Analyse zeigt: KI‑generierte Self‑publishing‑Titel vergrößern das Angebot und drücken die Einnahmen pro Buch.
In Kürze
- 20% der Titel mit hohem KI‑Anteil erzielen nur ~12% der Verkäufe
- Katalog wächst stark, Quartalsumsatz deutlich langsamer — Einnahmen werden verwässert
- Erfolgreiche KI‑Bücher weisen hohe sprachliche Überschneidungen mit bestehenden Werken auf
Mehr Titel, weniger Umsatz pro Buch: Eine neue Analyse zeigt, wie KI‑generierte Self‑publishing‑Titel den E‑Book‑Markt auf Amazon umkrempeln — und warum darunter auch Werke leiden, in denen kein KI‑Text erkannt wurde.
Was die Forschenden untersuchten
Die Studie wertete 14.419 zufällig ausgewählte, selbstverlegte E‑Books von Amazon aus, die zwischen Januar 2023 und März 2026 erschienen sind. Als Verkaufsdaten dienten interne Aufzeichnungen eines großen US‑Verlags, der nach Angaben der Autor:innen rund 500.000 Amazon‑Titel abdeckt und etwa 95 % aller täglich verkauften E‑Books erfasst. Für jede Veröffentlichung wurde der vollständige Text mit dem KI‑Detektor Pangram v3.3 geprüft (die Entwickelnden geben eine sehr niedrige False‑Positive‑Rate von 0,04 % an; inzwischen liegt Pangram in Version 4 vor). Bücher wurden danach gruppiert, wie viel Prozent des Textes als KI‑erzeugt erkannt wurden: kein Anteil, leicht (bis 25 %) und substanziell (>25 %).
Die wichtigsten Ergebnisse auf einen Blick
- Verteilung von Titeln und Umsatz: Titel mit substanziellem KI‑Anteil machen 20 % des untersuchten Katalogs aus, erzielen aber nur 12,1 % der Verkäufe und 11,3 % des Umsatzes. Bücher ohne detektierten KI‑Text stellen 62,9 % des Katalogs, bringen jedoch 72,5 % des Umsatzes.
- Markt‑Wachstumsdynamik (Q1 2023 → Q1 2026): Der kumulierte Katalog wuchs um das 38,3‑Fache, die Zahl der pro Quartal verkaufenden Titel stieg 19,2‑fach, der Quartalsumsatz wuchs aber nur 8,9‑fach. Ergebnis: Viel mehr Bücher konkurrieren um einen deutlich langsamer wachsenden Umsatztopf.
- Umsatz pro Buch sinkt breit: Beim Vergleich der Jahrgänge 2023 vs. 2025 fiel der Umsatz pro Buch in 6 von 8 Genres; betrachtet man nur Bücher ohne erkannten KI‑Text, sank er in 7 von 8 Genres. Die Forschenden sprechen hier von „Verwässerung“ — die Einnahmen werden auf viel mehr Titel verteilt. Wichtiger methodischer Hinweis: Die Analyse ist beobachtend und liefert keinen experimentellen Kausalnachweis.
- Genre‑Ausnahme: In Fantasy/Supernatural/Horror stieg der Umsatz pro Buch für Werke ohne detektierten KI‑Text um 35 %. Dort scheint KI später und schwächer Fuß gefasst zu haben.
- Kindle Unlimited: In Genres mit hoher Kindle‑Unlimited‑Verfügbarkeit sind die Effekte stärker ausgeprägt; der Vorsprung von Nicht‑KI‑Büchern beim Umsatzanteil ist dort um 8,4 Prozentpunkte geringer als in Genres mit niedriger KU‑Verfügbarkeit. Die Forschenden deuten das als genrespezifischen Befund, nicht als direkten kausalen KU‑Effekt.
Wer produziert die Flut, und wie verändern sich Ranglisten?
Top‑Ränge: Der Anteil neuer Top‑25‑Einträge mit substanziellem KI‑Anteil stieg von nahezu null auf 31 %. Parallel wechselten Spitzenpositionen häufiger.
Produzentenstruktur: Der Output ist auf wenige Vielschreiber konzentriert. Von 385 Autor‑IDs, die nach einem ersten KI‑Buch weitere mit substanziellem KI‑Anteil veröffentlichten, steigerten 287 ihren monatlichen Output. Beispielausreißer: Ein erfolgreiches Pseudonym erzielte 1,7 Mio. US‑$ Bruttoumsatz mit 8 Titeln; das erfolgreichste einzelne KI‑Buch brachte 643.000 US‑$ bei 80.431 Verkäufen. Vergleichbare Fälle (etwa im Romance‑Bereich) sind bereits dokumentiert.
Sprachliche Nähe zu bestehenden Büchern: Wie die Forschenden vorgehen
Um zu prüfen, ob KI‑Titel stark an vorhandener Buchsprache ansetzen, suchten die Forschenden nach seltenen Ausdrücken, die in höchstens fünf Google‑Books‑Bänden vorkommen und im großen Web‑Snapshot fehlen — solche Formulierungen deuten stark auf Textmuster aus Büchern hin. Ergebnisse:
- Bei den 50 umsatzstärksten Titeln mit substanziellem KI‑Anteil decken diese seltenen Ausdrücke 45 % des Textes ab; bei den Top‑50 ohne detektierten KI‑Text sind es 37,7 %; preisgekrönte Belletristik liegt bei 19,1 %.
- Innerhalb der KI‑Bücher steigt die Überschneidung mit solchen seltenen Formeln um 7,6 Prozentpunkte pro Verzehnfachung der Einnahmen. Bei Nicht‑KI‑Büchern besteht dieser Zusammenhang nicht.
Methodisch gilt: Das Verfahren weist keine konkrete Quelle einzelner Passagen nach und beweist nicht wortwörtliches Kopieren — es misst aggregierte sprachliche Überlappungen. Es stärkt aber den Verdacht, dass erfolgreiche KI‑Titel stark an bestehender Buchsprache orientiert sind.
Einschätzungen, Rechtsfragen und Plattformpraxis
Die Forschenden betonen, dass ein KI‑Detektor lediglich Wahrscheinlichkeitsaussagen liefert; die zusätzliche Analyse seltener Formulierungen erhöht jedoch die Plausibilität, dass bestimmte Sprache aus Büchern stammt. Das schwächt Argumente, die das bloße Training von Modellen auf Buchtexten mit dem menschlichen Lesen gleichsetzen wollen.
Rechtlich sind die Ergebnisse relevant: In laufenden Urheberrechtsprozessen liefern sie empirische Daten zur sogenannten Marktverwässerung — ein Punkt, der in Fällen wie Kadrey v. Meta (Juni 2025) bereits thematisiert wurde. Dort entschied ein Richter zugunsten von Meta, warnte aber zugleich, dass die Nutzung geschützter Bücher zur Entwicklung eines profitablen Produkts, das gleichzeitig eine Flut konkurrierender Werke erzeugt, kaum unter „Fair Use“ fallen dürfte. Die hier präsentierten Marktdaten füllen eine bisherige empirische Lücke.
Auf Plattformseite ist die Lage kompliziert: Extern lässt sich der tatsächliche KI‑Anteil auf Amazon kaum verifizieren. Autor:innen müssen bei Kindle Direct Publishing angeben, ob KI verwendet wurde, Amazon überträgt diese Kennzeichnung jedoch nicht auf die Produktseiten. Zudem hat die Plattform mit Fällen zu kämpfen, in denen Titles oder Stile bekannter Autor:innen nachgeahmt werden; als eine Maßnahme begrenzt Amazon Veröffentlichungen auf drei pro Tag pro Account.
Weitere Studien (Herbst 2025) ergänzen das Bild: Sprachmodelle können Passagen aus urheberrechtlich geschützten Büchern nahezu wörtlich reproduzieren, und bereits zwei Werke können genügen, um ein Modell auf den Stil einer Autorin zu prägen — Befunde, die das Spannungsfeld zwischen Trainingsdaten, Stilnachahmung und Urheberrecht weiter verschärfen.
Die vorgelegten Daten zeigen damit, wie die Masse neuer, teils KI‑gestützter Veröffentlichungen die Marktstruktur verändert — und warum Autor:innen, Verlage, Plattformen und Gerichte diesen Entwicklungen jetzt Aufmerksamkeit schenken.
Quellen
- Quelle: Amazon / Kindle Direct Publishing
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
