Amazon Marketing Cloud · Audiences

AMC-Audience-Rezepte: Seed-SQL, Aktivierung, Mindestgrößen

Regelbasierte AMC-Audiences sind SQL-Abfragen, deren Ergebnis eine Liste von user_id ist. Die Rezepte unten nutzen nur Tabellen und Felder aus der AMC-Dokumentation und lassen sich direkt als Audience-Abfrage einreichen.

Regeln, die für jedes Rezept gelten

  • Das finale SELECT enthält nur user_id.
  • Nur Tabellen mit der Endung _for_audiences (eigene hochgeladene Tabellen behalten ihren Namen).
  • Regelbasierte Audiences brauchen mindestens 2.000 Datensätze; Amazon empfiehlt 2.500 oder mehr, sonst kann die Erstellung scheitern.
  • Lookalike-Seeds brauchen mindestens 500 und höchstens 500.000 Nutzer.
  • Größe vorher mit einer normalen Analyse-Abfrage prüfen (COUNT(DISTINCT user_id) über dieselbe Logik).
  • Audiences landen in DSP oder Sponsored Ads: als Targeting in DSP und Sponsored Display, als Gebotsaufschlag in Sponsored Products und Sponsored Brands.

Alle Felder der genutzten Tabellen →

Retargeting

Warenkorb-Abbrecher

Warum: Haben ein beworbenes Produkt in den Warenkorb gelegt, aber nicht gekauft: die kaufnächste Gruppe.

Aktivierung: DSP-Targeting oder Sponsored-Display-Targeting; in SP/SB als Gebotsaufschlag.

WITH carted AS (
  SELECT user_id
  FROM amazon_attributed_events_by_conversion_time_for_audiences
  WHERE add_to_cart > 0
  GROUP BY user_id
),
purchased AS (
  SELECT user_id
  FROM amazon_attributed_events_by_conversion_time_for_audiences
  WHERE purchases > 0
  GROUP BY user_id
)
SELECT c.user_id
FROM carted c
LEFT JOIN purchased p ON c.user_id = p.user_id
WHERE p.user_id IS NULL

Retargeting

Detailseiten-Besucher ohne Kauf

Warum: Haben nach einem Werbekontakt die Produktdetailseite gesehen, aber nicht gekauft.

Aktivierung: DSP-Targeting oder Sponsored-Display-Targeting; in SP/SB als Gebotsaufschlag.

WITH viewers AS (
  SELECT user_id
  FROM amazon_attributed_events_by_conversion_time_for_audiences
  WHERE detail_page_view > 0
  GROUP BY user_id
),
purchased AS (
  SELECT user_id
  FROM amazon_attributed_events_by_conversion_time_for_audiences
  WHERE purchases > 0
  GROUP BY user_id
)
SELECT v.user_id
FROM viewers v
LEFT JOIN purchased p ON v.user_id = p.user_id
WHERE p.user_id IS NULL

Retargeting

DSP-Kontakt ohne Kauf

Warum: Haben eine DSP-Impression gesehen, aber nicht gekauft: für die zweite Welle einer Kampagne.

Aktivierung: DSP-Targeting.

WITH exposed AS (
  SELECT user_id
  FROM dsp_impressions_for_audiences
  GROUP BY user_id
),
purchased AS (
  SELECT user_id
  FROM amazon_attributed_events_by_conversion_time_for_audiences
  WHERE purchases > 0
  GROUP BY user_id
)
SELECT e.user_id
FROM exposed e
LEFT JOIN purchased p ON e.user_id = p.user_id
WHERE p.user_id IS NULL

Ausschluss

Käufer zum Ausschließen

Warum: Wer gerade gekauft hat, muss in Neukunden-Kampagnen nicht noch einmal bezahlt werden.

Aktivierung: Als Ausschluss-Audience in DSP-Kampagnen.

SELECT user_id
FROM amazon_attributed_events_by_conversion_time_for_audiences
WHERE purchases > 0
GROUP BY user_id

Loyalität

Neukunden (New-to-Brand) für den Zweitkauf

Warum: Haben zum ersten Mal seit 12 Monaten bei der Marke gekauft: Ziel ist der zweite Kauf.

Aktivierung: DSP-Targeting mit Cross-Sell-Motiv.

SELECT user_id
FROM amazon_attributed_events_by_conversion_time_for_audiences
WHERE purchases > 0
  AND new_to_brand = true
GROUP BY user_id

Lookalike-Seed

Wiederkäufer als Lookalike-Seed

Warum: Mindestens zwei Käufe: eine kleine, wertvolle Gruppe, aus der Amazon ähnliche Nutzer modelliert.

Aktivierung: Als Seed einer Lookalike-Audience (500 bis 500.000 Nutzer).

SELECT user_id
FROM amazon_attributed_events_by_conversion_time_for_audiences
WHERE purchases > 0
GROUP BY user_id
HAVING SUM(purchases) >= 2

Quellen

Plattform-Fakten abgerufen am 2026-10-08.