Uanset om en forbruger befinder sig på et detailhandelswebsted, en videoabonnementsplatform, en nyhedsaggregator eller endda en personlig, privat blog, forventer de at blive opfyldt på tværs af det 21. århundredes digitale markedsplads. Desværre formår mange ældre indholdsstyringssystemer ikke at udnytte alle de aktiver, de har til rådighed, til at levere dynamisk relevant indhold, men giver i stedet statiske, uhensigtsmæssige muligheder, der reducerer engagement og muligheder for at konvertere salg.
Men med fremkomsten af Headless CMS giver muligheden for at bruge AI til at anbefale indhold brands en tilpasset, datadrevet indholdsoplevelse, der er styrket af relevante teknologier over hele linjen. Gennem maskinlæring og vurdering af brugermønstre giver AI-anbefalinger brands, hvad de har brug for for at levere passende indhold til alle de rigtige brugere på alle de rigtige tidspunkter.
AI's rolle i moderne indholdsstyringssystemer
Kunstig intelligens (AI) ændrer fundamentalt den måde, vi producerer, formidler og interagerer med information på. For eksempel, hvor et traditionelt CMS har en fast, etableret ramme, hvorigennem indhold viser og genindlæser en permanent tilgang, i det sekund en skaber sætter en side med specifikke billeder og tekst, har et AI-baseret Headless CMS en blanding af udvalgte genererende algoritmer og autogenerative forudsigende analyser, der evaluerer brugerengagement og forventet interaktion for at præsentere indhold flydende og automatisk uden bruger- eller skaberindgreb. Byg med Storyblok at udnytte kraften i AI-drevet indholdsstyring, hvilket sikrer en sømløs, dynamisk brugeroplevelse, der tilpasser sig i realtid.
Med AI kan virksomheder kontrollere den automatiserede generering af indhold med menneskeligt tilsyn sammen med publikumsengagement og realtidsanalyser for at finjustere indholdstilgangen. Dette forbedrer ikke kun kundeoplevelsen, men også skabelsen og formidlingen af indhold, hvilket giver forbrugerne præcis, hvad de ønsker, når de ønsker det personliggjort gennem deres egne personlige aktiviteter, fortid og forbindelser.
Sådan fungerer AI-drevne indholdsanbefalinger i et hovedløst CMS
Et Headless CMS betegner en adskillelse mellem indholdsoprettelse og indholdsdistribution. I sidste ende bruger virksomheder API'er til at transmittere indhold til forskellige endpoints webapplikationer, apps, IoT-enheder, digitale skærme osv. Derfor bliver transmissionen med implementeringen af AI i et Headless CMS endnu mere præcist, da softwaren kan analysere informationen og foreslå, hurtigere, hvad der skal transmitteres og til hvem på et mere individualiseret grundlag.
Mens et typisk CMS afhænger af udgivelsesplaner og redaktionelle kalendere for at finde ud af, hvornår indhold går live, og hvor længe det er tilgængeligt, gør AI Headless CMS alt dette på farten og sparer tid og penge, hvilket gør det muligt for virksomheder at vise tilpasset indhold til kunderne i realtid på flere digitale platforme. For eksempel gennemsøger og analyserer AI-anbefalingssystemer relevant information, såsom hvad kunder har købt eller kigget på tidligere, hvilke sider der fascinerede dem mest og skabte det bedste svar på, hvad de skulle se på næste gang.
Machine Learning og adfærdsanalyse i indholdsanbefalinger
Machine learning (ML) spiller en rolle i AI-indholdsanbefalinger ved at detektere mønstre og notere handlinger. AI-systemer lærer over tid af tidligere data, som informerer dem om, hvilket indhold der er passende for hvilke målgrupper. Tænk på en e-læringsplatform eller en e-handelsside. En e-læringsplatform med et Headless CMS og AI kan anbefale kurser til folk baseret på andre gennemførte kurser, quizresultater og tid brugt på bestemte emner leveret i appen.
Det samme gælder for e-handelssider, der anbefaler varer baseret på tidligere købte varer, hvor meget tid der bruges på at kigge på en vare eller type vare eller varer markeret som præferencer i en brugerprofil. Således behøver projektlederen aldrig at bekymre sig om, at disse anbefalinger er off-base (og i stedet er de på base) på grund af sporingen af AI med analyser, hvilket øger sådanne metrics som tid på stedet, engagement og konverteringsrater.
Forbedring af Omnichannel Personalization med AI i et hovedløst CMS
Da digitale oplevelser bevæger sig fra kanal til kanal, skal brands levere tilsvarende personalisering på tværs af platforme. Et hovedløst CMS med AI-baseret indhold forslag giver brands mulighed for at skabe ægte lagdelte personlige digitale oplevelser på hjemmesiden, i applikationer, i nyhedsbreve, i chatbots og endda i smarthøjttalere.
For eksempel kan et nyhedswebsted, der drives af AI, ændre landingssiden i realtid baseret på, hvad nogen tidligere har set eller klikket på; en fitness-app kan tilbyde træning baseret på intentioner, allerede gennemførte træningspas og tidligere forsøgte øvelser. Det er, som om alt tilbydes i realtid personalisering og nødvendighed. Muligheden for at anbefale på tværs af flere kanaler (omnichannel) fremmer forbrugertroskab og konsekvent branding og mission på tværs af alle digitale platforme.
Fordelene ved AI-drevne indholdsanbefalinger i Headless CMS
Fordelene ved AI-genererede indholdsanbefalinger i et Headless CMS for virksomheden florerer fra øget brugerengagement til mere relevant indhold til øgede konverteringsrater. For eksempel er AI lig med automatisering; Der eksisterer ikke mere manuel kurering, fordi AI genererer alt automatisk for at opfylde personlige anbefalinger. En anden fordel er muligheden for at optimere indhold i realtid.
Ved løbende at vurdere, hvordan folk interagerer med indholdet, kan virksomheder foretage nyttige og nødvendige indholdsændringer i øjeblikket. AI-indholdsanbefalinger øger fastholdelsen, da folk er mere tilbøjelige til at interagere med indhold, som blev foreslået dem. Derudover får virksomheder med større publikumsvurdering gennem prædiktiv analyse et omfattende greb om, hvad deres publikum gør og hvorfor. Denne vurdering giver virksomheder mulighed for at ændre deres indholdsstrategier for maksimal effektivitet.
Hvordan AI forbedrer indholdsgenkendelse og brugeroplevelse
Noget af det sværeste for virksomheder er måske at give brugerne enkel adgang til relevant information. For eksempel betyder AI-anbefalinger inden for et hovedløst CMS bedre indholdsopdagelse, fordi indhold er mere tilbøjelige til at blive anbefalet baseret på ens interesse. I stedet for en typisk talentagent vil en AI-drevet filmstreamingplatform anbefale film og serier baseret på live-visningshistorie, anmeldelser og genre.
På samme måde kan en arbejdsbaseret blog anbefale blogs baseret på læserskare og åbner et område af tilgængelighed til en mere personlig oplevelse. Derfor vil folk bruge mere tid på websteder med de rigtige intentioner om brandengagement ved at stole på AI til indholdsskabelse og -anbefaling. Brandloyalitet vil blive styrket ud over forbrugerglæde.
Overvindelse af udfordringer i AI-drevet indholdsanbefalinger
Men på trods af de mange fordele ved AI-genererede indholdsanbefalinger, er der mange bekymringer, som virksomheder skal overvinde for at sikre optimal effektivitet. For eksempel udgør databeskyttelse og brugersamtykke en bekymring, da AI grundlæggende kræver dataindsamling og analyse for at forstå brugeradfærd og præsentere de bedste muligheder. Derfor er GDPR- og CCPA-overholdelse påkrævet, og etisk, gennemsigtigt samtykkeindhentning relateret til enhver form for dataindsamling er afgørende.
Endnu en udfordring er indholdsbias AI, der genererer den samme type indhold gentagne gange, og derefter bliver anbefalingerne ikke varieret. Dette ville betyde, at virksomheder i fremtiden skulle træne deres AI-modeller på forskellige datasæt og derefter bruge deres anbefalingsmotorer på de mere varierede datasæt, men det er mere sandsynligt på et senere tidspunkt. Endelig kan virksomheder, der har opereret under en mere gammel CMS-regel, finde det udfordrende at integrere. Et udvideligt, API-først Headless CMS ville være nødvendigt for at AI-genererede anbefalinger kan integreres problemfrit i eksisterende digitale økosystemer uden at forstyrre den daglige drift.
Fremtiden for AI-drevne indholdsanbefalinger i Headless CMS
Den forventede udvikling af kunstig intelligens inden for Headless CMS vil være mere sofistikeret, fordi disse Headless CMS-systemer kun vil blive bedre. Forbedret naturlig sprogbehandling (NLP), sentimentanalyse og forudsigende analyse vil gøre AI i stand til at forstå brugerens hensigt endnu mere og give endnu mere hyper-personlige indholdsoplevelser. Desuden vil AI-infunderede chatbots og stemmeresponsive agenter blive endnu mere integreret i indholdsanbefalingsmotorer, så brugere kan modtage personlige anbefalinger gennem samtale.
I sidste ende vil AI-infunderede indholdspubliceringsplatforme gøre det muligt for virksomheder automatisk at generere indhold af høj kvalitet, der tjener brugernes behov med ændringer i realtid. Som forkæmpere for digital transformation udnytter virksomheder AI-indholdsanbefalinger til at levere engagerende, relevante, datadrevne indholdsoplevelser på alle domæner.
Konklusion
Med maskinlæring, adfærdsforbedringer og distribution på tværs af kanaler er synlighed, engagement og konverteringer fra AI-genererede indholdsanbefalinger mere effektive, da personaliseringsprocessen nu involverer et Headless CMS. Alene evnen til multidimensionelle digitale anbefalinger i realtid på tværs af et så stort antal kanaler gør AI til en nødvendighed for brands til at forbedre deres indholdsstrategier.
Det er ikke til at sige, at det er uden udfordring, indhold/databeskyttelse og anbefalinger/indholdsbias, for eksempel, udgør udfordringer at løse, men da alt er på kollisionskurs med tiden, vil implementeringen af AI og AI-drevne anbefalinger være den forventede norm og ønsket for, hvordan vi understøtter indholdstilpasning og digital oplevelsesstyring fremadrettet. Således vil brands, der anvender AI-indholdsanbefalinger i deres Headless CMS, have en konkurrencefordel for bæredygtig, etisk, automatiseret og organisk indholdsdistribution i et kontinuerligt voksende digitalt landskab.
