Bilo da se potrošač nađe na maloprodajnom mjestu e-trgovine, platformi za pretplatu na videozapise, agregatoru vijesti ili čak osobnom, privatnom blogu, očekuje da će biti ispunjen na digitalnom tržištu 21. stoljeća. Nažalost, mnogi naslijeđeni sustavi za upravljanje sadržajem ne uspijevaju iskoristiti svu imovinu koja im je na raspolaganju za pružanje dinamički relevantnog sadržaja, već umjesto toga pružaju statične, beskorisne prilike koje smanjuju angažman i prilike za pretvorbu prodaje.
Međutim, s dolaskom Headless CMS-a, mogućnost korištenja umjetne inteligencije za preporučivanje sadržaja daje robnim markama prilagođeno iskustvo sadržaja koje se temelji na podacima osnaženo relevantnim tehnologijama u svim segmentima. Putem strojnog učenja i procjene korisničkih obrazaca, preporuke umjetne inteligencije daju robnim markama ono što im je potrebno za pružanje odgovarajućeg sadržaja svim pravim korisnicima u pravo vrijeme.
Uloga umjetne inteligencije u modernim sustavima za upravljanje sadržajem
Umjetna inteligencija (AI) iz temelja mijenja način na koji proizvodimo, širimo i bavimo se informacijama. Na primjer, gdje tradicionalni CMS ima fiksan, uspostavljeni okvir kroz koji se sadržaj prikazuje i ponovno učitava, trajni pristup nakon što kreator postavi stranicu s određenim slikama i tekstom, Headless CMS temeljen na umjetnoj inteligenciji ima mješavinu odabranih algoritama za generiranje i autogenerativne prediktivne analitike koja procjenjuje angažman korisnika i očekivanu interakciju kako bi se sadržaj prikazao fluidno i automatski, bez intervencije korisnika ili kreatora. Gradite uz Storyblok kako bi iskoristili snagu upravljanja sadržajem vođenog umjetnom inteligencijom, osiguravajući besprijekorno, dinamično korisničko iskustvo koje se prilagođava u stvarnom vremenu.
Uz AI, tvrtke mogu kontrolirati automatizirano generiranje sadržaja uz ljudski nadzor, zajedno s angažmanom publike i analitikom u stvarnom vremenu za fino podešavanje pristupa sadržaju. Ovo poboljšava ne samo korisničko iskustvo, već i stvaranje i širenje sadržaja, dajući potrošačima upravo ono što žele kada to žele personalizirati kroz svoje osobne aktivnosti, prošlost i veze.
Kako funkcioniraju preporuke sadržaja koje pokreće AI u bezglavom CMS-u
Headless CMS označava odvajanje između stvaranja i distribucije sadržaja. U konačnici, tvrtke koriste API-je za prijenos sadržaja različitim krajnjim web aplikacijama, aplikacijama, IoT uređajima, digitalnim zaslonima itd. Stoga, s implementacijom AI unutar Headless CMS-a, prijenos postaje još precizniji, jer softver može analizirati informacije i predložiti, brže, što bi trebalo prenijeti i kome na individualiziranijoj osnovi.
Dok tipični CMS ovisi o rasporedima objavljivanja i uredničkim kalendarima kako bi se utvrdilo kada će sadržaj biti objavljen i koliko dugo će mu se moći pristupiti, AI Headless CMS sve to radi u pokretu štedeći vrijeme i novac što tvrtkama omogućuje prikazivanje prilagođenog sadržaja korisnicima u stvarnom vremenu na više digitalnih platformi. Na primjer, sustavi za preporuku umjetne inteligencije pretražuju i analiziraju bitne informacije poput onoga što su kupci kupili ili pogledali ranije, koje su ih stranice najviše zaintrigirale i stvorili najbolji odgovor za ono što bi trebali pogledati sljedeće.
Strojno učenje i analiza ponašanja u preporukama sadržaja
Strojno učenje (ML) igra ulogu u preporukama AI sadržaja otkrivanjem uzoraka i bilježenjem radnji. Sustavi umjetne inteligencije s vremenom uče iz prošlih podataka, koji ih informiraju o tome koji je sadržaj prikladan za koju publiku. Zamislite platformu za e-učenje ili stranicu za e-trgovinu. Platforma za e-učenje s Headless CMS-om i umjetnom inteligencijom može preporučiti tečajeve ljudima na temelju drugih završenih tečajeva, rezultata kvizova i vremena provedenog u određenim temama koje se nalaze u aplikaciji.
Isto vrijedi i za web-mjesta za e-trgovinu koja preporučuju artikle na temelju prethodno kupljenih artikala, koliko vremena se provede gledajući jedan artikl ili vrstu artikla ili artikle označene kao preference u korisničkom profilu. Stoga se voditelj projekta nikada ne mora brinuti o tome da su te preporuke izvan baze (i umjesto toga, one su na bazi) zbog praćenja AI s analitikom, povećavajući takve metrike kao što su vrijeme na mjestu, angažman i stope konverzije.
Poboljšanje višekanalne personalizacije pomoću AI u Headless CMS-u
Budući da se digitalna iskustva sele s kanala na kanal, robne marke moraju pružiti jednaku personalizaciju na svim platformama. Bezglavi CMS sa Sadržaj temeljen na umjetnoj inteligenciji Prijedlozi omogućuju robnim markama stvaranje istinski slojevitih personaliziranih digitalnih iskustava na web stranici, u aplikacijama, u biltenima, u chatbotovima, pa čak i u pametnim zvučnicima.
Na primjer, stranica s vijestima kojom upravlja AI može promijeniti odredišnu stranicu u stvarnom vremenu na temelju onoga što je netko prethodno pogledao ili kliknuo; aplikacija za fitness može ponuditi vježbe na temelju namjera, već završenih vježbi i prethodno pokušanih vježbi. Kao da se sve nudi u personalizaciji i potrebi u stvarnom vremenu. Sposobnost preporučivanja preko više kanala (omnichannel) potiče vjernost potrošača i dosljedno brendiranje i misiju na svim digitalnim platformama.
Prednosti preporuka sadržaja koje pokreće AI u Headless CMS-u
Prednosti preporuka sadržaja generiranih umjetnom inteligencijom u Headless CMS-u za poduzeća obiluju od povećanog angažmana korisnika do relevantnijeg sadržaja do povećanih stopa konverzije. Na primjer, AI je automatizacija; nema više ručnog upravljanja jer AI sve generira automatski kako bi ispunio personalizirane preporuke. Još jedna prednost je mogućnost optimizacije sadržaja u stvarnom vremenu.
Stalnim procjenjivanjem načina na koji ljudi stupaju u interakciju sa sadržajem, tvrtke mogu uvesti korisne i potrebne promjene sadržaja u trenutku. Preporuke AI sadržaja povećavaju zadržavanje jer je vjerojatnije da će ljudi stupiti u interakciju sa sadržajem koji im je predložen. Osim toga, s većom procjenom publike kroz prediktivnu analitiku, tvrtke stječu opsežan uvid u to što njihova publika radi i zašto. Ova procjena omogućuje tvrtkama da promijene svoje strategije sadržaja za maksimalnu učinkovitost.
Kako AI poboljšava otkrivanje sadržaja i korisničko iskustvo
Možda je jedna od najtežih stvari za tvrtke omogućiti korisnicima jednostavan pristup relevantnim informacijama. Na primjer, preporuke umjetne inteligencije unutar bezglavog CMS-a znače bolje otkrivanje sadržaja jer je vjerojatnije da će sadržaj biti preporučen na temelju nečijeg interesa. Umjesto tipičnog agenta za talente, platforma za streaming filmova vođena umjetnom inteligencijom preporučit će filmove i serije na temelju povijesti gledanja uživo, recenzija i žanra.
Slično tome, blog koji se temelji na poslu može preporučiti blogove na temelju čitanosti i otvara područje pristupa personaliziranijem iskustvu. Stoga, oslanjajući se na AI za kreiranje sadržaja i preporuku, ljudi će provoditi više vremena na stranicama s ispravnom namjerom angažiranja robne marke. Osim zadovoljstva potrošača, ojačat će se i lojalnost brendu.
Prevladavanje izazova u preporukama sadržaja koje pokreće umjetna inteligencija
Međutim, unatoč brojnim prednostima preporuka za sadržaj generiranih umjetnom inteligencijom, postoje mnoge brige koje tvrtke moraju prevladati kako bi osigurale optimalnu učinkovitost. Na primjer, privatnost podataka i pristanak korisnika predstavljaju problem jer umjetna inteligencija u osnovi zahtijeva prikupljanje i analizu podataka kako bi razumjela ponašanje korisnika i predstavila najbolje opcije. Stoga je potrebna usklađenost s GDPR-om i CCPA-om, a etično, transparentno dobivanje privole u vezi s bilo kojim oblikom prikupljanja podataka je od vitalne važnosti.
Još jedan izazov je umjetna inteligencija pristranosti sadržaja koja generira istu vrstu sadržaja, a potom se preporuke ne razlikuju. To bi značilo da bi u budućnosti tvrtke trebale trenirati svoje modele umjetne inteligencije na različitim skupovima podataka, a zatim koristiti svoje mehanizme za preporuke na raznolikijim skupovima podataka, ali to je vjerojatnije za kasniji datum. Naposljetku, tvrtkama koje su radile prema naslijeđenim pravilima CMS-a moglo bi biti teško integrirati se. Trebao bi postojati proširivi, prvi API-jev Headless CMS kako bi se preporuke generirane umjetnom inteligencijom neprimjetno integrirale u postojeće digitalne ekosustave bez ometanja svakodnevnih operacija.
Budućnost preporuka sadržaja koje pokreće AI u Headless CMS-u
Predviđena evolucija umjetne inteligencije unutar Headless CMS-a bit će sofisticiranija jer će se ti Headless CMS sustavi samo poboljšavati. Poboljšana obrada prirodnog jezika (NLP), analiza raspoloženja i prediktivna analitika omogućit će umjetnoj inteligenciji da još bolje razumije namjere korisnika i pruži još više hiperpersonaliziranih sadržaja. Štoviše, chatbotovi s umjetnom inteligencijom i agenti koji reagiraju na glas postat će još više integrirani u mehanizme za preporuke sadržaja kako bi korisnici mogli primati personalizirane preporuke kroz razgovor.
U konačnici, platforme za objavljivanje sadržaja prožete umjetnom inteligencijom omogućit će tvrtkama da automatski generiraju sadržaj visoke kvalitete koji će zadovoljiti potrebe korisnika s promjenama u stvarnom vremenu. Kao pobornici digitalne transformacije, tvrtke iskorištavaju preporuke sadržaja umjetne inteligencije za isporuku zanimljivih, relevantnih sadržaja vođenih podacima u svakoj domeni.
Zaključak
Sa strojnim učenjem, poboljšanjima u ponašanju i međukanalnom distribucijom, vidljivost, angažman i konverzije iz preporuka sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom učinkovitiji su budući da proces personalizacije sada uključuje Headless CMS. Sama sposobnost za višedimenzionalne digitalne preporuke u stvarnom vremenu preko tako velikog broja kanala čini umjetnu inteligenciju neophodnom za brendove kako bi poboljšali svoje strategije sadržaja.
Ne znači da je bez izazova privatnost sadržaja/podataka i pristranost preporuka/sadržaja, na primjer, predstavljaju izazove koje treba riješiti, ali budući da je sve u sukobu s vremenom, prije nego kasnije, implementacija AI i preporuka koje pokreće AI bit će očekivana norma i željena za način na koji podržavamo prilagodbu sadržaja i upravljanje digitalnim iskustvom u budućnosti. Stoga će robne marke koje koriste preporuke sadržaja umjetne inteligencije u svojim Headless CMS-ovima imati konkurentsku prednost za održivu, etičku, automatiziranu i organsku distribuciju sadržaja u digitalnom krajoliku koji neprestano raste.
