האם בינה מלאכותית תחסל את שיווק השותפים? איומים והזדמנויות חדשות

בינה מלאכותית לא תחסל את שיווק השותפים כמודל עסקי, אך היא כבר הורגת את הגרסה שלו שהתבססה על תוכן השוואתי דק ותעבורה אורגנית זולה. שני דברים קורים בו-זמנית: מנועי תשובות מבוססי בינה מלאכותית סופחים נתח משאלות החיפוש "ה-X הטוב ביותר" ו"X לעומת Y" שנהגו לנחות על אתרי ביקורות שותפים, וכלי בינה מלאכותית הופכים את הצד של תעבורה בתשלום בעסק – בדיקת קריאייטיב, תרגום, מחקר זוויות – לזול משמעותית עבור כל מי שמוכן להריץ פרסומות native או חברתיות במקום לחכות על Google.

אם כל הפעילות שלך היא אתר WordPress מלא בפוסטים של "10 כרטיסי האשראי הטובים ביותר" שמניבים הכנסות מתצוגה וכמה קישורי שותפים, יש לך סיבה אמיתית להיות עצבני. אם הפעילות שלך היא רוכש מדיה שמפעיל הצעות נבדקות דרך ערוצים בתשלום, בינה מלאכותית היא בעיקר סט של כלים חדשים, לא איום קיומי.

איום התעבורה מרוכז בחלק אחד במשפך#

החלק בשיווק השותפים שנמצא תחת לחץ אמיתי הוא תוכן מידעי והשוואתי שיושב בחלק העליון של המשפך. כאשר משתמש שואל מנוע תשובות מבוסס בינה מלאכותית "מה ה-VPN הטוב ביותר" או "השווה בין שני המזרנים האלה", תשובה מסונתזת מספקת לעתים קרובות את השאלה ללא קליק. זו פגיעה ישירה באתרים שכל המודל שלהם היה דירוג עבור אותן שאלות בדיוק והמרת הקליק לקישור שותפים.

זה לא מתחלק באופן שווה. תוכן בריאות, פיננסים וביטוח, אותן נישות ששולטות גם בנפח הפרסום ה-native, נוטות להיות עם כוונה מסחרית חזקה יותר ותחרות שותפים גדולה יותר, מה שאומר יותר לחץ סיכום מבוסס בינה מלאכותית על השכבה המידעית. בינתיים, שאלות טרנזקציוניות וקניות השוואתיות עם כוונת רכישה חזקה עדיין שולחות שפע של קליקים, כי אנשים רוצים לראות את המוצר, המחיר וההצעה בפועל לפני שהם קונים, לא רק סיכום.

שותפים שבנו את העסק שלהם לחלוטין סביב תוכן אורגני הם אלה העומדים בפני הירידה החדה ביותר. שותפים שמפעילים פרסום native לשיווק שותפים או מדיה חברתית בתשלום, שבהם אתה שולט בתעבורה ומנוע התשובות מבוסס הבינה המלאכותית אף פעם לא עומד בינך לבין הקליק, מבודדים במידה רבה מהבעיה הספציפית הזו. זה גם משנה באיזו נישת שותפים אתה נמצא: נישות עם תחרות פרסום native כבדה נוטות להיות עם מפרסמים שכבר נוחים עם רכישת הפצה בתשלום במקום להיות תלויים בדירוג אורגני, מה שמרכך את המעבר.

מה שבינה מלאכותית באמת לא יכולה להחליף#

רכישת מדיה היא עסק של שיקול דעת. קריאה האם זווית מתרחבת או נשרפת, החלטה מתי להרוג סט פרסומות מפסיד, משא ומתן על מיקומים או תנאי תשלום עם נציג רשת, ידיעה אילו הצעות בנישה שלך הן עונתיות לעומת תמידיות: אף אחד מאלה הוא לא משהו שמודל שפה עושה עבורך. בינה מלאכותית יכולה לסכם נתונים, אך היא לא יכולה לקחת על עצמה את הסיכון של החלטת תקציב חיה, ואין לה זיכרון מתמשך של איך החשבון הספציפי שלך ביצע במהלך ששת החודשים האחרונים אלא אם כן אתה מזין לה את ההקשר הזה בכל פעם.

החלקים בשיווק השותפים הבנויים על מערכות יחסים ומשמעת בדיקה, ולא על דירוג פוסט בבלוג, הם אלה שמחזיקים מעמד הכי טוב. זה כולל כל מי שמפעיל רכישת מדיה מובנית לפרסום native, כל מי שיש לו מערכות יחסים ישירות עם מנהלי שותפים, וכל מי שההצעה העיקרית שלו היא "אני בודק מהר וזול יותר ממה שאתה יכול" ולא "כתבתי את הביקורת המקיפה ביותר". ללמוד איך להרחיב קמפייני שותפים מבלי להרוג את ה-ROI היא סט כישורים שמנוע תשובות מבוסס בינה מלאכותית אין דרך לשבש, כי זה קשור להחלטות תקציב בחשבון חי, לא לדירוג דף.

היכן שבינה מלאכותית בשקט עושה לשותפים יותר כסף#

החלק המעניין הוא לא האיום, אלא המינוף. כמה מקומות שבהם כלי בינה מלאכותית למעשה מניבים תשואה עבור שותפים המשתמשים בתעבורה בתשלום:

• מהירות איטרציה קריאייטיבית. יצירה ובדיקה של יותר וריאציות זוויות וכותרות בשבוע ממה שכותב אנושי לבדו יכול לייצר, מבלי לגעת בדיוק הטענה או בבדיקת התאמה.
• תרגום להרחבה לאזורים גיאוגרפיים חדשים. תרגום זול ומהיר הופך הרחבת זווית מוכחת לשווקים מדרג 2 ו-3 להרבה פחות יקר משכירת כותבי תוכן בשפת אם לכל בדיקה. ראה הרחבה לאזורים גיאוגרפיים חדשים כדי לראות איך ההרחבה הזו בדרך כלל מתרחשת.
• מחקר מהיר יותר על מה שכבר עובד. במקום לדפדף ידנית בעשרות פרסומות חיות כדי לזהות דפוס, כלים יכולים לסכם קובץ גניבה של קריאייטיבים שנמשכו מרשת מהר יותר מאדם שקורא כל אחד בנפרד.
• איטרציה של דף נחיתה. ניסוח וריאציות כותרות ופריסות עבור דף נחיתה מקדים לבדיקה מול קבוצת ביקורת, קיצור הזמן בין "יש לי רעיון" ל"יש לי וריאציה שניתנת לבדיקה".

שום דבר מזה לא מחליף בדיקה עם תקציב אמיתי. זה רק מקצר את המרחק בין רעיון לבדיקה חיה.

איך הערוצים משווים תחת לחץ בינה מלאכותית#

הדפוס עקבי: ערוצים שבהם אתה משלם עבור הפצה אינם מושפעים במידה רבה ממנועי תשובות מבוססי בינה מלאכותית שאוכלים שאלות אורגניות. הערוצים שתלויים בדירוג עבור מונחי חיפוש מידעיים הם אלה שנמצאים תחת לחץ אמיתי.

מה לעשות בפועל לגבי זה#

1. גוון מעבר לחיפוש אורגני טהור אם עדיין לא עשית זאת. ערוץ native או חברתי בתשלום נותן לך מקור תעבורה שתיבת סיכום מבוססת בינה מלאכותית לא יכולה ליירט.
2. בנה תקציב בדיקה קטן והתייחס אליו כאל מחקר ופיתוח, לא תקורה. השותפים החשופים ביותר לשיבוש מבוסס בינה מלאכותית הם אלה שאין להם כלל שריר תעבורה בתשלום להישען עליו.
3. צפה במה שבאמת מתרחב כרגע, לא במה שדורג טוב לפני שנתיים. סקירת נפח קריאייטיב חי לפי נישה, באמצעות משהו כמו מחקר מוצר מפרסומות, אומר לך לאן תקציב המפרסמים זורם בפועל היום.
4. אמת הצעות לפני שאתה מרחיב אותן. בינה מלאכותית יכולה לעזור לך לנסח מהר יותר, אך היא לא יכולה לומר לך האם הצעה ממירה. זה עדיין דורש אימות ההצעה עם קליקים אמיתיים ותשלומים אמיתיים.
5. שמור עין על התאמה בטקסט מסייע בינה מלאכותית. ניסוח מהיר יותר משגיאות מהירות יותר אם אף אחד לא בודק טענות מול כללי הרשת והרגולציה לפני ההשקה.

רוכשי מדיה שחוקרים מה רץ בפועל לפני שהם בונים קמפיין, במקום לנחש, נוטים לבזבז פחות תקציב כדי לגלות זאת בדרך הקשה. כלי הריגול לפרסום native של OpenAdLibrary קיים בדיוק עבור השלב הזה: משיכת קריאייטיבים חיים לפי נישה ורשת כדי שתוכל לראות מה באמת מתרחב לפני שאתה מתחייב להוצאה, במקום להסתמך על הניחוש הטוב ביותר של כלי בינה מלאכותית לגבי מה עשוי לעבוד.

למה הנרטיב "בינה מלאכותית הורגת את שיווק השותפים" טועה בציר הזמן#

כל כמה שנים טכנולוגיה חדשה מואשמת בכך שסיימה את שיווק השותפים. עדכוני אלגוריתם של Google, עליית המדיה החברתית בתשלום, אינדוקס מובייל-ראשון, כל אחד מהם כביכול בישר את הסוף. מה שקרה בפועל בכל פעם היה צר ופחות דרמטי: הטקטיקות הספציפיות שתלויות בפירצה או בערוץ במחיר נמוך מדי הפסיקו לעבוד, והטקטיקות הבנויות על ערך קהל אמיתי או בדיקת תעבורה בתשלום אמיתית המשיכו לעבוד, לפעמים טוב יותר, כי התחרות החלשה יותר נעלמה.

מנועי תשובות מבוססי בינה מלאכותית מתאימים לאותו דפוס. הם סוגרים פירצה, תוכן מידעי המדורג עבור שאלות עם כוונה מסחרית עם ערך מוסף מינימלי מעבר למה שסיכום יכול לספק, לא סוגרים את מודל השותפים עצמו. אתר שהוסיף בדיקה מעשית אמיתית, צילומי מסך מחירים אמיתיים ופרט ספציפי שסיכום מבוסס בינה מלאכותית לא יכול לשכפל נמצא בעמדה שונה מאוד מאתר שכתב מחדש את אותם עשרה רשימות "הטוב ביותר" כמו כולם.

מילה על התאמה כשתוכן מסייע בינה מלאכותית מתרחב#

סיכון אחד שלא מוערך מספיק באסטרטגיה "השתמש בבינה מלאכותית כדי לנוע מהר יותר" הוא נפח ללא צוואר בקבוק של התאמה. כאשר ניסוח עשר וריאציות לוקח את אותו הזמן שלקח בעבר לנסח אחת, מפתה לדלג על שלב הבדיקה שהתרחש באופן טבעי כי התפוקה הייתה איטית יותר. שותפים שמרחיבים ייצור קריאייטיב מסייע בינה מלאכותית צריכים לבנות בדיקת התאמה לתוך זרימת העבודה בכוונה, לבדוק טענות מול מה שההצעה והאזור הגיאוגרפי מתירים בפועל, במקום להניח שמהירות ובדיקת איכות הם אותו דבר. צינור מהיר ששולח טענת בריאות לא מבוססת או חסות שלא נחשפה היא דרך מהירה לאבד מערכת יחסים עם רשת, לא יתרון תחרותי.

הקריאה הכנה#

בינה מלאכותית לא תסיים את שיווק השותפים. היא תמשיך לסיים את המודל העסקי הספציפי של "דרג פוסט בבלוג, אסוף את העמלה" עבור כל מי שמעולם לא הסתגל מעבר לו. עבור שותפים שמפעילים תעבורה בתשלום, בודקים הצעות במשמעת, ומתייחסים לבינה מלאכותית כמאיץ מחקר וניסוח ולא כאסטרטגיה, זה שדרוג כלים, לא משבר. האנשים שצריכים לדאוג באמת הם אלה שאין להם תוכנית גיבוי מעבר לדירוגים אורגניים שהיו אמינים בעבר ואינם כאלה עוד.