Ya sea que un consumidor se encuentre en un sitio de comercio electrónico minorista, una plataforma de suscripción de videos, un agregador de noticias o incluso un blog privado personal, espera que se le satisfaga en todo el mercado digital del siglo XXI. Desafortunadamente, muchos sistemas de gestión de contenido heredados no aprovechan todos los recursos a su disposición para proporcionar contenido relevante de manera dinámica, sino que brindan oportunidades estáticas e inútiles que reducen la participación y las oportunidades de convertir las ventas.
Sin embargo, con la llegada de los CMS sin interfaz gráfica, la capacidad de utilizar la IA para recomendar contenido ofrece a las marcas una experiencia de contenido personalizada basada en datos y potenciada por tecnologías relevantes en todos los ámbitos. A través del aprendizaje automático y la evaluación de los patrones de los usuarios, las recomendaciones de IA ofrecen a las marcas lo que necesitan para proporcionar el contenido adecuado a todos los usuarios adecuados en el momento adecuado.
El papel de la IA en los sistemas de gestión de contenidos modernos
La inteligencia artificial (IA) cambia fundamentalmente la forma en que producimos, difundimos e interactuamos con la información. Por ejemplo, mientras que un CMS tradicional tiene un marco fijo y establecido a través del cual el contenido se muestra y se recarga de manera permanente en el momento en que un creador configura una página con imágenes y texto específicos, un CMS sin interfaz gráfica basado en IA tiene una combinación de algoritmos de generación seleccionados y análisis predictivos autogenerativos que evalúan la participación del usuario y la interacción esperada para presentar el contenido de manera fluida y automática, sin la intervención del usuario o del creador. Construye con Storyblok Aprovechar el poder de la gestión de contenido impulsada por IA, garantizando una experiencia de usuario fluida y dinámica que se adapta en tiempo real.
Con la IA, las empresas pueden controlar la generación automatizada de contenido con supervisión humana, junto con la participación de la audiencia y el análisis en tiempo real para ajustar el enfoque del contenido. Esto mejora no solo la experiencia del cliente, sino también la creación y difusión de contenido, ofreciendo a los consumidores exactamente lo que quieren cuando lo quieren, personalizado a través de sus propias actividades, pasados y conexiones personales.
Cómo funcionan las recomendaciones de contenido basadas en IA en un CMS sin interfaz gráfica
Un Headless CMS supone una separación entre la creación de contenidos y su distribución. En definitiva, las empresas utilizan APIs para transmitir contenidos a distintos puntos finales: aplicaciones web, apps, dispositivos IoT, pantallas digitales, etc. Por tanto, con la implementación de IA dentro de un Headless CMS, la transmisión se vuelve aún más precisa, ya que el software puede analizar la información y sugerir, más rápidamente, qué se debe transmitir y a quién de forma más individualizada.
Mientras que un CMS típico depende de calendarios de publicación y editoriales para determinar cuándo se publica el contenido y durante cuánto tiempo es accesible, el CMS sin IA hace todo esto sobre la marcha, ahorrando tiempo y dinero, lo que permite a las empresas mostrar contenido personalizado a los clientes en tiempo real en múltiples plataformas digitales. Por ejemplo, los sistemas de recomendación de IA rastrean y analizan información pertinente, como qué compraron o miraron los clientes anteriormente, qué páginas les intrigaron más y crearon la mejor respuesta para lo que deberían mirar a continuación.
Aprendizaje automático y análisis del comportamiento en las recomendaciones de contenido
El aprendizaje automático (ML) desempeña un papel en las recomendaciones de contenido de IA al detectar patrones y registrar acciones. Los sistemas de IA aprenden con el tiempo a partir de datos anteriores, lo que les informa sobre qué contenido es apropiado para qué audiencias. Piense en una plataforma de aprendizaje electrónico o un sitio de comercio electrónico. Una plataforma de aprendizaje electrónico con un CMS sin interfaz gráfica e IA puede recomendar cursos a las personas en función de otros cursos completados, puntajes de exámenes y tiempo dedicado a ciertos temas proporcionados en la aplicación.
Lo mismo ocurre con los sitios de comercio electrónico que recomiendan artículos en función de los artículos comprados anteriormente, el tiempo que se dedica a mirar un artículo o tipo de artículo, o los artículos marcados como preferencias en un perfil de usuario. Por lo tanto, el gerente de proyectos nunca tiene que preocuparse de que estas recomendaciones sean erróneas (y, en cambio, son correctas) gracias al seguimiento de la IA con análisis, lo que mejora métricas como el tiempo en el sitio, la participación y las tasas de conversión.
Mejorar la personalización omnicanal con IA en un CMS sin interfaz gráfica
Dado que las experiencias digitales se trasladan de un canal a otro, las marcas deben ofrecer una personalización equivalente en todas las plataformas. Un CMS sin interfaz gráfica con Contenido basado en IA Las sugerencias permiten a las marcas crear experiencias digitales verdaderamente personalizadas en capas en el sitio web, en las aplicaciones, en los boletines, en los chatbots e incluso en los altavoces inteligentes.
Por ejemplo, un sitio de noticias operado por IA puede cambiar la página de destino en tiempo real en función de lo que alguien haya visto o en lo que haya hecho clic anteriormente; una aplicación de fitness puede ofrecer entrenamientos en función de las intenciones, los entrenamientos ya completados y los ejercicios intentados anteriormente. Es como si todo se ofreciera en tiempo real, en función de la necesidad y la personalización. La capacidad de recomendar en múltiples canales (omnicanal) fomenta la fidelidad del consumidor y una marca y una misión coherentes en todas las plataformas digitales.
Los beneficios de las recomendaciones de contenido basadas en IA en CMS sin interfaz gráfica
Los beneficios de las recomendaciones de contenido generadas por IA en un CMS sin interfaz gráfica para la empresa son muchos, desde una mayor participación del usuario hasta contenido más relevante y mayores tasas de conversión. Por ejemplo, la IA equivale a automatización; ya no existe una selección manual porque la IA genera todo automáticamente para cumplir con las recomendaciones personalizadas. Otro beneficio es la capacidad de optimizar el contenido en tiempo real.
Al evaluar continuamente cómo interactúan las personas con el contenido, las empresas pueden realizar cambios útiles y necesarios en el contenido en el momento. Las recomendaciones de contenido de IA aumentan la retención, ya que las personas tienen más probabilidades de interactuar con el contenido que se les sugirió. Además, con una mayor evaluación de la audiencia a través de análisis predictivos, las empresas obtienen una comprensión amplia de lo que hace su audiencia y por qué. Esta evaluación permite a las empresas cambiar sus estrategias de contenido para lograr la máxima eficacia.
Cómo la IA mejora el descubrimiento de contenido y la experiencia del usuario
Quizás una de las cosas más difíciles para las empresas es brindar a los usuarios un acceso sencillo a la información relevante. Por ejemplo, las recomendaciones de IA dentro de un CMS headless implican un mejor descubrimiento de contenido porque es más probable que el contenido se recomiende en función de los intereses de la persona. En lugar de un agente de talentos típico, una plataforma de transmisión de películas impulsada por IA recomendará películas y series en función del historial de visualización en vivo, las reseñas y el género.
De manera similar, un blog de trabajo puede recomendar blogs en función de los lectores y abre un ámbito de accesibilidad a una experiencia más personalizada. Por lo tanto, al confiar en la IA para la creación y recomendación de contenido, las personas pasarán más tiempo en sitios con intenciones adecuadas de interacción con la marca. La lealtad a la marca se fortalecerá además del placer del consumidor.
Cómo superar los desafíos de las recomendaciones de contenido basadas en IA
Sin embargo, a pesar de los numerosos beneficios de las recomendaciones de contenido generadas por IA, existen muchas preocupaciones que las empresas deben superar para garantizar una eficacia óptima. Por ejemplo, la privacidad de los datos y el consentimiento del usuario plantean una preocupación, ya que la IA básicamente requiere la recopilación y el análisis de datos para comprender el comportamiento del usuario y presentar las mejores opciones. Por lo tanto, se requiere el cumplimiento del RGPD y la CCPA, y la obtención del consentimiento ético y transparente relacionado con cualquier forma de recopilación de datos es vital.
Otro desafío es el sesgo de contenido: la IA genera el mismo tipo de contenido de manera repetitiva y luego, con el tiempo, las recomendaciones no varían. Esto significaría que, en el futuro, las empresas necesitarían entrenar sus modelos de IA en conjuntos de datos variados y luego usar sus motores de recomendación en conjuntos de datos más variados, pero es más probable que esto ocurra más adelante. Por último, las empresas que han estado operando con una regla de CMS más antigua pueden encontrar difícil la integración. Sería necesario que existiera un CMS Headless extensible, con API como prioridad, para que las recomendaciones generadas por IA se integraran sin problemas en los ecosistemas digitales existentes sin interrumpir las operaciones diarias.
El futuro de las recomendaciones de contenido basadas en IA en CMS sin interfaz gráfica
La evolución prevista de la IA en los CMS sin interfaz gráfica será más sofisticada, ya que estos sistemas seguirán mejorando. El procesamiento mejorado del lenguaje natural (PLN), el análisis de sentimientos y el análisis predictivo permitirán que la IA comprenda aún más las intenciones de los usuarios y proporcione experiencias de contenido aún más hiperpersonalizadas. Además, los chatbots y los agentes con respuesta por voz integrados con IA se integrarán aún más en los motores de recomendación de contenido para que los usuarios puedan recibir recomendaciones personalizadas a través de la conversación.
En definitiva, las plataformas de publicación de contenidos con IA permitirán a las empresas generar automáticamente contenidos de alta calidad que satisfagan las necesidades de los usuarios con cambios en tiempo real. Como promotoras de la transformación digital, las empresas aprovechan las recomendaciones de contenido basadas en IA para ofrecer experiencias de contenido atractivas, relevantes y basadas en datos en todos los ámbitos.
Conclusión
Con el aprendizaje automático, las mejoras de comportamiento y la distribución entre canales, la capacidad de descubrimiento, la interacción y las conversiones a partir de las recomendaciones de contenido generadas por IA son más efectivas, ya que el proceso de personalización ahora implica un CMS sin interfaz gráfica. La mera capacidad de ofrecer recomendaciones digitales multidimensionales en tiempo real en una cantidad tan amplia de canales hace que la IA sea una necesidad para que las marcas mejoren sus estrategias de contenido.
No quiere decir que no haya desafíos, como la privacidad de los datos y el contenido, y el sesgo de recomendaciones y contenido, que plantean desafíos que resolver, pero como todo está en camino de colisionar con el tiempo, más temprano que tarde, la implementación de la IA y las recomendaciones impulsadas por IA serán la norma esperada y deseada para la forma en que respaldamos la personalización de contenido y la gobernanza de la experiencia digital en el futuro. Por lo tanto, las marcas que emplean recomendaciones de contenido de IA en su CMS sin interfaz tendrán una ventaja competitiva para la distribución de contenido sostenible, ética, automatizada y orgánica en un panorama digital en constante crecimiento.
