Enten en forbruker befinner seg på et e-handelsnettsted, en videoabonnementsplattform, en nyhetsaggregator eller til og med en personlig, privat blogg, forventer de å bli oppfylt på tvers av den digitale markedsplassen i det 21. århundre. Dessverre mislykkes mange eldre innholdsstyringssystemer i å utnytte alle ressursene de har til rådighet for å gi dynamisk relevant innhold, men gir i stedet statiske, lite nyttige muligheter som reduserer engasjement og muligheter til å konvertere salg.
Men med fremkomsten av Headless CMS gir muligheten til å bruke AI til å anbefale innhold merker en tilpasset, datadrevet innholdsopplevelse styrket av relevante teknologier over hele linjen. Gjennom maskinlæring og vurdering av brukermønstre gir AI-anbefalinger merker det de trenger for å gi passende innhold til alle de riktige brukerne til enhver tid.
Rollen til AI i moderne innholdsstyringssystemer
Kunstig intelligens (AI) endrer fundamentalt måten vi produserer, sprer og engasjerer oss i informasjon. For eksempel, der et tradisjonelt CMS har et fast, etablert rammeverk der innhold viser og laster inn en permanent tilnærming i det sekundet en skaper setter en side med spesifikke bilder og tekst, har et AI-basert Headless CMS en blanding av utvalgte genererende algoritmer og autogenerativ prediktiv analyse som evaluerer brukerengasjement og forventet interaksjon for å presentere innhold flytende og automatisk, uten bruker- eller skaperintervensjon. Bygg med Storyblok å utnytte kraften i AI-drevet innholdsadministrasjon, og sikre en sømløs, dynamisk brukeropplevelse som tilpasser seg i sanntid.
Med AI kan bedrifter kontrollere den automatiserte genereringen av innhold med menneskelig tilsyn, sammen med publikumsengasjement og sanntidsanalyse for å finjustere innholdstilnærmingen. Dette forbedrer ikke bare kundeopplevelsen, men også opprettelsen og spredningen av innhold, og gir forbrukerne nøyaktig det de ønsker når de vil ha det personliggjort gjennom deres egne personlige aktiviteter, fortid og forbindelser.
Hvordan AI-drevne innholdsanbefalinger fungerer i et hodeløst CMS
Et Headless CMS angir et skille mellom innholdsskaping og innholdsdistribusjon. Til syvende og sist bruker bedrifter APIer til å overføre innhold til ulike endepunkter webapplikasjoner, apper, IoT-enheter, digitale skjermer osv. Derfor, med implementeringen av AI i et Headless CMS, blir overføringen enda mer presis, ettersom programvaren kan analysere informasjonen og foreslå, raskere, hva som bør overføres og til hvem på en mer individualisert basis.
Mens et typisk CMS er avhengig av publiseringsplaner og redaksjonelle kalendere for å finne ut når innhold går live og hvor lenge det er tilgjengelig, gjør AI Headless CMS alt dette mens du er på farten og sparer tid og penger som gjør det mulig for bedrifter å vise tilpasset innhold til kunder i sanntid på flere digitale plattformer. For eksempel gjennomsøker og analyserer AI-anbefalingssystemer relevant informasjon, for eksempel hva kunder kjøpte eller så på tidligere, hvilke sider som fascinerte dem mest og skapte det beste svaret på hva de skulle se på videre.
Maskinlæring og atferdsanalyse i innholdsanbefalinger
Maskinlæring (ML) spiller en rolle i AI-innholdsanbefalinger ved å oppdage mønstre og notere handlinger. AI-systemer lærer over tid fra tidligere data, som informerer dem om hvilket innhold som er passende for hvilke målgrupper. Tenk på en e-læringsplattform eller en e-handelsside. En e-læringsplattform med Headless CMS og AI kan anbefale kurs til folk basert på andre fullførte kurs, quizresultater og tid brukt på bestemte emner levert i appen.
Det samme gjelder e-handelssider som anbefaler varer basert på tidligere kjøpte varer, hvor mye tid som brukes på å se på én vare eller type vare, eller varer som er merket som preferanser i en brukerprofil. Prosjektlederen trenger derfor aldri å bekymre seg for at disse anbefalingene er off-base (og i stedet er de på base) på grunn av sporing av AI med analyser, noe som øker slike beregninger som tid på stedet, engasjement og konverteringsfrekvenser.
Forbedre omnikanaltilpasning med AI i et hodeløst CMS
Siden digitale opplevelser beveger seg fra kanal til kanal, må merkevarer tilby tilsvarende personalisering på tvers av plattformer. Et hodeløst CMS med AI-basert innhold forslag lar merkevarer lage virkelig lagdelte personlige digitale opplevelser på nettsiden, i applikasjoner, i nyhetsbrev, i chatboter og til og med i smarthøyttalere.
For eksempel kan et nyhetsnettsted som drives av AI endre landingssiden i sanntid basert på hva noen har sett eller klikket på tidligere; en treningsapp kan tilby treningsøkter basert på intensjoner, allerede gjennomførte treningsøkter og tidligere forsøkte øvelser. Det er som om alt tilbys i sanntids personalisering og nødvendighet. Muligheten til å anbefale på tvers av flere kanaler (omnikanal) fremmer forbrukertroskap og konsistent merkevarebygging og oppdrag på tvers av alle digitale plattformer.
Fordelene med AI-drevne innholdsanbefalinger i Headless CMS
Fordelene med AI-genererte innholdsanbefalinger i et Headless CMS for bedriften florerer fra økt brukerengasjement til mer relevant innhold til økte konverteringsfrekvenser. For eksempel er AI lik automatisering; ingen mer manuell kurering eksisterer fordi AI genererer alt automatisk for å oppfylle personlige anbefalinger. En annen fordel er muligheten til å optimalisere innhold i sanntid.
Ved å kontinuerlig vurdere hvordan folk samhandler med innholdet, kan bedrifter gjøre nyttige og nødvendige innholdsendringer i øyeblikket. AI-innholdsanbefalinger øker oppbevaringen, siden folk er mer sannsynlig å samhandle med innhold som ble foreslått for dem. I tillegg, med større publikumsvurdering gjennom prediktiv analyse, får bedrifter et omfattende grep om hva publikum gjør og hvorfor. Denne vurderingen lar bedrifter endre innholdsstrategiene sine for maksimal effektivitet.
Hvordan AI forbedrer innholdsoppdagelse og brukeropplevelse
Noe av det vanskeligste for bedrifter er kanskje å gi brukerne enkel tilgang til relevant informasjon. For eksempel betyr AI-anbefalinger i et hodeløst CMS bedre innholdsoppdagelse fordi innhold er mer sannsynlig å bli anbefalt basert på ens interesse. I stedet for en typisk talentagent, vil en AI-drevet filmstrømningsplattform anbefale filmer og serier basert på live-seerhistorie, anmeldelser og sjanger.
På samme måte kan en jobbbasert blogg anbefale blogger basert på lesertall og åpner opp et område med tilgjengelighet for en mer personlig opplevelse. Derfor, ved å stole på AI for innholdsskaping og anbefaling, vil folk bruke mer tid på nettsteder med riktige intensjoner om merkevareengasjement. Merkelojaliteten skal styrkes i tillegg til forbrukerglede.
Overvinne utfordringer i AI-drevne innholdsanbefalinger
Til tross for de mange fordelene med AI-genererte innholdsanbefalinger, er det mange bekymringer som selskaper må overvinne for å sikre optimal effektivitet. For eksempel utgjør personvern og brukersamtykke en bekymring siden AI i utgangspunktet krever datainnsamling og analyse for å forstå brukeratferd og presentere de beste alternativene. Derfor er GDPR- og CCPA-overholdelse påkrevd, og etisk, transparent samtykkeinnhenting knyttet til enhver form for datainnsamling er avgjørende.
Enda en utfordring er innholdsskjevhet AI som genererer samme type innhold gjentatte ganger, og deretter, nedover linjen, varierer ikke anbefalingene. Dette vil bety at bedrifter i fremtiden må trene sine AI-modeller på varierte datasett og deretter bruke anbefalingsmotorene sine på de mer varierte datasettene, men dette er mer sannsynlig på et senere tidspunkt. Til slutt kan selskaper som har operert under en mer eldre CMS-regel synes det er utfordrende å integrere. Et utvidbart, API-først Headless CMS må eksistere for at AI-genererte anbefalinger skal kunne integreres sømløst i eksisterende digitale økosystemer uten å forstyrre den daglige driften.
Fremtiden for AI-drevne innholdsanbefalinger i Headless CMS
Den forventede utviklingen av AI innen Headless CMS vil være mer sofistikert fordi disse Headless CMS-systemene bare kommer til å bli bedre. Forbedret naturlig språkbehandling (NLP), sentimentanalyse og prediktiv analyse vil gjøre AI i stand til å forstå brukerens hensikt enda mer og gi enda mer hyper-personlig tilpassede innholdsopplevelser. Dessuten vil AI-infunderte chatbots og stemmeresponsive agenter bli enda mer integrert i innholdsanbefalingsmotorer slik at brukere kan motta personlige anbefalinger gjennom samtale.
Til syvende og sist vil AI-infunderte innholdspubliseringsplattformer gjøre det mulig for bedrifter å automatisk generere høykvalitetsinnhold som tjener brukerbehov med sanntidsendringer. Som forkjempere for digital transformasjon utnytter selskaper AI-innholdsanbefalinger for å levere engasjerende, relevante, datadrevne innholdsopplevelser på alle domener.
Konklusjon
Med maskinlæring, atferdsforbedringer og distribusjon på tvers av kanaler er oppdagelse, engasjement og konverteringer fra AI-genererte innholdsanbefalinger mer effektive siden personaliseringsprosessen nå involverer et Headless CMS. Kun muligheten for sanntids, flerdimensjonale digitale anbefalinger på tvers av et så stort antall kanaler gjør AI til en nødvendighet for merkevarer for å forbedre innholdsstrategiene sine.
Det er ikke for å si at det er uten utfordring innhold/datapersonvern og anbefaling/innholdsskjevhet, for eksempel, utgjør utfordringer å løse, men siden alt er på kollisjonskurs med tiden, før enn senere, vil implementering av AI og AI-drevne anbefalinger være den forventede normen og ønsket for hvordan vi støtter innholdstilpasning og digital opplevelsesstyring fremover. Dermed vil merkevarer som bruker AI-innholdsanbefalinger i Headless CMS ha en konkurransefordel for bærekraftig, etisk, automatisert og organisk innholdsdistribusjon i et kontinuerlig voksende digitalt landskap.
