Quer um consumidor se encontre em um site de comércio eletrônico de varejo, uma plataforma de assinatura de vídeo, um agregador de notícias ou até mesmo um blog pessoal e privado, ele espera ser satisfeito em todo o mercado digital do século 21. Infelizmente, muitos sistemas de gerenciamento de conteúdo legados não conseguem aproveitar todos os ativos à sua disposição para fornecer conteúdo dinamicamente relevante, mas, em vez disso, fornecem oportunidades estáticas e inúteis que reduzem o engajamento e as oportunidades de converter vendas.
No entanto, com o advento do Headless CMS, a capacidade de usar IA para recomendar conteúdo dá às marcas uma experiência de conteúdo personalizada e orientada por dados, potencializada por tecnologias relevantes em todos os níveis. Por meio do aprendizado de máquina e da avaliação de padrões de usuários, as recomendações de IA dão às marcas o que elas precisam para fornecer conteúdo apropriado a todos os usuários certos, em todos os momentos certos.
O papel da IA nos sistemas modernos de gerenciamento de conteúdo
A Inteligência Artificial (IA) muda fundamentalmente a maneira como produzimos, disseminamos e interagimos com informações. Por exemplo, onde um CMS tradicional tem uma estrutura fixa e estabelecida por meio da qual o conteúdo exibe e recarrega uma abordagem permanente no segundo em que um criador define uma página com imagens e texto específicos, um CMS Headless baseado em IA tem uma mistura de algoritmos de geração selecionados e análises preditivas autogerativas que avaliam o engajamento do usuário e a interação esperada para apresentar o conteúdo de forma fluida e automática, sem intervenção do usuário ou do criador. Construir com Storyblok para aproveitar o poder do gerenciamento de conteúdo orientado por IA, garantindo uma experiência de usuário dinâmica e contínua que se adapta em tempo real.
Com a IA, as empresas podem controlar a geração automatizada de conteúdo com supervisão humana, juntamente com o engajamento do público e análises em tempo real para ajustar a abordagem de conteúdo. Isso aprimora não apenas a experiência do cliente, mas também a criação e disseminação de conteúdo, dando aos consumidores exatamente o que eles querem quando querem personalizado por meio de suas próprias atividades pessoais, passados e conexões.
Como as recomendações de conteúdo com tecnologia de IA funcionam em um CMS sem interface
Um Headless CMS denota uma separação entre criação de conteúdo e distribuição de conteúdo. Em última análise, as empresas usam APIs para transmitir conteúdo para vários endpoints, aplicativos da web, apps, dispositivos IoT, displays digitais, etc. Portanto, com a implementação de IA dentro de um Headless CMS, a transmissão se torna ainda mais precisa, pois o software pode analisar as informações e sugerir, mais rapidamente, o que deve ser transmitido e para quem de forma mais individualizada.
Enquanto um CMS típico depende de cronogramas de publicação e calendários editoriais para descobrir quando o conteúdo vai ao ar e por quanto tempo ele fica acessível, o CMS AI Headless faz tudo isso em movimento, economizando tempo e dinheiro, o que permite que as empresas mostrem conteúdo personalizado aos clientes em tempo real em várias plataformas digitais. Por exemplo, os sistemas de recomendação de IA vasculham e analisam informações pertinentes, como o que os clientes compraram ou olharam anteriormente, quais páginas os intrigaram mais e criaram a melhor resposta para o que eles devem olhar em seguida.
Aprendizado de máquina e análise comportamental em recomendações de conteúdo
O aprendizado de máquina (ML) desempenha um papel nas recomendações de conteúdo de IA ao detectar padrões e observar ações. Os sistemas de IA aprendem ao longo do tempo com dados passados, o que os informa sobre qual conteúdo é apropriado para quais públicos. Pense em uma plataforma de e-learning ou um site de e-commerce. Uma plataforma de e-learning com um Headless CMS e IA pode recomendar cursos para pessoas com base em outros cursos concluídos, pontuações de questionários e tempo gasto envolvido com determinados tópicos fornecidos no aplicativo.
O mesmo vale para sites de e-commerce que recomendam itens com base em itens comprados anteriormente, quanto tempo é gasto olhando para um item ou tipo de item, ou itens marcados como preferências em um perfil de usuário. Assim, o gerente de projeto nunca precisa se preocupar com essas recomendações estarem fora da base (e, em vez disso, elas estão na base) por causa do rastreamento de IA com análise, impulsionando métricas como tempo no site, engajamento e taxas de conversão.
Aprimorando a personalização omnicanal com IA em um CMS sem interface
Como as experiências digitais mudam de canal para canal, as marcas precisam fornecer personalização equivalente em todas as plataformas. Um CMS sem cabeça com Conteúdo baseado em IA As sugestões permitem que as marcas criem experiências digitais verdadeiramente personalizadas em camadas no site, em aplicativos, em boletins informativos, em chatbots e até mesmo em alto-falantes inteligentes.
Por exemplo, um site de notícias operado por IA pode alterar a landing page em tempo real com base no que alguém visualizou ou clicou anteriormente; um aplicativo de fitness pode oferecer treinos com base em intenções, treinos já concluídos e exercícios tentados anteriormente. É como se tudo fosse oferecido em personalização e necessidade em tempo real. A capacidade de recomendar em vários canais (omnichannel) promove a fidelidade do consumidor e a marca e a missão consistentes em todas as plataformas digitais.
Os benefícios das recomendações de conteúdo com tecnologia de IA em CMS sem cabeçalho
Os benefícios das recomendações de conteúdo geradas por IA em um Headless CMS para a empresa são abundantes, desde o aumento do engajamento do usuário até o conteúdo mais relevante e maiores taxas de conversão. Por exemplo, IA é igual a automação; não existe mais curadoria manual porque a IA gera tudo automaticamente para cumprir recomendações personalizadas. Outro benefício é a capacidade de otimizar o conteúdo em tempo real.
Ao avaliar continuamente como as pessoas interagem com o conteúdo, as empresas podem fazer mudanças de conteúdo úteis e necessárias no momento. As recomendações de conteúdo de IA aumentam a retenção, pois as pessoas têm mais probabilidade de interagir com o conteúdo que foi sugerido a elas. Além disso, com maior avaliação do público por meio de análise preditiva, as empresas ganham uma compreensão ampla do que seus públicos estão fazendo e por quê. Essa avaliação permite que as empresas alterem suas estratégias de conteúdo para máxima eficácia.
Como a IA melhora a descoberta de conteúdo e a experiência do usuário
Talvez uma das coisas mais difíceis para as empresas seja dar aos usuários acesso simples a informações relevantes. Por exemplo, recomendações de IA dentro de um CMS headless significam melhor descoberta de conteúdo porque o conteúdo tem mais probabilidade de ser recomendado com base no interesse de alguém. Em vez de um agente de talentos típico, uma plataforma de streaming de filmes orientada por IA recomendará filmes e séries com base no histórico de exibição ao vivo, avaliações e gênero.
Da mesma forma, um blog baseado em trabalho pode recomendar blogs com base no número de leitores e abre um reino de acessibilidade para uma experiência mais personalizada. Portanto, confiando na IA para criação e recomendação de conteúdo, as pessoas passarão mais tempo em sites com intenções adequadas de engajamento de marca. A fidelidade à marca será fortalecida, além do prazer do consumidor.
Superando desafios em recomendações de conteúdo orientadas por IA
No entanto, apesar dos muitos benefícios das recomendações de conteúdo geradas por IA, há muitas preocupações que as empresas devem superar para garantir a eficácia ideal. Por exemplo, a privacidade de dados e o consentimento do usuário representam uma preocupação, pois a IA basicamente requer coleta e análise de dados para entender o comportamento do usuário e apresentar as melhores opções. Assim, a conformidade com GDPR e CCPA é necessária, e a aquisição de consentimento ético e transparente relacionada a qualquer forma de coleta de dados é vital.
Outro desafio é o viés de conteúdo da IA gerando o mesmo tipo de conteúdo repetidamente e, então, no futuro, as recomendações não são variadas. Isso significaria que, no futuro, as empresas precisariam treinar seus modelos de IA em conjuntos de dados variados e, então, usar seus mecanismos de recomendação nos conjuntos de dados mais variados, mas isso é mais provável para uma data posterior. Finalmente, as empresas que têm operado sob uma regra de CMS mais legada podem achar desafiador integrar. Um CMS Headless extensível e com API em primeiro lugar precisaria existir para que as recomendações geradas por IA se integrassem perfeitamente aos ecossistemas digitais existentes sem interromper as operações do dia a dia.
O futuro das recomendações de conteúdo com tecnologia de IA em CMS sem cabeçalho
A evolução antecipada da IA dentro do Headless CMS será mais sofisticada porque esses sistemas Headless CMS só vão melhorar. O processamento de linguagem natural aprimorado (NLP), a análise de sentimentos e a análise preditiva permitirão que a IA entenda ainda mais a intenção do usuário e forneça experiências de conteúdo ainda mais hiperpersonalizadas. Além disso, chatbots com infusão de IA e agentes responsivos por voz se tornarão ainda mais integrados aos mecanismos de recomendação de conteúdo para que os usuários possam receber recomendações personalizadas por meio de conversas.
Por fim, as plataformas de publicação de conteúdo com infusão de IA permitirão que as empresas gerem automaticamente conteúdo de alta qualidade que atenda às necessidades do usuário com mudanças em tempo real. Como campeãs da transformação digital, as empresas alavancam recomendações de conteúdo de IA para fornecer experiências de conteúdo envolventes, relevantes e orientadas por dados em todos os domínios.
Conclusão
Com aprendizado de máquina, melhorias comportamentais e distribuição entre canais, a capacidade de descoberta, o engajamento e as conversões de recomendações de conteúdo geradas por IA são mais eficazes, já que o processo de personalização agora envolve um Headless CMS. Apenas a capacidade de recomendações digitais multidimensionais em tempo real em um número tão vasto de canais torna a IA uma necessidade para as marcas melhorarem suas estratégias de conteúdo.
Não quer dizer que seja sem desafio conteúdo/privacidade de dados e recomendação/viés de conteúdo, por exemplo, representam desafios a serem resolvidos, mas como tudo está em rota de colisão com o tempo, mais cedo ou mais tarde, a implementação de IA e recomendações alimentadas por IA serão a norma esperada e desejada para como damos suporte à personalização de conteúdo e governança de experiência digital daqui para frente. Assim, marcas que empregam recomendações de conteúdo de IA em seu Headless CMS terão uma vantagem competitiva para distribuição de conteúdo sustentável, ética, automatizada e orgânica em um cenário digital em crescimento contínuo.
