消費者は、小売の電子商取引サイト、動画サブスクリプション プラットフォーム、ニュース アグリゲータ、または個人のプライベート ブログのいずれであっても、21 世紀のデジタル市場全体で満足できることを期待しています。残念ながら、多くの従来のコンテンツ管理システムでは、利用可能なすべての資産を活用して動的に関連性の高いコンテンツを提供できず、代わりに静的で役に立たない機会しか提供せず、エンゲージメントと売上への転換の機会を減少させています。
しかし、ヘッドレス CMS の登場により、AI を使用してコンテンツを推奨する機能により、ブランドは、関連テクノロジーを全面的に活用したカスタマイズされたデータ駆動型のコンテンツ エクスペリエンスを実現できるようになりました。機械学習とユーザー パターンの評価を通じて、AI による推奨により、ブランドは適切なコンテンツを適切なタイミングで適切なユーザー全員に提供するために必要なものを得ることができます。
現代のコンテンツ管理システムにおける AI の役割
人工知能 (AI) は、私たちが情報を作成し、広め、関わる方法を根本的に変えます。たとえば、従来の CMS には、コンテンツが固定された確立されたフレームワークがあり、作成者が特定の画像とテキストを含むページを設定するとすぐに永続的なアプローチで表示および再読み込みされますが、AI ベースのヘッドレス CMS には、選択された生成アルゴリズムと自動生成予測分析が組み合わされており、ユーザーの関与と予想されるインタラクションを評価して、ユーザーや作成者の介入なしにコンテンツを流動的かつ自動的に表示します。 Storyblokで構築 AI を活用したコンテンツ管理の力を活用し、リアルタイムに適応するシームレスで動的なユーザー エクスペリエンスを実現します。
AI を活用することで、企業は、人間の監視によるコンテンツの自動生成、視聴者のエンゲージメント、リアルタイム分析を制御して、コンテンツ アプローチを微調整できます。これにより、顧客体験だけでなく、コンテンツの作成と配信も強化され、消費者が自分の個人的な活動、過去、つながりを通じてパーソナライズされたコンテンツを希望するときに、消費者が望むものを正確に提供できるようになります。
ヘッドレス CMS における AI を活用したコンテンツ推奨の仕組み
ヘッドレス CMS は、コンテンツの作成と配信を分離することを意味します。最終的に、企業は API を使用して、Web アプリケーション、アプリ、IoT デバイス、デジタル ディスプレイなどのさまざまなエンドポイントにコンテンツを送信します。したがって、ヘッドレス CMS 内に AI を実装すると、ソフトウェアが情報を分析し、より迅速に、より個別的に何を誰に送信するべきかを提案できるため、送信がさらに正確に行われるようになります。
一般的な CMS は、公開スケジュールと編集カレンダーに基づいてコンテンツを公開するタイミングとアクセス可能な期間を決定しますが、AI ヘッドレス CMS はこれらすべてをリアルタイムで実行して時間とコストを節約し、企業が複数のデジタル プラットフォームで顧客にカスタマイズされたコンテンツをリアルタイムで表示できるようにします。たとえば、AI 推奨システムは、顧客が以前に何を購入または閲覧したか、どのページが最も興味をそそったかなどの関連情報を精査して分析し、次に何を見るべきかに関する最適な回答を作成します。
コンテンツ推奨における機械学習と行動分析
機械学習 (ML) は、パターンを検出し、アクションを記録することで、AI コンテンツ推奨の役割を果たします。AI システムは、過去のデータから時間をかけて学習し、どのコンテンツがどのオーディエンスに適しているかを判断します。e ラーニング プラットフォームや e コマース サイトを考えてみましょう。ヘッドレス CMS と AI を備えた e ラーニング プラットフォームは、完了した他のコース、クイズのスコア、アプリ内で提供される特定のトピックに費やした時間に基づいて、ユーザーにコースを推奨できます。
同じことは、以前に購入した商品、1 つの商品または商品の種類を閲覧した時間、またはユーザー プロファイルで好みとしてマークされた商品に基づいて商品を推奨する e コマース サイトにも当てはまります。したがって、プロジェクト マネージャーは、分析による AI の追跡により、これらの推奨が的外れになることを心配する必要はなく (むしろ的外れになり)、サイト滞在時間、エンゲージメント、コンバージョン率などの指標が向上します。
ヘッドレス CMS の AI によるオムニチャネル パーソナライゼーションの強化
デジタル体験はチャネルからチャネルへと移り変わるため、ブランドはプラットフォーム間で同等のパーソナライゼーションを提供する必要があります。 AIベースのコンテンツ 提案により、ブランドはウェブサイト、アプリケーション、ニュースレター、チャットボット、さらにはスマートスピーカー上で、真に階層化されたパーソナライズされたデジタルエクスペリエンスを作成できます。
たとえば、AI で運営されているニュース サイトでは、ユーザーが以前に閲覧またはクリックした内容に基づいてランディング ページをリアルタイムで変更できます。フィットネス アプリでは、意図、すでに完了したワークアウト、以前に試したエクササイズに基づいてワークアウトを提供できます。すべてがリアルタイムのパーソナライゼーションと必要性に基づいて提供されるかのようです。複数のチャネル (オムニチャネル) にわたって推奨する機能により、すべてのデジタル プラットフォームで消費者の忠実度が高まり、ブランドとミッションの一貫性が保たれます。
ヘッドレス CMS における AI を活用したコンテンツ推奨のメリット
企業向けのヘッドレス CMS で AI が生成したコンテンツ推奨には、ユーザー エンゲージメントの向上、より関連性の高いコンテンツ、コンバージョン率の向上など、さまざまなメリットがあります。たとえば、AI は自動化と同義です。AI がすべてを自動的に生成してパーソナライズされた推奨を実現するため、手動によるキュレーションは不要になります。もう 1 つのメリットは、コンテンツをリアルタイムで最適化できることです。
人々がコンテンツとどのように関わっているかを継続的に評価することで、企業はその場で役立つ必要なコンテンツ変更を行うことができます。AI によるコンテンツの推奨により、人々は提案されたコンテンツと関わる可能性が高くなり、リテンションが向上します。さらに、予測分析によるオーディエンス評価の向上により、企業はオーディエンスが何を、なぜ行っているかを広範囲に把握できます。この評価により、企業はコンテンツ戦略を変更して最大限の効果を得ることができます。
AIがコンテンツの発見とユーザーエクスペリエンスを向上させる方法
企業にとって最も難しいことの 1 つは、ユーザーが関連情報に簡単にアクセスできるようにすることです。たとえば、ヘッドレス CMS 内の AI 推奨は、ユーザーの興味に基づいてコンテンツが推奨される可能性が高くなるため、コンテンツの発見が向上します。一般的なタレント エージェントではなく、AI 駆動の映画ストリーミング プラットフォームは、ライブ視聴履歴、レビュー、ジャンルに基づいて映画やシリーズを推奨します。
同様に、仕事関連のブログでは、読者数に基づいてブログを推奨することができ、よりパーソナライズされた体験へのアクセスの領域が広がります。したがって、コンテンツの作成と推奨に AI を活用することで、人々はブランドとの適切な関わりを意図してサイトに長く滞在するようになります。消費者の満足度だけでなく、ブランドへの忠誠心も強化されます。
AI によるコンテンツ推奨の課題を克服する
しかし、AI によるコンテンツ推奨には多くの利点があるにもかかわらず、最適な効果を確保するには企業が克服しなければならない懸念事項が数多くあります。たとえば、AI は基本的にユーザーの行動を理解して最適なオプションを提示するためにデータの収集と分析を必要とするため、データのプライバシーとユーザーの同意が懸念事項となります。したがって、GDPR と CCPA への準拠が求められ、あらゆる形式のデータ収集に関連する倫理的で透明性のある同意の取得が不可欠です。
さらにもう 1 つの課題は、コンテンツ バイアスです。AI は同じ種類のコンテンツを繰り返し生成するため、最終的には推奨事項に変化がなくなります。つまり、将来的には、企業はさまざまなデータセットで AI モデルをトレーニングし、より多様なデータセットで推奨事項エンジンを使用する必要がありますが、これは後日になる可能性が高いです。最後に、よりレガシーな CMS ルールで運用してきた企業は、統合に困難を感じる可能性があります。AI が生成した推奨事項を、日常業務を中断することなく既存のデジタル エコシステムにシームレスに統合するには、拡張可能な API ファーストのヘッドレス CMS が必要です。
ヘッドレス CMS における AI を活用したコンテンツ推奨の未来
ヘッドレス CMS システムは今後も改善されるばかりなので、ヘッドレス CMS 内での AI の進化はより高度になると予想されます。強化された自然言語処理 (NLP)、感情分析、予測分析により、AI はユーザーの意図をさらに理解し、さらに高度にパーソナライズされたコンテンツ エクスペリエンスを提供できるようになります。さらに、AI を組み込んだチャットボットや音声応答エージェントは、コンテンツ推奨エンジンにさらに統合され、ユーザーは会話を通じてパーソナライズされた推奨を受け取ることができるようになります。
最終的には、AI を活用したコンテンツ公開プラットフォームにより、企業はリアルタイムの変更でユーザーのニーズに応える高品質のコンテンツを自動的に生成できるようになります。デジタル変革の推進者として、企業は AI コンテンツ推奨を活用して、あらゆる分野で魅力的で関連性の高い、データ主導のコンテンツ エクスペリエンスを提供します。
まとめ：
機械学習、行動の改善、クロスチャネル配信により、AI が生成したコンテンツ推奨からの発見可能性、エンゲージメント、コンバージョンは、パーソナライゼーション プロセスにヘッドレス CMS が関与するようになったため、より効果的になります。膨大な数のチャネルにわたってリアルタイムで多次元のデジタル推奨を提供できるというだけでも、ブランドがコンテンツ戦略を改善するには AI が不可欠です。
コンテンツ/データ プライバシーや推奨/コンテンツ バイアスなど、解決すべき課題がないわけではありませんが、すべてが時間とともに衝突する方向にあるため、遅かれ早かれ、AI と AI を活用した推奨の実装は、コンテンツのカスタマイズとデジタル エクスペリエンス ガバナンスを今後サポートする方法として期待される標準となり、望まれるものになるでしょう。したがって、ヘッドレス CMS で AI コンテンツ推奨を採用しているブランドは、継続的に成長するデジタル環境において、持続可能で倫理的、自動化されたオーガニックなコンテンツ配信において競争上の優位性を持つことになります。
