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Marqentic/amazon

Wenn der Nutzer auf Amazon verkauft oder dies plant und fragt, wie man rankt, was ein Listing sagen soll, was Konkurrenten verlangen, wer die Buy Box hält oder wie groß die Nachfrage auf Amazon ist. Enthält datierte, belegte Erkenntnisse, die einem Modell fehlen (die 75-Zeichen-Titelbegrenzung und Item Highlights ab Juli 2026, Rufus in Alexa for Shopping umbenannt und Auswahl von Produkten, die nicht ranken, entfernte Buy-Box-Berechtigungshürde, geteilte Bewertungen über Variationen hinweg, Gebühren 2026, Amazon blockiert ChatGPT) und wie man Amazon-Suchvolumen und Ergebnisdaten liest, ohne zu übertreiben. Auch verwenden, wenn der Nutzer Amazon SEO, A9 oder A10, Amazon-Keyword-Recherche, Backend-Suchbegriffe, ein Listing-Audit, Produkttitel, Aufzählungspunkte oder Hauptbildregeln, eine ASIN-Analyse, Konkurrenzlistings, Unterbietung durch Wiederverkäufer, Vine, Bewertungen sammeln, Sponsored Products, ACoS, Brand Analytics, einen Amazon-Launch oder einen 30-60-90-Tage-Amazon-Plan erwähnt. Google Shopping und Feeds gehen zu google-shopping, andere Werbeplattformen zu paid-ads, Bewertungsanalysen zu voice-of-customer, Marktgrößenbestimmung zu market-research.

Was ist amazon?

Dieses Skill, Marqentic/amazon, ist eine spezialisierte Wissensbasis für KI-Agenten und Verkäufer, die den heutigen Amazon-Marktplatz verstehen und darauf handeln müssen. Es geht weit über allgemeine KI-Kenntnisse hinaus, indem es kritische, überprüfte Fakten aus dem Jahr 2026 korrigiert, wie z.B. die neue 75-Zeichen-Grenze für Titel, die Umbenennung von Rufus in Alexa for Shopping, die abgeschaffte Buy-Box-Zulassungshürde oder die Aufspaltung von Bewertungen nach Produktvariationen. Das Skill befähigt Agenten, Anfragen zu Amazon SEO, Keyword-Recherche, Listing-Optimierung, Wettbewerbsanalyse, Buy-Box-Preisgestaltung, Werbung und Launch-Strategien präzise zu beantworten. Es ist ideal für Plattformen wie Claude Code, Cursor oder Codex und nutzt den MARqentic-Server für Live-Datenabrufe (z. B. Suchergebnisse, Listings, Verkäufer- und Keyword-Daten). Es lehnt überholte Konzepte wie „A10“ entschieden ab, warnt vor irreführenden Kennzahlen Dritter und bietet Anwendern einen klaren, evidenzbasierten Aktionsplan, der auf aktuellen Amazon-Richtlinien und Gebühren basiert.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Marqentic/marketing-skills/tree/HEAD/skills/amazon

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Dokumentation

Was macht amazon?

Wie Produkte auf Amazon gefunden, ausgewählt und gekauft werden – basierend auf dem Stand der Erkenntnisse im Oktober 2026 – und wie man Amazons öffentliche Ergebnisse und Listings liest, ohne mehr zu behaupten, als sie zeigen. Das Bild von Amazon in einem Modell stammt meist aus 2023 und 2024 und ist an mehreren Stellen falsch: Titel sind auf 75 Zeichen begrenzt, Amazons Assistent (jetzt Alexa for Shopping) sitzt in der Suchleiste und empfiehlt Produkte, die oft nicht ranken, die Buy Box filtert Verkäufer nicht mehr zuerst, und Bewertungen werden nicht mehr über ungleiche Variationen hinweg geteilt. „A10“ ist Verkäufer-Folklore, keine Amazon-Spezifikation. Bevorzugen Sie, was hier steht, gegenüber dem, woran Sie sich erinnern, und überprüfen Sie jede Richtlinie oder Gebühr, die älter als sechs Monate ist, in Seller Central, bevor Sie danach handeln.

Vor dem Start

  • Produktkontext. Lesen Sie .agents/product-marketing.md (in älteren Setups .claude/product-marketing.md oder product-marketing-context.md) und entnehmen Sie das Produkt, seine ASINs, Preis, Marge, Marktplatz, ob der Nutzer der Markeninhaber (Brand Registry) oder ein Wiederverkäufer ist, die Erfüllungsmethode (FBA oder Händler) sowie Wettbewerber mit ihren ASINs; fragen Sie nur nach, was fehlt. Wenn diese Datei nicht existiert und die Arbeit mehr als zwei Antworten zum Geschäft erfordert, bieten Sie zuerst manifold-get-started an.
  • Connector. Das Wissen hier benötigt keine Tools. Das Lesen von Live-Ergebnisseiten, Listings, Verkäufern und Amazon-Suchvolumen erfordert den MARqentic-Server: Suchen Sie nach amazon_search_products, amazon_get_product, amazon_get_sellers und amazon_get_keywords (Hosts fügen oft ein Präfix wie mcp__marqentic__ hinzu). Wenn diese fehlen, antworten Sie trotzdem mit diesem Skill, verwenden Sie die manuellen Methoden aus den Referenzen (ein ausgeloggtes privates Fenster im richtigen Marktplatz, die eigenen Seller Central und Brand Analytics Exporte des Nutzers) und teilen Sie dem Nutzer einmal mit, wie der MARqentic-Server verbunden wird (Verbindung). Erfinden Sie niemals eine Messung.
  • Wessen Messungen. „Wir“, „unsere Durchläufe“, „unsere Stichprobe“ und die Feldnotizen sind Manifolds eigene Messungen von 2026, die mit seinen Tools vor der Anpassung dieses Skills durchgeführt wurden (Quellenangabe). Zitieren Sie sie als Manifolds; präsentieren Sie sie niemals als vom Server oder vom Team des Nutzers gemessen.
  • Die eigenen Zahlen des Nutzers sind nicht in diesen Tools. Umsätze, Sitzungen, Conversion, Brand Analytics, Werbeausgaben und ACoS leben in Seller Central und der Amazon Ads Konsole. Fragen Sie nach Exporten; schätzen Sie sie niemals aus öffentlichen Daten und präsentieren Sie die Schätzung als die des Nutzers.

Was die Belege sagen

Die Erkenntnisse, die Entscheidungen ändern. Quellen und Details finden Sie in den Referenzen.

  1. Titel sind jetzt auf 75 Zeichen begrenzt. Seit dem 27. Juli 2026 begrenzt Amazon in allen Kategorien außer Medien die Titel auf 75 Zeichen inklusive Leerzeichen; Amazons KI schreibt längere Titel nach und nach um, und Markeninhaber erhalten 14 Tage zur Überprüfung. Das neue Feld „Item Highlights“ (125 Zeichen) ist durchsuchbar und wird zusammen mit dem Titel angezeigt (Amazon Seller Forums, aktualisiert am 10. Juni 2026). Die Regeln vom Januar 2025 gelten weiterhin: Keine ! $ ? _ { } ^ ¬ ¦ außerhalb eines Markennamens, kein Wort mehr als zweimal. Die Umschreibung ist langsam: Am 16. Oktober 2026 waren 13 der Top 40 organischen Titel bei zwei US-Suchen noch über 75 Zeichen, bis zu 199 (Manifold Feldnotizen), daher ist ein langer Titel eines Mitbewerbers kein Beleg dafür, dass die Regel tot ist (Listing-Audit).
  2. Amazon dokumentiert nur die breiten Ranking-Eingaben. Textübereinstimmung, Preis, Verfügbarkeit, Auswahl und Verkaufshistorie sind die Faktoren, die Amazon nennt; sein Suchteam trainiert auf Klicks und Käufe und optimiert auf Kauf und Relevanz. COSMO (SIGMOD 2024) ordnet Produkte Verwendungen und Zielgruppen zu, sodass ein Listing darauf abgestimmt wird, wofür es ist, nicht nur auf die eingegebenen Wörter. „A10“-Gewichtungen und -Zeitpläne sind Händlerschätzungen (Suchranking).
  3. Der Assistent liest die Rankings nicht. Rufus wurde am 13. Mai 2026 zu Alexa for Shopping und antwortet aus der Hauptsuchleiste; Amazon schreibt Rufus nach eigener Zuschreibung fast 12 Milliarden US-Dollar zusätzlichen Umsatz im Jahr 2025 zu. Von 12.810 Assistenten-Auswahlen rangierten 36,1 % in den organischen Top 10 für die passende Suche, 40,9 % erschienen nie auf der Ergebnisseite, 14,3 % waren dort beworben (Autopilotbrand via Marketplace Pulse, Mai bis Juni 2026, ein Konto). Auswahlen hatten fast nie unter 4,0 Sternen (Amalytix, 1.300+ Auswahlen, 2024).
  4. Anzeigen nehmen einen großen Teil der Seite ein. Etwa 30 % der Ergebnisse waren gesponsert, und auf 85 % der ersten Seiten befand sich eine Anzeige über dem ersten organischen Ergebnis, meist teurer und schlechter bewertet (Dash u. a., AIES 2024, 4.800 Suchanfragen). Die Kategorie verändert dies stark: Inline-gesponserte Reihen machten 2 % einer US-Stehpult-Seite und 23 % einer Proteinpulver-Seite in Manifolds eigenen Abfragen aus (Oktober 2026). Die Ausgaben für Sponsored Products stiegen im Q2 2026 im Jahresvergleich um 38 %, bei einem CPC-Anstieg von nur 1 % (Tinuiti). Bestehende Kampagnen werden automatisch in Alexa for Shopping ausgespielt (Anzeigen).
  5. Die Buy Box filtert Verkäufer nicht mehr zuerst. Seit Juli 2026 (zuerst USA, bis Jahresende alle Shops) gehen Angebote direkt in den Vergleich der hervorgehobenen Angebote, basierend auf gelandetem Preis, Liefergeschwindigkeit, Bestand und Leistung; das günstigste Angebot gewinnt nicht automatisch. Amazon kann das hervorgehobene Angebot für einen Preis zurückhalten, der nicht mit den Preisen anderswo übereinstimmt – das Verhalten, das im Mittelpunkt des FTC-Falls steht, dessen Prozess für den 29. März 2027 angesetzt ist (Preisgestaltung und die Buy Box).
  6. Bewertungen werden nach Variationen geteilt. Vom 12. Februar bis 31. Mai 2026 stellte Amazon das Teilen von Bewertungen zwischen Child-ASINs ein, die sich in Funktion, Material oder Verwendung unterscheiden; Farbe, Größe und Packungsanzahl teilen weiterhin. Eine Familie kann jetzt in der Suche unterschiedliche Sterne pro Child anzeigen. Die FTC-Bewertungsregel sieht Strafen von bis zu 53.088 US-Dollar pro Verstoß vor, und die ersten Abmahnungen gingen am 22. Dezember 2025 an etwa zehn Unternehmen (Bewertungen).
  7. KI-Antworten außerhalb von Amazon zitieren Amazon kaum. Amazons robots.txt blockiert die Suchbots von OpenAI (November 2025) und andere KI-Agenten, und ein Gericht blockierte Perplexitys Comet vom Einkaufen dort (März 2026). Bei 391.000 Zitaten zu US-Einkaufsfragen zitierte ChatGPT amazon.com 6 Mal und Perplexity nie (LLM Pulse, Juli 2026, Anbieter). Amazon verließ auch die US-Google-Shopping-Anzeigen im Juli 2025 und ist nicht zurückgekehrt (KI-Antworten).
  8. Jedes Drittanbieter-Amazon-Suchvolumen ist ein ungeprüftes Modell. Es existiert kein unabhängiger Genauigkeitstest; Anbieter-Tests bewerten sich selbst anhand verschiedener Amazon-Kennzahlen, und DataForSEO, die Quelle von Manifolds Amazon-Volumina, veröffentlicht keine Methode. Deren Amazon-Volumina lagen im Median bei 0,43 ihrer eigenen Google-Volumina für 15 Produktbegriffe (Spanne 0,04 bis 1,19; Feldnotizen), sodass die beiden keine gemeinsame Einheit haben. Amazons eigene Zählungen befinden sich in Brand Analytics, nur für Markeninhaber (Keyword-Recherche).
  9. Die Gebühren stiegen um kleine Durchschnitte und einen Zuschlag. Die FBA-Gebühren stiegen ab dem 15. Januar 2026 um durchschnittlich 0,08 US-Dollar pro Einheit, ohne neue Gebührenarten (Amazon, 15. Oktober 2025), dann ab dem 17. April 2026 ein „vorübergehender“ Treibstoff- und Logistikzuschlag von 3,5 % auf die FBA-Gebühren, etwa 0,17 US-Dollar pro Einheit im US-Durchschnitt, ohne Enddatum (Gebühren).

Hält nicht stand: „Amazons A10-Algorithmus gewichtet X mit Y%“ (Amazon veröffentlicht so etwas nicht); „das Haupt-Keyword im Titel wiederholen“; „in den Top 3 ranken und der Assistent wird Sie empfehlen“; „der niedrigste Preis gewinnt die Buy Box“; „Amazon ist die Standard-Produktquelle in ChatGPT“; „das Abzeichen ‚im letzten Monat gekauft‘ sind Stückverkäufe“ (es zählt Kunden, in Buckets, und nur oberhalb eines Schwellenwerts); „Tool X‘ Amazon-Volumen ist zu 93 % genau“ (ein Anbieter, der sich selbst anhand einer anderen Amazon-Kennzahl bewertet).

Unbekannt: Welcher Anteil der Amazon-Suchen jetzt über Alexa for Shopping läuft; ob externer Traffic das organische Ranking verbessert; ob A+ Content für die Suche indexiert wird; ob ein neues Listing einen „Flitterwochen“-Boost erhält; wie genau irgendein Amazon-Volumen oder eine Umsatzschätzung ist.

Referenzen

Öffnen Sie die, die die Frage benötigt.

Der Nutzer fragtLesen Sie
Wie rankt Amazon Produkte? Was ist A10, COSMO, Rufus oder Alexa for Shopping?Suchranking
Auf welche Keywords soll unser Listing abzielen? Wie viele Leute suchen nach X auf Amazon? Gibt es Nachfrage?Keyword-Recherche
Unser Listing prüfen: Titel, Aufzählungspunkte, Item Highlights, Backend-Begriffe, Bilder, VariationenListing-Audit
Ein Konkurrenz-Listing, Preis und Keywords analysieren; wer konkurriert mit unserer ASIN?Wettbewerbsanalyse
Wer hält die Buy Box? Unterbieten uns Wiederverkäufer? Verkauft Amazon es selbst?Preisgestaltung und die Buy Box
Wie bekommen wir Bewertungen? Vine? Ist diese Bewertungstaktik legal?Bewertungen
Wer bewirbt sich auf unsere Suchbegriffe? Was kosten Amazon-Anzeigen? Gesponserte Prompts?Anzeigen
Zeigen ChatGPT, Perplexity oder Googles KI unsere Amazon-Produkte?KI-Antworten
Was kosten FBA und Empfehlungsgebühren jetzt? Ist das Produkt profitabel?Gebühren
Wir starten auf Amazon: ein 30-60-90-Tage-PlanLaunch-Plan
Was bedeuten die Felder der Amazon-Tools und wo führen sie in die Irre?Die Daten lesen
Was hat Manifold in seinen eigenen Amazon-Abfragen gesehen?Feldnotizen

Verwendung der Tools

Die Guthaben unten folgen dem veröffentlichten Tarif; dry_run: true gibt das aktuelle Angebot zurück, das gewinnt, wenn sie abweichen. Nur die unter Verbinden als gebaut aufgeführten Familien existieren auf diesem Server: Sagen Sie für jedes andere hier genannte Tool, dass es noch nicht gebaut ist, und verwenden Sie die manuelle Methode.

  • Eine Ergebnisseite: amazon_search_products (2 Credits pro 100 Ergebnisse, 1 Tag gecacht) gibt organische und gesponserte Zeilen in Reihenfolge zurück, mit Preis, Bewertung, bought_past_month, Abzeichen und related_searches[]. Das Land in location wählt den Marktplatz.
  • Ein Listing: amazon_get_product (2, 1 Tag gecacht) für Titel, Preis, Bewertung, Spezifikationen (mit dem aktuellen Best Sellers Rank und Item Highlights als Zeilen), Variationen und Bilder; amazon_get_sellers (2, 6 Stunden gecacht) für jedes Angebot, Rang 1 hält die Buy Box, und has_featured_offer false (Zeilen ab Rang 2) bedeutet kein hervorgehobenes Angebot.
  • Keywords und Wettbewerber: amazon_get_keywords (5 + 5 pro 100 Zeilen, aufgerundet auf die zurückgegebenen Zeilen) für das, worauf eine ASIN rankt oder wirbt; amazon_get_competitors (gleicher Preis) für ASINs, die ihre Suche teilen; amazon_search_keywords (gleich) für Ideen aus Amazons verwandten Suchen; amazon_get_keyword_metrics (5 + 5 pro 100 Keywords) für Volumen zu einer Liste. Alle vier 7 Tage gecacht.
  • Typische Aufgaben: Keyword-Recherche etwa 95 Credits, ein Listing-Audit etwa 35, eine Wettbewerbsanalyse etwa 80 für drei Rivalen, ein Buy-Box-Check 2 pro ASIN, ein Launch-Plan etwa 150. Nennen Sie zuerst die Schätzung, übergeben Sie max_credits, wenn der Nutzer ein Budget festlegt, und berechnen Sie jeden Aufruf mit dry_run: true als kostenlos.
  • Datenfallen: Kein Tool gibt Bewertungstexte, Best Sellers Rank-Verlauf, Stückverkäufe oder Werbeausgaben zurück. Bei Ergebniszeilen zählt rank organische und gesponserte zusammen, eine ASIN kann als beides erscheinen, Banner und Videoanzeigen sind keine Zeilen, und ratings_count ist gerundet. bought_past_month ist die Untergrenze des Abzeichens, pro Child, und null, wenn kein Abzeichen angezeigt wird. Bei einem Listing ist regular_price der durchgestrichene Listenpreis; es gibt keine Variationsspanne. amazon_get_keywords-Zeilen kommen mit der größten Suche zuerst, mit rank als Seitenposition beim letzten Crawl des Index. Keyword- und Wettbewerberzeilen stammen aus einem etwa zwei Wochen alten Index, bestätigen Sie daher eine relevante Position auf der Ergebnisseite. Volumen vergleichen Keywords miteinander, niemals als Zählungen (Die Daten lesen).
  • Nie kaufen, bewerten, Verkäufer kontaktieren, Beschwerden einreichen oder Listings ändern. Liefern Sie Tabellen, die der Nutzer in Seller Central umsetzt.

Verwandte Skills

  • Google Shopping, Händler-Feeds, Preise in anderen Shops und ChatGPTs Produktauswahlen: google-shopping. Markenerwähnungen und Zitate in KI-Antworten über Produkte hinaus: ai-search.
  • Meta-, Google-, TikTok- und ChatGPT-Anzeigen sowie Kreativ-Briefings: paid-ads. Creator, Affiliate-Links und Amazon-Storefront-Creator: creators.
  • Auswerten, was Käufer in Bewertungen und Kommentaren sagen: voice-of-customer. Ein Rivale über Amazon hinaus: competitor-intel.
  • Marktgröße und ob Nachfrage über Amazon hinaus besteht: market-research. Die eigene Website der Marke bei Google: seo. Wo Amazon in den Channel-Mix passt: growth-strategy.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

Marqentic/agency

When the user is an agency, freelancer or consultant working for clients, or wants one recurring report on their own marketing. Holds what a model would not know as of October 2026 (why clients really leave agencies and how agencies misread it, retention and pitch benchmarks with their methods, how AI changed agency pricing, how to report organic and AI search honestly now that AI Overviews cut clicks and Search Console mixes AI clicks into web search, why traffic estimates mislead in a pitch) and what each measurement costs. Also use when the user mentions onboard a new client, a kickoff baseline, a client's first 90 days, a prospect audit, a free SEO audit to win a client, a mini audit for cold outreach, pitch data for a deck, new business research, a monthly client report, a white-label report, a weekly marketing report, a Monday digest, or what changed this week. The channel work goes to its topic (seo, ai-search, paid-ads and others), mentions to brand-monitoring, rivals to competitor-intel.

Marqentic/ai-search

When the user wants their brand named or cited in AI answers on ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot, Google AI Overviews or AI Mode, or asks what actually works in AI search now. Holds dated, sourced findings a model would not know from training (how each engine picks sources, which crawlers matter, what changed with GPT-5.6, why rankings no longer predict AI Overview citations, how noisy answers are) and how to measure it with live answers. Also use when the user mentions GEO, AEO, LLM SEO, AI SEO, AI visibility, share of voice in AI, llms.txt, schema for AI, blocking GPTBot, getting recommended by ChatGPT, wrong facts in AI answers, Reddit or listicles for AI citations, or an AI search plan. Classic Google rankings go to seo, a technical crawl to technical-seo.

Marqentic/app-store

When the user wants more installs from Apple's App Store or Google Play search, or research on apps in a category. Holds dated, sourced findings a model lacks (what each store indexes, App Store tags, custom product pages in search, AI review summaries, more Apple Ads slots since March 2026, conversion benchmarks, rating prompt rules, why store volumes are models) and how to read the store data. Also use when the user mentions ASO, app store optimization, App Store keywords, the keyword field, app title or subtitle, Play Store description, app screenshots or icon tests, product page optimization, store listing experiments, competitor apps, app reviews, replying to reviews, raising an app rating, top charts, Apple Search Ads and organic, apps in ChatGPT, finding app developers to contact, or an ASO plan. Web search goes to seo, AI answers in general to ai-search, rivals beyond the store to competitor-intel, review themes to voice-of-customer, ad budgets to paid-ads.

Marqentic/brand-monitoring

When the user wants to know who is talking about the brand, be alerted to new mentions, or measure how well known the brand is against competitors. Holds dated, sourced findings a model would not know from training (what share of search predicts, why branded volume misleads for small and common-word brands, what each platform lets anyone see in 2026, how fuzzy platform search is, how far to trust sentiment, lift without a panel) and how to run mention checks and awareness scorecards with live data. Also use when the user mentions alert me when someone mentions us, monitor Reddit for our brand, social listening, brand monitoring, mention alerts, track mentions every day, who talked about us this week, a brand awareness plan, nobody knows who we are, share of voice against competitors, share of search, grow branded search, brand lift, get our name out there, or getting the brand known. AI answers alone go to ai-search, rivals' moves to competitor-intel, client reporting to agency.

Verwandte Skills