با ادامه رشد و بلوغ صنعت بازاریابی وابسته، بازاریابها در هر دو سمت (تبلیغدهندهها و تولیدکنندگان محتوا) با چالشهایی روبهرو هستند؛ از جمله نیاز تبلیغدهندهها به ایجاد افزایش فروش (incrementality) و بهینهسازی بهتر نرخ تبدیل، و نیاز تولیدکنندگان محتوا به ایجاد محتوای مرتبط و دیده شدن توسط مصرفکنندگان و مخاطبان هدفشان.
برای هر دو گروه یعنی ناشران (publishers) و تبلیغدهندهها (advertisers)، اینجا دقیقاً جایی است که هوش مصنوعی میتواند بسیار مفید باشد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال متحول کردن جنبههای مختلف بازاریابی وابسته هستند و راهحلهایی برای حل بسیاری از چالشهای امروز ارائه میدهند و همچنین میدان رقابت را عادلانهتر میکنند.
بیایید نگاهی به برخی از مؤثرترین روشهای استفاده از هوش مصنوعی بیندازیم.
فهرست مطالب
- 1 AI & the Affiliate Industry هوش مصنوعی و صنعت بازاریابی وابسته
- 2 Accelerating Publishers’ Content Creation تسریع در تولید محتوای ناشران
- 3 Expanding Affiliate Relationships گسترش روابط وابسته
- 4 Monetizing Publisher Content کسب درآمد از محتوای ناشران
- 5 Helping Advertisers Find Productive Affiliates کمک به تبلیغدهندهها برای یافتن ناشران مولد
- 6 Affiliate Program Performance Optimization بهینهسازی عملکرد برنامه وابسته
- 7 Fighting Fraud مبارزه با تقلب
- 8 AI Transforms Affiliate Marketing هوش مصنوعی بازاریابی وابسته را متحول میکند
AI & the Affiliate Industry هوش مصنوعی و صنعت بازاریابی وابسته
Accelerating Publishers’ Content Creation تسریع در تولید محتوای ناشران
ناشران از هوش مصنوعی برای سادهسازی و سرعت بخشیدن به تولید محتوا استفاده میکنند. با ظهور ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT، Claude و سایرین، حتی کوچکترین تولیدکنندگان محتوای تازهکار هم میتوانند از هوش مصنوعی برای ساخت پرامپتهای پیشرفته استفاده کنند. این پرامپتها میتوانند پرسونای هدف، ستونهای محتوایی و اهداف را توصیف کنند و بهصورت خودکار پیشنویس پستها و مقالات متناسب با آن مشخصات تولید کنند.
این قابلیت به ناشران اجازه میدهد محتوای خود را در مقیاس بزرگ در سراسر سایتشان حول موضوعاتی بسازند که برای جذب و تعامل با مخاطبان در حوزه تخصصیشان طراحی شدهاند.
Expanding Affiliate Relationships گسترش روابط وابسته
مرحله بعدی، کسب درآمد از محتوا با استفاده از برنامههای بازاریابی وابسته است. اما هوش مصنوعی در این مرحله هم میتواند کمک کند.
برای کسب درآمد از طریق لینکهای وابسته، ناشران ابتدا باید روابطی با برنامههای وابسته برندهای مرتبط برقرار کنند. هرچه ناشر به برنامههای وابسته بیشتری بپیوندد، فرصتهای بیشتری برای تبلیغ به مصرفکنندگان خواهد داشت و در نتیجه شانس بیشتری برای ایجاد فروش خواهد داشت.
تا زمانی که ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای یافتن برنامههای تبلیغدهنده جدید در دسترس قرار بگیرند، ناشران میتوانند از قابلیت جستجو در شبکههای وابسته استفاده کنند. اما با کمی خلاقیت، ناشران میتوانند از هوش مصنوعی مولد برای دریافت پیشنهادهای شراکت استفاده کنند.
خروجی هوش مصنوعی زمانی دقیقتر و جزئیتر میشود که اطلاعات و زمینه بیشتری به آن داده شود. یک نمونه پرامپت میتواند این باشد:
«من یک وبلاگ درباره [موضوع] اداره میکنم که مخاطبان هدف آن [مخاطبان هدف – دموگرافیک، علایق] هستند. به دنبال برندهایی هستم که برنامه وابسته داشته باشند تا بتوانم لینک محصولات و تبلیغات آنها را در محتوای خود قرار دهم، هم برای کسب درآمد از محتوایم و هم برای کمک به آنها در افزایش فروش. لطفاً لیستی از تبلیغدهندگان آنلاین احتمالی که برنامه وابسته دارند برایم تولید کنید تا بررسی کنم.»
با استفاده از پرامپتهای دقیق و کمی مداخله دستی، ناشران میتوانند لیستی از برندهای بالقوه تهیه کنند. حتی میتوانند با یافتن چند تبلیغدهنده مرتبط، از ابزار هوش مصنوعی بخواهند لیست را گسترش دهد و گزینههای بیشتری پیشنهاد کند.
Monetizing Publisher Content کسب درآمد از محتوای ناشران
ابزارهایی در حال ظهور هستند که از هوش مصنوعی برای تحلیل سایت ناشر استفاده میکنند و پیشنهادهایی برای جایگذاری بهتر تبلیغات وابسته ارائه میدهند تا عملکرد بهبود یابد؛ یا حتی محتوای بازنویسیشده با لینکهای وابسته آماده را تولید میکنند.
متأسفانه این محصولات هنوز در مراحل اولیه هستند و دسترسی محدودی دارند، اما وقتی در دسترس قرار بگیرند، به ناشران کوچکتر کمک میکنند تصمیمات هوشمندانهتری درباره ادغام تبلیغات وابسته بگیرند.
راه دیگر برای کسب درآمد کارآمدتر از محتوا، استفاده از تبلیغات native یا قرار دادن خودکار لینکهای وابسته مرتبط در سایت است.
ابزارهایی مانند RevContent و Taboola به ناشران اجازه میدهند ویجتهای تبلیغات native را بهسادگی به سایت خود اضافه کنند و بهزودی احتمالاً از هوش مصنوعی برای نمایش تبلیغات با بهترین عملکرد استفاده خواهند کرد. تبلیغات native بهخوبی با لینکهای وابسته ترکیب میشوند چون برای کسب درآمد نیازی به کلیک ندارند.
لینکهای وابسته میتوانند تعامل و درآمد قابلتوجهی برای ناشران ایجاد کنند چون بهصورت زمینهای در داخل محتوایی که کاربر میخواند یا تماشا میکند قرار میگیرند. ابزارها میتوانند بهصورت خودکار لینکهای وابسته ردیابیشده را به ذکر محصولات یا توصیهها در محتوا اضافه کنند؛ این موضوع برای محتوای تولیدشده با هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ ایدهآل است.
چون برندها و ناشران نیازی به ایجاد دستی رابطه با تبلیغدهندهها برای محصولاتی که در محتوا نام برده میشوند ندارند و لینکهای وابسته فرمت سادهای دارند که هر مدل زبانی بزرگ (LLM) میتواند آنها را تولید کند، این روش زمان بسیار زیادی صرفهجویی میکند و میدان رقابت را برای بازاریابهای وابسته کوچکتر هموارتر میکند تا بتوانند سریعتر رشد کنند.
Helping Advertisers Find Productive Affiliates کمک به تبلیغدهندهها برای یافتن ناشران مولد
هوش مصنوعی یکی از مشکلات کلاسیک بازاریابی وابسته برای برندها را حل میکند: یافتن شرکای جدید برای تبلیغ محصولات. یک برنامه بازاریابی وابسته موفق باید شامل مجموعه متنوعی از انواع مختلف ناشران باشد.
مانند هر پرتفوی سرمایهگذاری خوب، پرتفوی متنوع ناشران به تبلیغدهندهها کمک میکند تا ریسک تمرکز بیشازحد روی یک حوزه یا یک ناشر را کاهش دهند. همچنین افزایش شبکه ناشران مرتبط در برنامه وابسته میتواند رشد افزایشی از توزیع گستردهتر پیشنهادها ایجاد کند.
تا همین اواخر، یافتن ناشران جدید مرتبط عمدتاً فرآیندی دستی بود و برای برندهای کوچک با برنامههای تازهراهاندازیشده حتی سختتر هم بود. حالا پلتفرمهایی مانند Intelligent Partner Discovery شرکت Partnerize ابزارهای کشف ناشر مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه میدهند که با استفاده از یادگیری ماشین به برندها کمک میکنند ناشران جدید را شناسایی و بهصورت خودکار به برنامهشان دعوت کنند.
Affiliate Program Performance Optimization بهینهسازی عملکرد برنامه وابسته
هوش مصنوعی همچنین برای بهینهسازی عملکرد کمپینهای وابسته در حال اجرا به کار گرفته میشود. الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند ترکیب ناشر، پیشنهاد، محتوای خلاقانه و کانال را تحلیل کنند تا نرخ تبدیل را افزایش دهند و ارزشمندترین شراکتها و رویکردها را شناسایی کنند.
این بینشها به برندهایی که تیم تحلیل عمیقی ندارند هم اجازه میدهند تنظیمات تبلیغاتی خود را برای حداکثر کردن بازگشت سرمایه (ROI) بهینه کنند. ردیابی، attribution و گزارشگیری مبتنی بر هوش مصنوعی شفافیت ایجاد میکند تا مشخص شود کدام ناشران بیشترین ارزش را ایجاد میکنند.
Fighting Fraud مبارزه با تقلب
در نهایت، هوش مصنوعی پتانسیل فوقالعادهای بهعنوان ابزاری مؤثر در برابر تقلب دارد. هوش مصنوعی میتواند میلیونها تراکنش را بهسرعت تحلیل کند و الگوهایی را شناسایی کند که نشاندهنده تراکنشهای تقلبی هستند.
به این ترتیب، هوش مصنوعی به تبلیغدهندهها کمک میکند مطمئن شوند که کمیسیون به کلاهبرداران پرداخت نمیکنند و برای برندهای کوچک زمان و هزینه صرفهجویی میشود. شرکت امنیت سایبری CHEQ تخمین زده که در سال ۲۰۲۲، ۱۷٪ از ترافیک برنامههای وابسته تقلبی بوده و صنعت قرار بوده بیش از ۳.۴ میلیارد دلار به دلیل تقلب از دست بدهد.
تقلب بر بسیاری از برندها در صنعت بازاریابی وابسته تأثیر میگذارد و منجر به هدررفت بودجه، کاهش اعتماد به بازاریابی عملکردی و اتخاذ استراتژیهای اشتباه بر اساس دادههای نادرست میشود (طبق گفته Fraudlogix).
AI Transforms Affiliate Marketing هوش مصنوعی بازاریابی وابسته را متحول میکند
این موارد با هم نشان میدهند که چگونه هوش مصنوعی بازاریابی وابسته را هوشمندتر و کارآمدتر میکند و در عین حال فرصتهای جدیدی برای هر دو طرف ایجاد میکند.
ناشران میتوانند از هوش مصنوعی برای رشد و متنوعسازی درآمد خود از طریق شراکتهای جدید استفاده کنند و همزمان محتوای متناسب با حوزه تخصصیشان را در مقیاس بزرگ تولید کنند. برندها هم میتوانند با استفاده از ابزارهای کشف و بهینهسازی مبتنی بر هوش مصنوعی، فهرست ناشران مرتبطی که تبدیلهای قابلاندازهگیری ایجاد میکنند را گسترش دهند.
با پیشرفتهتر شدن هوش مصنوعی، این فناوری به ابزاری حیاتیتر تبدیل خواهد شد که به بازاریابهای وابسته کمک میکند موانع تولید محتوا را پشت سر بگذارند، ارزش شراکتهای وابسته را به حداکثر برسانند و بازاریابی عملکردی سودآور را برای برندها و ناشران به واقعیت تبدیل کنند.
منبع: iotforall