In der Regel ist die Beziehung zwischen Werbetreibenden und Publishern rein transaktional. Marken oder Agenturen bezahlen für Werbeflächen oder Impressions und die Publisher liefern. Ob dadurch tatsächlich ein Kaufabschluss zustande kommt, zeigt sich häufig erst im weiteren Verlauf der Customer Journey bzw. in einer späteren Phase des Funnels – viele Publisher haben zu diesem Zeitpunkt ihre Leistung bereits erbracht.

Bei Affiliates bzw. im Affiliate Marketing geht das Interesse am Erfolg genau an diesem Punkt einen Schritt weiter. Da die Vergütung der Affiliates an Conversions gekoppelt ist, sind die Partner im Idealfall enorm motiviert, ihre Inhalte und Platzierungsstrategien zu optimieren, um die Wahrscheinlichkeit eines Kaufabschlusses zu maximieren. Im Affiliate-Modell sind Marken und Agenturen nicht einfach nur Kunden, sondern Geschäftspartner – eine saubere Attribution und sachgemäße Kontrolle zählen dabei zu den Grundvoraussetzungen, damit das Zusammenspiel reibungslos funktioniert. Gelingt das, so schafft dieses Anreizmodell einen sich selbst optimierenden, zyklischen Qualitätsfilter. Partner, die keine Ergebnisse liefern, scheiden auf natürliche Weise aus, während sich die Werbeausgaben auf diejenigen konzentrieren, deren Zielgruppen hochgradig engagiert sind, eine hohe Kaufabsicht aufweisen und konvertieren.

In den USA beginnt mittlerweile fast jede fünfte Shopping-Journey an einer KI-Schnittstelle, wo es weder Werbung noch gesponserte Links gibt, sondern nur den Nutzer und den KI-Assistenten. Marketer stehen diesem Kanal, der einen wachsenden Anteil der Aktivitäten im oberen und teilweise (schon) im unteren Funnel ausmacht, derzeit noch ziemlich hilflos gegenüber – beinahe herrscht ein Gefühl des Ausgeschlossenseins.

Genau hier kann das Affiliate Marketing eine seiner klassischen Stärken ausspielen und einen Beitrag leisten, um bei den hochgehandelten und angestrebten KI-Empfehlungen mitzumischen. Die großen Sprachmodelle (LLMs) generieren ihre Antworten je nach Anbieter auch auf der Grundlage riesiger Mengen an frei zugänglichen Nutzerkommentaren, Produktbewertungen, Medienberichten und anderen relevanten Daten, die im Web zur Verfügung stehen. Hier kann die Präsenz einer Marke oder eines Produkts im kontextuellen Umfeld mit darüber entscheiden, wie wahrscheinlich es ist, dass die KI potenzielle Kunden auf die Marke oder das Produkt hinweist und in die KI-generierten Antworten einbindet.

Mit Affiliate-Programmen schlagen Marketer heutzutage gleich zwei Fliegen mit einer Klappe: Erstens fördern sie Performance-starke Conversions in der unteren Phase des Funnels und zweitens erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, von KI-Assistenten bemerkt, aufgegriffen und ausgespielt zu werden. Das liegt auch daran, dass Affiliate-Content klassischerweise in Form von Ratgebern, Tippstrecken und weiterführenden Inhalten vorliegt. Diese Inhalte sind aufgrund ihres Aufbaus und ihrer Form darauf ausgelegt, die Verbraucher über ein standardisiertes Produkt-Listing hinaus zu informieren.

So wird aus einer kurzen Produktbeschreibung wie „Vielseitiges Kraftfahrzeug“ schnell eine Beschreibung wie „Kraftfahrzeug für Familien und Sportbegeisterte, das sich gut für Urlaubsfahrten und Wochenendausflüge eignet“. Und genau das ist die Art von Information, die unter anderem als Rohstoff für die algorithmischen Prozesse und Auswahlkriterien der LLMs dient. Ausführliche, spezifische und nutzungsorientierte Produktbeschreibungen haben das Affiliate Marketing schon immer ausgezeichnet – umso besser, dass KI-Systeme dieses Informationsmaterial jetzt für die Generierung ihrer Antworten abgleichen können.

Mit dem Aufkommen der Zero-Click-Suche, bei der Nutzer ihre Antworten direkt über eine KI-Schnittstelle erhalten, kann es wichtiger werden, in relevanten, zitierfähigen und gut strukturierten Quellen präsent zu sein, auf die KI-gestützte Systeme zugreifen. Auch wenn die Best Practices für GEO nicht vollständig geklärt sind und aufgrund der amorphen Natur von LLMs auf absehbare Zeit ein sich bewegendes Ziel bleiben werden, kontert das Affiliate Marketing die neue GEO-Logik mit seinem klassischen Ansatz der Informationstiefe.

Trotz seiner Leistungsfähigkeit steht Affiliate Marketing in der Kritik, schwerfällig zu sein. Allein das Management hunderter einzelner Verknüpfungen und Tracking-Links sei ein sehr arbeitsintensiver Prozess und wäre im Vergleich zu anderen Marketingkanälen, bei denen Kampagnen mit wenigen Klicks live gehen, ein Stolperstein.

Diese Kritik trifft nicht mehr in jedem Fall zu. Dank Fortschritten in der Automatisierung und Verbesserungen bei der Integration durch Publisher-Netzwerke und spezialisierte Affiliate-Programme lassen sich Affiliate-Marketing-Kampagnen heute fast so einfach einrichten und skalieren, wie es Kampagnenmanager beispielsweise vom programmatischen Einkauf her gewohnt sind. Dabei automatisieren moderne Technologien und KI viele Prozesse innerhalb der Affiliate-Programme und Affiliate-Netzwerke – von der Partnerverwaltung über die Betrugserkennung bis hin zur laufenden Optimierung von Kampagnen. Dadurch sinkt der manuelle Aufwand, während Effizienz und Transparenz steigen können.

Richtig eingesetzt, bleibt Affiliate Marketing damit ein relevanter Performance-Kanal, der Unternehmen dabei unterstützen kann, Reichweite und Geschäftsergebnisse nachhaltig zu verbessern. Zugleich kann hochwertiger Affiliate-Content dazu beitragen, Marken und Produkte in KI-gestützten Informationsumgebungen sichtbarer und erklärbarer zu machen.