برنامه‌های بازاریابی افیلیت (Affiliate Marketing) در بسیاری از برندها همچنان با الگوی قدیمی خروج از مسیر خرید و نهایی‌سازی سفارش‌ها مدیریت می‌شوند، اما تغییر رفتار خریداران و ورود ابزارهای هوش مصنوعی به فرایند کشف محصول، بازنگری بنیادی در این استراتژی را ضروری ساخته است. الگوی جدید برند کلارکس (Clarks) نشان می‌دهد که چگونه خروج از انحصار سایت‌های تخفیف و اصلاح داده‌های ساختاریافته محصول می‌تواند جایگاه یک برند را در توصیه‌های هوش مصنوعی و رسانه‌های دیجیتال ارتقا دهد.
گذر از سایت‌های تخفیف به شبکه گسترده تولیدکنندگان محتوا
بر اساس گزارش آدام ویس (Adam Weiss)، رئیس بخش آمریکای شمالی در پلتفرم آوین (Awin)، برنامه افیلیت برند کلارکس در ایالات متحده تا پیش از تغییر استراتژی، به تعبیر ماریو پروتانو (Mario Protano)، مدیر بازاریابی عملکردی این شرکت، در حالت «راکد» قرار داشت. در آن ساختار، بخش اعظم فعالیت‌های افیلیت به سایت‌های ارائه کد تخفیف و وفاداری محدود بود و همکاری این برند تنها به ۱۰ تا ۲۰ اینفلوئنسر خلاصه می‌شد.
اگرچه سایت‌های تخفیف و برنامه‌های وفاداری نقش مهمی در بستن فروش برای مشتریانی ایفا می‌کنند که تصمیم به خرید گرفته‌اند، اما برای برندهایی که قصد توسعه سهم بازار و جذب مخاطبان جدید را دارند کافی نیستند. کلارکس برای حل این چالش، شبکه همکاری خود را از چند اینفلوئنسر محدود به صدها پدیدآورنده محتوا (Creators) و ناشران معتبر (Publishers) گسترش داد.
در این رویکرد تازه، کلارکس عکس‌های آتلیه‌ای و رتوش‌شده سنتی را کنار گذاشت و به تولیدکنندگان محتوا اجازه داد محصولات را در محیط‌های واقعی و زندگی روزمره نمایش دهند؛ امری که باعث برقراری ارتباط اصیل‌تر با خریداران جدید شد.
اهمیت داده‌های تمیز محصول در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
یکی از ابعاد نادیده‌گرفته‌شده در افیلیت مارکتینگ، وضعیت داده‌های محصول (Product Data) است. با اتکای روزافزون کاربران به ابزارهای هوش مصنوعی، ناهمخوان بودن اطلاعات در بسترهای مختلف به یک مانع جدی تبدیل شده است. ماریو پروتانو تاکید می‌کند که دستیارهای هوش مصنوعی برای درک و توصیه محصولات به داده‌های دقیق و یکدست نیاز دارند.
به عنوان نمونه، اگر یک کفش در فید داده‌های محصول برند با عنوان «سرمه‌ای» (Navy) ثبت شده باشد اما در وب‌سایت اصلی «آبی» (Blue) درج گردد، هوش مصنوعی توانایی تطبیق این دو را از دست می‌دهد. پروتانو در این باره می‌گوید: «هوش مصنوعی این ناهماهنگی را دوست ندارد و ساده بگویم، آن‌ها را با هم تطبیق نمی‌دهد.»
تحقیقات شرکت آوین نشان می‌دهد که بیش از نصف کاربران ابزارهای هوش مصنوعی، اکنون برای تحقیق درباره خریدهای خود به این ابزارها متوسل می‌شوند. پاسخ‌هایی که این ابزارها تولید می‌کنند بر پایه نقد و بررسی ناشران، راهنماهای خرید و داده‌های کاتالوگ محصولات شکل می‌گیرد. در چنین شرایطی، حتی موفق‌ترین کمپین‌های محتوایی نیز در صورت وجود تناقض در داده‌های ساختاریافته برند، شانس دیده شدن را از دست می‌دهند.
ضعف شاخص‌های سنتی و لزوم سنجش دیده شدن در مدل‌های زبانی
مدل‌های سنتی اندازه‌گیری بر اساس «آخرین کلیک» (Last-Click) قادر به ثبت تاثیر واقعی ناشران و ابزارهای هوش مصنوعی در مراحل اولیه تصمیم‌گیری نیستند. برای مثال، زمانی که یک کاربر از چت‌جی‌پتی (ChatGPT) درباره یک کفش پیاده‌روی راحت سوال می‌پرسد و برند کلارکس در پاسخ ارائه می‌شود بدون آنکه کلیکی صورت گیرد، این اثرگذاری در داده‌های ترافیک سنتی ثبت نخواهد شد.
به گفته پروتانو و ویس، صنعت بازاریابی هنوز به شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) تثبیت‌شده‌ای برای سنجش کشف محصول از طریق هوش مصنوعی دست نیافته است. با این حال، پلتفرم آوین فناوری‌هایی را در سیستم خود ادغام کرده است که میزان دیده شدن برندها و حضور ناشران را در مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) اندازه‌گیری می‌کند.
بازتعریف آمادگی برندها در عصر افیلیت نوین
تعریف آمادگی برای افیلیت مارکتینگ تغییر کرده است. اگر در گذشته تمرکز برندها تنها بر دسترسی به شرکای تجاری مناسب بود، امروز باید بررسی کنند که آیا اطلاعات پایه محصول دقیق، یکدست و برای هوش مصنوعی قابل تفسیر است یا خیر.
سرمایه‌گذاری روی فناوری‌های جدید یا افزایش تعداد شرکا زمانی اثرگذار خواهد بود که برندها رویکرد خود را از نهایی‌سازی صرف فروش در برگه پرداخت تغییر دهند و نقش افیلیت را در تمامی مراحل کشف محصول توسط ناشران، پدیدآورندگان محتوا و دستیارهای هوش مصنوعی به رسمیت بشناسند.