Suchbegriff-Bericht (Search Term Report)

Der Suchbegriff-Bericht (Search Term Report, kurz STR) ist das "Herzstück" der PPC-Optimierung auf Amazon. Während man in der Kampagnenverwaltung Keywords festlegt, zeigt der Bericht die Realität: Was haben Kunden tatsächlich in den Suchschlitz getippt, bevor sie auf die Anzeige geklickt haben?

Dieser Bericht schließt die Lücke zwischen der Strategie des Werbetreibenden (Keywords) und dem tatsächlichen Verhalten des Marktes (Suchbegriffe). Er ist die primäre Datenquelle für zwei der wichtigsten Tätigkeiten im PPC-Management: das Finden neuer profitabler Begriffe und das Eliminieren von Geldverschwendung durch unpassende Klicks.

Schema und Aufbau des Berichts

Ein standardmäßiger Suchbegriff-Bericht enthält mehrere Dutzend Spalten. Die entscheidenden für die tägliche Arbeit sind:

• Kunden-Suchbegriff: Die exakte Eingabe des Nutzers.
• Keyword: Das von dir hinterlegte Wort, das die Ausspielung ausgelöst hat.
• Match-Typ: Wie das Keyword und der Suchbegriff miteinander verknüpft waren (Broad, Phrase, Exact).
• Impressions, Klicks, CTR: Messgrößen für die Relevanz der Anzeige für diesen Begriff.
• Spend, Sales, ACOS, ROAS: Messgrößen für die wirtschaftliche Effizienz.
• 7-Tage-Konversionsrate: Der Prozentsatz der Klicks, die zum Kauf führten.

Ein Suchbegriff wie kaffeemaschine mit mahlwerk leise könnte beispielsweise durch das Keyword kaffeemaschine im Broad Match ausgelöst worden sein. Der Bericht macht diese Verbindung transparent.

Harvesting und Negierung: Der doppelte Nutzen

Der Bericht wird für zwei gegensätzliche Optimierungsprozesse genutzt:

1. Keyword-Harvesting (Ernten): Man filtert den Bericht nach Suchbegriffen, die mindestens 2–3 Verkäufe innerhalb des Lookback-Zeitraums generiert haben und einen akzeptablen ACOS aufweisen. Diese Begriffe werden dann als Exact Match Keywords in neue oder bestehende Kampagnen überführt, um sie gezielter zu steuern.
2. Negierung (Ausschließen): Man filtert nach Suchbegriffen, die viele Klicks (z.B. > 15–20) generiert haben, ohne einen einzigen Verkauf zu erzielen. Diese Begriffe werden als Negative Keywords eingebucht, um zukünftige Kosten für diese irrelevanten Anfragen zu stoppen.

Latenz und Lookback-Windows

Ein häufig unterschätzter Faktor beim Suchbegriff-Bericht ist die Attributions-Latenz. Amazon rechnet Käufe bis zu 7 Tage (Seller) bzw. 14 Tage (Vendor) nach dem Klick dem ursprünglichen Suchbegriff zu.

Wer Daten vom Vortag analysiert und Begriffe negiert, weil sie "keine Sales" haben, macht einen kapitalen Fehler, da viele Sales noch gar nicht im Bericht erschienen sind.

Best Practices für die Analyse

Professionelle Seller laden den Bericht regelmäßig (wöchentlich oder alle zwei Wochen) als Excel- oder CSV-Datei herunter oder nutzen Tools, die den Bericht via API auswerten. Da Amazon Daten im Seller Central nur für einen begrenzten Zeitraum rückwirkend vorhält (meist 60–90 Tage für detaillierte Berichte), ist ein externes Backup der Daten für die saisonale Analyse (z.B. Vergleich Q4 zum Vorjahr) unerlässlich.

Häufige Fehler

• Negieren nach zu wenigen Klicks. Ein Suchbegriff mit 5 Klicks und 0 Sales ist kein statistischer Beweis für Irrelevanz. Erst ab ca. 15–25 Klicks (je nach CPC und Produktpreis) ist eine Negierung statistisch sicher.
• Identische Begriffe nicht konsolidieren. Oft taucht derselbe Suchbegriff in verschiedenen Kampagnen auf. Man muss die Gesamt-Performance über alle Kampagnen hinweg betrachten, bevor man eine Entscheidung trifft.
• Lookback-Window ignorieren. Entscheidungen auf Basis der letzten 3 Tage zu treffen, führt wegen der Attributionsverzögerung zu Fehlentscheidungen.
• Harvesting ohne Negierung in der Quelle. Wenn ein Begriff als Exact Match "geerntet" wird, muss er oft in der ursprünglichen Broad-Kampagne negiert werden, um die Daten nicht zu vermischen und die Kontrolle zu behalten.