AMC-Playbook: Lookalike Audiences for Promotional Events

Kurz gesagt: Das Playbook zeigt, wie man aus einem früheren Aktionsevent wie Prime Day eine Seed-Zielgruppe schneller Käufer baut und daraus eine AMC-Lookalike-Zielgruppe erzeugt. So erreicht man Impulskäufer, die neu bei der Marke sind oder schon eine Anzeige sahen. Das Event sollte höchstens 13 Monate zurückliegen.

Worum es geht

Amazon schreibt, solche Events könnten für manche Marken 20 bis 30 Prozent des Jahresumsatzes ausmachen. Werbungtreibende erreichen werbebelichtete Nutzer über regelbasierte Zielgruppen, für nicht belichtete Nutzer bleiben nur In-Market- und Lifestyle-Zielgruppen. Lookalike-Zielgruppen schließen diese Lücke, indem sie aus den Signalen bestehender Kunden Menschen finden, die die Marke noch nicht kennen.

Die Seed-Zielgruppe sind in diesem Playbook Kunden, die nach einer Impression schnell konvertierten. Das Modell baut daraus eine Zielgruppe mit ähnlichen Signalen, die sich in der Amazon DSP ansprechen lässt.

Welche Fragen das Playbook beantwortet

  • Welche ASINs und Kampagnen liefen bei früheren Aktionen?
  • Wann spricht man Zielgruppen für Aktionen an (Vorlauf und Nachlauf)?
  • Wie baut man eine AMC-Lookalike-Zielgruppe für eine Aktion?
  • Wie spricht man sie an: Keywords, Frequenz und Anzeigenformat?

Ablauf

  • Event und ASINs bestimmen: vorab festgelegte ASINs oder per Analyse der Kampagnen und gekauften ASINs des letzten Events.
  • Seed-Zielgruppe erstellen: Zeit zwischen erster Impression und Kauf („Flight-Time-Analyse") bestimmt, wer in die Seed-Gruppe gehört.
  • Phasen des Events analysieren.
  • Aktivierung der Seed-Zielgruppe auswerten.

Voraussetzungen laut Amazon

  • Abgeschlossenes Onboarding der AMC-APIs und ein Amazon-DSP-Konto.
  • Historische Daten eines Aktionsevents, vorzugsweise desselben, das geplant wird; das Event darf höchstens 13 Monate zurückliegen.
  • Kenntnis der AMC-Lookalike-Zielgruppen sowie von SQL und DSP-Kampagnen.

Unsere Einordnung

Die Annahme von Amazon: Preisaktionen für die ASINs ändern sich nicht. Wurde das Modell mit Käufern einer 50-Prozent-Aktion trainiert, findet es Menschen, die bei großen Rabatten kaufen. Wer dieses Jahr nur 10 Prozent Rabatt gibt, sollte das Ergebnis vorsichtig lesen.

Amazon dokumentiert die Playbooks nur englisch und technisch, mit SQL und Python. Diese Seite fasst zusammen, was das Playbook leistet; die Abfragen und Skripte stehen im Original.

Quellen: Amazon Ads API: Lookalike audiences for promotional events playbook · Amazon Ads API: What are AMC Playbooks? (abgerufen am 2026-10-09)

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