Покупатель может узнать о товаре из партнерской публикации, несколько дней сравнивать варианты с помощью ИИ и вернуться за покупкой через другой канал. Если программа учитывает только последний переход в течение 24 часов, первоначальный партнер рискует не получить вознаграждение, хотя именно он познакомил клиента с брендом.
На серии обсуждений, организованных Everflow с экспертами в области электронной коммерции, медиа и технологий, участники рассмотрели, как адаптировать атрибуцию к более длинному пути покупателя. Среди предложений — пересмотреть окна учета конверсий, проверить вклад ранних касаний и подготовить данные о товарах для диалоговых систем.
Редакционные публикации и видимость в ИИ
По мнению участников обсуждений, публикации в авторитетных медиа и специализированные обзоры могут влиять не только на прямые переходы, но и на то, как бренд представлен в ответах генеративных систем. Такой подход часто называют оптимизацией для генеративных систем, или GEO.
Ванесса Лоуренс, директор по контенту Linkby, считает модель оплаты за клик, или CPC, способом вознаградить издателей за знакомство аудитории с брендами еще до покупки. Ее коллега Софи Топорофф, старший директор по партнерствам Linkby в Северной Америке, рекомендует направлять 20–30% партнерского бюджета на CPC-размещения, рассчитанные на ранний этап знакомства с брендом. По ее мнению, последовательное присутствие в качественных публикациях помогает формировать видимость бренда в ИИ-сервисах.
Поиск за пределами традиционной выдачи
Помимо обычных поисковых ссылок покупатели используют диалоговые ответы, визуальные платформы и другие форматы. Для брендов это означает необходимость согласовать информацию о товарах и оценивать каналы, которые могут участвовать в разных этапах покупки.
Викки Дэниелсон, директор по партнерским продажам tvScientific by Pinterest, предлагает рассматривать рекламу на подключенном телевидении, или CTV, не только как инструмент узнаваемости. По ее словам, атрибуция на уровне домохозяйства и отслеживание IP позволяют связывать просмотры рекламы с действиями на других устройствах, например покупкой со смартфона или регистрацией на компьютере.
Джефф Сигалл, исполнительный вице-президент по операционной деятельности в области выручки Shopnomix, рекомендует брендам, работающим на нескольких рынках, готовить локализованные товарные фиды с данными на уровне SKU для поиска информации системами ИИ в реальном времени. Для оценки новых площадок он предлагает перенаправить 5–10% бюджета традиционного поиска в пилотные кампании в средах с ИИ и сравнить их конверсию.
Как учитывать покупателей, которые не решились сразу
Путь от первого интереса до покупки может включать несколько сеансов и сравнений. Крис Леттера, менеджер по партнерствам Minty, считает, что социальные сети часто создают первоначальную осведомленность, а инструменты ИИ помогают проверить решение о покупке. При этом отследить такое исследование сложно, если пользователь уходит из ИИ-сервиса без конверсии.
Леттера предлагает сочетать предложения в средах, где покупатели ищут товары с помощью ИИ, с ненавязчивыми механизмами возврата посетителей на сайте. По его мнению, кешбэк или проверенная скидка могут помочь покупателю, чувствительному к цене, решиться на покупку.
В качестве примера в обсуждении представлены продукты Minty: Promote распространяет предложения в средах больших языковых моделей, Prevent собирает данные с согласия посетителей на сайте, а Recover предназначен для повторного обращения к анонимным посетителям, покинувшим сайт без покупки. По материалам Everflow, отслеживание этих сигналов в ее системе позволяет учитывать возвращенный трафик наряду с обычными партнерскими каналами.
Окна атрибуции и проверка дополнительного эффекта
Модель последнего касания может не отражать вклад публикации или видеорекламы, если после них покупатель использовал ИИ и завершил заказ благодаря предложению при уходе с сайта. Более длинное окно учета конверсий позволяет включить в атрибуцию ранние касания, которые выпали бы из 24-часового периода.
Однако само по себе расширение окна не доказывает, что партнер вызвал дополнительную покупку. В материале предлагается использовать данные о событиях и тесты с контрольными группами, чтобы оценить дополнительный эффект ранних размещений и механизмов возврата посетителей отдельно от продаж, которые произошли бы и без них. Такие проверки могут помочь обосновать выплаты партнерам и защитить бюджет программы.
Данные и автоматизация отчетности
Объединение собственных данных компании об активности по разным каналам может упростить сравнение расходов, переходов, просмотров CTV и результатов партнерских программ. Леттера отмечает, что для руководства важны не только показатели вовлеченности, но и выручка, отнесенная к конкретным каналам.
Everflow также предлагает использовать Ask Everflow AI для запросов об эффективности нескольких касаний и окупаемости каналов на естественном языке. Через открытый MCP-сервер компании пользовательские ИИ-агенты могут подключаться к актуальным данным о конверсиях, чтобы сократить ручной экспорт отчетов и работу с таблицами.
С чего начать пересмотр модели
Вместо немедленной замены всей инфраструктуры участники предлагают несколько направлений для последовательной работы: проверить 24-часовые окна атрибуции, подготовить локализованные данные о товарах на уровне SKU и запустить тесты с контрольными группами для оценки дополнительной выручки.
Для экспериментов с новыми каналами в материале приводятся два ориентира: выделить 5–10% бюджета традиционного поиска на тестирование диалоговых сред и рассмотреть размещение 20–30% партнерского бюджета в редакционных CPC-кампаниях на раннем этапе воронки. Эти доли представлены как рекомендации экспертов, а не как универсально проверенная формула.
Главная задача обновленной отчетности — не просто учесть больше касаний, а отличить действительный дополнительный вклад каналов от продаж, которые состоялись бы в любом случае.
Комментариев пока нет. Начните обсуждение.