interaktionen erzielt haben.[1] Diese Datenerhebungsmethodik verhindert, dass Werbetreibende-Dashboards mit nicht leistungsstarken Varianten überladen werden, und priorisiert gleichzeitig die Analyse von Prompts, die Zugkraft gezeigt haben. Wenn die Beta-Phase abgeschlossen ist und das Reporting vollständig in Betrieb ist, erhalten Werbetreibende Einblick, ob Prompts einen deutlichen Anstieg der Conversion-Raten bewirken, die Verteilung des Bestellwerts verändern oder die Customer Acquisition Costs verändern – kritische Fragen, um zu bestimmen, ob die Budgetzuweisung für Kampagnen, die dieses Format nutzen, erhöht werden soll.
Implikationen für die Produktinhaltsstrategie
Die strategische Bedeutung der Produktinformationsinfrastruktur intensiviert sich mit der Einführung von Prompts erheblich. Produktinhalte, die zuvor in erster Linie der Entdeckung und Entscheidungsunterstützung dienten – Käufern zu helfen, zu verstehen, was ein Produkt ist und ob es ihren Bedürfnissen entspricht – beeinflussen nun direkt die Werbeleistung durch die Prompterstellung. Dies schafft einen verstärkenden Kreislauf, in dem Verbesserungen der Produktdatenqualität Vorteile über organische und bezahlte Kanäle hinweg generieren.
Marken, die in umfassende Produktkataloge investiert haben, profitieren von einer reichhaltigeren Prompt-Erstellung. Diejenigen, die sich auf minimale Produktinformationen verlassen – Minimaltitel, spärliche Beschreibungen und begrenzte Attributabdeckung – sehen eine geringere Prompt-Qualität und entsprechend schwächere Werbeleistung über diesen Kanal. Diese Dynamik fördert eine Verschiebung hin zur Behandlung von Produktinformationen als strategisches Asset und nicht als Compliance-Anforderung, mit direkten Auswirkungen darauf, wie Marken die Inhaltsverwaltung, das Katalogmanagement und die Informationsarchitektur strukturieren. Die technische Implementierung deutet auch darauf hin, dass Produktinformationen konsistent strukturiert und maschinenlesbar sein müssen, um optimale Prompts zu generieren. Unstrukturierte Informationen, die in langen Beschreibungen versteckt sind, generieren weniger zuverlässige Ergebnisse als ordnungsgemäß kategorisierte Attribute, Spezifikationen und strukturierte Datenfelder. Dies verstärkt den anhaltenden Branchentrend zu standardisierten Produktinformationsmodellen, Schema-Konsistenz und bereinigten, validierten Katalogdaten.
Eines der häufigsten Probleme ist das Hochladen einer Datei, die die Plattform einfach nicht "verstehen" kann. Spaltentrenner können falsch platziert sein, Spaltennamen entsprechen möglicherweise nicht den Anforderungen, Codierungsfehler usw. Um diese Probleme zu vermeiden, ist es wichtig, die Details des Product Feeds genau zu beachten.
Monetarisierungsstrategie und Beta-Dynamik
Amazons Entscheidung, das Feature während der Beta-Phase kostenlos anzubieten, spiegelt einen ausgeklügelten Ansatz zur Technologieeinführung und zum Markt-Learning wider.[1] Die kostenlose Beta-Phase erfüllt mehrere strategische Ziele gleichzeitig: Sie ermöglicht es Amazon, Leistungsdaten über verschiedene Werbetreibertypen, Produktkategorien und Shopping-Szenarien zu sammeln; sie reduziert Adoptionsreibung, indem sie unmittelbare Preisbedenken beseitigt; und sie positioniert das Feature als Basiserwartung, sobald das Unternehmen zukünftige Monetarisierungsmodelle bestimmt.
Die Anhäufung von Verhaltensdaten während dieser Lernphase – welche Prompts Interaktionen fördern, welche Produktkategorien am meisten profitieren, welche Käufersegmente am günstigsten reagieren – liefert Amazon die Informationen, die erforderlich sind, um die zugrunde liegenden Algorithmen des Features zu optimieren und gleichzeitig die Entscheidungen zur Preisstrategie zu beeinflussen. Wenn Prompt-gesteuerte Interaktionen nachweislich die Conversion-Raten verbessern oder die Customer Acquisition Costs senken, erhält Amazon sowohl die Rechtfertigung als auch die Verhandlungsmacht für zukünftige Preismodelle. Die Beta-Phase fungiert im Wesentlichen als groß angelegter A/B-Test, der gleichzeitig an Tausenden von Werbetreibenden durchgeführt wird.
Wettbewerbspositionierung innerhalb von Retail Media
Innerhalb der breiteren Retail-Media-Landschaft stellt Amazons Einführung von KI-gestützten, gesprächsbezogenen Prompts einen weiteren Schritt in seiner anhaltenden Entwicklung hin zu anspruchsvolleren, Commerce-zentrierten Werbeerfahrungen dar. Während andere Retail Media Networks zunehmend gesponserte Such- und Display-Werbemodelle eingeführt haben, leitet sich Amazons Vorteil aus der Kombination von Skalierung, Datenreichtum und technischer Infrastruktur ab, die auf der Plattformebene verfügbar sind.
Die Nachbildung dieser Fähigkeit in anderen Retail Media Networks stellt erhebliche Herausforderungen in Bezug auf die technische und Dateninfrastruktur dar. Die Generierung zuverlässiger, markensicherer Prompts erfordert nicht nur Fähigkeiten im Umgang mit Large Language Models, sondern auch umfassende, strukturierte Produktdaten; tiefes Verständnis der Muster des Kundenverhaltens; und Vertrauen in die Richtigkeit der generierten Informationen. Einzelhändler mit geringeren Transaktionsvolumina, einer weniger ausgereiften Dateninfrastruktur oder kleineren Produktkatalogen stehen vor deutlich höheren technischen und Ressourcen-Hürden bei der Implementierung einer gleichwertigen Funktionalität.
Kundenerfahrung und Entwicklung der Customer Journey
Aus der Sicht des Kunden stellen gesponserte Prompts eine Fortsetzung des Trends dar, Support und Informationsinfrastruktur direkt in die Einkaufsumgebung einzubetten. Anstatt zwischen Produktseiten, Bewertungsseiten und Q&A-Foren zu navigieren, um Informationen zu sammeln, die für Kaufentscheidungen erforderlich sind, stoßen Käufer auf relevante Produktdetails innerhalb der Werbung selbst. Diese Konzentration von Informationen an Entscheidungspunkten reduziert theoretisch die Reibung und unterstützt einen schnelleren Kaufabschluss.
Das Feature wirft auch Fragen zur Transparenz der Werbung und zum Verbraucherbewusstsein auf. Da Werbeanzeigen zunehmend gesprächsbezogen und informationsreich werden, verschwimmt die Unterscheidung zwischen "Werbung" und "nützlichen Produktinformationen". Käufer können angeforderte Produktdetails als objektive Informationen und nicht als vom Werbetreibenden beeinflussten Inhalt wahrnehmen, mit Auswirkungen darauf, wie Verbraucher die Glaubwürdigkeit und das Vertrauen in die Werbung bewerten.
Breitere Implikationen für die E-Commerce-Inhaltsinfrastruktur
Das Aufkommen von KI-gestützter gesprächsbasierter Werbung spiegelt eine grundlegende Verschiebung wider, wie E-Commerce-Unternehmen die Inhaltsstrategie konzipieren müssen. Produktinformationen sind kein statisches Referenzdokument mehr, sondern ein dynamischer Asset, das mehrere nachgelagerte Anwendungen speist – organische Suchsichtbarkeit, Empfehlungsalgorithmen, gesprächsbasierte Shopping-Assistenten und jetzt auch die Werbewirksamkeit. Diese Konvergenz erhöht die Produktinformationsqualität von einer Best Practice zu einer Wettbewerbsnotwendigkeit.
Marken müssen jetzt berücksichtigen, wie ihre Produktdatenstrukturen nicht nur die menschliche Entdeckung und Bewertung unterstützen, sondern auch Machine-Learning-Systeme, die kundenorientierte Inhalte mit direkten geschäftlichen Auswirkungen generieren. Dies beinhaltet die Gewährleistung der Vollständigkeit der Produkteigenschaften, der Konsistenz der Kategorisierung, der Genauigkeit der Spezifikationen und des Reichtums des beschreibenden Inhalts. Die Investition in die Produktdateninfrastruktur – Systeme, Governance und Personal – wird zunehmend zentral für die Gesamtmarketingleistung. Berücksichtigen Sie auch, wie Inhalte nicht nur die menschliche Entdeckung, sondern auch Machine-Learning-Systeme unterstützen, die kundenorientierte Inhalte generieren. Daher wird eine hohe Produktdaten-Qualität zu einem wichtigen Asset.
Die Experimentierphase und Unsicherheit
Trotz Amazons selbstbewusster Positionierung von Prompts als Erweiterung der Werbung bleibt das Feature weitgehend experimentell.[1] Leistungsdaten, die eine Steigerung der Conversion-Raten, der inkrementellen Kundenakquisition oder eine verbesserte Rendite der Werbeausgaben zeigen, sind nach wie vor begrenzt. Werbetreibende sollten Prompt-gesteuerte Kampagnen als strategische Experimente und nicht als optimierte Kanäle angehen und sich darauf konzentrieren, systematisch zu messen, ob diese Interaktionen die Conversions und den Kundenwert erbringen, die das Feature verspricht.
Die Beta-Phase bietet Early Adopters die Möglichkeit, ein grundlegendes Verständnis dafür zu entwickeln, wie sich Prompts für ihre spezifischen Produktkategorien, Kundensegmente und Wettbewerbskontexte verhalten. Marken mit ausgereiften Messfähigkeiten und systematischen Testrahmen können potenziell einen überproportionalen Vorteil aus dieser Lernphase ziehen und institutionelles Wissen über die Wirksamkeit von Prompts aufbauen, das die Strategie beeinflusst, wenn das Feature von der Beta-Phase zum Standardangebot übergeht.
Da sich der Retail Media-Markt weiterhin hin zu KI-gestützten, datengesteuerten Werbeerfahrungen entwickelt, veranschaulichen Amazons gesponserte Prompts, wie die Konvergenz von First-Party-Daten, Machine Learning und Werbetechnologie neue Möglichkeiten schafft und gleichzeitig neue Anforderungen an die Qualität und Raffinesse der E-Commerce-Infrastruktur stellt. Der letztendliche Erfolg des Features hängt nicht nur von der algorithmischen Leistung ab, sondern auch von der Qualität und Vollständigkeit der Produktinformations-Assets, aus denen Prompts generiert werden. Dies unterstreicht die Bedeutung von Tools wie dem Price list processing program - NotPIM, die die Datenqualität verbessern können.
Aus der Sicht von NotPIM unterstreicht diese Ankündigung die wachsende Bedeutung hochwertiger Produktdaten innerhalb des E-Commerce-Ökosystems. Der Schritt von Amazon unterstreicht einen wachsenden Trend: Produktinformationen sind nicht länger nur für Produktseiten gedacht, sondern entwickeln sich zu einem Kernfaktor für Werbewirksamkeit und Kundenbindung. Dies steht in direkter Übereinstimmung mit den Herausforderungen, die NotPIM angeht, da die Qualität der Produktdaten direkt den Erfolg dieser neuen Werbe-Features beeinflusst. Durch die Automatisierung des Produkt Content Managements und die Sicherstellung der Datenrichtigkeit hilft NotPIM Unternehmen, sich proaktiv auf diese Entwicklung vorzubereiten und ihre Leistung über bezahlte und organische Kanäle hinweg zu verstärken.