בין אם צרכן מוצא את עצמו באתר מסחר אלקטרוני קמעונאי, בפלטפורמת מנויי וידאו, באגריטור חדשות, או אפילו בבלוג אישי ופרטי, הם מצפים להתמלא בכל השוק הדיגיטלי של המאה ה-21. לרוע המזל, מערכות רבות לניהול תוכן מדור קודם אינן מצליחות לנצל את כל הנכסים העומדים לרשותן כדי לספק תוכן רלוונטי מבחינה דינמית, אלא מספקות הזדמנויות סטטיות ולא מועילות שמפחיתות מעורבות והזדמנויות להמרת מכירות.
עם זאת, עם הופעת ה- Headless CMS, היכולת להשתמש בבינה מלאכותית כדי להמליץ על תוכן מעניקה למותגים חווית תוכן מותאמת אישית, מונעת נתונים המועצמת על ידי טכנולוגיות רלוונטיות בכל רחבי הלוח. באמצעות למידת מכונה והערכה של דפוסי משתמשים, המלצות AI מעניקות למותגים את מה שהם צריכים כדי לספק תוכן מתאים לכל המשתמשים הנכונים בכל הזמנים הנכונים.
תפקידה של AI במערכות ניהול תוכן מודרניות
בינה מלאכותית (AI) משנה מהותית את האופן שבו אנו מייצרים, מפיצים ומעורבים במידע. לדוגמה, כאשר ל-CMS מסורתי יש מסגרת קבועה ומבוססת שדרכה תוכן מציג וטוען מחדש גישה קבועה, בשנייה שיוצר מגדיר דף עם תמונות וטקסט ספציפיים, CMS מבוסס AI Headless כולל שילוב של אלגוריתמים נבחרים של יצירה וניתוח חיזוי להפקה אוטומטית שמעריכים את מעורבות המשתמש והאינטראקציה הצפויה כדי להציג תוכן בצורה זורמת ואוטומטית, ללא התערבות של משתמש או יוצר. בנה עם Storyblok לרתום את הכוח של ניהול תוכן מונחה בינה מלאכותית, להבטיח חווית משתמש חלקה ודינאמית שמסתגלת בזמן אמת.
בעזרת AI, חברות יכולות לשלוט ביצירת תוכן אוטומטית עם פיקוח אנושי, יחד עם מעורבות הקהל וניתוח בזמן אמת כדי לכוונן את גישת התוכן. זה משפר לא רק את חווית הלקוח אלא גם את היצירה וההפצה של תוכן, ומעניק לצרכנים בדיוק את מה שהם רוצים כשהם רוצים אותו מותאם אישית באמצעות הפעילויות האישיות שלהם, העבר והקשרים שלהם.
כיצד פועלות המלצות תוכן מבוססות בינה מלאכותית ב-CMS ללא ראש
CMS ללא ראש מציין הפרדה בין יצירת תוכן להפצת תוכן. בסופו של דבר, חברות משתמשות בממשקי API כדי להעביר תוכן לנקודות קצה שונות ליישומי אינטרנט, אפליקציות, מכשירי IoT, צגים דיגיטליים וכו'. לכן, עם הטמעת AI בתוך CMS ללא ראש, השידור נעשה אפילו יותר מדויק, שכן התוכנה יכולה לנתח את המידע ולהציע, מהר יותר, מה יש להעביר ולמי על בסיס אישי יותר.
בעוד ש-CMS טיפוסי תלוי בלוחות זמנים של פרסום ולוחות עריכה כדי להבין מתי התוכן עולה לאוויר ולכמה זמן הוא נגיש, ה-AI Headless CMS עושה את כל זה תוך כדי תנועה וחוסך זמן וכסף, מה שמאפשר לעסקים להציג תוכן מותאם אישית ללקוחות בזמן אמת בפלטפורמות דיגיטליות מרובות. לדוגמה, מערכות המלצות בינה מלאכותית סורקות ומנתחות מידע רלוונטי כמו מה הלקוחות רכשו או הסתכלו עליו בעבר, אילו דפים סיקרנו אותם יותר מכל ויצרו את התשובה הטובה ביותר למה שהם צריכים להסתכל עליו.
למידת מכונה וניתוח התנהגות בהמלצות תוכן
למידת מכונה (ML) משחקת תפקיד בהמלצות תוכן בינה מלאכותית על ידי זיהוי דפוסים וציון פעולות. מערכות בינה מלאכותית לומדות עם הזמן מנתוני עבר, מה שמודיע להן איזה תוכן מתאים לאיזה קהלים. חשבו על פלטפורמת למידה אלקטרונית או אתר מסחר אלקטרוני. פלטפורמת למידה מתוקשבת עם CMS ובינה מלאכותית ללא ראש יכולה להמליץ לאנשים על קורסים על סמך קורסים אחרים שהושלמו, ציוני חידונים וזמן העיסוק בנושאים מסוימים באפליקציה.
כך גם לגבי אתרי מסחר אלקטרוני הממליצים על פריטים על סמך פריטים שנרכשו בעבר, כמה זמן מושקע בהסתכלות על פריט או סוג פריט אחד, או פריטים המסומנים כהעדפות בפרופיל משתמש. לפיכך, מנהל הפרויקט לעולם לא צריך לדאוג שההמלצות הללו אינן מבוססות (ובמקום זאת, הן נמצאות בבסיס) בגלל המעקב אחר AI עם אנליטיקה, מה שמגביר מדדים כמו זמן באתר, מעורבות ושיעורי המרה.
שיפור התאמה אישית של ריבוי ערוצים עם AI ב-CMS ללא ראש
מכיוון שחוויות דיגיטליות עוברות מערוץ לערוץ, מותגים צריכים לספק התאמה אישית שווה בין הפלטפורמות. מערכת CMS ללא ראש עם תוכן מבוסס בינה מלאכותית הצעות מאפשרות למותגים ליצור חוויות דיגיטליות מותאמות אישית באמת בשכבות באתר, באפליקציות, בניוזלטרים, בצ'אטבוטים ואפילו ברמקולים חכמים.
לדוגמה, אתר חדשות המופעל על ידי AI יכול לשנות את דף הנחיתה בזמן אמת על סמך מה שמישהו צפה או לחץ עליו בעבר; אפליקציית כושר יכולה להציע אימונים המבוססים על כוונות, אימונים שכבר הושלמו ותרגילים שניסיתי בעבר. זה כאילו הכל מוצע בהתאמה אישית ובכורח בזמן אמת. היכולת להמליץ על פני מספר ערוצים (רב-ערוצים) מטפחת נאמנות צרכנים ומיתוג עקבי ושליחות בכל הפלטפורמות הדיגיטליות.
היתרונות של המלצות תוכן מבוססות בינה מלאכותית ב-CMS ללא ראש
היתרונות של המלצות תוכן שנוצרו על ידי בינה מלאכותית ב- Headless CMS עבור הארגון רבים ממעורבות מוגברת של משתמשים לתוכן רלוונטי יותר ועד לעלייה בשיעורי המרה. למשל, AI שווה אוטומציה; לא קיים יותר אוצר ידני מכיוון ש-AI מייצר הכל באופן אוטומטי כדי למלא המלצות מותאמות אישית. יתרון נוסף הוא היכולת לבצע אופטימיזציה של תוכן בזמן אמת.
על ידי הערכה מתמדת של האופן שבו אנשים מקיימים אינטראקציה עם התוכן, חברות יכולות לבצע שינויים תוכן מועילים ונחוצים ברגע. המלצות תוכן בינה מלאכותית מגדילות את השמירה, מכיוון שאנשים נוטים יותר לקיים אינטראקציה עם תוכן שהוצע להם. בנוסף, עם הערכת קהל רב יותר באמצעות ניתוח חזוי, חברות משיגות הבנה נרחבת של מה הקהל שלהן עושה ומדוע. הערכה זו מאפשרת לחברות לשנות את אסטרטגיות התוכן שלהן לאפקטיביות מירבית.
כיצד AI משפר את גילוי תוכן וחווית משתמש
אולי אחד הדברים הקשים ביותר עבור חברות הוא לתת למשתמשים גישה פשוטה למידע רלוונטי. לדוגמה, המלצות בינה מלאכותית בתוך מערכת ניהול תוכן חסרת ראש אומרות גילוי תוכן טוב יותר מכיוון שסביר יותר שיומלץ על תוכן בהתבסס על העניין של האדם. במקום סוכן כישרונות טיפוסי, פלטפורמת הזרמת סרטים מונעת בינה מלאכותית תמליץ על סרטים וסדרות על סמך היסטוריית צפייה חיה, ביקורות וז'אנר.
באופן דומה, בלוג מבוסס עבודה יכול להמליץ על בלוגים על סמך קהל קוראים ופותח תחום של נגישות לחוויה אישית יותר. לכן, בהסתמך על AI ליצירת תוכן והמלצה, אנשים יבלו יותר זמן באתרים עם כוונות נאותות של מעורבות במותג. נאמנות המותג תתחזק בנוסף להנאה הצרכנית.
התגברות על אתגרים בהמלצות תוכן מונחה בינה מלאכותית
עם זאת, למרות היתרונות הרבים של המלצות תוכן שנוצרו בינה מלאכותית, ישנן חששות רבים שחברות צריכות להתגבר עליהם כדי להבטיח יעילות מיטבית. לדוגמה, פרטיות הנתונים והסכמת המשתמש מהווים דאגה מכיוון שבינה מלאכותית דורשת בעצם איסוף וניתוח נתונים כדי להבין את התנהגות המשתמש ולהציג את האפשרויות הטובות ביותר. לפיכך, נדרשת תאימות ל-GDPR ו-CCPA, ורכישת הסכמה אתית ושקופה הקשורה לכל צורה של איסוף נתונים היא חיונית.
אתגר נוסף הוא בינה מלאכותית של תוכן שמייצר את אותו סוג של תוכן שוב ושוב, ואז, בהמשך הקו, ההמלצות אינן מגוונות. המשמעות היא שבעתיד, חברות יצטרכו לאמן את דגמי הבינה המלאכותית שלהן על מערכי נתונים מגוונים ולאחר מכן להשתמש במנועי ההמלצות שלהן על מערכי הנתונים המגוונים יותר, אבל זה סביר יותר למועד מאוחר יותר. לבסוף, חברות שפעלו תחת כלל CMS מדור קודם עשויות למצוא את זה מאתגר להשתלב. יהיה צורך להרחיב, ראשי-API-ראשון ל-headless CMS כדי שהמלצות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית יוכלו להשתלב בצורה חלקה במערכות אקולוגיות דיגיטליות קיימות מבלי לשבש את הפעולות היומיומיות.
העתיד של המלצות תוכן מבוססות בינה מלאכותית ב-CMS ללא ראש
האבולוציה הצפויה של AI בתוך Headless CMS תהיה מתוחכמת יותר מכיוון שמערכות CMS ללא Headless רק הולכות להשתפר. עיבוד שפה טבעית משופרת (NLP), ניתוח סנטימנטים וניתוח חזוי יאפשרו ל-AI להבין את כוונת המשתמש אפילו יותר ולספק חוויות תוכן היפר-אישיות אף יותר. יתרה מכך, צ'אטבוטים המושרים בינה מלאכותית וסוכנים מגיבים קוליים ישתלבו אפילו יותר במנועי המלצות תוכן כך שמשתמשים יוכלו לקבל המלצות מותאמות אישית באמצעות שיחה.
בסופו של דבר, פלטפורמות פרסום תוכן המושרות בינה מלאכותית יאפשרו לעסקים לייצר באופן אוטומטי תוכן איכותי המשרת את צרכי המשתמשים עם שינויים בזמן אמת. בתור אלופי הטרנספורמציה הדיגיטלית, חברות ממנפות המלצות תוכן בינה מלאכותית כדי לספק חוויות תוכן מרתקות, רלוונטיות, מונעות נתונים בכל תחום.
סיכום
עם למידת מכונה, שיפורים התנהגותיים והפצה בין ערוצים, יכולת גילוי, מעורבות והמרות מהמלצות תוכן שנוצרו בינה מלאכותית יעילים יותר מכיוון שתהליך ההתאמה האישית כולל כעת CMS ללא ראש. עצם היכולת לקבל המלצות דיגיטליות בזמן אמת ורב-ממדיות על פני מספר כה עצום של ערוצים הופכת בינה מלאכותית להכרח עבור מותגים כדי לשפר את אסטרטגיות התוכן שלהם.
זה לא אומר שזה ללא אתגר תוכן/פרטיות נתונים והטיית המלצה/תוכן, למשל, מציבים אתגרים לפתרון, אבל מכיוון שהכל נמצא במסלול התנגשות עם הזמן, במוקדם ממאוחר, הטמעת המלצות AI ו-AI תהיה הנורמה הצפויה והרצויה לאופן שבו אנו תומכים בהתאמה אישית של תוכן וממשל חוויה דיגיטלית בעתיד. לפיכך, למותגים המשתמשים בהמלצות תוכן בינה מלאכותית ב-Headless CMS שלהם יהיה יתרון תחרותי להפצת תוכן בת קיימא, אתית, אוטומטית ואורגנית בנוף דיגיטלי שצומח ללא הרף.
