Niezależnie od tego, czy konsument znajduje się na stronie e-commerce detalicznego, platformie subskrypcji wideo, agregatorze wiadomości, czy nawet osobistym, prywatnym blogu, oczekuje spełnienia na cyfrowym rynku XXI wieku. Niestety, wiele starszych systemów zarządzania treścią nie wykorzystuje wszystkich dostępnych zasobów, aby dostarczać dynamicznie istotne treści, ale zamiast tego zapewnia statyczne, nieprzydatne możliwości, które zmniejszają zaangażowanie i możliwości konwersji sprzedaży.
Jednak wraz z pojawieniem się Headless CMS, możliwość wykorzystania AI do rekomendowania treści daje markom dostosowane, oparte na danych doświadczenie treści, wzmocnione odpowiednimi technologiami na całej linii. Poprzez uczenie maszynowe i ocenę wzorców użytkowników, rekomendacje AI dają markom to, czego potrzebują, aby dostarczać odpowiednie treści wszystkim właściwym użytkownikom we właściwym czasie.
Rola AI w nowoczesnych systemach zarządzania treścią
Sztuczna inteligencja (AI) zasadniczo zmienia sposób, w jaki produkujemy, rozpowszechniamy i angażujemy się w informacje. Na przykład, gdy tradycyjny CMS ma ustaloną, ustaloną strukturę, za pomocą której treść wyświetla i przeładowuje stałe podejście w chwili, gdy twórca ustawia stronę z określonymi obrazami i tekstem, oparty na AI Headless CMS ma połączenie wybranych algorytmów generujących i automatycznie generowanych analiz predykcyjnych, które oceniają zaangażowanie użytkownika i oczekiwaną interakcję, aby prezentować treść płynnie i automatycznie, bez interwencji użytkownika lub twórcy. Buduj z Storyblok wykorzystać potencjał zarządzania treścią opartego na sztucznej inteligencji, zapewniając użytkownikom płynne i dynamiczne środowisko, które dostosowuje się w czasie rzeczywistym.
Dzięki AI firmy mogą kontrolować automatyczne generowanie treści z nadzorem człowieka, a także angażować odbiorców i analizować w czasie rzeczywistym, aby dostroić podejście do treści. Poprawia to nie tylko doświadczenie klienta, ale także tworzenie i rozpowszechnianie treści, dając konsumentom dokładnie to, czego chcą, kiedy chcą, aby było spersonalizowane poprzez ich własne osobiste działania, przeszłość i połączenia.
Jak działają rekomendacje treści oparte na sztucznej inteligencji w systemie CMS bez interfejsu użytkownika
Headless CMS oznacza rozdzielenie między tworzeniem treści a ich dystrybucją. Ostatecznie firmy używają interfejsów API do przesyłania treści do różnych punktów końcowych: aplikacji internetowych, aplikacji, urządzeń IoT, wyświetlaczy cyfrowych itp. Dlatego też, dzięki wdrożeniu AI w Headless CMS, transmisja staje się jeszcze bardziej precyzyjna, ponieważ oprogramowanie może analizować informacje i sugerować szybciej, co powinno zostać przesłane i do kogo w bardziej zindywidualizowany sposób.
Podczas gdy typowy CMS opiera się na harmonogramach publikacji i kalendarzach redakcyjnych, aby ustalić, kiedy treść zostanie opublikowana i jak długo będzie dostępna, AI Headless CMS robi to wszystko w ruchu, oszczędzając czas i pieniądze, co umożliwia firmom wyświetlanie klientom spersonalizowanych treści w czasie rzeczywistym na wielu platformach cyfrowych. Na przykład systemy rekomendacji AI przeszukują i analizują istotne informacje, takie jak to, co klienci kupili lub oglądali wcześniej, które strony ich najbardziej zaintrygowały i stworzyły najlepszą odpowiedź na to, co powinni obejrzeć następnym razem.
Uczenie maszynowe i analiza behawioralna w rekomendacjach treści
Uczenie maszynowe (ML) odgrywa rolę w rekomendacjach treści AI poprzez wykrywanie wzorców i odnotowywanie działań. Systemy AI uczą się z czasem na podstawie danych z przeszłości, które informują je, jaka treść jest odpowiednia dla jakich odbiorców. Pomyśl o platformie e-learningowej lub witrynie e-commerce. Platforma e-learningowa z Headless CMS i AI może rekomendować kursy osobom na podstawie ukończonych kursów, wyników quizów i czasu spędzonego na angażowaniu się w określone tematy w aplikacji.
To samo dotyczy witryn e-commerce, które rekomendują produkty na podstawie wcześniej zakupionych produktów, czasu spędzonego na przeglądaniu jednego produktu lub typu produktu lub produktów oznaczonych jako preferencje w profilu użytkownika. Dzięki temu kierownik projektu nigdy nie musi się martwić, że te rekomendacje są nietrafione (a zamiast tego są trafne) dzięki śledzeniu AI za pomocą analityki, zwiększając takie wskaźniki, jak czas spędzony na stronie, zaangażowanie i wskaźniki konwersji.
Ulepszanie personalizacji wielokanałowej za pomocą sztucznej inteligencji w systemie CMS bez interfejsu użytkownika
Ponieważ doświadczenia cyfrowe przenoszą się z kanału na kanał, marki muszą zapewnić równoważną personalizację na wszystkich platformach. CMS bezgłowy z Treści oparte na sztucznej inteligencji Dzięki sugestiom marki mogą tworzyć naprawdę wielowarstwowe, spersonalizowane doświadczenia cyfrowe na stronie internetowej, w aplikacjach, newsletterach, chatbotach, a nawet inteligentnych głośnikach.
Na przykład witryna informacyjna obsługiwana przez AI może zmieniać stronę docelową w czasie rzeczywistym na podstawie tego, co ktoś wcześniej oglądał lub klikał; aplikacja fitness może oferować treningi na podstawie intencji, już ukończonych treningów i wcześniej podjętych ćwiczeń. To tak, jakby wszystko było oferowane w czasie rzeczywistym w personalizacji i konieczności. Możliwość rekomendowania w wielu kanałach (omnichannel) sprzyja wierności konsumenta oraz spójnemu brandingowi i misji na wszystkich platformach cyfrowych.
Korzyści z rekomendacji treści opartych na sztucznej inteligencji w Headless CMS
Korzyści z rekomendacji treści generowanych przez AI w Headless CMS dla przedsiębiorstw obejmują: zwiększone zaangażowanie użytkowników, bardziej trafne treści i zwiększone wskaźniki konwersji. Na przykład AI równa się automatyzacji; nie ma już ręcznej selekcji, ponieważ AI generuje wszystko automatycznie, aby spełnić spersonalizowane rekomendacje. Inną korzyścią jest możliwość optymalizacji treści w czasie rzeczywistym.
Dzięki ciągłej ocenie sposobu interakcji ludzi z treścią firmy mogą wprowadzać pomocne i potrzebne zmiany treści w danym momencie. Rekomendacje treści AI zwiększają retencję, ponieważ ludzie chętniej wchodzą w interakcję z treścią, która została im zasugerowana. Ponadto dzięki lepszej ocenie odbiorców za pomocą analityki predykcyjnej firmy zyskują rozległe zrozumienie tego, co robią ich odbiorcy i dlaczego. Ta ocena pozwala firmom zmieniać strategie dotyczące treści w celu uzyskania maksymalnej skuteczności.
W jaki sposób sztuczna inteligencja usprawnia odkrywanie treści i doświadczenia użytkowników
Być może jedną z najtrudniejszych rzeczy dla firm jest zapewnienie użytkownikom prostego dostępu do istotnych informacji. Na przykład rekomendacje AI w headless CMS oznaczają lepsze odkrywanie treści, ponieważ treści są bardziej prawdopodobnie rekomendowane na podstawie zainteresowań. Zamiast typowego agenta talentów, platforma streamingu filmów oparta na AI będzie rekomendować filmy i seriale na podstawie historii oglądania na żywo, recenzji i gatunku.
Podobnie blog oparty na pracy może rekomendować blogi na podstawie czytelnictwa i otwierać sferę dostępności do bardziej spersonalizowanego doświadczenia. Dlatego polegając na sztucznej inteligencji w tworzeniu treści i rekomendacji, ludzie będą spędzać więcej czasu na stronach z właściwymi intencjami zaangażowania marki. Lojalność wobec marki zostanie wzmocniona oprócz przyjemności konsumenta.
Pokonywanie wyzwań w rekomendacjach treści opartych na sztucznej inteligencji
Jednak pomimo wielu korzyści płynących z rekomendacji treści generowanych przez AI, istnieje wiele obaw, które firmy muszą przezwyciężyć, aby zapewnić optymalną skuteczność. Na przykład prywatność danych i zgoda użytkownika stanowią problem, ponieważ AI zasadniczo wymaga gromadzenia i analizy danych, aby zrozumieć zachowanie użytkownika i przedstawić najlepsze opcje. Dlatego wymagana jest zgodność z GDPR i CCPA, a etyczne, przejrzyste pozyskiwanie zgody związane z jakąkolwiek formą gromadzenia danych ma kluczowe znaczenie.
Kolejnym wyzwaniem jest stronniczość treści AI generująca ten sam typ treści w sposób powtarzalny, a następnie, w dalszej perspektywie, rekomendacje nie są zróżnicowane. Oznaczałoby to, że w przyszłości firmy musiałyby trenować swoje modele AI na zróżnicowanych zestawach danych, a następnie używać swoich silników rekomendacji na bardziej zróżnicowanych zestawach danych, ale jest to bardziej prawdopodobne w późniejszym terminie. Wreszcie, firmy, które działały zgodnie z bardziej przestarzałymi zasadami CMS, mogą mieć trudności z integracją. Rozszerzalny, zorientowany na API Headless CMS musiałby istnieć, aby rekomendacje generowane przez AI mogły płynnie integrować się z istniejącymi ekosystemami cyfrowymi bez zakłócania codziennych operacji.
Przyszłość rekomendacji treści opartych na sztucznej inteligencji w Headless CMS
Przewidywana ewolucja AI w ramach Headless CMS będzie bardziej wyrafinowana, ponieważ te systemy Headless CMS będą się tylko poprawiać. Ulepszone przetwarzanie języka naturalnego (NLP), analiza sentymentów i analityka predykcyjna pozwolą AI jeszcze lepiej zrozumieć intencje użytkowników i zapewnić jeszcze bardziej hiperpersonalizowane doświadczenia związane z treścią. Ponadto chatboty z infuzją AI i agenci reagujący na głos staną się jeszcze bardziej zintegrowani z silnikami rekomendacji treści, dzięki czemu użytkownicy będą mogli otrzymywać spersonalizowane rekomendacje za pośrednictwem konwersacji.
Ostatecznie platformy do publikowania treści z wykorzystaniem sztucznej inteligencji umożliwią firmom automatyczne generowanie wysokiej jakości treści, które odpowiadają potrzebom użytkowników, ze zmianami w czasie rzeczywistym. Jako mistrzowie transformacji cyfrowej firmy wykorzystują rekomendacje treści AI, aby dostarczać angażujące, istotne, oparte na danych doświadczenia treści w każdej domenie.
Podsumowanie
Dzięki uczeniu maszynowemu, ulepszeniom behawioralnym i dystrybucji międzykanałowej, odkrywalność, zaangażowanie i konwersje z rekomendacji treści generowanych przez AI są bardziej skuteczne, ponieważ proces personalizacji obejmuje teraz Headless CMS. Sama możliwość wielowymiarowych rekomendacji cyfrowych w czasie rzeczywistym w tak wielu kanałach sprawia, że AI jest koniecznością dla marek w celu ulepszenia ich strategii treści.
Nie oznacza to, że jest to bezproblemowe, na przykład prywatność treści/danych i stronniczość rekomendacji/treści stanowią wyzwania do rozwiązania, ale ponieważ wszystko zmierza w kierunku kolizyjnym z czasem, prędzej czy później wdrożenie AI i rekomendacji opartych na AI będzie oczekiwaną normą i pożądaną dla sposobu, w jaki wspieramy dostosowywanie treści i zarządzanie doświadczeniem cyfrowym w przyszłości. W związku z tym marki wykorzystujące rekomendacje treści AI w swoim Headless CMS będą miały przewagę konkurencyjną w zakresie zrównoważonej, etycznej, zautomatyzowanej i organicznej dystrybucji treści w ciągle rozwijającym się krajobrazie cyfrowym.
