Cette semaine, posez une question de référencement sur les stratégies d’affiliation provient de Mike R:
« Comment l’IA change-t-elle la stratégie de marketing d’affiliation en 2025? Je m’inquiète que mon approche actuelle deviendra obsolète, mais je ne sais pas quelles nouvelles techniques méritent d’être adoptées. »
Grande question, Mike. Je vois quelques tendances et stratégies qui changent, pour le mieux et pour le pire.
Lorsque l’IA est correctement utilisée dans le canal de marketing d’affiliation, il peut aider les entreprises et les marques à se développer.
Si l’un des trois types d’entreprises (définis ci-dessous) dans le marketing d’affiliation l’utilise de manière à ce que l’IA et les modèles de gros langues ne soient pas encore prêts pour «encore», il peut se retourner.
Je réponds à cette question en trois parties, car je ne sais pas de quel côté de l’industrie vous êtes.
Pour mémoire: le canal d’affiliation n’est pas à risque (c’est-à-dire que le marketing d’affiliation n’est pas mort) parce que le marketing d’affiliation est plus qu’un site Web de contenu qui crée une liste ou écrit une revue, et les sites de coupons interceptent la fin de la vente.
Le marketing d’affiliation est un mélange de tous les canaux de marketing, y compris les e-mails, les SMS, les communautés en ligne et hors ligne, le PPC, l’achat de médias et même les médias imprimés.
Il ne sera pas aussi affecté par l’IA que le référencement et le marketing de contenu – et à bien des égards, il s’en sombrera et s’évanouira probablement à partir de celui-ci.
Contents
1. Affiliés (créateurs de contenu, éditeurs, maisons de médias, etc.)
Les affiliés sont le parti qui promeut une autre marque dans l’espoir de gagner une commission.
Voici quelques-uns de ce que je vois concernant l’utilisation de l’IA et son impact sur les revenus d’affiliation.
Création de référencement et de contenu programmatique
Le référencement programmatique n’est pas nouveau, et utiliser des LLM pour créer du contenu ou des listes brûle ce qui était des sites de qualité au sol.
Ce n’est presque jamais une bonne idée; Peu importe si l’IA peut tourner du contenu et l’obtenir prêt pour la publication en quelques minutes.
Au début des années 2000, les affiliés et les professionnels du référencement utiliseraient des filateurs d’articles pré-AI pour créer des quantités massives de contenu à partir d’un ou deux articles écrits et vérifiés professionnellement, puis les publient sur des blogs et des plateformes d’édition tierces comme Squidoo.
Cela équivaut à des affiliés publiant leur contenu sur Reddit ou LinkedIn Pulse pour le classer.
Les algorithmes ont rattrapé et pénalisé les sites Web d’affiliation. Squidoo et certaines des plates-formes tierces ont réussi à rester à flot car ils avaient confiance et une base d’utilisateurs forte pendant un certain temps.
Les sociétés de médias sont pénalisées et dévaluées depuis des années, et de nombreux créateurs de contenu aussi.
Si un gestionnaire d’affiliation vous dit d’utiliser des LLM pour créer du contenu ou si quelqu’un utilise des LLM et de l’IA pour faire du référencement programmatique, recherchez des conseils ailleurs.
J’ai vu des sites de qualité multiples tomber depuis Chatgpt, la perplexité et d’autres ont commencé à écrire et à faire tourner leur contenu.
Contenu et valeur du créateur
Dans le marketing d’affiliation traditionnel, si un affilié ne fait pas de ventes, même s’il envoie du trafic de qualité, il est ignoré. Les LLM ont changé ce 100%.
J’ai vu des affiliés, y compris des blogueurs, des youtubers, des forums et des influenceurs de médias sociaux, sont provenant et cités par les systèmes d’IA.
Si la marque n’est pas sur le contenu utilisé pour la vérification des faits (mise à la terre) et l’approvisionnement, les marques commencent à disparaître des sorties et des résultats. Je vois cela de première main.
Ne pas obtenir de trafic ou de ventes, ou d’être numéro sept à 10 sur une liste, a maintenant de la valeur. Les citations et les mentions des ressources que LLMS Trust peut aider votre marque à acquérir une visibilité dans l’IA.
Les affiliés peuvent et doivent commencer à facturer des frais supplémentaires pour ces placements jusqu’à ce que les LLM commencent à pénétrer ou à ignorer le contenu de paiement.
Nous sommes probablement à quelques années de leurs algorithmes qui sont près de cela, c’est donc une opportunité de premier ordre tandis que Google réduit le trafic aux éditeurs via des aperçus de l’IA.
Sites de coupons pour les points de contact supérieurs et de fin de vente
Je pense que les sites de coupons vont prendre un coup substantiel, car l’IA commence à créer ses propres listes de coupons qui fonctionnent.
Il comprend également où et comment économiser, où magasiner et les offres actuelles sur des produits spécifiques. Par exemple, «Je veux acheter une paire de chaussures de course Asics Kayano 32 et les mettre en vente. Où puis-je trouver un accord?»
À l’heure actuelle, les aperçus d’IA de Google sont en train de remplir des listes de lieu de trouvere des offres, et il montre les sites de coupons comme des sources à droite. Ces sites obtiennent probablement des clics maintenant.
J’ai vu Chatgpt extraire les codes directement et empêcher la nécessité de cliquer sur le site Web du coupon et de définir leur suivi d’affiliation. Il montre cependant le site Web qu’il provient – juste aucune raison de cliquer puisque vous obtenez le code dans la sortie.
Une chose intéressante est que Chatgpt peut attirer les codes de vanité.
La sortie de Chatgpt présentant celles-ci pourrait donner à un influenceur qui a été obtenu pour le code ou un crédit de site de coupon pour ses ventes, jetant l’attribution, car c’est le coupon qui a déclenché la commission, même si l’utilisateur utilisait le LLM.
L’influenceur n’avait rien à voir avec cette transaction, mais ils obtiendront du crédit.
La marque peut désormais payer plus d’argent à l’influenceur, alors qu’en réalité, elle devrait être le chatppt – c’est là que sont les clients, pas l’influenceur.
En montrant où trouver les offres et quelles transactions sont disponibles par produit (pas de marque), l’IA élimine l’une des stratégies de trafic de tradnes les plus de transactions du site et du site de coupon vers les marques.
Le plus grand succès que je vois que les sites de coupons prennent le classement dans les moteurs de recherche pour «Brand + Coupon» pour le dernier clic de quelqu’un qui est déjà dans le panier de la marque.
Si les aperçus de Google AI crée ses propres listes de coupons comme la sortie, comme le fait Chatgpt, il n’y a aucune raison de cliquer sur un site Web de coupon et de cliquer sur leurs liens d’affiliation.
Mais, ne comptez pas les sites de transactions et de coupons. Ils ont toujours des listes de courriels et des comptes de médias sociaux qui peuvent générer un trafic haut de gamme, et ils peuvent réintroduire les clients qui vous ont oublié en utilisant leurs propres bases de données internes de acheteurs.
2. Organismes de gestion des affiliés et d’affiliation
Ce sont les personnes qui gèrent des programmes en recrutant des affiliés dans le programme, en donnant aux affiliés les outils dont ils ont besoin et en veillant à ce que les données sur le réseau soient suivies et précises afin que les marques soient promues ont les ventes et les points de contact qu’ils recherchent.
Sites de contenu qui ont perdu le trafic
Certains managers ont appuyé sur le bouton de panique car ils se sont appuyés sur des sites de contenu et des éditeurs qui ont un classement SEO, mais les aperçus de l’IA utilisent du contenu affilié et de l’éditeur et n’envoient pas la même quantité de trafic aux éditeurs.
Cela réduit le nombre de clics et de trafic. Les éditeurs stimulent toujours le trafic, mais il arrive via Google et non le canal d’affiliation.
Cela dit, les gestionnaires d’affiliation peuvent se concentrer sur les canaux non affectés par les aperçus de l’IA, notamment:
- Discorde.
- Des plates-formes comme Skool.
- Groupes de médias sociaux.
- Canaux YouTube.
- Influenceurs.
Inscriptions de la fraude
En voyant cela quotidiennement, il semble que des comptes d’éditeurs de haute qualité soient créés en masse comme fronts pour la fraude et les faux comptes d’affiliation.
J’ai eu des conversations avec des personnes embauchées par le faux compte d’affiliation qui sont payés pour parler au directeur d’affiliation, ce qui rend ces sites encore plus légitimes. Nous aurons des e-mails de va-et-vient et, dans certains cas, un appel.
Une fois que le trafic et les ventes ont commencé, il s’avère être des cartes de crédit volées ou des violations du programme. Dans certains cas, la personne ou les sites Web qu’ils ont appliqués n’existent plus.
Fait intéressant, lorsqu’ils s’activent un an plus tard, pensant que vous les avez oubliés, comme par magie, le site réapparaît quand ils savent que vous ne vérifiez pas.
Évaluez toujours un site, et si le contenu est généré par LLMS ou AI, il peut être préférable de le rejeter et de réduire le risque d’un faux compte.
Le contenu d’IA peut se classer temporairement, mais ce n’est pas une stratégie à long terme. Si votre marque est écrite par l’IA et s’est précipitée sur un site via un référencement programmatique, il y a une chance raisonnable que les détails ne soient pas aussi factuels ou aussi sur la marque qu’ils devraient l’être.
Un affilié qui ne peut pas prendre le temps de créer un bon contenu et d’utiliser l’IA pour modifier, par rapport à l’utilisation de l’IA pour créer puis de modifier, ne devrait pas être fiable dans votre programme d’affiliation.
Informations non factuelles et fausses réclamations
Lorsque vos affiliés génèrent du contenu ou de la vérification des faits via les LLM et l’IA, ils ne font pas leur travail en tant que partenaires pour promouvoir votre programme en fait, avec des points de discussion corrects et les directives de marque suivantes.
Il y a une chance raisonnable que des affirmations incorrectes sur les produits financiers, les traitements médicaux ou même les livres à acheter et à lire soient dans le contenu que vous, en tant que marque, payez pour avoir fait.
Même si vous payez sur une base de performance, vous approuvez ce contenu pour être en direct et représenter votre marque. C’est pourquoi les affiliés de votre programme utilisant l’IA pour créer du contenu sont à haut risque.
Définissez les règles et appliquez-les afin que votre marque ne puisse pas être incluse dans un contenu créé par AI, ou supprimer l’affilié de votre programme jusqu’à ce qu’ils soient prêts à traiter votre marque ou les marques de vos clients avec le même soin que vous.
Matchage des partenaires et approbations
Une utilisation intéressante de l’IA pour la gestion des affiliés est la correspondance des marchands et des affiliés à l’aide de l’apprentissage automatique et de l’IA par les agences et les grandes marques.
Ce n’est pas parce qu’un partenaire fait bien dans une seule verticale ou avec un programme d’affiliation qui a un public similaire, cela ne signifie pas que c’est un bon match pour les autres.
- Un programme peut permettre des points de contact de fin de vente, tandis que l’autre ne le fait pas. Les principaux partenaires qui utilisent des clics à faible valeur ne doivent pas être autorisés dans un programme similaire qui ne le correspondra pas (ou ne sera pas). Si les programmes sont en approuve automatiquement ou utilisent l’IA pour approuver des affiliés qui fonctionnent bien dans des verticales spécifiques, le TOS n’est probablement plus appliqué.
- Un partenaire peut faire une tonne de ventes de t-shirts dans un programme, mais son public peut ne pas répondre aux couleurs, aux causes sociales ou aux prix d’un autre marchand. Si l’affilié fait partie de l’assortiment de l’IA et commence à perdre de l’argent car ils ont été assortis de nouveaux magasins de t-shirts, ils peuvent commencer à passer de l’affilié ou à se concentrer moins parce qu’ils gagnent moins d’argent et obtiennent de mauvaises recommandations des agences et des gestionnaires.
- Si le programme fait confiance à l’IA pour faire correspondre, mais a des restrictions comme nécessiter des divulgations publicitaires ou l’utilisation d’informations factuelles, l’apprentissage automatique ne pourra probablement pas vérifier cela, et les partenaires qui ne sont pas un ajustement peuvent entrer.
- L’automatisation des approbations parce qu’ils passent un examen ou un scan sur l’IA sont risqués, car l’IA manquera des choses qu’un gestionnaire d’affiliation expérimenté trouvera, comme les divulgations publicitaires dans le mauvais espace et les fausses réclamations dans l’industrie ou l’espace dans le contenu.
Une exception à l’utilisation de l’IA pour la correspondance consiste à créer une liste de partenaires potentiels à partir d’une base de données. Mais l’approbation automatique de cette liste car la sortie crée une liste est problématique.
Chaque affilié recommandé doit encore être vérifié à la main pour s’assurer qu’ils répondent aux exigences du nouveau programme.
Recrutement et bâtiment de liste
Certaines des meilleures utilisations de l’IA, en particulier les LLM, ont construit des listes de partenaires potentiels.
Vous pouvez former les GPT pour valider les listes, supprimer les partenaires actuels afin de ne pas envoyer de courrier électronique ou de les appeler accidentellement, de faire une analyse de lacune et même de personnaliser l’e-mail de recrutement à un degré très solide.
Non, ce n’est pas parfait, mais vous pouvez économiser des heures chaque semaine dans les tâches manuelles de découverte, de validation et de sensibilisation.
Les e-mails de recrutement doivent encore être examinés et envoyés manuellement, mais c’est un gain de temps massif.
Nous examinons manuellement chaque e-mail avant qu’il ne s’éteigne et que nous fassions une partie décente de réécriture, mais nous gagnons également beaucoup de temps.
Nous avons également préparé les e-mails à l’aide d’un outil de base de données, mais nous avons lentement commencé à implémenter de nouvelles méthodes de découverte et de rédaction, et elles se révèlent fantastiques.
J’étais un non-croyant en IA pour cela au début, mais maintenant je suis sur le point de doubler, d’autant plus que les systèmes avancent.
3. Réseaux d’affiliation
Ce sont les plateformes de suivi et de paiement qui alimentent les programmes d’affiliation.
Les affiliés comptent sur eux pour enregistrer avec précision les ventes et publier les paiements.
Les gestionnaires d’affiliation les utilisent pour suivre les progrès, simplifier les partenaires payants dans le monde et générer des rapports en fonction des indicateurs de performance clés (KPI) que leur entreprise utilise.
Meilleurs contrôles
Tous les réseaux sur lesquels nous travaillons ont un afflux de sites générés par l’IA. J’ai parlé aux agences et aux gestionnaires de ceux sur lesquels nous ne travaillons pas, et ils voient la même chose.
Les réseaux seraient judicieux d’ajouter des filtres et de créer une alerte pour les gestionnaires d’affiliation pour leur faire savoir si l’affilié est humain ou AI, ce qui signifie que l’IA serait un site Web et une méthode promotionnelle sans contrôle de qualité.
Il n’y a pas de contrôles avancés en place sur des réseaux que j’ai vus spécifiquement pour les affiliés de l’IA. Mais la plupart des réseaux ont des équipes de conformité auxquelles vous pouvez signaler de faux comptes.
À partir des réseaux à qui j’ai parlé, ils travaillent sur des solutions pour aider à détecter et à rejeter ces sites, mais c’est un problème massif car ils sont générés à des volumes élevés, et certains sont vraiment difficiles à détecter.
Les spammeurs et les escrocs deviennent plus intelligents, et l’IA leur a donné un nouvel avantage.
Partenariat Matching
Il s’agit d’une épée à double tranchant. Les réseaux ont plus de données que n’importe quelle agence d’affiliation, et ils peuvent être les mieux adaptés pour essayer des algorithmes de correspondance des partenaires et des programmes.
Ils peuvent créer une liste de programmes qu’un affilié peut vouloir tester, ou une liste de partenaires qu’un gestionnaire de programme peut payer pour recruter en fonction des objectifs et des dimensions du programme.
L’inconvénient est que les programmes passent d’innombrables heures à recruter des partenaires pour leurs programmes. Les réseaux faisant de l’association et du recrutement prennent ce travail et le donnent gratuitement aux concurrents de ce programme.
Un deuxième inconvénient est que les affiliés sont bombardés avec des demandes de programme, ce qui peut faire monter en flèche, ce qui rend plus difficile de les amener à ouvrir des e-mails, y compris les mises à jour du programme et les newsletters.
Une fois qu’ils ont commencé à ignorer les e-mails en raison de trop, vous ne pouvez pas obtenir des problèmes de conformité résolus ou des promotions qui auraient normalement profité aux deux parties.
Déclaration
L’une des choses les plus avantageuses qu’un réseau peut faire, mais aucune ne fait actuellement à l’échelle de masse (certaines commencent, et cela semble prometteur), est d’utiliser l’IA pour créer des rapports personnalisés pour des programmes d’affiliation. Il pourrait s’agir de graphiques et de graphiques sur les tendances au cours des années XYZ.
Un autre est une analyse de lacune des produits qui se regroupent par type d’affiliation, puis que les affiliés similaires déjà dans le programme n’ont pas de SKU spécifique dans leurs commandes.
Le gestionnaire peut recommander de présélectionner le SKU dans le contenu qui pilote la vente, ou ajoutant ce SKU spécifique en tant que vendure à tout client qui provenait du lien de cet affilié, sur la base de l’ID d’affiliation passé dans l’URL.
Il peut montrer des tendances où il y a des points de contact entre le canal (SEO, e-mail, PPC, SMS, etc.
Une chose importante à retenir est que tous les réseaux d’affiliation n’offrent pas de véritables rapports inter-canaux. Plusieurs ne l’offrent qu’une fois que l’utilisateur a cliqué sur un lien d’affiliation.
Réflexions finales
L’IA va être incroyable et horrible pour chacune des trois entités ci-dessus qui composent le canal de marketing d’affiliation.
S’il est utilisé correctement, il peut gagner du temps, augmenter l’efficacité et créer des stratégies plus significatives.
Dans le même temps, cela pourrait entraîner des violations des conditions d’utilisation d’un programme (TOS), voler le trafic des éditeurs et nuire à plusieurs types d’entreprises.
Plus de ressources:
Image feadée: Paulo Bobita / Recherd Engine Journal