Ob ein Verbraucher sich auf einer E-Commerce-Website, einer Videoabonnementplattform, einem Nachrichtenaggregator oder sogar einem persönlichen, privaten Blog befindet, er erwartet, dass er auf dem digitalen Marktplatz des 21. Jahrhunderts zufriedengestellt wird. Leider nutzen viele ältere Content-Management-Systeme nicht alle ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen, um dynamisch relevante Inhalte bereitzustellen. Stattdessen bieten sie statische, wenig hilfreiche Möglichkeiten, die das Engagement und die Chancen auf Verkaufsabschlüsse verringern.
Mit dem Aufkommen des Headless CMS können Marken jedoch mithilfe von KI Inhalte empfehlen und erhalten so ein maßgeschneidertes, datengesteuertes Content-Erlebnis, das durch relevante Technologien auf ganzer Linie unterstützt wird. Durch maschinelles Lernen und die Bewertung von Benutzermustern geben KI-Empfehlungen Marken das, was sie brauchen, um allen richtigen Benutzern zum richtigen Zeitpunkt den richtigen Inhalt bereitzustellen.
Die Rolle der KI in modernen Content-Management-Systemen
Künstliche Intelligenz (KI) verändert grundlegend die Art und Weise, wie wir Informationen produzieren, verbreiten und verarbeiten. Während beispielsweise ein traditionelles CMS ein festes, etabliertes Framework hat, über das Inhalte permanent angezeigt und neu geladen werden, sobald ein Ersteller eine Seite mit bestimmten Bildern und Texten einrichtet, verfügt ein KI-basiertes Headless CMS über eine Mischung aus ausgewählten Generierungsalgorithmen und automatischer prädiktiver Analyse, die das Engagement und die erwartete Interaktion der Benutzer auswerten, um Inhalte flüssig und automatisch zu präsentieren, ohne dass Benutzer oder Ersteller eingreifen müssen. Bauen mit Storyblok um die Leistungsfähigkeit des KI-gesteuerten Content-Managements zu nutzen und so ein nahtloses, dynamisches Benutzererlebnis zu gewährleisten, das sich in Echtzeit anpasst.
Mithilfe von KI können Unternehmen die automatische Generierung von Inhalten unter menschlicher Aufsicht steuern und gleichzeitig die Einbindung des Publikums und Echtzeitanalysen nutzen, um den Content-Ansatz zu optimieren. Dies verbessert nicht nur das Kundenerlebnis, sondern auch die Erstellung und Verbreitung von Inhalten und gibt den Verbrauchern genau das, was sie wollen, wenn sie es auf der Grundlage ihrer eigenen persönlichen Aktivitäten, Vergangenheiten und Verbindungen personalisiert haben möchten.
So funktionieren KI-gestützte Inhaltsempfehlungen in einem Headless-CMS
Ein Headless CMS bedeutet eine Trennung zwischen Inhaltserstellung und Inhaltsverteilung. Letztendlich verwenden Unternehmen APIs, um Inhalte an verschiedene Endpunkte wie Webanwendungen, Apps, IoT-Geräte, digitale Displays usw. zu übertragen. Mit der Implementierung von KI in einem Headless CMS wird die Übertragung daher noch gezielter, da die Software die Informationen analysieren und schneller und individueller vorschlagen kann, was übertragen werden soll und an wen.
Während ein typisches CMS auf Veröffentlichungspläne und Redaktionskalender angewiesen ist, um herauszufinden, wann Inhalte online gehen und wie lange sie verfügbar sind, erledigt das AI Headless CMS all dies unterwegs und spart so Zeit und Geld. Unternehmen können ihren Kunden auf mehreren digitalen Plattformen in Echtzeit maßgeschneiderte Inhalte zeigen. Beispielsweise durchsuchen und analysieren KI-Empfehlungssysteme relevante Informationen, etwa was Kunden zuvor gekauft oder angesehen haben, welche Seiten sie am meisten fasziniert haben und welche die beste Antwort darauf sind, was sie sich als nächstes ansehen sollten.
Maschinelles Lernen und Verhaltensanalyse bei Inhaltsempfehlungen
Maschinelles Lernen (ML) spielt eine Rolle bei KI-Inhaltsempfehlungen, indem es Muster erkennt und Aktionen notiert. KI-Systeme lernen im Laufe der Zeit aus vergangenen Daten, was ihnen Aufschluss darüber gibt, welche Inhalte für welches Publikum geeignet sind. Denken Sie an eine E-Learning-Plattform oder eine E-Commerce-Site. Eine E-Learning-Plattform mit einem Headless CMS und KI kann Personen Kurse empfehlen, die auf anderen abgeschlossenen Kursen, Quizergebnissen und der Zeit basieren, die sie mit bestimmten in der App bereitgestellten Themen verbracht haben.
Dasselbe gilt für E-Commerce-Websites, die Artikel auf Grundlage zuvor gekaufter Artikel, der Zeit, die mit dem Betrachten eines Artikels oder Artikeltyps verbracht wird, oder von Artikeln empfehlen, die in einem Benutzerprofil als Präferenzen markiert sind. Der Projektmanager muss sich also nie Sorgen machen, dass diese Empfehlungen falsch sind (im Gegenteil, sie sind richtig), da die Nachverfolgung durch KI mit Analysen Kennzahlen wie Verweildauer auf der Website, Engagement und Konversionsraten verbessert.
Verbesserung der Omnichannel-Personalisierung mit KI in einem Headless CMS
Da digitale Erlebnisse von Kanal zu Kanal wandern, müssen Marken plattformübergreifend eine gleichwertige Personalisierung bieten. Ein Headless CMS mit KI-basierte Inhalte Vorschläge ermöglichen es Marken, wirklich vielschichtige personalisierte digitale Erlebnisse auf der Website, in Anwendungen, in Newslettern, in Chatbots und sogar in intelligenten Lautsprechern zu schaffen.
So kann beispielsweise eine KI-gesteuerte Nachrichtenseite die Zielseite in Echtzeit ändern, je nachdem, was jemand zuvor angesehen oder angeklickt hat; eine Fitness-App kann Trainingseinheiten basierend auf Absichten, bereits absolvierten Trainingseinheiten und zuvor versuchten Übungen anbieten. Es ist, als ob alles in Echtzeit personalisiert und nach Bedarf angeboten wird. Die Fähigkeit, über mehrere Kanäle (Omnichannel) Empfehlungen abzugeben, fördert die Kundentreue und eine einheitliche Markenführung und Mission über alle digitalen Plattformen hinweg.
Die Vorteile KI-gestützter Inhaltsempfehlungen in Headless CMS
Die Vorteile von KI-generierten Inhaltsempfehlungen in einem Headless CMS für Unternehmen reichen von einer stärkeren Benutzereinbindung über relevantere Inhalte bis hin zu höheren Konversionsraten. KI bedeutet beispielsweise Automatisierung; manuelle Kuratierung ist nicht mehr erforderlich, da KI alles automatisch generiert, um personalisierte Empfehlungen umzusetzen. Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit, Inhalte in Echtzeit zu optimieren.
Durch die kontinuierliche Bewertung der Interaktion der Nutzer mit den Inhalten können Unternehmen sofort hilfreiche und notwendige Änderungen an den Inhalten vornehmen. KI-basierte Inhaltsempfehlungen erhöhen die Bindung, da die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass die Nutzer mit den ihnen vorgeschlagenen Inhalten interagieren. Darüber hinaus erhalten Unternehmen durch eine bessere Zielgruppenbewertung mithilfe prädiktiver Analysen ein umfassendes Verständnis davon, was ihre Zielgruppen tun und warum. Diese Bewertung ermöglicht es Unternehmen, ihre Inhaltsstrategien für maximale Wirksamkeit zu ändern.
Wie KI die Content-Erkennung und das Benutzererlebnis verbessert
Eine der schwierigsten Aufgaben für Unternehmen ist es vielleicht, den Benutzern einen einfachen Zugriff auf relevante Informationen zu ermöglichen. Beispielsweise führen KI-Empfehlungen in einem Headless-CMS zu einer besseren Inhaltsfindung, da Inhalte eher auf der Grundlage des jeweiligen Interesses empfohlen werden. Anstelle eines typischen Talentagenten empfiehlt eine KI-gesteuerte Film-Streaming-Plattform Filme und Serien auf der Grundlage des Live-Wiedergabeverlaufs, der Rezensionen und des Genres.
Ebenso kann ein arbeitsbezogener Blog Blogs basierend auf der Leserschaft empfehlen und einen Bereich der Zugänglichkeit für ein persönlicheres Erlebnis eröffnen. Wenn man sich bei der Inhaltserstellung und -empfehlung auf KI verlässt, werden die Leute daher mehr Zeit auf Websites verbringen, die eine echte Markenbindung anstreben. Neben der Kundenzufriedenheit wird auch die Markentreue gestärkt.
Herausforderungen bei KI-gesteuerten Inhaltsempfehlungen bewältigen
Trotz der vielen Vorteile von KI-generierten Inhaltsempfehlungen gibt es jedoch viele Bedenken, die Unternehmen überwinden müssen, um eine optimale Wirksamkeit zu gewährleisten. Beispielsweise stellen Datenschutz und Benutzereinwilligung ein Problem dar, da KI grundsätzlich Datenerfassung und -analyse erfordert, um das Benutzerverhalten zu verstehen und die besten Optionen zu präsentieren. Daher sind die Einhaltung der DSGVO und des CCPA erforderlich, und eine ethische, transparente Einholung der Zustimmung im Zusammenhang mit jeglicher Form der Datenerfassung ist von entscheidender Bedeutung.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass die inhaltsorientierte KI immer wieder die gleiche Art von Inhalten generiert und die Empfehlungen dann nicht variiert werden. Dies würde bedeuten, dass Unternehmen in Zukunft ihre KI-Modelle anhand unterschiedlicher Datensätze trainieren und dann ihre Empfehlungsmaschinen auf die vielfältigeren Datensätze anwenden müssten, aber dies dürfte eher zu einem späteren Zeitpunkt geschehen. Schließlich könnte die Integration für Unternehmen, die bisher unter einem älteren CMS-Regelwerk gearbeitet haben, eine Herausforderung darstellen. Es müsste ein erweiterbares, API-basiertes Headless CMS geben, damit KI-generierte Empfehlungen nahtlos in bestehende digitale Ökosysteme integriert werden können, ohne den täglichen Betrieb zu stören.
Die Zukunft KI-gestützter Inhaltsempfehlungen in Headless CMS
Die erwartete Entwicklung der KI innerhalb von Headless CMS wird noch ausgefeilter sein, da sich diese Headless CMS-Systeme ständig verbessern werden. Verbesserte Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Stimmungsanalyse und prädiktive Analytik werden es der KI ermöglichen, die Absichten der Benutzer noch besser zu verstehen und noch stärker hyperpersonalisierte Content-Erlebnisse bereitzustellen. Darüber hinaus werden KI-gestützte Chatbots und sprachgesteuerte Agenten noch stärker in Content-Empfehlungs-Engines integriert, sodass Benutzer durch Gespräche personalisierte Empfehlungen erhalten können.
Letztlich werden KI-gestützte Plattformen zur Veröffentlichung von Inhalten es Unternehmen ermöglichen, automatisch qualitativ hochwertige Inhalte zu generieren, die den Bedürfnissen der Benutzer mit Echtzeitänderungen gerecht werden. Als Vorreiter der digitalen Transformation nutzen Unternehmen KI-basierte Inhaltsempfehlungen, um in allen Bereichen ansprechende, relevante und datengesteuerte Content-Erlebnisse zu bieten.
Schlussfolgerung
Dank maschinellem Lernen, Verhaltensverbesserungen und kanalübergreifender Verteilung sind Auffindbarkeit, Engagement und Konvertierungen von KI-generierten Inhaltsempfehlungen effektiver, da der Personalisierungsprozess nun ein Headless CMS einbezieht. Allein die Fähigkeit zu mehrdimensionalen digitalen Empfehlungen in Echtzeit über eine so große Anzahl von Kanälen macht KI für Marken zu einer Notwendigkeit, um ihre Inhaltsstrategien zu verbessern.
Das heißt nicht, dass es keine Probleme gibt, beispielsweise stellen Inhalte/Datenschutz und Empfehlungen/Inhaltsvoreingenommenheit Herausforderungen dar, die es zu lösen gilt, aber da alles auf Kollisionskurs mit der Zeit ist, wird die Implementierung von KI und KI-gestützten Empfehlungen früher oder später die erwartete Norm sein und die gewünschte Art und Weise sein, wie wir künftig Inhaltsanpassung und digitale Erlebnissteuerung unterstützen. Daher werden Marken, die KI-Inhaltsempfehlungen in ihrem Headless CMS einsetzen, einen Wettbewerbsvorteil für eine nachhaltige, ethische, automatisierte und organische Inhaltsverteilung in einer kontinuierlich wachsenden digitalen Landschaft haben.
