Che un consumatore si trovi su un sito di e-commerce al dettaglio, una piattaforma di abbonamento video, un aggregatore di notizie o persino un blog personale e privato, si aspetta di essere soddisfatto nel mercato digitale del 21° secolo. Sfortunatamente, molti sistemi di gestione dei contenuti legacy non riescono a sfruttare tutte le risorse a loro disposizione per fornire contenuti dinamicamente rilevanti, ma invece forniscono opportunità statiche e inutili che riducono l'impegno e le opportunità di convertire le vendite.
Tuttavia, con l'avvento dell'Headless CMS, la capacità di usare l'AI per consigliare contenuti offre ai brand un'esperienza di contenuto personalizzata e basata sui dati, potenziata da tecnologie pertinenti su tutta la linea. Attraverso l'apprendimento automatico e la valutazione dei modelli utente, le raccomandazioni AI forniscono ai brand ciò di cui hanno bisogno per fornire contenuti appropriati a tutti gli utenti giusti, in tutti i momenti giusti.
Il ruolo dell'intelligenza artificiale nei moderni sistemi di gestione dei contenuti
L'intelligenza artificiale (IA) cambia radicalmente il modo in cui produciamo, diffondiamo e interagiamo con le informazioni. Ad esempio, laddove un CMS tradizionale ha un framework fisso e consolidato attraverso il quale il contenuto visualizza e ricarica un approccio permanente nel momento in cui un creatore imposta una pagina con immagini e testo specifici, un CMS Headless basato sull'IA ha una combinazione di algoritmi di generazione selezionati e analisi predittive autogenerative che valutano il coinvolgimento dell'utente e l'interazione prevista per presentare il contenuto in modo fluido e automatico, senza alcun intervento da parte dell'utente o del creatore. Costruisci con Storyblok per sfruttare la potenza della gestione dei contenuti basata sull'intelligenza artificiale, garantendo un'esperienza utente fluida e dinamica che si adatta in tempo reale.
Con l'intelligenza artificiale, le aziende possono controllare la generazione automatizzata di contenuti con supervisione umana, insieme al coinvolgimento del pubblico e all'analisi in tempo reale per perfezionare l'approccio ai contenuti. Ciò migliora non solo l'esperienza del cliente, ma anche la creazione e la diffusione dei contenuti, offrendo ai consumatori esattamente ciò che desiderano quando lo desiderano personalizzato attraverso le proprie attività personali, i propri passati e le proprie connessioni.
Come funzionano le raccomandazioni sui contenuti basate sull'intelligenza artificiale in un CMS headless
Un Headless CMS denota una separazione tra creazione e distribuzione di contenuti. In definitiva, le aziende utilizzano le API per trasmettere contenuti a vari endpoint, applicazioni web, app, dispositivi IoT, display digitali, ecc. Pertanto, con l'implementazione dell'IA all'interno di un Headless CMS, la trasmissione diventa ancora più mirata, poiché il software può analizzare le informazioni e suggerire, più rapidamente, cosa dovrebbe essere trasmesso e a chi su una base più individualizzata.
Mentre un tipico CMS dipende dai programmi di pubblicazione e dai calendari editoriali per capire quando i contenuti vanno online e per quanto tempo sono accessibili, l'AI Headless CMS fa tutto questo in movimento, risparmiando tempo e denaro, il che consente alle aziende di mostrare contenuti personalizzati ai clienti in tempo reale su più piattaforme digitali. Ad esempio, i sistemi di raccomandazione AI setacciano e analizzano informazioni pertinenti come cosa i clienti hanno acquistato o guardato in precedenza, quali pagine li hanno incuriositi di più e hanno creato la risposta migliore per cosa dovrebbero guardare dopo.
Apprendimento automatico e analisi comportamentale nelle raccomandazioni sui contenuti
L'apprendimento automatico (ML) svolge un ruolo nelle raccomandazioni di contenuti AI rilevando schemi e annotando azioni. I sistemi AI apprendono nel tempo dai dati passati, che li informano su quali contenuti sono appropriati per quali pubblici. Pensa a una piattaforma di e-learning o a un sito di e-commerce. Una piattaforma di e-learning con un CMS Headless e AI può consigliare corsi alle persone in base ad altri corsi completati, punteggi dei quiz e tempo trascorso impegnati con determinati argomenti forniti nell'app.
Lo stesso vale per i siti di e-commerce che consigliano articoli in base ad articoli acquistati in precedenza, a quanto tempo si trascorre a guardare un articolo o un tipo di articolo, o ad articoli contrassegnati come preferenze in un profilo utente. Pertanto, il project manager non deve mai preoccuparsi che queste raccomandazioni siano fuori base (e invece, sono sulla base) grazie al tracciamento dell'IA con analisi, che aumenta metriche come il tempo sul sito, l'impegno e i tassi di conversione.
Migliorare la personalizzazione omnicanale con l'intelligenza artificiale in un CMS headless
Poiché le esperienze digitali si spostano da un canale all'altro, i marchi devono fornire una personalizzazione equivalente su tutte le piattaforme. Un CMS Headless con Contenuto basato sull'intelligenza artificiale I suggerimenti consentono ai marchi di creare esperienze digitali personalizzate davvero articolate sul sito web, nelle applicazioni, nelle newsletter, nei chatbot e persino negli smart speaker.
Ad esempio, un sito di notizie gestito dall'intelligenza artificiale può modificare la landing page in tempo reale in base a ciò che qualcuno ha visualizzato o cliccato in precedenza; un'app di fitness può offrire allenamenti basati su intenzioni, allenamenti già completati ed esercizi tentati in precedenza. È come se tutto fosse offerto in personalizzazione e necessità in tempo reale. La capacità di consigliare su più canali (omnicanale) promuove la fedeltà dei consumatori e un branding e una missione coerenti su tutte le piattaforme digitali.
I vantaggi delle raccomandazioni sui contenuti basate sull'intelligenza artificiale in un CMS headless
I vantaggi delle raccomandazioni di contenuto generate dall'AI in un Headless CMS per l'azienda abbondano, dall'aumento del coinvolgimento degli utenti a contenuti più pertinenti a tassi di conversione più elevati. Ad esempio, l'AI equivale all'automazione; non esiste più una cura manuale perché l'AI genera tutto automaticamente per soddisfare le raccomandazioni personalizzate. Un altro vantaggio è la capacità di ottimizzare i contenuti in tempo reale.
Valutando continuamente il modo in cui le persone interagiscono con i contenuti, le aziende possono apportare modifiche utili e necessarie ai contenuti al momento. Le raccomandazioni di contenuti AI aumentano la fidelizzazione, poiché è più probabile che le persone interagiscano con i contenuti che sono stati loro suggeriti. Inoltre, con una maggiore valutazione del pubblico tramite analisi predittive, le aziende acquisiscono una conoscenza approfondita di cosa sta facendo il loro pubblico e perché. Questa valutazione consente alle aziende di modificare le proprie strategie di contenuto per la massima efficacia.
Come l'intelligenza artificiale migliora la scoperta dei contenuti e l'esperienza utente
Forse una delle cose più difficili per le aziende è dare agli utenti un accesso semplice alle informazioni rilevanti. Ad esempio, le raccomandazioni AI all'interno di un CMS headless significano una migliore scoperta dei contenuti perché è più probabile che i contenuti vengano consigliati in base agli interessi di una persona. Invece di un tipico agente di talenti, una piattaforma di streaming di film guidata dall'AI consiglierà film e serie in base alla cronologia delle visualizzazioni in tempo reale, alle recensioni e al genere.
Allo stesso modo, un blog basato sul lavoro può consigliare blog in base al numero di lettori e apre un regno di accessibilità a un'esperienza più personalizzata. Pertanto, affidandosi all'intelligenza artificiale per la creazione e la raccomandazione di contenuti, le persone trascorreranno più tempo sui siti con le giuste intenzioni di coinvolgimento del marchio. La fedeltà al marchio sarà rafforzata oltre al piacere del consumatore.
Superare le sfide nelle raccomandazioni sui contenuti basate sull'intelligenza artificiale
Tuttavia, nonostante i numerosi vantaggi delle raccomandazioni sui contenuti generate dall'IA, ci sono molte preoccupazioni che le aziende devono superare per garantire un'efficacia ottimale. Ad esempio, la privacy dei dati e il consenso degli utenti rappresentano una preoccupazione poiché l'IA richiede fondamentalmente la raccolta e l'analisi dei dati per comprendere il comportamento degli utenti e presentare le migliori opzioni. Pertanto, è richiesta la conformità al GDPR e al CCPA e l'acquisizione etica e trasparente del consenso correlata a qualsiasi forma di raccolta dati è fondamentale.
Un'altra sfida è l'AI di contenuto distorto che genera lo stesso tipo di contenuto ripetutamente e poi, in seguito, le raccomandazioni non sono variate. Ciò significherebbe che in futuro le aziende avrebbero bisogno di addestrare i loro modelli di AI su set di dati diversi e poi usare i loro motori di raccomandazione su set di dati più vari, ma ciò è più probabile in un secondo momento. Infine, le aziende che hanno operato con una regola CMS più legacy potrebbero trovare difficile l'integrazione. Dovrebbe esistere un CMS Headless estensibile, API-first, affinché le raccomandazioni generate dall'AI si integrino senza problemi negli ecosistemi digitali esistenti senza interrompere le operazioni quotidiane.
Il futuro delle raccomandazioni sui contenuti basate sull'intelligenza artificiale nei CMS headless
L'evoluzione prevista dell'IA all'interno di Headless CMS sarà più sofisticata perché questi sistemi Headless CMS non faranno che migliorare. L'elaborazione avanzata del linguaggio naturale (NLP), l'analisi del sentiment e l'analisi predittiva consentiranno all'IA di comprendere ancora meglio l'intento dell'utente e di fornire esperienze di contenuto ancora più iper-personalizzate. Inoltre, i chatbot infusi di IA e gli agenti vocali reattivi diventeranno ancora più integrati nei motori di raccomandazione dei contenuti in modo che gli utenti possano ricevere raccomandazioni personalizzate tramite conversazione.
In definitiva, le piattaforme di pubblicazione di contenuti basate sull'intelligenza artificiale consentiranno alle aziende di generare automaticamente contenuti di alta qualità che soddisfano le esigenze degli utenti con modifiche in tempo reale. In qualità di campioni della trasformazione digitale, le aziende sfruttano le raccomandazioni sui contenuti basate sull'intelligenza artificiale per offrire esperienze di contenuti coinvolgenti, pertinenti e basate sui dati in ogni dominio.
Conclusione
Con l'apprendimento automatico, i miglioramenti comportamentali e la distribuzione multicanale, la rilevabilità, l'engagement e le conversioni derivanti dalle raccomandazioni di contenuti generate dall'IA sono più efficaci poiché il processo di personalizzazione ora coinvolge un CMS Headless. La sola capacità di raccomandazioni digitali multidimensionali e in tempo reale su un numero così vasto di canali rende l'IA una necessità per i marchi per migliorare le loro strategie di contenuto.
Non si può dire che sia privo di sfide, ad esempio la privacy dei contenuti/dei dati e la raccomandazione/bias dei contenuti, pongono sfide da risolvere, ma poiché tutto è in rotta di collisione con il tempo, prima o poi l'implementazione dell'IA e delle raccomandazioni basate sull'IA saranno la norma prevista e desiderata per il modo in cui supportiamo la personalizzazione dei contenuti e la governance dell'esperienza digitale in futuro. Pertanto, i marchi che impiegano le raccomandazioni sui contenuti AI nel loro Headless CMS avranno un vantaggio competitivo per la distribuzione di contenuti sostenibile, etica, automatizzata e organica in un panorama digitale in continua crescita.
