本周的问SEO问题有关会员策略的问题来自Mike R：
“ 2025年，AI改变会员营销策略如何？我担心我当前的方法会过时，但不知道哪些新技术实际上值得采用。”
很棒的问题，迈克。我看到一些趋势和策略正在改变，情况变得更好，更糟。
当AI在会员营销渠道中正确使用时，它可以帮助企业和品牌发展。
如果会员营销中的三种类型的业务中的任何一种（以下定义）以AI和大型语言模型尚未准备好“尚未”的方式使用它，那么它可能会适得其反。
我在三个部分中回答这个问题，因为我不确定您从事的行业的哪一方。
记录：会员渠道没有危险（即，会员营销没有死），因为会员营销不仅仅是创建列表或撰写评论的内容网站，而且优惠券网站拦截了销售结束。
会员营销是所有营销渠道的混合，包括电子邮件，SMS，在线和离线社区，PPC，媒体购买甚至印刷媒体。
它不会像SEO和内容营销那样受到AI的影响 - 在许多方面，它可能会从中发展和扩展。
1。会员（内容创建者，出版商，媒体公司等）
分支机构是促进另一个品牌以希望获得佣金的政党。
我看到的是使用AI及其对会员收入的影响。
编程SEO和内容创建
程序化SEO并不是什么新鲜事物，并且使用LLM来创建内容或列表正在燃烧地面的优质网站，这几乎不是一个好主意。AI是否可以旋转内容并在几分钟之内发布就可以发布。
在2000年代初期，分支机构和SEO专业人员将使用ia之前的文章旋转器来创建一两个专业书面和事实检查的文章的大量内容，然后将其发布到诸如squidoo之类的博客和第三方出版平台。
这相当于分支机构在Reddit或LinkedIn Pulse上发布其内容以对其进行排名。
该算法赶上了会员网站并处罚。Squidoo和一些第三方平台设法保持了一段时间的信任和强大的用户群。
接下来，PHP成为程序化SEO的首选，分支机构将通过商户数据提要和网络提供的工具生成独特的产品和描述组合的购物清单或页面。然后，这些受到了惩罚。再一次，没有什么新的。
多年来，媒体公司已经受到了惩罚和贬值，并且也有很多内容创建者。
如果会员经理告诉您使用LLMS创建内容，或者有人使用LLMS和AI进行程序化SEO，请在其他地方寻找建议。
自Chatgpt，困惑和其他人开始写作和旋转内容以来，我已经看到多个优质的网站下降了。
内容和创造者价值
在传统的会员营销中，如果会员不进行销售，即使他们发送了高质量的流量，他们也会被忽略。LLM已更改了这100％。
我已经看到包括博客，YouTubers，论坛和社交媒体影响者在内的会员正在被AI系统采购和引用。如果品牌不在用于事实检查（接地）和采购的内容上，那么品牌就会开始从产出和结果中消失。我亲眼目睹了这一点。
没有获得流量或销售，或者在列表中排名第七，现在具有价值。LLMS Trust可以帮助您的品牌在AI中获得可见性的引用和提及。
分支机构可以并且应该开始为这些位置收取额外费用，直到LLMS开始惩罚或忽略付费内容。
我们很可能距离其算法已经有几年的时间了，因此在Google通过AI概述减少出版商的访问量时，这是一个很高的机会。
优惠券站点的顶部和销售接触点
我认为优惠券网站将会引起很大的打击，因为AI开始创建自己的工作优惠券清单。
它还包括在何处以及如何保存，购物地点以及当前在特定产品上的交易。例如，“我想买一双Asics Kayano 32男士跑步鞋，然后将其销售。在哪里可以找到交易？”
目前，Google的AI概述正在填充在哪里可以找到交易的列表，并且将优惠券网站显示为右边的来源。这些网站现在可能正在点击。
我已经看到Chatgpt直接拉出代码，并阻止需要单击优惠券网站并设置其会员跟踪。不过，它确实显示了它来自的网站 - 只是没有理由单击，因为您将代码在输出中获取。
一件有趣的事情是，Chatgpt可能会涉及虚荣代码。Chatgpt的输出以这些代码为有影响力的人，该有影响力的人以代码或优惠券网站的销售方式来销售，从而删除了归属，因为即使用户使用LLM，也触发了委员会的优惠券。
有影响力的人与这项交易无关，但他们会获得信誉。
现在，该品牌可能会向影响者支付更多的钱，而实际上应该是changpt - 这是客户所在的地方，而不是影响者。
通过显示在哪里可以找到交易以及产品可获得的交易（而不是品牌），AI消除了交易和优惠券网站向品牌提供的顶级驾驶交通策略。
我看到的优惠券网站最大的打击是在搜索引擎中为“品牌 +优惠券”进行排名，以获得已经在品牌购物车中的人的最后一秒钟点击。
如果Google AI概述会创建自己的优惠券列表，例如Chatgpt所做的输出，则没有理由单击优惠券网站并单击其会员链接。
但是，不要算上交易和优惠券网站。他们仍然有电子邮件列表和社交媒体帐户可以吸引顶级流量流量，并且可以通过利用自己的内部购物者数据库来重新引入那些忘记您的客户。
2。会员经理和会员管理机构
这些人是通过将分支机构招募到该计划，为分支机构提供所需工具的人来管理程序，并确保跟踪网络上的数据和准确性，以便促进的品牌具有他们正在寻找的销售和接触点。
失去运输经理的内容网站键入了恐慌按钮，因为他们依靠内容网站和具有SEO排名的发布者，但是AI概述正在使用会员和发布者内容，而不是向发布者发送相同数量的流量。
这减少了点击和流量的数量。出版商仍在吸引流量，但它通过Google而不是会员渠道来源。
话虽如此，会员经理可以将重点转移到不受AI概述影响的渠道上，包括：
不和谐。
像Skool这样的平台。
社交媒体团体。
YouTube频道。
影响者。
欺诈注册
从每天看到这一点，看来高质量的发布者帐户是由欺诈和伪造会员帐户的方面创建的。
我与被假的会员帐户雇用的人进行了对话，他们正在与会员经理交谈，因此这使这些站点看起来更合法。我们将收到来回的电子邮件，在某些情况下是一个电话。
一旦交通和销售开始，事实证明这是被盗的信用卡或违反计划的行为。在某些情况下，不再存在其应用的人或网站。
有趣的是，当他们在一年后激活时，以为您忘记了它们，当他们知道您没有检查时，该网站会重新出现。
始终评估网站，如果内容是由LLMS或AI生成的，则最好拒绝它并降低伪造帐户的风险。
人工智能内容可能会暂时排名，但这不是长期策略。如果您的品牌是由AI编写的，并通过程序化SEO纺到网站，则有合理的可能性不会像事实上或品牌那样具有现实的品牌。
非事实信息和虚假主张
当您的关联公司通过LLM和AI生成内容或事实检查时，他们并没有作为您的合作伙伴做出工作，以通过正确的谈话要点并遵循品牌准则来促进您的计划。
关于金融产品，医疗治疗甚至书籍购买和阅读的书籍的机会很合理，将是您作为品牌所付出的内容。
即使您是按绩效付款的，您也批准了该内容的生活并代表您的品牌。这就是为什么使用AI在程序中的分支机构来创建内容是高风险的原因。
设置规则并执行它们，以便您的品牌不能包含在任何AI-ARET创建的内容中，或者从您的计划中删除关联公司，直到他们准备好对您的品牌或客户的品牌进行与您相同的照顾。
合作伙伴匹配和批准
AI在会员管理中的一种有趣用途是使用机构和大型品牌使用机器学习和AI的商人和会员匹配。
仅仅因为伴侣在一个垂直方面或具有类似受众的会员计划中表现出色，这并不意味着它对其他人来说是一个很好的匹配。
一个程序可以允许销售末端接触点，而另一个程序则不允许。使用低价值点击的顶级合作伙伴不应在类似的程序中（或不将）匹配的类似程序中允许使用。如果这些程序是在自动掌握的，或者使用AI批准在特定垂直行业中表现良好的会员，那么TOS可能不再被执行。合作伙伴可能会在一个程序中进行大量T恤销售，但他们的受众可能不会对另一个商人的颜色，社交原因或价格点响应。如果会员是AI匹配的一部分，并且因为与新的T恤商店的匹配而开始亏损，那么他们可能会开始从会员中继续前进，或者更少的专注力，因为他们赚了更少的钱，并从机构和经理那里获得了不好的建议。
如果该计划信任AI可以进行匹配，但具有诸如需要广告披露或使用事实信息之类的限制，那么机器学习可能无法检查此操作，而不适合的合作伙伴可以进入。
自动批准是因为他们通过AI审查或扫描是有风险的，因为AI会错过经验丰富的会员经理会发现的东西，例如在错误的空间中的广告披露和行业中的虚假索赔或内容中的空间。
使用AI进行匹配的一个例外是构建数据库中潜在合作伙伴的列表。但是自动批准该列表是因为产生列表是有问题的。
仍然需要手工审查每个建议的每个会员，以确保它们满足新计划的要求。
招聘和清单大楼
AI，尤其是LLM的一些最佳用途一直在建立潜在合作伙伴的清单。
您可以培训GPT来验证列表，删除当前合作伙伴，以免您不小心发送电子邮件或致电给他们，进行差距分析，甚至可以将招聘电子邮件自定义至非常强大的学位。不，这不是完美的，但是您每周都可以从发现，验证，验证和外界的手动任务中节省数小时。
招聘电子邮件仍然需要进行审查和手动发送，但这是一个大量的节省时间。
我们在出门之前手动查看每封电子邮件，并且必须进行大量的重写，但是我们也节省了大量时间。
我们还使用数据库工具预制定了电子邮件，但是我们已经逐渐开始实施新的发现和制图方法，它们真是太棒了。
起初，我是AI中的非信徒，但现在我准备好加倍，尤其是随着系统的发展。
3。会员网络
这些是为会员计划提供动力的跟踪和支付平台。
分支机构依靠它们来准确记录销售和释放付款。
会员经理使用它们来跟踪进度，简化全球范围内的付款合作伙伴，并根据其公司使用的关键绩效指标（KPI）生成报告。
更好的控制
我们正在使用的所有网络都有大量的AI生成站点。我已经与代理商和经理谈过了我们不工作的代理商，他们也看到了同样的事情。
网络将是明智的，添加过滤器并为会员经理创建警报，让他们知道会员是人类还是AI，这意味着AI将是一个网站和促销方法，而无需质量控制。
我专门为AI分支机构看到的任何网络上都没有高级控件。但是，大多数网络确实都有合规团队，您可以报告伪造的帐户。从我与之交谈的网络中，他们正在努力帮助检测和拒绝这些网站，但这是一个巨大的问题，因为它们是在高卷中生成的，有些很难检测到。
垃圾邮件发送者和骗子变得更加聪明，AI给了他们新的优势。
伙伴关系匹配
这是一把双刃剑。网络的数据比任何会员机构都多，并且最适合尝试合作伙伴和程序匹配算法。
他们可以创建附属公司可能想要测试的程序列表，或者计划经理可以根据计划目标和维度招募的合作伙伴列表。
缺点是，计划花费无数小时招募合作伙伴为其计划。进行匹配和招聘的网络可以将这项工作免费提供给该计划的竞争对手。
第二个缺点是会员会被计划请求轰炸，这可能会导致这种情况飙升，从而使他们更难打开电子邮件，包括程序更新和新闻通讯。
一旦他们因太多而忽略了电子邮件，您可能不会解决合规性问题或通常会使双方受益的促销问题。
报告
网络可以做的最有益的事情之一，但是目前没有一个人在大规模上（有些人开始使用，而且看起来很有希望），就是使用AI为会员计划创建自定义报告。这些可能是XYZ年趋势的图表和图表。
另一个是对产品捆绑在一起的产品的差距分析，然后该计划中的类似分支机构在其订单中没有特定的SKU。经理可以在驱动销售的内容中推荐将SKU预销售，或者将特定的SKU作为来自该会员链接的任何客户添加到该会员链接的任何客户，基于该会员的经过。
它可以显示出跨渠道（SEO，电子邮件，PPC，SMS等）接触点的趋势，以及它如何进行季节性修改，以及目标是否会为会员渠道或整个公司创造或多或少的销售额。
要记住的重要一件事是，并非所有会员网络都提供真正的跨渠道报告。仅一旦用户单击会员链接，多个只能提供它。
最后的想法
对于构成会员营销渠道的三个实体中的每个实体中的每个实体中的每个实体中的每个实体都将是惊人的和可怕的。
如果正确使用，它可以节省时间，提高效率并创建更有意义的策略。
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