AI和BI正在激发联盟营销的新趋势
早先预测，到2022年联盟营销市场预计将达到82亿美元。AI比以往任何时候都更容易在这个不断发展的领域取得成功。
人工智能和商业智能在联盟营销中的应用已被积极讨论了一段时间。难怪，大多数营销人员或多或少已经在他们的活动中应用了它们。Propel Media 等公司正在使用机器学习向最有可能转化的客户投放广告。博主正在使用AI来更好地识别目标客户并为他们创建合适的内容。
正如他们所说，品尝一次，您将无法拒绝下一次！而且没有必要！每年，人工智能技术只会变得更强大并引入新功能。它们使大量工作自动化，并帮助正确管理营销人员的工作。随着营销人员很快习惯于显着改善他们工作的创新，他们倾向于推广AI和 BI。缺乏细微差别可能会导致他们误导自己和他人。
首席营销官谈到了人工智能正在改变联盟营销领域的一些方式。您可以查看它们的内容以获取更多详细信息，但我们在这里总结了很多概念。
人工智能是推动联盟营销增长的关键
因此，在接下来的段落中，我们将深入探讨AI和 BI 的细节。我们将阐明它们之间的区别，并展示AI和 BI 如何单独和协同工作，以及它们的协同作用如何使广告活动更强大。
人工智能和商业智能都是通过收集和分析大量数据来部署的。它们都旨在简化工作流程，从手动工作中解放出来，加快决策过程，并使其更加数据驱动。有些类似的定义可能会产生误导。两个词的组合，都由两个词组成，并且有“智能”作为一个共同的词。事实上，它不是同一种智能。在AI中，它指的是计算机智能，而在 BI 中，它指的是受数据分析和可视化影响的商业智能决策。
尽管不可避免地存在重叠，但这两者并不相同。让我们一劳永逸地区分这两个定义。
商业智能
BI 背后的目标是简化收集、组织和分析数据的过程。BI 工具使公司能够显着提高他们收集的数据的质量及其一致性。他们可以将堆积如山的数据从完全令人费解的混乱状态转变为非常连贯的画面。理想情况下，BI 提取的这些数据应该为营销人员提供有关广告趋势、受众参与创意和资源分配的信息。公司的数据可以表明当前战略的可行性，并有助于规划未来的增长黑客行动。通过这种方式，BI 完成了它的使命——简化营销人员使用数据的工作。
人工智能
人工智能代表机器或计算机程序思考和学习的能力。通俗地说，就是人工智能探索利用计算机系统模仿人类行为的各种模式。因此，当应用于联属网络营销时，AI 可以决定如何更新程序设置以及将哪些流量发送到哪个报价，而不是持续不断的人类存在。
BI在联盟营销中的应用
在开展广告活动的过程中，营销人员会收集大量包罗万象的数据，并将这些数据进一步转化为未来广告活动的策略。伴随这种数据量而来的问题是它的存储。对于大多数公司来说，它存储在分散在不同来源的大量电子表格或服务器中。要分析整个活动的效果，作为第一步，营销人员需要将所有这些数据从不同来源提取到一个视图中。为此，他们需要 BI 集成工具。
例如，让我们看一下Data Fusion。Data Fusion是Affise绩效营销平台创建的BI集成服务，将所有数据从其平台传输到客户AWS和谷歌账户。
它的工作原理如下：Affise 用户集成 Data Fusion，一旦集成建立，Affise 将大量用户数据传输到他们的 AWS 和 Google 帐户。通过这种方式，用户可以在一个地方获得有关广告活动的所有数据。下一步，将数据发送到诸如 Google Data Studio、Power BI、Oracle BI、Tableau 等领先的 BI 工具，其中数据以多种易于理解的图形和报告的形式可视化。
人工智能在联盟营销中的应用
人工智能有助于处理大量数据，并使用机器学习方法检测有利的行为模式。在联盟营销中，人工智能通常用于自动化流量管理、验证损坏和过期的链接、将大量优惠保留在一个链接下，并使用 ML 方法将相关流量分配到更有利的优惠上。
显然，所有附属公司都希望巧妙地管理他们的流量质量，以便随后提高他们的投资回报率。CR 优化工具为实现这一目标提供了重要帮助，大多数联盟营销平台都提供该工具。该工具检查数据是否符合预设的 CR 限制，基于过滤流量并将其发送到最有可能被转换的报价。
此外，人工智能擅长防止联盟营销活动中的欺诈行为。与其他选项（基于规则的方法）相比，机器学习方法在处理联属网络营销活动中的欺诈性在线攻击时更加可靠。ML 算法分析了数十个指标和它们之间的联系，从而阻止了欺诈性流量。以点击级防欺诈工具为例。它旨在通过过滤 VPN、来自机器人和代理的非指定流量等来消除欺诈攻击。该工具实时运行欺诈检查——确保在欺诈流量损害目标网站之前高质量地检测和阻止欺诈流量。
BI和AI的协同作用
BI 和AI是独立的，但又是互补的。如果单独使用，它们就无法充分发挥潜力。BI 帮助公司组织他们拥有的海量数据，但简洁的可视化和仪表板可能还不够。您可能有一个不错的画面，但 BI 工具本身并不能提供有关如何使用它进行决策的精确指南。
AI和BI的重叠，不是互换，而是有益的补充。通过用AI补充 BI，营销人员可以将大量简洁的图形转化为具体的业务路线图。通过这种方式，他们可以自动分析旧数据，与新数据进行比较，并在此基础上调整设置并创建新功能。换句话说，您将从您的分析中获得直接的行动。
使用AI创建成功的联盟模型
这里有一些建议。继续实施最好的AI自动化功能——优化流量以到达目标受众，自动化繁琐的工作流程，持续验证链接的“活动状态”，防止您的广告系列出现欺诈行为。同时，不要害怕使用大数据的 BI。AI 和 BI 的未来相互依赖；他们一起有能力彻底改变通常的经营方式。
