ग्राहक रिटेल ई-कॉमर्स साइटवर असो, व्हिडिओ सबस्क्रिप्शन प्लॅटफॉर्मवर असो, न्यूज अ‍ॅग्रीगेटरवर असो किंवा अगदी वैयक्तिक, खाजगी ब्लॉगवर असो, त्यांना २१ व्या शतकातील डिजिटल मार्केटप्लेसमध्ये पूर्ण होण्याची अपेक्षा असते. दुर्दैवाने, अनेक लीगेसी कंटेंट मॅनेजमेंट सिस्टीम त्यांच्याकडे असलेल्या सर्व मालमत्तेचा फायदा घेऊन गतिमानपणे संबंधित कंटेंट प्रदान करण्यात अपयशी ठरतात परंतु त्याऐवजी स्थिर, असहाय्य संधी प्रदान करतात ज्यामुळे गुंतवणूक कमी होते आणि विक्री रूपांतरित करण्याच्या संधी मिळतात.
तथापि, हेडलेस सीएमएसच्या आगमनाने, कंटेंटची शिफारस करण्यासाठी एआय वापरण्याची क्षमता ब्रँडना संबंधित तंत्रज्ञानाद्वारे सक्षम केलेला कस्टमाइज्ड, डेटा-चालित कंटेंट अनुभव देते. मशीन लर्निंग आणि वापरकर्ता नमुन्यांचे मूल्यांकन करून, एआय शिफारसी ब्रँडना योग्य वेळी सर्व योग्य वापरकर्त्यांना योग्य सामग्री प्रदान करण्यासाठी आवश्यक असलेली गोष्ट देतात.
आधुनिक कंटेंट मॅनेजमेंट सिस्टीममध्ये एआयची भूमिका
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआय) आपण माहिती कशी तयार करतो, प्रसारित करतो आणि तिच्याशी कसे संवाद साधतो हे मूलभूतपणे बदलते. उदाहरणार्थ, जिथे पारंपारिक सीएमएसमध्ये एक निश्चित, स्थापित फ्रेमवर्क असते ज्याद्वारे सामग्री कायमस्वरूपी दृष्टिकोन प्रदर्शित करते आणि रीलोड करते जेव्हा एखादा निर्माता विशिष्ट प्रतिमा आणि मजकूरासह एक पृष्ठ सेट करतो तेव्हा एआय-आधारित हेडलेस सीएमएसमध्ये निवडक जनरेटिंग अल्गोरिदम आणि ऑटो-जनरेटिव्ह प्रेडिक्टिव अॅनालिटिक्सचे मिश्रण असते जे वापरकर्त्याच्या सहभागाचे मूल्यांकन करते आणि सामग्री सहजपणे आणि स्वयंचलितपणे सादर करण्यासाठी अपेक्षित परस्परसंवाद, कोणताही वापरकर्ता किंवा निर्मात्याचा हस्तक्षेप नसतो. स्टोरीब्लॉक वापरून तयार करा एआय-चालित कंटेंट व्यवस्थापनाची शक्ती वापरण्यासाठी, रिअल टाइममध्ये अनुकूलित होणारा एक अखंड, गतिमान वापरकर्ता अनुभव सुनिश्चित करण्यासाठी.
एआयच्या मदतीने, कंपन्या मानवी देखरेखीखाली स्वयंचलित कंटेंट निर्मिती नियंत्रित करू शकतात, तसेच प्रेक्षक सहभाग आणि रिअल-टाइम विश्लेषणासह कंटेंट दृष्टिकोन सुधारू शकतात. हे केवळ ग्राहकांचा अनुभवच नाही तर कंटेंटची निर्मिती आणि प्रसार देखील वाढवते, ज्यामुळे ग्राहकांना त्यांच्या स्वतःच्या वैयक्तिक क्रियाकलाप, भूतकाळ आणि कनेक्शनद्वारे वैयक्तिकृत हवे असताना त्यांना नेमके काय हवे आहे ते मिळते.
हेडलेस सीएमएसमध्ये एआय-संचालित सामग्री शिफारसी कशा काम करतात
हेडलेस सीएमएस म्हणजे कंटेंट निर्मिती आणि कंटेंट वितरण यांच्यातील वेगळेपणा. शेवटी, कंपन्या विविध एंडपॉइंट्स जसे की वेब अॅप्लिकेशन्स, अॅप्स, आयओटी डिव्हाइसेस, डिजिटल डिस्प्ले इत्यादींवर कंटेंट ट्रान्समिट करण्यासाठी एपीआय वापरतात. म्हणूनच, हेडलेस सीएमएसमध्ये एआयच्या अंमलबजावणीसह, ट्रान्समिशन अधिक स्पष्ट होते, कारण सॉफ्टवेअर माहितीचे विश्लेषण करू शकते आणि अधिक जलदपणे, काय ट्रान्समिट करावे आणि कोणाला अधिक वैयक्तिकृत आधारावर सुचवू शकते.
एक सामान्य सीएमएस सामग्री कधी लाइव्ह होते आणि किती काळासाठी उपलब्ध आहे हे शोधण्यासाठी प्रकाशन वेळापत्रक आणि संपादकीय कॅलेंडरवर अवलंबून असते, तर एआय हेडलेस सीएमएस हे सर्व जाता जाता करते ज्यामुळे वेळ आणि पैसा वाचतो ज्यामुळे व्यवसायांना अनेक डिजिटल प्लॅटफॉर्मवर रिअल टाइममध्ये ग्राहकांना कस्टमाइज्ड सामग्री दाखवता येते. उदाहरणार्थ, एआय शिफारस प्रणाली संबंधित माहितीचा शोध घेतात आणि त्यांचे विश्लेषण करतात जसे की ग्राहकांनी पूर्वी काय खरेदी केले किंवा पाहिले, कोणत्या पृष्ठांनी त्यांना सर्वात जास्त आकर्षित केले आणि त्यांनी पुढे काय पहावे यासाठी सर्वोत्तम उत्तर तयार केले.
सामग्री शिफारसींमध्ये मशीन लर्निंग आणि वर्तणुकीचे विश्लेषण
मशीन लर्निंग (एमएल) हे नमुने शोधून आणि कृती लक्षात घेऊन एआय कंटेंट शिफारशींमध्ये भूमिका बजावते. एआय सिस्टीम कालांतराने भूतकाळातील डेटावरून शिकतात, ज्यामुळे त्यांना कोणत्या प्रेक्षकांसाठी कोणती कंटेंट योग्य आहे हे कळते. ई-लर्निंग प्लॅटफॉर्म किंवा ई-कॉमर्स साइटचा विचार करा. हेडलेस सीएमएस आणि एआय असलेले ई-लर्निंग प्लॅटफॉर्म पूर्ण केलेले इतर अभ्यासक्रम, क्विझ स्कोअर आणि अॅपमध्ये प्रदान केलेल्या विशिष्ट विषयांवर घालवलेल्या वेळेच्या आधारे लोकांना अभ्यासक्रमांची शिफारस करू शकते.
पूर्वी खरेदी केलेल्या वस्तूंवर आधारित वस्तूंची शिफारस करणाऱ्या ई-कॉमर्स साइट्ससाठीही हेच लागू होते, एका वस्तूकडे किंवा वस्तूच्या प्रकारावर किंवा वापरकर्ता प्रोफाइलमध्ये प्राधान्य म्हणून चिन्हांकित केलेल्या वस्तूंवर आधारित. अशाप्रकारे, प्रकल्प व्यवस्थापकाला या शिफारसी बेसबाहेर असल्याबद्दल कधीही काळजी करण्याची गरज नाही (आणि त्याऐवजी, त्या बेसबाहेर आहेत) कारण विश्लेषणासह एआयचा मागोवा घेतात, साइटवरील वेळ, सहभाग आणि रूपांतरण दर यासारख्या मेट्रिक्सना वाढवतात.
हेडलेस सीएमएसमध्ये एआय वापरून ओम्निचॅनेल पर्सनलायझेशन वाढवणे
डिजिटल अनुभव एका चॅनेलवरून दुसऱ्या चॅनेलवर जात असल्याने, ब्रँड्सना सर्व प्लॅटफॉर्मवर समान वैयक्तिकरण प्रदान करण्याची आवश्यकता आहे. एक हेडलेस सीएमएस एआय-आधारित सामग्री सूचना ब्रँडना वेबसाइटवर, अॅप्लिकेशन्समध्ये, न्यूजलेटरमध्ये, चॅटबॉट्समध्ये आणि अगदी स्मार्ट स्पीकरमध्ये खरोखर स्तरित वैयक्तिकृत डिजिटल अनुभव तयार करण्यास अनुमती देतात.
उदाहरणार्थ, एआय द्वारे चालवली जाणारी न्यूज साइट एखाद्याने पूर्वी काय पाहिले आहे किंवा क्लिक केले आहे यावर आधारित रिअल टाइममध्ये लँडिंग पेज बदलू शकते; फिटनेस अॅप हेतू, आधीच पूर्ण केलेले वर्कआउट आणि पूर्वी प्रयत्न केलेले व्यायाम यावर आधारित वर्कआउट देऊ शकते. जणू काही सर्वकाही रिअल-टाइम वैयक्तिकरण आणि आवश्यकतेनुसार दिले जाते. अनेक चॅनेलवर (ऑम्निचॅनेल) शिफारस करण्याची क्षमता सर्व डिजिटल प्लॅटफॉर्मवर ग्राहकांची निष्ठा आणि सुसंगत ब्रँडिंग आणि ध्येय वाढवते.
हेडलेस सीएमएसमध्ये एआय-संचालित सामग्री शिफारसींचे फायदे
एंटरप्राइझसाठी हेडलेस सीएमएसमध्ये एआय-जनरेटेड कंटेंट शिफारशींचे फायदे वाढत्या वापरकर्त्याच्या सहभागापासून ते अधिक संबंधित कंटेंटपर्यंत आणि वाढीव रूपांतरण दरांपर्यंत आहेत. उदाहरणार्थ, एआय ऑटोमेशनशी जुळते; आता मॅन्युअल क्युरेशन अस्तित्वात नाही कारण एआय वैयक्तिकृत शिफारसी पूर्ण करण्यासाठी सर्वकाही स्वयंचलितपणे जनरेट करते. आणखी एक फायदा म्हणजे रिअल-टाइममध्ये कंटेंट ऑप्टिमाइझ करण्याची क्षमता.
लोक सामग्रीशी कसा संवाद साधतात याचे सतत मूल्यांकन करून, कंपन्या त्या क्षणी उपयुक्त आणि आवश्यक सामग्री बदल करू शकतात. एआय सामग्री शिफारसी धारणा वाढवतात, कारण लोक त्यांना सुचविलेल्या सामग्रीशी संवाद साधण्याची शक्यता जास्त असते. याव्यतिरिक्त, प्रेडिक्टिव अॅनालिटिक्सद्वारे अधिक प्रेक्षक मूल्यांकनासह, कंपन्यांना त्यांचे प्रेक्षक काय करत आहेत आणि का करत आहेत याची विस्तृत समज प्राप्त होते. हे मूल्यांकन कंपन्यांना जास्तीत जास्त प्रभावीतेसाठी त्यांच्या सामग्री धोरणांमध्ये बदल करण्याची परवानगी देते.
एआय कंटेंट डिस्कव्हरी आणि वापरकर्ता अनुभव कसा सुधारतो
कंपन्यांसाठी कदाचित सर्वात कठीण गोष्टींपैकी एक म्हणजे वापरकर्त्यांना संबंधित माहितीची सोपी प्रवेश देणे. उदाहरणार्थ, हेडलेस सीएमएसमध्ये एआय शिफारसी म्हणजे चांगल्या कंटेंट शोधाचा अर्थ होतो कारण एखाद्याच्या आवडीनुसार कंटेंटची शिफारस केली जाण्याची शक्यता जास्त असते. सामान्य टॅलेंट एजंटऐवजी, एआय-चालित चित्रपट स्ट्रीमिंग प्लॅटफॉर्म लाईव्ह वॉच हिस्ट्री, पुनरावलोकने आणि शैलीवर आधारित चित्रपट आणि मालिका शिफारस करेल.
त्याचप्रमाणे, कामावर आधारित ब्लॉग वाचकांच्या संख्येवर आधारित ब्लॉगची शिफारस करू शकतो आणि अधिक वैयक्तिकृत अनुभवासाठी प्रवेशयोग्यतेचे क्षेत्र उघडतो. म्हणून, सामग्री निर्मिती आणि शिफारसीसाठी एआयवर अवलंबून राहिल्याने, लोक ब्रँड प्रतिबद्धतेच्या योग्य हेतू असलेल्या साइट्सवर अधिक वेळ घालवतील. ग्राहकांच्या आनंदाव्यतिरिक्त ब्रँड निष्ठा मजबूत होईल.
एआय-चालित सामग्री शिफारसींमधील आव्हानांवर मात करणे
तथापि, एआय-व्युत्पन्न सामग्री शिफारसींचे अनेक फायदे असूनही, कंपन्यांना इष्टतम परिणामकारकता सुनिश्चित करण्यासाठी अनेक चिंता दूर कराव्या लागतात. उदाहरणार्थ, डेटा गोपनीयता आणि वापरकर्त्याची संमती ही चिंता निर्माण करते कारण एआयला वापरकर्त्याचे वर्तन समजून घेण्यासाठी आणि सर्वोत्तम पर्याय सादर करण्यासाठी डेटा संकलन आणि विश्लेषण आवश्यक असते. अशा प्रकारे, जीडीपीआर आणि सीसीपीए अनुपालन आवश्यक आहे आणि कोणत्याही प्रकारच्या डेटा संकलनाशी संबंधित नैतिक, पारदर्शक संमती संपादन अत्यंत महत्वाचे आहे.
आणखी एक आव्हान म्हणजे कंटेंट बायस एआय, एकाच प्रकारची कंटेंट वारंवार निर्माण करते आणि नंतर, शेवटी, शिफारसींमध्ये बदल होत नाहीत. याचा अर्थ असा की भविष्यात, कंपन्यांना त्यांच्या एआय मॉडेल्सना विविध डेटासेटवर प्रशिक्षित करावे लागेल आणि नंतर अधिक वैविध्यपूर्ण डेटासेटवर त्यांच्या शिफारसी इंजिनचा वापर करावा लागेल परंतु नंतरच्या तारखेसाठी हे अधिक शक्यता आहे. शेवटी, ज्या कंपन्या अधिक लीगेसी सीएमएस नियमांतर्गत काम करत आहेत त्यांना एकत्रित करणे आव्हानात्मक वाटू शकते. एआय-व्युत्पन्न शिफारसींसाठी दैनंदिन कामकाजात व्यत्यय न आणता विद्यमान डिजिटल इकोसिस्टममध्ये अखंडपणे एकत्रित करण्यासाठी एक विस्तारनीय, एपीआय-प्रथम हेडलेस सीएमएस अस्तित्वात असणे आवश्यक आहे.
हेडलेस सीएमएसमध्ये एआय-संचालित सामग्री शिफारसींचे भविष्य
हेडलेस सीएमएसमध्ये एआयची अपेक्षित उत्क्रांती अधिक परिष्कृत असेल कारण या हेडलेस सीएमएस प्रणालींमध्ये सुधारणा होणार आहे. वर्धित नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (एनएलपी), भावना विश्लेषण आणि भविष्यसूचक विश्लेषणे एआयला वापरकर्त्याच्या हेतूला अधिक समजून घेण्यास आणि अधिक हायपर-पर्सनलाइज्ड कंटेंट अनुभव प्रदान करण्यास सक्षम करतील. शिवाय, एआय-इन्फ्युज्ड चॅटबॉट्स आणि व्हॉइस-रिस्पॉन्सिव्ह एजंट्स कंटेंट शिफारस इंजिनमध्ये आणखी एकात्मिक होतील जेणेकरून वापरकर्ते संभाषणाद्वारे वैयक्तिकृत शिफारसी प्राप्त करू शकतील.
शेवटी, एआय-इन्फ्युज्ड कंटेंट प्रकाशन प्लॅटफॉर्म व्यवसायांना रिअल-टाइम बदलांसह वापरकर्त्यांच्या गरजा पूर्ण करणारी उच्च-गुणवत्तेची कंटेंट स्वयंचलितपणे तयार करण्यास सक्षम करतील. डिजिटल ट्रान्सफॉर्मेशनचे चॅम्पियन म्हणून, कंपन्या प्रत्येक क्षेत्रात आकर्षक, संबंधित, डेटा-चालित कंटेंट अनुभव देण्यासाठी एआय कंटेंट शिफारसींचा वापर करतात.
निष्कर्ष
मशीन लर्निंग, वर्तणुकीय सुधारणा आणि क्रॉस-चॅनल वितरणासह, एआय-जनरेटेड कंटेंट शिफारशींमधून शोधक्षमता, सहभाग आणि रूपांतरणे अधिक प्रभावी आहेत कारण वैयक्तिकरण प्रक्रियेत आता हेडलेस सीएमएसचा समावेश आहे. इतक्या मोठ्या संख्येने चॅनेलवर रिअल-टाइम, बहुआयामी डिजिटल शिफारशींची क्षमता ब्रँडसाठी त्यांच्या कंटेंट धोरणांमध्ये सुधारणा करण्यासाठी एआयची आवश्यकता बनवते.
असे म्हणता येणार नाही की सामग्री/डेटा गोपनीयता आणि शिफारस/सामग्री पूर्वाग्रह यासारख्या आव्हानांना तोंड द्यावे लागत आहे, उदाहरणार्थ, हे सोडवण्यासाठी आव्हाने निर्माण करतात परंतु काळाच्या ओघात सर्वकाही टक्कर घेत असल्याने, लवकरच, एआय आणि एआय-संचालित शिफारसींची अंमलबजावणी अपेक्षित मानक असेल आणि आम्ही कंटेंट कस्टमायझेशन आणि डिजिटल अनुभव प्रशासनाला कसे समर्थन देतो यासाठी ते अपेक्षित असेल. अशाप्रकारे, त्यांच्या हेडलेस सीएमएसमध्ये एआय सामग्री शिफारसी वापरणाऱ्या ब्रँडना सतत वाढत्या डिजिटल लँडस्केपमध्ये शाश्वत, नैतिक, स्वयंचलित आणि सेंद्रिय सामग्री वितरणासाठी स्पर्धात्मक फायदा मिळेल.
