Indiferent dacă un consumator se găsește pe un site de comerț electronic de vânzare cu amănuntul, o platformă de abonament video, un agregator de știri sau chiar un blog personal, privat, se așteaptă să fie împlinit pe piața digitală a secolului 21. Din păcate, multe sisteme vechi de management al conținutului nu reușesc să profite de toate activele pe care le au la dispoziție pentru a oferi conținut relevant din punct de vedere dinamic, ci oferă, în schimb, oportunități statice, inutile, care reduc implicarea și oportunitățile de a converti vânzările.
Cu toate acestea, odată cu apariția CMS-ului Headless, abilitatea de a utiliza AI pentru a recomanda conținut oferă mărcilor o experiență de conținut personalizată, bazată pe date, împuternicită de tehnologii relevante la nivel general. Prin învățarea automată și evaluarea tiparelor utilizatorilor, recomandările AI oferă mărcilor ceea ce au nevoie pentru a oferi conținut adecvat tuturor utilizatorilor potriviți în orice moment.
Rolul AI în sistemele moderne de management al conținutului
Inteligența artificială (IA) schimbă fundamental modul în care producem, diseminam și ne angajăm cu informații. De exemplu, în cazul în care un CMS tradițional are un cadru fix și stabilit prin care conținutul afișează și reîncarcă o abordare permanentă, în secunda în care un creator setează o pagină cu imagini și text specifice, un CMS Headless bazat pe inteligență artificială are un amestec de algoritmi de generare selectați și analize predictive autogenerative care evaluează implicarea utilizatorului și interacțiunea așteptată pentru a prezenta conținutul fluid și automat, fără intervenția utilizatorului sau a creatorului. Construiește cu Storyblok pentru a valorifica puterea managementului de conținut bazat pe inteligență artificială, asigurând o experiență de utilizator fluidă, dinamică, care se adaptează în timp real.
Cu AI, companiile pot controla generarea automată de conținut cu supraveghere umană, împreună cu implicarea publicului și analize în timp real pentru a ajusta abordarea conținutului. Acest lucru îmbunătățește nu doar experiența clienților, ci și crearea și diseminarea conținutului, oferind consumatorilor exact ceea ce își doresc atunci când doresc să fie personalizat prin propriile activități personale, trecut și conexiuni.
Cum funcționează recomandările de conținut bazate pe inteligență artificială într-un CMS fără cap
Un CMS Headless denotă o separare între crearea de conținut și distribuția conținutului. În cele din urmă, companiile folosesc API-uri pentru a transmite conținut către diverse aplicații web, aplicații, dispozitive IoT, afișaje digitale etc. Prin urmare, odată cu implementarea AI într-un CMS Headless, transmisia devine și mai precisă, deoarece software-ul poate analiza informațiile și poate sugera, mai rapid, ce ar trebui transmis și cui pe o bază mai individualizată.
În timp ce un CMS obișnuit depinde de publicarea programelor și calendarelor editoriale pentru a afla când conținutul este disponibil și pentru cât timp este accesibil, AI Headless CMS face toate acestea din mers, economisind timp și bani, ceea ce le permite companiilor să arate conținut personalizat clienților în timp real pe mai multe platforme digitale. De exemplu, sistemele de recomandare AI scrutează și analizează informații pertinente, cum ar fi ce au cumpărat clienții sau ce s-au uitat anterior, ce pagini i-au intrigat cel mai mult și au creat cel mai bun răspuns pentru ceea ce ar trebui să se uite în continuare.
Învățare automată și analiză comportamentală în recomandări de conținut
Învățarea automată (ML) joacă un rol în recomandările de conținut AI prin detectarea tiparelor și notarea acțiunilor. Sistemele AI învață de-a lungul timpului din datele anterioare, ceea ce îi informează cu privire la conținutul potrivit pentru ce public. Gândiți-vă la o platformă de e-learning sau la un site de comerț electronic. O platformă de învățare electronică cu un CMS Headless și AI poate recomanda cursuri persoanelor pe baza altor cursuri finalizate, a scorurilor la chestionare și a timpului petrecut cu anumite subiecte furnizate în aplicație.
Același lucru este valabil și pentru site-urile de comerț electronic care recomandă articole pe baza articolelor achiziționate anterior, cât timp este petrecut privind un articol sau tip de articol sau articole marcate ca preferințe într-un profil de utilizator. Astfel, managerul de proiect nu trebuie să-și facă griji că aceste recomandări sunt în afara bazei (și, în schimb, sunt la bază) din cauza urmăririi AI cu analize, sporind astfel de metrici precum timpul petrecut pe site, implicarea și ratele de conversie.
Îmbunătățirea personalizării omnicanal cu AI într-un CMS fără cap
Deoarece experiențele digitale se deplasează de la un canal la altul, mărcile trebuie să ofere personalizare echivalentă pe platforme. Un CMS fără cap cu Conținut bazat pe inteligență artificială sugestiile permite mărcilor să creeze experiențe digitale personalizate cu adevărat stratificate pe site-ul web, în aplicații, în buletine informative, în chatbot și chiar în difuzoare inteligente.
De exemplu, un site de știri operat de AI poate schimba pagina de destinație în timp real în funcție de ceea ce cineva a văzut sau pe care a făcut clic anterior; o aplicație de fitness poate oferi antrenamente bazate pe intenții, antrenamente deja finalizate și exerciții încercate anterior. Parcă totul este oferit în personalizare și necesitate în timp real. Capacitatea de a recomanda pe mai multe canale (omnicanal) favorizează fidelitatea consumatorilor și branding-ul și misiunea consecvente pe toate platformele digitale.
Beneficiile recomandărilor de conținut bazate pe inteligență artificială în CMS Headless
Beneficiile recomandărilor de conținut generate de inteligență artificială într-un CMS Headless pentru întreprindere abundă din implicarea sporită a utilizatorilor la conținut mai relevant și rate de conversie crescute. De exemplu, AI este egal cu automatizarea; nu mai există curarea manuală, deoarece AI generează totul automat pentru a îndeplini recomandările personalizate. Un alt beneficiu este capacitatea de a optimiza conținutul în timp real.
Evaluând continuu modul în care oamenii interacționează cu conținutul, companiile pot face modificări utile și necesare în acest moment. Recomandările privind conținutul AI măresc păstrarea, deoarece oamenii au șanse mai mari să interacționeze cu conținutul care le-a fost sugerat. În plus, cu o evaluare mai bună a publicului prin analize predictive, companiile obțin o înțelegere extinsă a ceea ce fac publicul lor și de ce. Această evaluare permite companiilor să își schimbe strategiile de conținut pentru o eficacitate maximă.
Cum AI îmbunătățește descoperirea de conținut și experiența utilizatorului
Poate că unul dintre cele mai dificile lucruri pentru companii este să ofere utilizatorilor acces simplu la informații relevante. De exemplu, recomandările AI într-un CMS fără cap înseamnă o descoperire mai bună a conținutului, deoarece este mai probabil ca conținutul să fie recomandat în funcție de interesul cuiva. Mai degrabă decât un agent de talent obișnuit, o platformă de streaming de filme bazată pe inteligență artificială va recomanda filme și seriale bazate pe istoricul vizionărilor live, recenzii și gen.
În mod similar, un blog de lucru poate recomanda bloguri bazate pe cititori și deschide un tărâm de accesibilitate către o experiență mai personalizată. Prin urmare, bazându-se pe AI pentru crearea și recomandarea de conținut, oamenii vor petrece mai mult timp pe site-uri cu intenții adecvate de implicare a mărcii. Pe lângă plăcerea consumatorului, loialitatea către brand va fi întărită.
Depășirea provocărilor în recomandările de conținut bazate pe inteligență artificială
Cu toate acestea, în ciuda numeroaselor beneficii ale recomandărilor de conținut generate de AI, există multe preocupări pe care companiile trebuie să le depășească pentru a asigura o eficiență optimă. De exemplu, confidențialitatea datelor și consimțământul utilizatorului reprezintă o preocupare, deoarece AI necesită, practic, colectarea și analiza datelor pentru a înțelege comportamentul utilizatorului și a prezenta cele mai bune opțiuni. Astfel, respectarea GDPR și CCPA este necesară, iar obținerea consimțământului etic și transparent legat de orice formă de colectare a datelor este vitală.
Încă o altă provocare este AI care generează același tip de conținut în mod repetitiv, iar apoi, pe linie, recomandările nu sunt variate. Acest lucru ar însemna că, în viitor, companiile ar trebui să-și antreneze modelele AI pe seturi de date variate și apoi să-și folosească motoarele de recomandare pe seturi de date mai variate, dar acest lucru este mai probabil pentru o dată ulterioară. În cele din urmă, companiile care au funcționat în conformitate cu o regulă CMS mai moștenită ar putea considera că este dificil să se integreze. Ar trebui să existe un CMS Headless extensibil, primul API, pentru ca recomandările generate de AI să se integreze perfect în ecosistemele digitale existente fără a perturba operațiunile de zi cu zi.
Viitorul recomandărilor de conținut bazate pe inteligență artificială în CMS Headless
Evoluția anticipată a AI în cadrul Headless CMS va fi mai sofisticată, deoarece aceste sisteme Headless CMS se vor îmbunătăți. Procesarea îmbunătățită a limbajului natural (NLP), analiza sentimentelor și analiza predictivă vor permite AI să înțeleagă și mai mult intenția utilizatorului și să ofere experiențe de conținut și mai personalizate. În plus, chatbot-urile și agenții care răspund la voce vor deveni și mai integrați în motoarele de recomandare de conținut, astfel încât utilizatorii să poată primi recomandări personalizate prin conversație.
În cele din urmă, platformele de publicare de conținut bazate pe inteligență artificială vor permite companiilor să genereze automat conținut de înaltă calitate, care să răspundă nevoilor utilizatorilor cu schimbări în timp real. În calitate de campioni ai transformării digitale, companiile folosesc recomandările de conținut AI pentru a oferi experiențe de conținut captivante, relevante, bazate pe date în fiecare domeniu.
Concluzie
Cu învățarea automată, îmbunătățirile comportamentale și distribuția pe mai multe canale, descoperirea, implicarea și conversiile din recomandările de conținut generate de AI sunt mai eficiente, deoarece procesul de personalizare implică acum un CMS Headless. Doar capacitatea de a face recomandări digitale multidimensionale în timp real pe un număr atât de mare de canale face ca AI să fie o necesitate pentru mărci pentru a-și îmbunătăți strategiile de conținut.
Nu înseamnă că, de exemplu, lipsa problemelor de confidențialitate a conținutului/datelor și prejudecățile de recomandare/conținut, de exemplu, reprezintă provocări de rezolvat, dar, deoarece totul se află pe un curs de coliziune cu timpul, mai devreme decât mai târziu, implementarea recomandărilor bazate pe inteligență artificială și inteligență artificială va fi norma așteptată și dorită pentru modul în care susținem personalizarea conținutului și guvernarea experienței digitale în viitor. Astfel, mărcile care folosesc recomandări de conținut AI în CMS-ul lor Headless vor avea un avantaj competitiv pentru distribuția durabilă, etică, automată și organică a conținutului într-un peisaj digital în continuă creștere.
