ڇا ڪو صارف پاڻ کي پرچون اي-ڪامرس سائيٽ تي، هڪ وڊيو سبسڪرپشن پليٽ فارم تي، هڪ نيوز ايگريگيٽر تي، يا هڪ ذاتي، خانگي بلاگ تي ڳولي ٿو، اهي 21 صدي جي ڊجيٽل مارڪيٽ ۾ پورا ٿيڻ جي اميد رکن ٿا. بدقسمتي سان، ڪيترائي ورثي مواد مينيجمينٽ سسٽم متحرڪ طور تي لاڳاپيل مواد مهيا ڪرڻ لاءِ انهن جي اختيار ۾ موجود سڀني اثاثن جو فائدو وٺڻ ۾ ناڪام ٿين ٿا پر ان جي بدران جامد، غير مددگار موقعا فراهم ڪن ٿا جيڪي مصروفيت کي گهٽائين ٿا ۽ سيلز کي تبديل ڪرڻ جا موقعا فراهم ڪن ٿا.
جڏهن ته، هيڊ لیس سي ايم ايس جي آمد سان، مواد جي سفارش ڪرڻ لاءِ اي آءِ استعمال ڪرڻ جي صلاحيت برانڊن کي هڪ ڪسٽمائيزڊ، ڊيٽا تي ٻڌل مواد جو تجربو ڏئي ٿي جيڪو بورڊ ۾ لاڳاپيل ٽيڪنالاجيز پاران بااختيار بڻايو ويو آهي. مشين لرننگ ۽ صارف جي نمونن جي تشخيص ذريعي، اي آءِ سفارشون برانڊن کي اهو ڏين ٿيون جيڪو انهن کي سڀني صحيح استعمال ڪندڙن کي سڀني صحيح وقتن تي مناسب مواد فراهم ڪرڻ جي ضرورت آهي.
جديد مواد مينيجمينٽ سسٽم ۾ AI جو ڪردار
مصنوعي ذهانت (AI) بنيادي طور تي اسان جي معلومات جي پيداوار، پکيڙ ۽ مشغول ٿيڻ جي طريقي کي تبديل ڪري ٿي. مثال طور، جتي هڪ روايتي CMS وٽ هڪ مقرر، قائم ٿيل فريم ورڪ هوندو آهي جنهن ذريعي مواد هڪ مستقل طريقي کي ڏيکاريندو ۽ ٻيهر لوڊ ڪندو آهي جڏهن هڪ تخليق ڪندڙ مخصوص تصويرن ۽ متن سان هڪ صفحو سيٽ ڪندو آهي هڪ AI تي ٻڌل هيڊ لیس CMS ۾ چونڊيل پيدا ڪندڙ الگورتھم ۽ خودڪار پيدا ڪندڙ اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي جو هڪ ميلاپ هوندو آهي جيڪو صارف جي مصروفيت ۽ متوقع رابطي جو جائزو وٺندو آهي ته جيئن مواد کي رواني ۽ خودڪار طريقي سان پيش ڪيو وڃي، بغير ڪنهن صارف يا تخليق ڪندڙ جي مداخلت جي. اسٽوري بلاڪ سان ٺاهيو AI تي هلندڙ مواد جي انتظام جي طاقت کي استعمال ڪرڻ لاءِ، هڪ بيحد، متحرڪ صارف تجربو يقيني بڻائڻ لاءِ جيڪو حقيقي وقت ۾ ترتيب ڏئي ٿو.
AI سان، ڪمپنيون انساني نگراني سان مواد جي خودڪار پيداوار کي ڪنٽرول ڪري سگهن ٿيون، سامعين جي مصروفيت ۽ حقيقي وقت جي تجزين سان گڏ مواد جي طريقي کي بهتر بڻائڻ لاءِ. اهو نه رڳو گراهڪ جي تجربي کي وڌائيندو آهي پر مواد جي تخليق ۽ ورهاست کي به وڌائيندو آهي، صارفين کي اهو ئي ڏئي ٿو جيڪو اهي چاهين ٿا جڏهن اهي چاهين ٿا ته ان کي پنهنجي ذاتي سرگرمين، ماضي ۽ رابطن ذريعي ذاتي بڻايو وڃي.
هيڊ لیس سي ايم ايس ۾ اي آءِ سان هلندڙ مواد جون سفارشون ڪيئن ڪم ڪن ٿيون
هيڊ لیس سي ايم ايس مواد جي تخليق ۽ مواد جي ورڇ جي وچ ۾ علحدگي کي ظاهر ڪري ٿو. آخرڪار، ڪمپنيون مختلف اينڊ پوائنٽس ويب ايپليڪيشنز، ايپس، آئي او ٽي ڊوائيسز، ڊجيٽل ڊسپلي وغيره ڏانهن مواد منتقل ڪرڻ لاءِ API استعمال ڪن ٿيون. تنهن ڪري، هيڊ لیس سي ايم ايس اندر اي آءِ جي لاڳو ڪرڻ سان، ٽرانسميشن اڃا به وڌيڪ واضح ٿي ويندي آهي، ڇاڪاڻ ته سافٽ ويئر معلومات جو تجزيو ڪري سگهي ٿو ۽ وڌيڪ جلدي تجويز ڪري سگهي ٿو ته ڇا منتقل ڪيو وڃي ۽ ڪنهن کي وڌيڪ انفرادي بنيادن تي.
جڏهن ته هڪ عام سي ايم ايس شايع ڪرڻ جي شيڊول ۽ ايڊيٽوريل ڪئلينڊرن تي منحصر آهي ته اهو معلوم ڪرڻ لاءِ ته مواد ڪڏهن لائيو ٿيندو آهي ۽ ڪيتري وقت تائين رسائي لائق آهي، اي آءِ هيڊ ليس سي ايم ايس اهو سڀ ڪجهه هلندي هلندي ڪري ٿو وقت ۽ پئسا بچائي ٿو جيڪو ڪاروبار کي ڪيترن ئي ڊجيٽل پليٽ فارمن تي حقيقي وقت ۾ گراهڪن کي ڪسٽمائيز مواد ڏيکارڻ جي قابل بڻائي ٿو. مثال طور، اي آءِ سفارش سسٽم لاڳاپيل معلومات جي جاچ ۽ تجزيو ڪن ٿا جهڙوڪ گراهڪن اڳ ۾ ڇا خريد ڪيو يا ڏٺو، ڪهڙن صفحن انهن کي سڀ کان وڌيڪ دلچسپ بڻايو ۽ انهن کي اڳتي ڇا ڏسڻ گهرجي ان لاءِ بهترين جواب پيدا ڪيو.
مواد جي سفارشن ۾ مشين لرننگ ۽ رويي جو تجزيو
مشين لرننگ (ايم ايل) نمونن کي ڳولڻ ۽ عملن کي نوٽ ڪندي اي آءِ مواد جي سفارشن ۾ ڪردار ادا ڪري ٿي. اي آءِ سسٽم وقت سان گڏ ماضي جي ڊيٽا مان سکي ٿو، جيڪو انهن کي ٻڌائي ٿو ته ڪهڙو مواد ڪهڙي سامعين لاءِ مناسب آهي. اي-لرننگ پليٽ فارم يا اي-ڪامرس سائيٽ بابت سوچيو. هيڊ لیس سي ايم ايس ۽ اي آءِ سان گڏ هڪ اي-لرننگ پليٽ فارم ماڻهن کي ڪورسز جي سفارش ڪري سگهي ٿو ٻين ڪورسن جي بنياد تي جيڪي مڪمل ڪيا ويا آهن، ڪوئز اسڪور، ۽ ڪجهه ايپ ۾ مهيا ڪيل موضوعن سان مصروف وقت.
ساڳيو ئي اي-ڪامرس سائيٽن لاءِ آهي جيڪي اڳ ۾ خريد ڪيل شين جي بنياد تي شيون سفارش ڪن ٿيون، هڪ شيءِ يا قسم جي شيءِ کي ڏسڻ ۾ ڪيترو وقت خرچ ڪيو ويو آهي، يا صارف پروفائل ۾ ترجيحن جي طور تي نشان لڳل شيون. ان ڪري، پروجيڪٽ مئنيجر کي ڪڏهن به انهن سفارشن جي باري ۾ پريشان ٿيڻ جي ضرورت ناهي ته اهي بي بنياد آهن (۽ ان جي بدران، اهي بي بنياد آهن) ڇاڪاڻ ته اينالائيٽڪس سان AI جي ٽريڪنگ، سائيٽ تي وقت، مصروفيت، ۽ تبادلي جي شرحن جهڙن ميٽرڪس کي وڌائيندي.
هيڊ لیس سي ايم ايس ۾ اي آءِ سان اومني چينل پرسنلائيزيشن کي وڌائڻ
جيئن ته ڊجيٽل تجربا چينل کان چينل ڏانهن منتقل ٿين ٿا، برانڊن کي پليٽ فارمن تي برابر ذاتي ڪرڻ فراهم ڪرڻ جي ضرورت آهي. هڪ هيڊ ليس سي ايم ايس سان AI تي ٻڌل مواد تجويزون برانڊن کي ويب سائيٽ تي، ايپليڪيشنن ۾، نيوز ليٽر ۾، چيٽ بوٽس ۾، ۽ سمارٽ اسپيڪرز ۾ به حقيقي طور تي پرتدار ذاتي ڊجيٽل تجربا ٺاهڻ جي اجازت ڏين ٿيون.
مثال طور، هڪ نيوز سائيٽ جيڪا AI پاران هلائي ويندي آهي، حقيقي وقت ۾ لينڊنگ پيج کي تبديل ڪري سگهي ٿي ان جي بنياد تي جيڪو ڪنهن اڳ ۾ ڏٺو يا ڪلڪ ڪيو آهي؛ هڪ فٽنيس ايپ ارادن، اڳ ۾ ئي مڪمل ڪيل ورزش، ۽ اڳ ۾ ڪوشش ڪيل مشقن جي بنياد تي ورزش پيش ڪري سگهي ٿي. اهو ائين آهي جيئن هر شيءِ حقيقي وقت جي ذاتي ڪرڻ ۽ ضرورت ۾ پيش ڪئي وئي آهي. ڪيترن ئي چينلن (اومني چينل) تي سفارش ڪرڻ جي صلاحيت سڀني ڊجيٽل پليٽ فارمن تي صارفين جي وفاداري ۽ مسلسل برانڊنگ ۽ مشن کي فروغ ڏئي ٿي.
هيڊ لیس سي ايم ايس ۾ اي آءِ پاورڊ مواد جي سفارشن جا فائدا
انٽرپرائز لاءِ هيڊ لیس سي ايم ايس ۾ اي آءِ پاران تيار ڪيل مواد جي سفارشن جا فائدا صارف جي مصروفيت ۾ واڌ کان وٺي وڌيڪ لاڳاپيل مواد تائين ۽ تبديلي جي شرح ۾ واڌ تائين آهن. مثال طور، اي آءِ آٽوميشن جي برابر آهي؛ هاڻي ڪو به دستي ڪيوريشن موجود ناهي ڇاڪاڻ ته اي آءِ ذاتي سفارشن کي پورو ڪرڻ لاءِ هر شيءِ پاڻمرادو پيدا ڪري ٿو. ٻيو فائدو حقيقي وقت ۾ مواد کي بهتر ڪرڻ جي صلاحيت آهي.
مسلسل جائزو وٺڻ سان ته ماڻهو مواد سان ڪيئن لهه وچڙ ڪن ٿا، ڪمپنيون هن وقت مددگار ۽ گهربل مواد ۾ تبديليون آڻي سگهن ٿيون. AI مواد جون سفارشون برقرار رکڻ کي وڌائين ٿيون، ڇاڪاڻ ته ماڻهو انهن کي تجويز ڪيل مواد سان لهه وچڙ ڪرڻ جو امڪان وڌيڪ رکن ٿا. ان کان علاوه، اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي ذريعي وڌيڪ سامعين جي تشخيص سان، ڪمپنيون انهن جي سامعين ڇا ڪري رهيا آهن ۽ ڇو ڪري رهيا آهن ان جي وسيع گرفت حاصل ڪن ٿيون. هي جائزو ڪمپنين کي وڌ کان وڌ اثرائتي لاءِ پنهنجي مواد جي حڪمت عملين کي تبديل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
ڪيئن AI مواد جي دريافت ۽ استعمال ڪندڙ جي تجربي کي بهتر بڻائي ٿو
شايد ڪمپنين لاءِ سڀ کان ڏکيو ڪم صارفين کي لاڳاپيل معلومات تائين آسان رسائي فراهم ڪرڻ آهي. مثال طور، هڪ هيڊ ليس سي ايم ايس اندر اي آءِ سفارشن جو مطلب آهي بهتر مواد جي ڳولا ڇاڪاڻ ته مواد جي سفارش ڪنهن جي دلچسپي جي بنياد تي ٿيڻ جو امڪان وڌيڪ هوندو آهي. هڪ عام ٽيلنٽ ايجنٽ جي بدران، هڪ اي آءِ تي هلندڙ مووي اسٽريمنگ پليٽ فارم لائيو واچ جي تاريخ، جائزي ۽ صنف جي بنياد تي فلمون ۽ سيريز جي سفارش ڪندو.
ساڳئي طرح، هڪ ڪم تي ٻڌل بلاگ پڙهندڙن جي بنياد تي بلاگن جي سفارش ڪري سگهي ٿو ۽ وڌيڪ ذاتي تجربي تائين رسائي جو دائرو کوليندو آهي. تنهن ڪري، مواد جي تخليق ۽ سفارش لاءِ AI تي ڀروسو ڪرڻ سان، ماڻهو برانڊ مصروفيت جي صحيح ارادن سان سائيٽن تي وڌيڪ وقت گذاريندا. صارفين جي خوشي کان علاوه برانڊ وفاداري مضبوط ٿيندي.
AI-هلائيندڙ مواد جي سفارشن ۾ چئلينجن تي قابو پائڻ
جڏهن ته، AI پاران تيار ڪيل مواد جي سفارشن جي ڪيترن ئي فائدن جي باوجود، ڪيتريون ئي پريشانيون آهن جن کي ڪمپنين کي بهترين اثرائتي کي يقيني بڻائڻ لاءِ دور ڪرڻ گهرجي. مثال طور، ڊيٽا رازداري ۽ صارف جي رضامندي هڪ پريشاني پيدا ڪري ٿي ڇو ته AI بنيادي طور تي صارف جي رويي کي سمجهڻ ۽ بهترين آپشن پيش ڪرڻ لاءِ ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ تجزيو جي ضرورت آهي. ان ڪري، GDPR ۽ CCPA جي تعميل جي ضرورت آهي، ۽ ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي ڪنهن به شڪل سان لاڳاپيل اخلاقي، شفاف رضامندي حاصل ڪرڻ ضروري آهي.
هڪ ٻيو چئلينج مواد جي تعصب آهي AI جو ساڳئي قسم جو مواد بار بار پيدا ڪرڻ ۽ پوءِ، لائن هيٺ، سفارشون مختلف نه آهن. ان جو مطلب اهو ٿيندو ته مستقبل ۾، ڪمپنين کي مختلف ڊيٽاسيٽس تي پنهنجن AI ماڊلز کي تربيت ڏيڻ جي ضرورت پوندي ۽ پوءِ وڌيڪ مختلف ڊيٽاسيٽس تي پنهنجن سفارش انجن کي استعمال ڪرڻ جي ضرورت پوندي پر اهو بعد جي تاريخ لاءِ وڌيڪ امڪان آهي. آخرڪار، ڪمپنيون جيڪي وڌيڪ پراڻي CMS قاعدي تحت ڪم ڪري رهيون آهن انهن کي ضم ڪرڻ مشڪل ٿي سگهي ٿو. AI پاران ٺاهيل سفارشن لاءِ روزمره جي ڪمن ۾ خلل وجهڻ کان سواءِ موجوده ڊجيٽل ايڪو سسٽم ۾ بيحد ضم ٿيڻ لاءِ هڪ وسيع، API-پهرين هيڊ ليس CMS موجود هجڻ جي ضرورت پوندي.
هيڊ لیس سي ايم ايس ۾ اي آءِ پاورڊ مواد جي سفارشن جو مستقبل
هيڊ لیس سي ايم ايس اندر اي آءِ جو متوقع ارتقا وڌيڪ نفيس هوندو ڇاڪاڻ ته اهي هيڊ لیس سي ايم ايس سسٽم صرف بهتر ٿيڻ وارا آهن. بهتر ڪيل قدرتي ٻولي پروسيسنگ (اين ايل پي)، جذبات جو تجزيو، ۽ اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي اي آءِ کي صارف جي ارادي کي وڌيڪ سمجهڻ ۽ اڃا به وڌيڪ هائپر-پرسنلائيزڊ مواد جا تجربا مهيا ڪرڻ جي قابل بڻائيندا. ان کان علاوه، اي آءِ سان ڀريل چيٽ بوٽس ۽ آواز-جوابدار ايجنٽ مواد جي سفارش واري انجن ۾ اڃا به وڌيڪ ضم ٿي ويندا ته جيئن صارف گفتگو ذريعي ذاتي سفارشون حاصل ڪري سگهن.
آخرڪار، AI سان ڀريل مواد شايع ڪرڻ وارا پليٽ فارم ڪاروبار کي خودڪار طريقي سان اعليٰ معيار جو مواد پيدا ڪرڻ جي قابل بڻائيندا جيڪو حقيقي وقت ۾ تبديلين سان صارف جي ضرورتن کي پورو ڪري ٿو. ڊجيٽل تبديلي جي چيمپئن جي حيثيت سان، ڪمپنيون هر ڊومين ۾ دلچسپ، لاڳاپيل، ڊيٽا تي ٻڌل مواد جا تجربا پهچائڻ لاءِ AI مواد جي سفارشن کي استعمال ڪن ٿيون.
ٿڪل
مشين لرننگ، رويي ۾ بهتري، ۽ ڪراس چينل ورڇ سان، AI پاران ٺاهيل مواد جي سفارشن مان دريافت ڪرڻ، مصروفيت، ۽ تبديليون وڌيڪ اثرائتو آهن ڇاڪاڻ ته ذاتي ڪرڻ جي عمل ۾ هاڻي هيڊ لیس CMS شامل آهي. صرف چينلن جي وڏي تعداد ۾ حقيقي وقت، ملٽي ڊائمينشنل ڊجيٽل سفارشن جي صلاحيت AI کي برانڊن لاءِ انهن جي مواد جي حڪمت عملي کي بهتر بڻائڻ جي ضرورت بڻائي ٿي.
اهو چوڻ جو مطلب اهو ناهي ته اهو مواد/ڊيٽا جي رازداري ۽ سفارش/مواد جي تعصب کي چئلينج ڪرڻ کان سواءِ آهي، مثال طور، حل ڪرڻ لاءِ چئلينج پيدا ڪري ٿو پر جيئن ته هر شيءِ وقت سان ٽڪراءَ جي رستي تي آهي، جلد کان جلد، AI ۽ AI-طاقتور سفارشن جو نفاذ متوقع معمول هوندو ۽ اسان مواد جي ڪسٽمائيزيشن ۽ ڊجيٽل تجربي جي گورننس کي اڳتي وڌائڻ جي حمايت لاءِ گهربل هوندو. اهڙيءَ طرح، پنهنجي هيڊ لیس CMS ۾ AI مواد جي سفارشن کي استعمال ڪندڙ برانڊن کي مسلسل وڌندڙ ڊجيٽل منظرنامي ۾ پائيدار، اخلاقي، خودڪار، ۽ نامياتي مواد جي ورڇ لاءِ مقابلي وارو فائدو حاصل ٿيندو.
