Der Amazon A10 Algorithmus – Wie Amazons Suche Produkte sichtbar macht

12.11.2025 um 20:33 Uhr, von Anne

Zwischen Relevanz, Umsatz und Nutzerverhalten: Der A10-Algorithmus von Amazon bestimmt, welche Produkte Käufer:innen zuerst sehen. Doch was treibt diesen Suchmechanismus an – und was bedeutet er für Händler, Marken und Nutzer?

1. Amazon als Suchmaschine

Amazon ist längst nicht nur Marktplatz, sondern eine der größten Suchmaschinen der Welt. Rund 60 % aller Produktsuchen beginnen hier – nicht bei Google. Damit entscheidet der Algorithmus, welche Produkte sichtbar werden, über Marktanteile, Markenbekanntheit und letztlich über wirtschaftlichen Erfolg. Der aktuelle A10-Algorithmus ist die Weiterentwicklung des früheren A9-Modells. Während A9 vor allem auf Verkaufsperformance und Anzeigenumsatz ausgerichtet war, legt A10 stärkeres Gewicht auf Relevanz, Authentizität und Kundenzufriedenheit. Damit rückt Amazon näher an Googles Philosophie heran – mit dem Unterschied, dass hier nicht Information, sondern vorrangig Umsatz das Ziel ist.

2. Wie der A10-Algorithmus funktioniert

Der Amazon A10 Algorithmus bewertet Millionen von Produkten nach Relevanz und Performance. Er basiert auf maschinellem Lernen und analysiert kontinuierlich, welche Angebote Nutzer:innen tatsächlich überzeugen.

Zentrale Faktoren:

Verkaufshistorie: Produkte mit stabilen Verkäufen genießen Vertrauen und Sichtbarkeit.
Kundenrezensionen & Bewertungen: Qualität und Anzahl der Reviews sind entscheidend.
Conversion Rate: Wie häufig ein Klick zum Kauf führt, ist ein direkter Relevanzindikator.
Verkäufer-Performance: Rücksendungen, Reaktionszeiten und Lieferfähigkeit fließen in die Bewertung ein.
Preis & Wettbewerbsfähigkeit: Amazon vergleicht Preise automatisch im Marktumfeld.
Verfügbarkeit & Prime-Status: Produkte mit schneller Lieferung und hoher Lagerverfügbarkeit werden bevorzugt.
Interne Traffic-Signale: Klicks, Verweildauer und Interaktionen zeigen, ob ein Produkt tatsächlich interessiert.

3. A10 Algorithmus vs. A9 Algorithmus – Von Verkaufsdruck zu Nutzerfokus

Der A9-Algorithmus priorisierte vor allem Umsatz: Wer mehr verkaufte oder Werbung schaltete, gewann Sichtbarkeit. Der A10-Algorithmus erweitert diese Logik: Er misst stärker, warum Nutzer:innen kaufen – und welche Produkte sie wiederholt auswählen oder positiv bewerten.

Das bedeutet:

Organischer Traffic (nicht nur bezahlte Werbung) hat an Gewicht gewonnen.
Vertrauen und Relevanz ersetzen reine Verkaufsfrequenz als Hauptindikatoren.
Langfristige Markenqualität wird wichtiger als kurzfristige Sales-Peaks.

4. Vorteile und Nachteile – für Händler und Nutzer

Vorteile:

Bessere Nutzererfahrung: Kunden erhalten relevantere, qualitativere Ergebnisse.
Belohnung echter Qualität: Authentische Produkte mit guten Bewertungen steigen im Ranking.
Weniger Manipulation: Keyword-Stuffing und kurzfristige Push-Taktiken verlieren an Wirkung.

Nachteile:

Wachsende Komplexität: Händler müssen viele Datenpunkte verstehen und steuern.
Benachteiligung kleiner Anbieter: Marken mit geringem Volumen haben es schwerer, Sichtbarkeit aufzubauen.
Intransparenz: Amazons Blackbox bleibt – es ist nie klar, welche Faktoren gerade dominieren.

5. Wie Händler den A10-Algorithmus beeinflussen können

Wer Sichtbarkeit auf Amazon aufbauen will, muss A10 verstehen – aber vor allem kundenorientiert denken.

Strategische Ansätze:

Keyword-Relevanz stärken: Relevante Suchbegriffe in Titel, Bullet Points und Backend-Keywords einarbeiten.
Listing-Qualität optimieren: Präzise Beschreibungen, hochwertige Bilder, klare Nutzenargumente.
Verkaufsleistung stabilisieren: Regelmäßige Verkäufe durch Promotionen, Rabattaktionen oder Amazon Ads.
Kundenbindung fördern: Positives Feedback aktiv anregen – authentisch, nicht incentiviert.
Preis & Verfügbarkeit sichern: Wettbewerbsfähige Preise, Prime-fähiger Versand, kein Out-of-Stock.
Performance überwachen: CTR, Conversion Rate, Return Rate und Rezensionen regelmäßig prüfen.

6. Auswirkungen auf die Produktsuche

Der A10-Algorithmus verändert, wie Nutzer:innen Produkte entdecken:

Statt bloß populäre oder beworbene Produkte zu zeigen, versucht Amazon, intentionale Relevanz zu erkennen.
Das System interpretiert Suchanfragen zunehmend semantisch, nicht nur keywordbasiert.
Durch KI-gestützte Modelle (z. B. im „Search Query Performance Dashboard“) werden Kontexte, Markenbezüge und Kaufverläufe analysiert.

Damit verschiebt sich der Fokus von „Was suchen Nutzer?“ zu „Was wollen sie wirklich kaufen?“

7. Weitere Amazon-Algorithmen

Neben dem A10 existieren spezialisierte Algorithmen, die in unterschiedlichen Bereichen arbeiten:

A+ Content Algorithmus: bewertet erweiterten Markeninhalt (Enhanced Brand Content).
Buy Box Algorithmus: entscheidet, welcher Anbieter den „Kaufen“-Button erhält.
Ad-Ranking-Algorithmus: steuert Sichtbarkeit bezahlter Anzeigen.
Recommendation Engine: schlägt verwandte Produkte basierend auf Verhalten und Interessen vor.

Alle Systeme greifen ineinander – Amazon agiert längst als ökosystemische Suchmaschine, die Relevanz, Umsatz und Vertrauen dynamisch austariert.

8. Fazit: Sichtbarkeit zwischen System und Verantwortung

Der A10-Algorithmus zeigt exemplarisch, wie digitale Plattformen Wahrnehmung strukturieren. Er entscheidet nicht nur, welches Produkt sichtbar wird – sondern auch, welche Markenidentitäten in der digitalen Ökonomie bestehen können. Für Händler bedeutet das, Suchsysteme nicht nur technisch zu verstehen, sondern strategisch und ethisch zu reflektieren: Wie kann Sichtbarkeit nachhaltig entstehen, wenn Algorithmen entscheiden, was gesehen wird? WHAT ABOUT SEARCH betrachtet solche Mechanismen als Spiegel digitaler Dynamiken – zwischen Effizienz, Vertrauen und Verantwortung.