Amazon-Keyword-Recherche-Skill

Amazon-Keyword-Recherche 🔍

Kostenlose Keyword-Recherche für Amazon-Verkäufer. Kein API-Schlüssel – funktioniert sofort einsatzbereit.

Installation

npx skills add nexscope-ai/Amazon-Skills --skill amazon-keyword-research -g

Funktionen

• Long-Tail-Keyword-Mining: Extrahiert 100-200 echte Suchbegriffe aus Amazons Autocomplete-Engine
• Wettbewerbslandschaftsanalyse: Produktanzahl, Preisspanne, durchschnittliche Bewertung, Bewertungsverteilung, Top-Marken
• Erkennung saisonaler Trends: 12-Monats-Daten von Google Trends, um Hochsaisons und Nachfrageverschiebungen zu identifizieren
• Marktchancen-Bewertung: 1-10-Punktzahl, die Wettbewerbsdichte, Preisspielraum und Nachfragesignale kombiniert
• Unterstützung mehrerer Marktplätze: US, UK, DE, FR, IT, ES, JP, CA, AU, IN, MX, BR
• Keyword-Vergleich: Gegenüberstellung mehrerer Keywords

Anwendungsbeispiele

Nutzer können natürlich fragen. Beispiele:

Research the keyword "portable blender" on Amazon US

Find long-tail keywords for "yoga mat" on Amazon

I want to sell resistance bands. What does the Amazon keyword landscape look like?

Compare "laptop stand" vs "monitor stand" on Amazon US — which has more opportunity?

Analyze "Küchenmesser" on Amazon Germany

Research "water bottle" across Amazon US, UK, and DE

Arbeitsablauf

Schritt 1: Autocomplete-Daten sammeln

Führen Sie das mitgelieferte Skript aus, um Amazon-Autocomplete-Vorschläge zu sammeln:

<skill>/scripts/research.sh "<keyword>" [marketplace]

Parameter:

• keyword (erforderlich): Das Ausgangs-Keyword für die Recherche
• marketplace (optional): us (Standard), uk, de, fr, it, es, jp, ca, au, in, mx, br

Was das Skript macht:

• Fragt Amazons Autocomplete-API mit dem Ausgangs-Keyword ab
• Erweitert mit Präfixen: „beste [keyword]“, „günstige [keyword]“, „top [keyword]“
• Erweitert mit a-z-Suffixen: „[keyword] a“, „[keyword] b“, ... „[keyword] z“
• Gibt eine deduplizierte, sortierte Liste echter Suchvorschläge zurück – eine pro Zeile

Warum das wichtig ist: Amazons Autocomplete spiegelt wider, was echte Käufer tatsächlich eingeben. Das sind keine Vermutungen – es sind Nachfragesignale direkt aus Amazons Suchmaschine. Die Präfix- und Alphabet-Erweiterung erfasst Long-Tail-Begriffe, die das einfache Autocomplete übersieht und die oft geringeren Wettbewerb und höhere Kaufabsicht aufweisen.

Beispiel:

<skill>/scripts/research.sh "portable blender" us
# Returns 100-200 long-tail keywords

Für die Recherche über mehrere Marktplätze führen Sie das Skript einmal pro Marktplatz aus.

Schritt 2: Wettbewerb analysieren

Verwenden Sie web_search, um Wettbewerbsdaten zu sammeln:

1. Suchen Sie nach "<keyword>" site:amazon.com – notieren Sie die ungefähre Anzahl der Ergebnisse für die Wettbewerbsdichte
2. Suchen Sie nach "<keyword>" amazon best sellers price review – extrahieren Sie Preismuster, Bewertungsdurchschnitte, dominante Marken
3. Fassen Sie zusammen: Gesamtzahl der Wettbewerber, Preisspanne (Min./Durchschnitt/Max.), durchschnittliche Sternebewertung, Top-5-Marken nach Sichtbarkeit

Warum das wichtig ist: Das reine Keyword-Volumen bedeutet ohne Wettbewerbskontext nichts. Ein Keyword mit 10.000 Suchanfragen, das aber von 3 etablierten Marken mit jeweils über 10.000 Bewertungen dominiert wird, ist eine ganz andere Gelegenheit als eines mit demselben Volumen, aber fragmentierten Verkäufern. Die Preisspanne zeigt das Margenpotenzial – wenn alles unter 10 $ liegt, sind die Margen nach FBA-Gebühren hauchdünn.

Schritt 3: Saisonalität prüfen

Verwenden Sie web_fetch auf Google Trends:

https://trends.google.com/trends/explore?q=<keyword>&geo=US

Wenn Google Trends einen 429-Fehler zurückgibt, greifen Sie für saisonale Daten auf web_search zurück:

"<keyword>" seasonal trends demand peak months

Identifizieren Sie: Trendrichtung (steigend/sinkend/stabil), saisonale Spitzen (welche Monate), Veränderung im Jahresvergleich.

Warum das wichtig ist: Saisonalität bestimmt das Cashflow-Risiko. Ein Produkt, das 80 % seines Volumens im vierten Quartal verkauft, bedeutet, dass Sie Monate im Voraus Kapital für den Lagerbestand benötigen und den Rest des Jahres möglicherweise auf toter Ware sitzen bleiben. Steigende Trends bedeuten wachsende Nachfrage und mehr Raum für neue Anbieter; sinkende Trends bedeuten, dass Sie um einen schrumpfenden Kuchen kämpfen. Dieser Kontext macht aus einem Keyword eine Geschäftsentscheidung statt einer bloßen Zahl.

Schritt 4: Bericht zusammenstellen

Kombinieren Sie alle Daten in das untenstehende Ausgabeformat.

Warum Struktur wichtig ist: Die Gruppierung von Keywords nach Absicht (kommerziell vs. informativ vs. Nische) hilft dem Verkäufer zu verstehen, nicht nur wonach Menschen suchen, sondern warum sie suchen. Der Chancen-Score verdichtet mehrere Signale zu einer einzigen handlungsrelevanten Zahl, aber die Aufschlüsselung dahinter ist das, was die Entscheidung tatsächlich informiert – zeigen Sie also immer die Begründung.

Ausgabeformat

Präsentieren Sie den Abschlussbericht in dieser Struktur:

## Keyword Research Report: [keyword]
**Marketplace:** Amazon [US/UK/DE/...]
**Date:** [current date]

### 1. Long-tail Keywords ([count] found)

**High Commercial Intent:**
- [keyword with "buy", "best", "vs", "for" etc.]
- ...

**Informational / Research:**
- [keyword with "how to", "what is", "review" etc.]
- ...

**Niche / Specific:**
- [long, specific keywords indicating clear purchase intent]
- ...

### 2. Competition Landscape

| Metric | Value |
|--------|-------|
| Estimated competitors | [number] |
| Price range | $[min] - $[max] |
| Average price | $[avg] |
| Average rating | [stars] |
| Top brands | [brand1, brand2, brand3...] |

### 3. Seasonal Trends

[Describe 12-month trend: peaks, valleys, stable periods]
[Note any upcoming peak seasons relevant to the keyword]

### 4. Market Opportunity Score: [X/10]

**Score breakdown:**
- Competition density: [low/medium/high] — [why]
- Price room: [low/medium/high] — [why]
- Demand trend: [growing/stable/declining] — [why]
- Niche potential: [low/medium/high] — [why]

**Recommendation:** [1-2 sentence actionable recommendation]

Vergleich mehrerer Keywords

Wenn der Benutzer darum bittet, zwei oder mehr Keywords zu vergleichen, führen Sie den gesamten Workflow (Schritte 1–4) für jedes Keyword separat aus und präsentieren Sie die Ergebnisse dann in einer Gegenüberstellungstabelle.

Beispieleingabe des Benutzers:

Compare "laptop stand" vs "monitor stand" vs "tablet stand" on Amazon US — which one should I sell?

So führen Sie es aus: Führen Sie das Skript dreimal aus:

<skill>/scripts/research.sh "laptop stand" us
<skill>/scripts/research.sh "monitor stand" us
<skill>/scripts/research.sh "tablet stand" us

Führen Sie dann für jedes Keyword die Schritte 2–3 durch und geben Sie eine Vergleichstabelle aus:

Schließen Sie mit einer Empfehlung ab, in der Sie angeben, welches Keyword die beste Chance bietet und warum.

Einschränkungen

Dieser Skill verwendet öffentlich zugängliche Daten (Amazon Autocomplete + Websuche). Er liefert keine genauen monatlichen Suchvolumina oder Verkaufsschätzungen.