Независимо от того, находится ли потребитель на сайте розничной электронной коммерции, платформе подписки на видео, новостном агрегаторе или даже в личном, частном блоге, он ожидает удовлетворения на цифровом рынке 21-го века. К сожалению, многие устаревшие системы управления контентом не используют все имеющиеся в их распоряжении активы для предоставления динамически релевантного контента, а вместо этого предоставляют статические, бесполезные возможности, которые снижают вовлеченность и возможности конвертировать продажи.
Однако с появлением Headless CMS возможность использовать ИИ для рекомендации контента дает брендам персонализированный, основанный на данных контент-опыт, подкрепленный соответствующими технологиями по всем направлениям. Благодаря машинному обучению и оценке пользовательских шаблонов рекомендации ИИ дают брендам то, что им нужно, чтобы предоставлять соответствующий контент всем нужным пользователям в нужное время.
Роль ИИ в современных системах управления контентом
Искусственный интеллект (ИИ) кардинально меняет способ, которым мы производим, распространяем и взаимодействуем с информацией. Например, если традиционная CMS имеет фиксированную, устоявшуюся структуру, посредством которой контент отображается и перезагружается — постоянный подход, как только создатель создает страницу с определенными изображениями и текстом, то Headless CMS на основе ИИ имеет сочетание выбранных алгоритмов генерации и автоматической генеративной предиктивной аналитики, которая оценивает вовлеченность пользователя и ожидаемое взаимодействие для представления контента плавно и автоматически, без вмешательства пользователя или создателя. Стройте с Storyblok использовать возможности управления контентом на основе искусственного интеллекта, обеспечивая бесперебойный и динамичный пользовательский интерфейс, который адаптируется в режиме реального времени.
С помощью ИИ компании могут контролировать автоматизированную генерацию контента под контролем человека, а также вовлечение аудитории и аналитику в реальном времени для тонкой настройки подхода к контенту. Это улучшает не только клиентский опыт, но и создание и распространение контента, предоставляя потребителям именно то, что они хотят, когда они этого хотят, персонализированное с помощью их личных действий, прошлого и связей.
Как рекомендации контента на основе искусственного интеллекта работают в Headless CMS
Headless CMS обозначает разделение между созданием и распространением контента. В конечном итоге компании используют API для передачи контента в различные конечные точки: веб-приложения, приложения, устройства IoT, цифровые дисплеи и т. д. Поэтому с внедрением ИИ в Headless CMS передача становится еще более целенаправленной, поскольку программное обеспечение может анализировать информацию и быстрее предлагать, что и кому следует передавать на более индивидуальной основе.
В то время как типичная CMS зависит от графиков публикации и редакционных календарей, чтобы выяснить, когда контент будет опубликован и как долго он будет доступен, AI Headless CMS делает все это на ходу, экономя время и деньги, что позволяет компаниям показывать клиентам персонализированный контент в режиме реального времени на нескольких цифровых платформах. Например, системы рекомендаций AI прочесывают и анализируют соответствующую информацию, например, что клиенты покупали или просматривали ранее, какие страницы их больше всего заинтересовали, и создают лучший ответ на то, что им следует посмотреть дальше.
Машинное обучение и поведенческий анализ в рекомендациях по контенту
Машинное обучение (ML) играет роль в рекомендациях контента ИИ, выявляя закономерности и отмечая действия. Системы ИИ со временем обучаются на основе прошлых данных, что информирует их о том, какой контент подходит для какой аудитории. Представьте себе платформу электронного обучения или сайт электронной коммерции. Платформа электронного обучения с Headless CMS и ИИ может рекомендовать курсы людям на основе других завершенных курсов, результатов тестов и времени, проведенного за изучением определенных тем, представленных в приложении.
То же самое касается сайтов электронной коммерции, которые рекомендуют товары на основе ранее купленных товаров, времени, потраченного на просмотр одного товара или типа товара, или товаров, отмеченных как предпочтения в профиле пользователя. Таким образом, менеджеру проекта никогда не придется беспокоиться о том, что эти рекомендации не соответствуют действительности (а вместо этого они соответствуют действительности) благодаря отслеживанию ИИ с аналитикой, повышающей такие показатели, как время на сайте, вовлеченность и коэффициенты конверсии.
Улучшение многоканальной персонализации с помощью ИИ в Headless CMS
Поскольку цифровой опыт переходит от канала к каналу, брендам необходимо обеспечить эквивалентную персонализацию на всех платформах. Headless CMS с Контент на основе ИИ Предложения позволяют брендам создавать по-настоящему многоуровневые персонализированные цифровые решения на веб-сайте, в приложениях, в информационных бюллетенях, в чат-ботах и даже в интеллектуальных колонках.
Например, новостной сайт, управляемый ИИ, может менять целевую страницу в режиме реального времени на основе того, что кто-то просматривал или на что нажимал ранее; фитнес-приложение может предлагать тренировки на основе намерений, уже выполненных тренировок и ранее предпринятых упражнений. Это как если бы все предлагалось в режиме реального времени в соответствии с персонализацией и необходимостью. Возможность рекомендовать по нескольким каналам (омниканальность) способствует потребительской лояльности и последовательному брендингу и миссии на всех цифровых платформах.
Преимущества рекомендаций контента на основе искусственного интеллекта в Headless CMS
Преимущества рекомендаций контента, сгенерированных ИИ в Headless CMS для предприятия, изобилуют: от повышения вовлеченности пользователей до более релевантного контента и повышения коэффициентов конверсии. Например, ИИ равнозначен автоматизации; больше не существует ручного курирования, поскольку ИИ генерирует все автоматически для выполнения персонализированных рекомендаций. Еще одним преимуществом является возможность оптимизировать контент в режиме реального времени.
Постоянно оценивая, как люди взаимодействуют с контентом, компании могут вносить полезные и необходимые изменения в контент в данный момент. Рекомендации по контенту на основе ИИ повышают удержание, поскольку люди с большей вероятностью будут взаимодействовать с предложенным им контентом. Кроме того, благодаря более глубокой оценке аудитории с помощью предиктивной аналитики компании получают обширное представление о том, что и почему делает их аудитория. Эта оценка позволяет компаниям изменять свои стратегии контента для максимальной эффективности.
Как ИИ улучшает обнаружение контента и пользовательский опыт
Возможно, одна из самых сложных задач для компаний — предоставить пользователям простой доступ к релевантной информации. Например, рекомендации ИИ в headless CMS означают лучшее обнаружение контента, поскольку контент с большей вероятностью будет рекомендован на основе интересов пользователя. Вместо типичного агента по талантам платформа потокового вещания фильмов на основе ИИ будет рекомендовать фильмы и сериалы на основе истории просмотра в реальном времени, обзоров и жанра.
Аналогично, блог, основанный на работе, может рекомендовать блоги на основе читательской аудитории и открывает область доступности для более персонализированного опыта. Таким образом, полагаясь на ИИ для создания контента и рекомендаций, люди будут проводить больше времени на сайтах с правильными намерениями вовлечения бренда. Лояльность к бренду будет укрепляться в дополнение к удовлетворению потребителя.
Преодоление проблем в рекомендациях контента на основе искусственного интеллекта
Однако, несмотря на многочисленные преимущества рекомендаций контента, созданных ИИ, существует множество проблем, которые компании должны преодолеть, чтобы обеспечить оптимальную эффективность. Например, конфиденциальность данных и согласие пользователя вызывают беспокойство, поскольку ИИ в основном требует сбора и анализа данных для понимания поведения пользователя и предоставления наилучших вариантов. Таким образом, требуется соответствие GDPR и CCPA, а этическое, прозрачное получение согласия, связанное с любой формой сбора данных, имеет жизненно важное значение.
Еще одной проблемой является смещение контента ИИ, который повторно генерирует один и тот же тип контента, а затем рекомендации не меняются. Это будет означать, что в будущем компаниям придется обучать свои модели ИИ на различных наборах данных, а затем использовать свои рекомендательные механизмы на более разнообразных наборах данных, но это, скорее всего, произойдет позже. Наконец, компании, которые работали по более устаревшему правилу CMS, могут столкнуться с трудностями при интеграции. Для того, чтобы рекомендации, сгенерированные ИИ, легко интегрировались в существующие цифровые экосистемы, не нарушая повседневных операций, должна существовать расширяемая, ориентированная на API Headless CMS.
Будущее рекомендаций контента на основе искусственного интеллекта в Headless CMS
Ожидаемая эволюция ИИ в Headless CMS будет более сложной, поскольку эти системы Headless CMS будут только совершенствоваться. Улучшенная обработка естественного языка (NLP), анализ настроений и предиктивная аналитика позволят ИИ еще лучше понимать намерения пользователя и предоставлять еще более гиперперсонализированный контент. Более того, чат-боты и голосовые агенты, оснащенные ИИ, станут еще более интегрированными в системы рекомендаций контента, так что пользователи смогут получать персонализированные рекомендации через разговор.
В конечном итоге, платформы публикации контента с искусственным интеллектом позволят компаниям автоматически генерировать высококачественный контент, который отвечает потребностям пользователей с изменениями в режиме реального времени. Будучи лидерами цифровой трансформации, компании используют рекомендации по контенту на основе искусственного интеллекта для предоставления увлекательного, релевантного и основанного на данных контента в каждой области.
Заключение
Благодаря машинному обучению, поведенческим улучшениям и кросс-канальному распространению, обнаруживаемость, вовлеченность и конверсии от рекомендаций контента, сгенерированных ИИ, стали более эффективными, поскольку процесс персонализации теперь включает Headless CMS. Одна лишь способность к многомерным цифровым рекомендациям в реальном времени по такому огромному количеству каналов делает ИИ необходимостью для брендов для улучшения их контент-стратегий.
Нельзя сказать, что это не вызывает проблем, например, конфиденциальность контента/данных и предвзятость рекомендаций/контента, которые представляют собой проблемы для решения, но поскольку все идет по пути столкновения со временем, рано или поздно внедрение ИИ и рекомендаций на основе ИИ станет ожидаемой нормой и желательным для того, как мы будем поддерживать настройку контента и управление цифровым опытом в будущем. Таким образом, бренды, использующие рекомендации контента ИИ в своих Headless CMS, получат конкурентное преимущество для устойчивого, этичного, автоматизированного и органического распространения контента в постоянно растущем цифровом ландшафте.
