Upper-Funnel-Kampagnen auf Amazon DSP sollen Bekanntheit erzeugen – aber wirken sie auch außerhalb von Amazon? Mit dem Amazon Advertising Tag (AAT) lässt sich messen, wie DSP-Werbung den eigenen Onlineshop beeinflusst: welche Besucher kommen, welche konvertieren, und welche Audiences für Remarketing zurück nach Amazon oder in den eigenen Shop qualifizieren.
Amazon DSP ermöglicht es Marken, Werbung nicht nur auf Amazon selbst zu schalten, sondern über das gesamte Amazon-Werbenetzwerk: IMDb, Twitch, Prime Video, Fire TV, und Tausende Drittanbieter-Websites. Ein Teil dieser Kampagnen kann gezielt auf den eigenen D2C-Onlineshop verlinken – statt auf eine Amazon-Produktseite. Das öffnet eine strategisch wertvolle Möglichkeit: Amazons einzigartige First-Party-Daten (Shopper-Signale, Kaufverhalten, demographische Informationen) für die Bewerbung des eigenen Shops nutzen.
Das fehlende Verbindungsstück war lange die Messung: Wirkte die Amazon-Werbung tatsächlich auf den eigenen Shop? Wer kaufte nach dem Sehen einer DSP-Anzeige doch lieber direkt auf der Marken-Website? Der Amazon Advertising Tag (AAT) schließt diese Messlücke – und hat dabei den alten Amazon-Pixel seit 2023 vollständig abgelöst.
Was der Amazon Advertising Tag (AAT) ist – und was er ersetzt
Der Amazon Advertising Tag (AAT) ist ein JavaScript-Code-Snippet, das auf den Seiten der eigenen Website implementiert wird – ähnlich dem Google Tag Manager oder dem Meta-Pixel. Er überträgt Nutzerverhalten von der externen Website zur Amazon DSP-Plattform und ermöglicht so zwei Kernfunktionen: Conversion-Messung (welche DSP-Werbung führte zu Aktionen auf meiner Website?) und Audience-Erstellung (Website-Besucher als Remarketing-Zielgruppe in DSP nutzen).[1]
Der AAT hat Amazons alten einfachen Pixel vollständig abgelöst. Der alte Pixel hatte mehrere fundamentale Einschränkungen, die ihn für moderne Attribution unzureichend machten:
Wie der AAT technisch funktioniert – und wie er implementiert wird
Der AAT besteht aus zwei Teilen: einem Base-Tag (globales Snippet, das auf jeder Seite der Website geladen wird) und Event-Tags (zusätzliche Code-Snippets für spezifische Aktionen, die auf den entsprechenden Seiten feuern).[1]
AAT in Amazon DSP erstellen
In der Amazon DSP-Konsole unter Advertiser → Pixels & Tag Manager → Amazon Ad Tags einen neuen Tag erstellen. Die generierte Entity-ID wird im Base-Tag-Snippet benötigt. Den Tag mit dem richtigen Advertiser-Account verknüpfen.
Base-Tag auf allen Website-Seiten implementieren
Das Base-Tag-Snippet so früh wie möglich im <head>-Bereich jeder Seite einbinden – am besten über den Google Tag Manager oder ein vergleichbares Tag-Management-System. Das Base-Tag muss auf jeder Seite der Website feuern, damit Amazon-Identitätssignale erfasst werden können.
Event-Tags für relevante Aktionen konfigurieren
Für jede zu messende Aktion ein Event-Tag auf der entsprechenden Seite implementieren: Kauf (Thank-You-Page), In-den-Warenkorb-Legen (Warenkorb-Seite), Registrierung (Danke-für-die-Anmeldung-Seite), Produktseiten-Aufruf (alle Produktseiten). Event-Namen müssen beim Erstellen des Tags in der DSP-Konsole definiert werden – sie können später nicht mehr geändert werden.
Tag validieren
In der Amazon DSP-Konsole unter „Validate Amazon Ad Tag“ prüfen, ob der Tag korrekt feuert. Amazon empfiehlt, 24–48 Stunden nach Implementierung zu warten und dann zu validieren. Fehlende Fires auf bestimmten Seiten dürfen die Datenqualität nicht langfristig beeinträchtigen.
Tag mit DSP-Kampagnen und Audiences verknüpfen
Im DSP-Campaign-Order die AAT-basierten Conversion-Events als Messziel verknüpfen. Für Audiences: Im Audience-Tab auf Basis der AAT-Events Remarketing-Segmente erstellen (z. B. „Website-Besucher ohne Kauf, letzte 30 Tage“).
Was der AAT misst – die Kern-Events im Überblick
Amazon definiert standardisierte Event-Namen, die im DSP-Reporting direkt zugänglich sind. Eigene Event-Namen sind möglich, werden aber in der Konsole unter dem gewählten Namen aggregiert.[2]
| Event-Name | Typ | Wo implementieren | Wichtige Parameter |
|---|---|---|---|
| Purchase | Kern-Event | Thank-You-Page / Order-Confirmation-Page nach erfolgreichem Kauf | eventValue (Bestellwert), currency, orderId, items/SKU |
| AddToCart | Kern-Event | Beim Klick auf „In den Warenkorb“ oder direkt auf der Warenkorb-Seite | eventValue (Produktwert), productId, quantity |
| Lead / Registration | Kern-Event | Danke-Seite nach Newsletter-Anmeldung, Konto-Erstellung, Formular-Submit | Optionale Parameter je nach Lead-Typ |
| ProductDetailView | Empfohlen | Alle Produktdetailseiten des eigenen Shops | productId, productCategory, price |
| Homepage / Category View | Empfohlen für Audience | Startseite, Kategorie-Übersichtsseiten – primär für Audience-Segmente | pageType |
| Search | Optional | Shop-interne Suchergebnis-Seiten | searchTerm, resultsCount |
| Custom Event | Flexibel | Beliebige Interaktionen: Video-Ansicht, Download, Chat-Start | Eigene Parameter definierbar |
Event-Namen sind unveränderlich: Einmal beim Erstellen des Tags gewählt, können Event-Namen nicht mehr bearbeitet werden. Wenn mehrere AAT-Pixel auf denselben Event-Namen konfiguriert sind, werden ihre Conversions in der Berichterstattung aggregiert. Vor dem Setup genau planen, welche Event-Namen verwendet werden sollen – und pro Event-Typ separate Namen wählen, wenn getrennte Auswertung gewünscht ist.[2]
Die zwei Hauptfunktionen des AAT: Messen & Targetieren
Funktion 1: Off-Amazon-Conversion-Messung für DSP
Die primäre Funktion: DSP-Kampagnen, die auf den eigenen Shop verlinken, können jetzt genau messen, welche Anzeigen zu welchen Aktionen auf der Website geführt haben. In der DSP-Reporting-Konsole erscheinen die AAT-Events unter „Off-Amazon Conversions“ (früher hießen diese Reports noch „Pixel Metrics“, wurden aber umbenannt).[3]
Funktion 2: Audience-Erstellung für DSP-Remarketing
Der AAT ist die Grundlage für Pixel-Based Remarketing in Amazon DSP: Alle Besucher der eigenen Website werden als Audience-Segment erfasst und können für DSP-Kampagnen genutzt werden – sowohl als Remarketing-Zielgruppe als auch als Lookalike-Seed-Audience (Amazon erstellt daraus eine ähnliche Zielgruppe mit vergleichbaren Eigenschaften).[4]
Audience-Segmente aus dem AAT: Website-Besucher gesamt → Produktseiten-Besucher → Warenkorb-Abbrecher → Kunden (haben gekauft). Jedes Segment kann für gezieltes Retargeting oder als Ausschluss-Liste (wer schon gekauft hat, nicht nochmals mit Akquisitions-Anzeige ansprechen) genutzt werden. Lookalike-Audiences auf Basis des Kauf-Segments erreichen neue potenzielle Kunden mit ähnlichem Profil.
Attributionsmodelle im AAT-Kontext: Wie DSP-Anzeigen Off-Amazon zugerechnet werden
Amazon hat sein Attributionsmodell für Off-Amazon-Conversions 2024 und 2025 fundamental erweitert. Das Bild ist deutlich komplexer als das simple 14-Tage-Last-Click-Modell des alten Pixels:[5]
Click-Through Attribution (14 Tage)
Standard: Nutzer klickt auf eine DSP-Anzeige und kauft innerhalb von 14 Tagen auf der Brand-Website. Der Kauf wird der Kampagne vollständig zugerechnet – Last-Touch-Logik (letzter Klick gewinnt).
View-Through Attribution (14 Tage)
Nutzer sieht eine DSP-Anzeige (kein Klick) und kauft innerhalb von 14 Tagen. Diese indirekten Effekte sind besonders wichtig für Upper-Funnel-Kampagnen (Video, Streaming TV), bei denen kein direkter Klick erwartet wird.
Modeled Attribution (Off-Amazon)
Amazons Machine Learning schätzt Conversions, die nicht direkt gemessen werden konnten (Nutzer mit Privacy-Einstellungen, Cross-Device-Pfade). Kombiniert gemessene und modellierte Daten zu einem vollständigeren Bild der tatsächlichen Kampagnen-Wirkung.
Multi-Touch Attribution (MTA)
Verteilt Attribution auf mehrere Touchpoints statt nur dem letzten. Amazon nutzt First-Party-Signale (Shopping, Streaming, Browsing) um jedem Kontaktpunkt anteilige Kaufzuschreibung zu geben – zeigt erstmals, wie Upper-Funnel-Ads zu Lower-Funnel-Conversions beitragen.
Conversion Path Reporting (ab Nov. 2025, weltweit): Amazon hat ein neues Reporting eingeführt, das die vollständige Sequenz aller Werbe-Touchpoints vor einem Kauf zeigt – über SP, SB, SD, Sponsored TV und DSP hinweg, inklusive AAT-gemessener Off-Amazon-Conversions. Top-5-Conversion-Pfade nach Umsatz, 30-Tage-Rückblick. Erstmals ist damit sichtbar, wie Upper-Funnel-DSP-Kampagnen zu Conversions beitragen – auch wenn der finale Kauf über einen anderen Kanal stattfand.[5]
7 OMNIFOX Praxistipps zum Amazon Advertising Tag
Was beim Einsatz des AAT für D2C- und Full-Funnel-Kampagnen zu beachten ist.
Base-Tag auf allen Seiten – Event-Tags nur auf den relevanten Seiten
Ein häufiger Setup-Fehler: Das Base-Tag wird nur auf der Startseite oder auf Produktseiten implementiert – nicht auf allen Seiten. Das Base-Tag muss auf jeder URL der Website feuern, damit Amazon Nutzeridentitätssignale über den gesamten Besuchspfad erfassen kann. Nur so können View-Through-Conversions und indirekte Berührungspunkte zuverlässig gemessen werden. Event-Tags dagegen nur auf den jeweils relevanten Seiten (Thank-You-Page, Cart etc.).
Event-Namen vor dem Setup sorgfältig planen – sie sind unveränderbar
Wer in der Eile zuerst testet und dann die Event-Namen nachträglich ändern möchte, hat ein Problem: Event-Namen können nach dem Erstellen nicht geändert werden. Vor der Implementierung eine klare Event-Taxonomie definieren – z. B. „Purchase“, „AddToCart“, „LeadRegistration“, „ProductView“ – und diese für alle Käufer-Journeys konsistent verwenden. Eine Dokumentation der AAT-Struktur ist Pflicht.
Warenkorb-Abbrecher als hochwertigstes Remarketing-Segment behandeln
Das AddToCart-Event ohne nachfolgendem Purchase-Event ergibt ein extrem wertvolles DSP-Remarketing-Segment: Nutzer, die bereits im eigenen Shop Kaufintent gezeigt haben, aber nicht konvertiert sind. Diese Audience mit spezifischen DSP-Anzeigen ansprechen – und aus allen Akquisitions-Kampagnen ausschließen (sie sind schon bekannt, keine Neukundenansprache sinnvoll). Das vermeidet Budgetverschwendung und erhöht die Conversion-Chance erheblich.
View-Through-Conversions nicht ignorieren – gerade bei Upper-Funnel-Kampagnen
Bei Streaming-TV-, Video- oder Display-Awareness-Kampagnen ist ein direkter Klick nicht das primäre Ziel. Der Nutzer sieht die Anzeige, besucht später die Website organisch oder über Google – und der AAT ordnet diesen Besuch dem DSP-View zu. View-Through-Conversions in DSP-Berichten separat prüfen und bei der Kampagnenbewertung einbeziehen. Nur auf Click-Through zu schauen unterschatzt die Wirkung von Awareness-Kampagnen systematisch.
Die wertvollste Lookalike-Audience basiert auf dem Kauf-Segment: Alle Nutzer, die auf der Brand-Website tatsächlich gekauft haben. Amazon erstellt daraus eine Lookalike-Audience mit ähnlichem Kaufverhalten. Diese Lookalike-Audience mit einer Upper-Funnel-DSP-Kampagne ausspielen – kombiniert mit dem Ausschluss bestehender Käufer (auch aus dem AAT-Segment). So erreicht man präzise neue potenzielle Kunden, die ähnlich kaufverhalten wie die besten bestehenden.
AAT-Daten mit eigenem Analytics kombinieren – nie ausschließlich auf DSP-Berichte verlassen
Die DSP-Konsole zeigt AAT-Conversions durch die Linse der Last-Touch-Attribution. Für ein realistisches Bild der Cross-Channel-Wirkung sollte das eigene Google Analytics / Matomo / Shop-Analytics parallel betrachtet werden. Präktische Kontrollfrage: Steigt der direkte oder organische Traffic zum Shop, wenn eine DSP-Upper-Funnel-Kampagne läuft? Wenn ja, ist die Wirkung real – auch wenn die direkte Attribution den Effekt unterzählt.
Datenschutz und Einwilligungspflichten einhalten – DSGVO gilt auch für AAT
Der AAT überträgt Nutzerdaten von der eigenen Website an Amazon. Im EU-Raum gilt die DSGVO: Vor der AAT-Implementation sicherstellen, dass das Consent-Management-System der Website den AAT-Tracking-Code erst nach ausdrücklicher Nutzereinwilligung aktiviert (Kategorie: Marketing/Analytics-Cookies). Eine DSGVO-konforme Einbindung über einen Consent-Manager (OneTrust, Cookiebot, Usercentrics etc.) ist Pflicht – kein Tracking ohne Opt-In.
Fazit: AAT schließt die Messunglücke zwischen Amazon-Werbung und D2C
Der Amazon Advertising Tag ist die technische Brücke zwischen Amazon DSP-Kampagnen und der eigenen Marken-Website. Er macht erstmals messbar, was Upper-Funnel-Amazon-Werbung – Streaming TV, Video, Display – außerhalb des Amazon-Ökosystems bewirkt: Besuche auf der eigenen Website, Warenkorbaktionen, Registrierungen, Käufe.
Mit den neuen Attributionsmodellen (Modeled Attribution seit August 2024, Multi-Touch Attribution im Rollout 2025, Conversion Path Reporting weltweit seit November 2025) wird diese Messung immer präziser. Marken, die den AAT heute implementieren und konsequent nutzen, bauen einen Datenvorteil auf, der sich bei der DSP-Optimierung, beim Audience-Aufbau und beim Verständnis des vollständigen Kaufpfads auszahlt – sowohl auf als auch außerhalb von Amazon.
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Amazon (offiziell) Amazon Ads – „Create an Amazon Ad tag“ & „Validate Amazon Ad tag“ (Hilfe-Dokumentation)
Offizielle Dokumentation zum AAT: JavaScript-Snippet-Struktur, Base-Tag und Event-Tag-Implementierung, Pflicht zur Installation auf allen Website-Seiten, Tag-Manager-Kompatibilität. AAT ersetzt einfachen Pixel (keine neuen Pixel ab Juni 2023).
advertising.amazon.com (Create Amazon Ad tag) -
Amazon (offiziell) Amazon DSP Reporting Guide – Pixel Conversions, Event-Namen, Brand Halo Conversions
Offizielle DSP-Dokumentation: Event-Namen sind unveränderbar; mehrere Pixel auf demselben Event-Namen werden aggregiert; Brand-Halo-Tracking (alle Marken-ASINs bei einem Kauf); Conversion-Kategorien (Amazon-Conversions, Pixel-Conversions, Video-Conversions).
advertising.amazon.com (Pixel-Anforderungen) -
Amazon (offiziell) Amazon DSP – „Amazon DSP Pixel Metrics sind jetzt Off-Amazon Metrics“ (Update)
Umbenennung der Reporting-Kategorie: „Pixel Metrics“ → „Off-Amazon Metrics“ in der DSP-Konsole. Off-Amazon Conversions umfassen Click-Through (14 Tage) und View-Through (14 Tage) Konversionen auf externen Websites.
advertising.amazon.com (Off-Amazon Metrics) -
Fachpresse SmartScout – „Measurement & Attribution in Amazon DSP“
Pixel-Based Remarketing, Lookalike-Audiences auf Basis von AAT-Seed-Audiences, Modeled Attribution ab August 2024, Multi-Touch-Attribution (MTA) Rollout 2025; 30-Tage-View-Through für DSP; Last-Touch vs. Multi-Touch-Vergleich.