早先預(yù)測，到2022年聯(lián)盟營銷市場預(yù)計(jì)將達(dá)到82億美元。AI比以往任何時(shí)候都更容易在這個(gè)不斷發(fā)展的領(lǐng)域取得成功。

人工智能和商業(yè)智能在聯(lián)盟營銷中的應(yīng)用已被積極討論了一段時(shí)間。難怪，大多數(shù)營銷人員或多或少已經(jīng)在他們的活動中應(yīng)用了它們。Propel Media 等公司正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)向最有可能轉(zhuǎn)化的客戶投放廣告。博主正在使用AI來更好地識別目標(biāo)客戶并為他們創(chuàng)建合適的內(nèi)容。

正如他們所說，品嘗一次，您將無法拒絕下一次！而且沒有必要！每年，人工智能技術(shù)只會變得更強(qiáng)大并引入新功能。它們使大量工作自動化，并幫助正確管理營銷人員的工作。隨著營銷人員很快習(xí)慣于顯著改善他們工作的創(chuàng)新，他們傾向于推廣AI和 BI。缺乏細(xì)微差別可能會導(dǎo)致他們誤導(dǎo)自己和他人。

首席營銷官談到了人工智能正在改變聯(lián)盟營銷領(lǐng)域的一些方式。您可以查看它們的內(nèi)容以獲取更多詳細(xì)信息，但我們在這里總結(jié)了很多概念。

人工智能是推動聯(lián)盟營銷增長的關(guān)鍵

因此，在接下來的段落中，我們將深入探討AI和 BI 的細(xì)節(jié)。我們將闡明它們之間的區(qū)別，并展示AI和 BI 如何單獨(dú)和協(xié)同工作，以及它們的協(xié)同作用如何使廣告活動更強(qiáng)大。

人工智能和商業(yè)智能都是通過收集和分析大量數(shù)據(jù)來部署的。它們都旨在簡化工作流程，從手動工作中解放出來，加快決策過程，并使其更加數(shù)據(jù)驅(qū)動。有些類似的定義可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)。兩個(gè)詞的組合，都由兩個(gè)詞組成，并且有“智能”作為一個(gè)共同的詞。事實(shí)上，它不是同一種智能。在AI中，它指的是計(jì)算機(jī)智能，而在 BI 中，它指的是受數(shù)據(jù)分析和可視化影響的商業(yè)智能決策。

盡管不可避免地存在重疊，但這兩者并不相同。讓我們一勞永逸地區(qū)分這兩個(gè)定義。

商業(yè)智能

BI 背后的目標(biāo)是簡化收集、組織和分析數(shù)據(jù)的過程。BI 工具使公司能夠顯著提高他們收集的數(shù)據(jù)的質(zhì)量及其一致性。他們可以將堆積如山的數(shù)據(jù)從完全令人費(fèi)解的混亂狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榉浅＿B貫的畫面。理想情況下，BI 提取的這些數(shù)據(jù)應(yīng)該為營銷人員提供有關(guān)廣告趨勢、受眾參與創(chuàng)意和資源分配的信息。公司的數(shù)據(jù)可以表明當(dāng)前戰(zhàn)略的可行性，并有助于規(guī)劃未來的增長黑客行動。通過這種方式，BI 完成了它的使命——簡化營銷人員使用數(shù)據(jù)的工作。

人工智能

人工智能代表機(jī)器或計(jì)算機(jī)程序思考和學(xué)習(xí)的能力。通俗地說，就是人工智能探索利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模仿人類行為的各種模式。因此，當(dāng)應(yīng)用于聯(lián)屬網(wǎng)絡(luò)營銷時(shí)，AI 可以決定如何更新程序設(shè)置以及將哪些流量發(fā)送到哪個(gè)報(bào)價(jià)，而不是持續(xù)不斷的人類存在。

BI在聯(lián)盟營銷中的應(yīng)用

在開展廣告活動的過程中，營銷人員會收集大量包羅萬象的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為未來廣告活動的策略。伴隨這種數(shù)據(jù)量而來的問題是它的存儲。對于大多數(shù)公司來說，它存儲在分散在不同來源的大量電子表格或服務(wù)器中。要分析整個(gè)活動的效果，作為第一步，營銷人員需要將所有這些數(shù)據(jù)從不同來源提取到一個(gè)視圖中。為此，他們需要 BI 集成工具。

例如，讓我們看一下Data Fusion。Data Fusion是Affise績效營銷平臺創(chuàng)建的BI集成服務(wù)，將所有數(shù)據(jù)從其平臺傳輸?shù)娇蛻鬉WS和谷歌賬戶。

它的工作原理如下：Affise 用戶集成 Data Fusion，一旦集成建立，Affise 將大量用戶數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿麄兊?AWS 和 Google 帳戶。通過這種方式，用戶可以在一個(gè)地方獲得有關(guān)廣告活動的所有數(shù)據(jù)。下一步，將數(shù)據(jù)發(fā)送到諸如 Google Data Studio、Power BI、Oracle BI、Tableau 等領(lǐng)先的 BI 工具，其中數(shù)據(jù)以多種易于理解的圖形和報(bào)告的形式可視化。

人工智能在聯(lián)盟營銷中的應(yīng)用

人工智能有助于處理大量數(shù)據(jù)，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法檢測有利的行為模式。在聯(lián)盟營銷中，人工智能通常用于自動化流量管理、驗(yàn)證損壞和過期的鏈接、將大量優(yōu)惠保留在一個(gè)鏈接下，并使用 ML 方法將相關(guān)流量分配到更有利的優(yōu)惠上。

顯然，所有附屬公司都希望巧妙地管理他們的流量質(zhì)量，以便隨后提高他們的投資回報(bào)率。CR 優(yōu)化工具為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)提供了重要幫助，大多數(shù)聯(lián)盟營銷平臺都提供該工具。該工具檢查數(shù)據(jù)是否符合預(yù)設(shè)的 CR 限制，基于過濾流量并將其發(fā)送到最有可能被轉(zhuǎn)換的報(bào)價(jià)。

此外，人工智能擅長防止聯(lián)盟營銷活動中的欺詐行為。與其他選項(xiàng)（基于規(guī)則的方法）相比，機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理聯(lián)屬網(wǎng)絡(luò)營銷活動中的欺詐性在線攻擊時(shí)更加可靠。ML 算法分析了數(shù)十個(gè)指標(biāo)和它們之間的聯(lián)系，從而阻止了欺詐性流量。以點(diǎn)擊級防欺詐工具為例。它旨在通過過濾 VPN、來自機(jī)器人和代理的非指定流量等來消除欺詐攻擊。該工具實(shí)時(shí)運(yùn)行欺詐檢查——確保在欺詐流量損害目標(biāo)網(wǎng)站之前高質(zhì)量地檢測和阻止欺詐流量。

BI和AI的協(xié)同作用

BI 和AI是獨(dú)立的，但又是互補(bǔ)的。如果單獨(dú)使用，它們就無法充分發(fā)揮潛力。BI 幫助公司組織他們擁有的海量數(shù)據(jù)，但簡潔的可視化和儀表板可能還不夠。您可能有一個(gè)不錯(cuò)的畫面，但 BI 工具本身并不能提供有關(guān)如何使用它進(jìn)行決策的精確指南。

AI和BI的重疊，不是互換，而是有益的補(bǔ)充。通過用AI補(bǔ)充 BI，營銷人員可以將大量簡潔的圖形轉(zhuǎn)化為具體的業(yè)務(wù)路線圖。通過這種方式，他們可以自動分析舊數(shù)據(jù)，與新數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，并在此基礎(chǔ)上調(diào)整設(shè)置并創(chuàng)建新功能。換句話說，您將從您的分析中獲得直接的行動。

使用AI創(chuàng)建成功的聯(lián)盟模型

這里有一些建議。繼續(xù)實(shí)施最好的AI自動化功能——優(yōu)化流量以到達(dá)目標(biāo)受眾，自動化繁瑣的工作流程，持續(xù)驗(yàn)證鏈接的“活動狀態(tài)”，防止您的廣告系列出現(xiàn)欺詐行為。同時(shí)，不要害怕使用大數(shù)據(jù)的 BI。AI 和 BI 的未來相互依賴；他們一起有能力徹底改變通常的經(jīng)營方式。