Спроси SEO: Как ИИ меняет партнерские стратегии.

Вопрос недели от Мики Р о стратегиях аффилированного маркетинга:

Какое влияние окажет искусственный интеллект на стратегию партнерского маркетинга к 2025 году и как я могу адаптироваться к этим изменениям, не отказываясь от текущих методов? Мне интересно узнать о доказанных эффективных инновационных стратегиях в этом новом ландшафте.

Абсолютно верно, Майк! Это поразительно наблюдать за изменениями в ландшафте цифровых маркетинговых трендов сегодня. Некоторые разработки крайне многообещающие, тогда как другие могут представлять сложности. Например, рост использования ИИ для персонализации — это настоящий переворот, однако обеспечение соблюдения конфиденциальности может быть непросто. Давайте углубимся в эти трансформации и обсудим их последствия.

💰 Настало время зарабатывать!
Top Crypto покажет лучшие монеты для реального роста!

Присоединиться в Telegram

Использование искусственного интеллекта эффективно в секторе партнерского маркетинга может значительно способствовать росту бизнеса и брендов.

Как опытный веб-мастер, я наблюдал на собственном опыте, как партнерский маркетинг, когда применяется способами, с которыми текущий искусственный интеллект и модели больших языков еще не могут справиться ‘пока’, может привести к неблагоприятным последствиям.

Я отвечаю на этот вопрос тремя частями, поскольку не уверен, в какой части индустрии вы находитесь.

Для ясности: вопреки некоторым мнениям, партнерский маркетинговый канал остается жизнеспособным. Это обусловлено тем, что партнерский маркетинг включает в себя не только создание списков или обзоров на контентных сайтах, но и множество других активностей, которые не ограничиваются просто использованием купонных сайтов для прерывания процесса продаж.

В простых словах партнерский маркетинг объединяет различные стратегии продвижения, такие как электронные письма, текстовые сообщения, собрания в цифровом и физическом форматах (онлайн-и офлайн-группы), реклама с оплатой за клик, покупка медиапространства, а иногда традиционные печатные материалы вроде флаеров или журналов для продажи товаров и услуг.

Искусственный интеллект может не оказать такого значительного влияния на данную сферу, как SEO и контент-маркетинг, однако благодаря этим областям он способен расширяться и развиваться множеством способов.

1. Affiliates (Создатели контента, Издательства, Медиа дома и т.д.)

Аффилиаты – это сторона, которая продвигает другой бренд в надежде заработать комиссию.

Вот некоторые наблюдения относительно использования ИИ и его влияния на партнерский доход.

Программное SEO и создание контента

Как специалист по цифровому маркетингу, я понял, что программный SEO уже не является новой концепцией. Тем не менее, полагаясь на большие языковые модели (LLMs) для создания контента или списков — это то же самое, что поджечь когда-то качественные веб-сайты. Важно поддерживать баланс между автоматизацией и креативностью человека для сохранения целостности и релевантности нашего онлайн-контента.

Как специалист по цифровому маркетингу, я всегда советую не полагаться на ИИ для создания контента без тщательной проверки. Несмотря на то что эти инструменты могут быстро производить контент и готовить его к публикации, им зачастую недостает тонкости, контекста и личного подхода, которые характерны для материалов, созданных человеком.

В 2000-х годах некоторые партнёры и оптимизаторы поисковых систем использовали автоматизированные инструменты (спиннеры статей до ИИ) для создания большого объёма контента из одной хорошо написанной и проверенной статьи, которую затем публиковали на блогах и сторонних платформах публикации вроде Squidoo.

Это равносильно тому, что аффилиаты публикуют свой контент на Reddit или LinkedIn Pulse для его ранжирования.

Как опытный вебмастер, я усвоил на горьком опыте, что алгоритмы поисковых систем могут быть неумолимыми в отношении партнерских сайтов. В моем случае произошло попадание под штрафные санкции, что стало жестким напоминанием о важности соблюдения постоянно меняющихся правил. Примечательно, что Squidoo и некоторые сторонние платформы смогли пережить шторм благодаря своему надежному доверию пользователей и устойчивой пользовательской базе, предоставив им временную передышку от большинства этих изменений.

После этого PHP стал предпочтительным выбором для программирования SEO, позволяя партнерам создавать списки покупок или страницы, наполненные уникальными сочетаниями продуктов и описаний, используя потоки данных поставщиков товаров и инструменты, предоставляемые сетевыми организациями. Однако впоследствии они подверглись штрафным санкциям. Это неудивительно.

В течение долгого времени как медиаорганизации, так и производители контента сталкивались с штрафами и снижением стоимости из-за этой проблемы.

Если менеджер по партнерам поручает вам генерировать контент с помощью LLM (языковые модели обучения) или если вы замечаете использование LLM и искусственного интеллекта для программного SEO, обратитесь за советом к другим источникам.

С момента появления ChatGPT, Perplexity и подобных платформ я заметил значительное снижение количества высококачественных сайтов, которые посещал ранее, из-за того что эти системы производят и копируют контент.

Ценность контента и создателя

В классической модели партнерского маркетинга партнеры, которые не генерируют продажи, несмотря на отправку высококачественного трафика, часто оказываются незамеченными. Однако системы управления обучением (LMS), такие как AI-системы, полностью изменили эту ситуацию, вознаграждая партнеров за их усилия даже в случае отсутствия прямых продаж.

Если бренд не упоминается или проверяется в процессе проверки фактов и источников, он постепенно исчезает из конечного результата или выводов. Это я лично наблюдал.

Партнёры могут захотеть начать взимать дополнительные сборы за эти размещения, пока сотрудники по связям с юридическими школами начинают либо вводить штрафы, либо игнорировать контент, для доступа к которому требуется оплата.

Как профессионал в области цифрового маркетинга, я использую этот момент, так как Google кажется сокращает трафик для издателей через AI Overview. Их алгоритмы еще не настолько продвинуты, но близки к этому, что делает это подходящим временем для адаптации и оставаться впереди.

Сайте купонов для верхних и конечных точек продаж

Вероятно, традиционные сайты купонов столкнутся с существенным спадом из-за появления технологий ИИ, способных генерировать собственные списки действующих скидок.

Этот контент предоставляет рекомендации по местам для экономии средств, торговым точкам и текущим скидкам на конкретные товары. Например, если вы хотите приобрести мужскую беговую обувь Asics Kayano 32 по сниженной цене, где я могу найти такую сделку?

Чат-бот ChatGPT может напрямую получить коды купонов, исключая необходимость посещения сайта с купонами и активации трекинговых ссылок. Исходный сайт всё ещё отображается, но нет нужды нажимать на него, так как код уже предоставлен в выводе.

Одна интересная особенность состоит в том, что ChatGPT может использовать коды, которые не имеют практической ценности.

Инфлюенсер не имел никакого отношения к этой сделке, но получит вознаграждение.

Более рациональное распределение средств могло бы включать вложение большего объема инвестиций в ChatGPT с учетом его потенциального охвата аудитории, вместо увеличения выплат инфлюенсерам, поскольку кажется, что именно там концентрируется основная часть зрителей.

ИИ оптимизирует процесс, указывая местоположение предложений и определяя, какие предложения доступны в данный момент для конкретных товаров, а не просто брендов. Эта стратегия значительно сокращает основную тактику верхнего воронки, которую часто используют сайты сделок и купонов по отношению к брендам.

Главная проблема, с которой сталкиваются веб-сайты купонов, заключается в обеспечении высоких позиций в поисковых системах по запросам вроде «бренд и купон», что зачастую приводит к последнему решению о покупке клиента перед посещением интернет-магазина бренда.

Однако не стоит пренебрегать тем фактом, что сайты с предложениями и купонами уже не являются нерелевантными. Эти платформы все еще обладают значительными списками подписчиков по электронной почте и активным присутствием в социальных сетях, которые могут генерировать высокий уровень трафика на начальных этапах воронки продаж. Кроме того, они способны напомнить клиентам о вашем бренде, используя собственные базы данных, содержащие информацию о множестве покупателей.

2. Аффилиат-менеджер и агентства по управлению аффилиатами

Эти лица осуществляют надзор за программами, привлекая партнёров для присоединения к ним, предоставляя им необходимые ресурсы и поддерживая точное и надёжное отслеживание данных сети, гарантируя что рекламируемые бренды достигают желаемых продаж и взаимодействий.

Сайты с контентом, потерявшие трафик

Некоторые менеджеры обеспокоены из-за излишней зависимости от контентных сайтов и издателей, которые отдают приоритет SEO рейтингам. Однако AI Overviews использует другую стратегию, применяя партнёрский и издательский контент, что может не приводить к такому же объему трафика для издателей.

Как опытный вебмастер могу сказать, что благодаря оптимизации структуры сайта мне удалось сократить количество требуемых действий пользователя, сделав навигацию более плавной. Хотя мои издатели действительно направляют трафик ко мне, важно отметить, что этот трафик не происходит из наших традиционных партнерских каналов. Наоборот, он приходит естественным образом через поисковые запросы Google.

Менеджеры по партнерским отношениям могли бы сосредоточиться на маркетинговых каналах, менее подверженных влиянию обзорам искусственного интеллекта, таких как:

Дискорд.
Платформы, такие как Skool.
Группы в социальных сетях.
каналы YouTube.
Инфлюенсеры.

Фраудальные регистрации

Создается впечатление, что наблюдается всплеск создания множества высококачественных издательских аккаунтов, которые могут использоваться в качестве прикрытия для мошеннических или ложных партнерских программ.

Я общался с людьми, работающими в предполагаемой партнерской учетной записи, которым платят за взаимодействие с менеджером по работе с партнерами. Это создает впечатление еще большей достоверности этих веб-сайтов. Мы обмениваемся электронными письмами и иногда проводим телефонные разговоры.

Когда начинаются операции и продажи, иногда выясняется, что кредитные карты являются мошенническими или нарушаются правила. В некоторых случаях организации или сайты, на которых они подали заявки, бесследно исчезли.

Замечательно, кажется, что эти сайты через год после предполагаемого забвения таинственно вновь появляются исключительно тогда, когда становится ясно, что к ним не обращаются.

Как эксперт по SEO, я всегда рекомендую тщательно анализировать веб-сайт. Если кажется, что контент создан языковыми моделями или искусственным интеллектом, возможно стоит отклонить его для минимизации риска взаимодействия с мошенническим аккаунтом.

Искусственный интеллект (ИИ) может временно улучшить позиции контента в рейтинге, но это не является долгосрочным устойчивым подходом. Если информация вашего бренда генерируется с помощью ИИ и затем публикуется на веб-сайтах посредством автоматизированных методов SEO, существует большая вероятность того, что детали могут оказаться неточными или несогласованными с вашим брендом.

Партнер, который не имеет времени на создание качественного контента и вместо этого полностью полагается на редактирование с помощью ИИ, а не использует ИИ для создания контента с последующим улучшением качества, может оказаться ненадежным выбором для вашей партнерской программы.

Недостоверная информация и ложные утверждения

Когда ваши партнеры создают или проверяют информацию с использованием языковых моделей и искусственного интеллекта в процессе работы, они не выполняют свои роли как соучастники путем точного продвижения вашей программы, соблюдения нужных ключевых сообщений и соответствия стандартам вашего бренда.

Вполне вероятно, что в контенте, который вы оплачиваете создание на свою пользу, могут присутствовать ложные утверждения о финансовых услугах, лечебных средствах или рекомендациях книг.

Независимо от структуры оплаты, основанной на производительности, позволяя контенту быть опубликованным, вы фактически одобряете его как отражение вашего бренда. Соответственно, аффилиаты, создающие контент с помощью ИИ, несут значительный риск из-за этой связи.

Примените рекомендации и обеспечьте соблюдение, предотвращая появление нашего бренда в контенте, созданном искусственным интеллектом. Если партнер не уделяет того же внимания к нашему бренду или брендам их партнеров, как это делаем мы, он будет временно удален из нашей программы до тех пор, пока не сможет соответствовать нашим стандартам.

Подбор и утверждение партнеров

Захватывающим применением искусственного интеллекта (ИИ) в партнерском маркетинге является процесс подбора мерчантов для партнеров с помощью машинного обучения и ИИ; эта задача часто выполняется рекламными агентствами и известными брендами.

Сильное выступление партнера в конкретной отрасли или определенной партнерской программе не обязательно гарантирует его успех среди других аудиторий.

Одна программа может разрешать продажу на точках касания после ее окончания, тогда как другая — нет. Не следует допускать участия основных партнеров с низкоценными кликами в аналогичной программе, которая не поддерживает или не будет поддерживать эту практику. Если программы автоматически одобряют или используют искусственный интеллект для одобрения аффилиатов, добивающихся успеха в определенных вертикалях, вероятно, что правила и условия использования больше не соблюдаются.
Партнер может совершить огромное количество продаж футболок в одной программе, но его аудитория может не отреагировать на цвета, социальные цели или ценовые категории другого продавца. Если аффилиат участвует в системе подбора ИИ и начинает терять деньги из-за того, что ему подбирают новые магазины футболок, он может начать отказываться от сотрудничества с этой системой или уделять меньше внимания своим обязанностям, так как зарабатывает меньше денег и получает плохие рекомендации от агентств и менеджеров.
Если программа полагается на ИИ для сопоставления, но имеет ограничения, такие как требование раскрытия рекламы или использования фактической информации, машинное обучение скорее всего не сможет проверить эти условия и может допустить неподходящих партнеров.
Автоматизация утверждений, так как они проходят проверку или сканирование ИИ, рискованно, поскольку искусственный интеллект может пропустить то, что опытный менеджер по партнерским программам обнаружит. Это включает рекламные раскрытия в неправильных местах и ложные утверждения об отрасли или контенте.

Одним из исключений при использовании ИИ для сопоставления является составление списка возможных кандидатов из базы данных. Тем не менее, слепое одобрение этого списка только потому что он составлен может привести к проблемам, так как результат представляет собой просто список.

Чтобы убедиться, что каждый предложенный партнер соответствует стандартам новой программы, требуется ручной процесс проверки каждого рекомендованного.

Набор персонала и формирование списка

Некоторые из лучших применений ИИ, особенно больших языковых моделей (LLM), были в создании списков потенциальных партнеров.

Вы можете обучить модели GPT проверке списков, исключению текущих партнеров для предотвращения нежелательного общения, выявлению пробелов и персонализации рекрутинговых электронных писем в значительной степени.

Абсолютно, хотя и не идеален, он все еще предлагает значительную экономию времени благодаря автоматизации рутинных задач, таких как поиск, верификация и связи, потенциально освобождая несколько часов каждую неделю.

Электронные письма о наборе персонала все еще нужно просмотреть и отправить вручную, однако это значительно экономит время.

В процессе нашей работы каждое электронное письмо тщательно проверяется перед отправкой, что требует некоторой степени переписывания; однако такой подход также позволяет нам существенно экономить время.

Кроме того, мы планируем наши электронные письма заранее с помощью инструмента базы данных, но постепенно внедряем инновационные методы исследования и композиции. Эти новые подходы оказываются невероятно эффективными.

Сначала я относился скептически к искусственному интеллекту, но сейчас серьезно рассматриваю возможность увеличения инвестиций в него, учитывая его быстрое развитие и прогресс.

3. Партнерские сети

Это платформы отслеживания и платежей, которые поддерживают партнерские программы.

Партнеры полагаются на них для точного учета продаж и выпуска платежей.

Менеджеры по аффилированным программам используют эти инструменты по нескольким причинам: контроль прогресса, упрощение выплат глобальным партнерам и создание отчетов на основе критически важных метрик (ключевых показателей эффективности или KPI), установленных их организацией.

Улучшенное управление

Как профессионал в области digital marketing, я заметил рост использования AI-управляемых сайтов на всех платформах под нашим управлением. Я обсудил этот вопрос с коллегами из других агентств и менеджерами, не входящими в нашу команду, и они также отмечают эту тенденцию на сетях, которыми мы непосредственно не занимаемся.

Сетевые компании должны рассмотреть возможность внедрения фильтров и оповещений для своих партнерских менеджеров, чтобы определить, управляются ли партнеры человеком или искусственным интеллектом. Таким образом, они могут гарантировать наличие должного контроля качества на сайтах и промоакциях, управляемых ИИ.

Судя по тому, что я наблюдал, не существует сложных механизмов контроля, специально разработанных для ассоциатов искусственного интеллекта (AI) в сетях, с которыми я сталкивался. Тем не менее, у многих сетей есть отделы соответствия, куда можно отправлять отчеты о подозрительных или ложных аккаунтах.

В соответствии с обсуждениями, которые я провел с различными сетями, они разрабатывают стратегии для выявления и блокировки этих сайтов, однако это представляет собой серьезную проблему из-за большого объема их создания и сложности обнаружения некоторых из них.

Спэммеры и мошенники становятся умнее, и ИИ предоставил им новое преимущество.

Партнерская совместимость

Этот инструмент может привести как к преимуществам, так и к трудностям: сети обладают большим объемом данных по сравнению с любым аффилированным агентством, что делает их потенциально идеальными кандидатами для использования алгоритмов подбора партнеров и программ.

Они могут создать выбор программного обеспечения для партнеров, чтобы опробовать его, или группу сотрудников, которым руководитель программы может предложить вознаграждение за привлечение новых участников, в зависимости от целей и требований программы.

Это недостаток потому что программы тратят много времени на поиск партнеров, в то время как сети предлагающие услуги по подбору и рекрутингу выполняют ту же работу и предоставляют её бесплатно другим конкурирующим программам.

Как опытный веб-мастер, я обнаружил, что одним из потенциальных недостатков является поток запросов на участие в партнерских программах, с которыми они сталкиваются. Этот огромный объем может привести к перегрузке и затруднить возможность открывать электронные письма об обновлениях программы или новостных рассылках.

Когда люди перестают отвечать на электронные письма из-за перегрузки, это может привести к нерешенным вопросам соблюдения требований или упущенным возможностям для взаимовыгодного сотрудничества через рекламные акции.

Отчётность

Инновационный подход, который сети могли бы принять, хотя немногие сделали это в широких масштабах (некоторые пытаются с положительными признаками), предполагает использование технологий ИИ для создания индивидуальных отчетов специально для партнерских программ. Эти отчеты могут включать визуальное представление, например диаграммы и графики, отображающие тенденции на протяжении нескольких лет.

Как профессионал в области цифрового маркетинга, я часто считаю полезным проводить анализ пробелов, сосредоточенный на комплектах товаров (product bundles), продаваемых нашими партнерами-аффилиатами, с категоризацией по типу каждого партнера. Этот анализ помогает нам определить, какие партнеры в нашей программе не включают определенные товарные единицы (Stock Keeping Units, SKUs) в свои заказы, которые обычно поставляются вместе с другими продуктами. Работая над этими пробелами, мы можем оптимизировать наши предложения товаров и потенциально увеличить продажи как для себя, так и для наших ценных партнеров-аффилиатов.

Менеджер мог предложить продвигать продукт (SKU) в контенте, направленном на увеличение продаж, или включить этот конкретный товар как рекомендованную дополнительную покупку для клиентов, пришедших по ссылке конкретного партнера, учитывая что идентификатор партнера включен в URL.

Этот метод позволяет выявить паттерны через различные маркетинговые каналы (например, SEO, электронные письма, рекламные объявления в PPC, SMS-сообщения и т.д.), где происходят взаимодействия, а также изменения этих паттернов со временем — сезонные и ежегодные. Также он показывает, приводит ли достижение установленных целей к росту или снижению продаж для партнерской сети или компании в целом.

Заключительные мысли

Понятно, что ИИ будет иметь как выдающиеся преимущества, так и значительные недостатки для каждого из трех ключевых компонентов канала партнерского маркетинга. Ниже приведена разбивка по пунктам:

1. Издатели/партнеры: ИИ может автоматизировать создание контента, оптимизировать размещение рекламы и персонализировать пользовательские опыты — все это ведет к увеличению доходов. Однако это также может привести к перенасыщению рынка однотипным контентом, усложняя задачу для небольших издателей выделиться.
2. Рекламодатели: ИИ помогает рекламодателям нацелиться на конкретные аудитории, предсказывать поведение потребителей и оптимизировать затраты на рекламу — экономия времени и ресурсов. С другой стороны, чрезмерное доверие алгоритмам может привести к разрыву с человеческой интуицией и креативностью в маркетинговых стратегиях.
3. Потребители: ИИ предлагает персонализированный опыт покупок, индивидуальные рекомендации и улучшенное качество обслуживания клиентов. Однако это также вызывает беспокойство по поводу конфиденциальности данных, поскольку ИИ собирает больше информации о поведении потребителей и их предпочтениях. Кроме того, чрезмерная зависимость от ИИ может привести к отсутствию человеческого взаимодействия и эмоциональной связи в процессе онлайн-шопинга.

При правильном использовании это может сэкономить время, повысить эффективность и сформировать более осмысленные стратегии.

Одновременно это может нарушить условия использования программы, воровать трафик у создателей контента и потенциально нанести ущерб различным видам предприятий.

Смотрите также

2025-06-17 14:41