Oavsett om en konsument befinner sig på en detaljhandelswebbplats för e-handel, en videoprenumerationsplattform, en nyhetssamlare eller till och med en personlig, privat blogg, förväntar de sig att bli uppfyllda på 21-talets digitala marknad. Tyvärr misslyckas många äldre innehållshanteringssystem att dra nytta av alla tillgångar som de har till deras förfogande för att tillhandahålla dynamiskt relevant innehåll utan ger istället statiska, ohjälpsamma möjligheter som minskar engagemang och möjligheter att konvertera försäljning.
Men med intåget av Headless CMS ger möjligheten att använda AI för att rekommendera innehåll varumärken en anpassad, datadriven innehållsupplevelse med hjälp av relevant teknik över hela linjen. Genom maskininlärning och bedömning av användarmönster ger AI-rekommendationer varumärken vad de behöver för att tillhandahålla lämpligt innehåll till alla rätt användare vid alla rätt tidpunkter.
AI:s roll i moderna innehållshanteringssystem
Artificiell intelligens (AI) förändrar i grunden hur vi producerar, sprider och engagerar oss i information. Till exempel, där ett traditionellt CMS har ett fast, etablerat ramverk genom vilket innehåll visar och laddar om ett permanent tillvägagångssätt i samma sekund som en kreatör sätter en sida med specifika bilder och text, har ett AI-baserat Headless CMS en blandning av utvalda genererande algoritmer och autogenerativa prediktiva analyser som utvärderar användarens engagemang och förväntad interaktion för att presentera innehåll flytande och automatiskt, utan att användaren eller skaparen ingriper. Bygg med Storyblok att utnyttja kraften i AI-driven innehållshantering, vilket säkerställer en sömlös, dynamisk användarupplevelse som anpassar sig i realtid.
Med AI kan företag kontrollera den automatiserade genereringen av innehåll med mänsklig tillsyn, tillsammans med publikengagemang och realtidsanalyser för att finjustera innehållsstrategin. Detta förbättrar inte bara kundupplevelsen utan också skapandet och spridningen av innehåll, vilket ger konsumenterna exakt vad de vill ha när de vill ha det personligt genom sina egna personliga aktiviteter, förflutna och kontakter.
Hur AI-drivna innehållsrekommendationer fungerar i ett huvudlöst CMS
Ett Headless CMS betecknar en separation mellan skapande av innehåll och distribution av innehåll. I slutändan använder företag API:er för att överföra innehåll till olika endpoints webbapplikationer, appar, IoT-enheter, digitala skärmar etc. Därför, med implementeringen av AI inom ett Headless CMS, blir överföringen ännu mer preciserad, eftersom programvaran kan analysera informationen och föreslå, snabbare, vad som ska överföras och till vem på en mer individualiserad basis.
Medan ett typiskt CMS är beroende av publiceringsscheman och redaktionella kalendrar för att ta reda på när innehållet går live och hur länge det är tillgängligt, gör AI Headless CMS allt detta på språng och sparar tid och pengar vilket gör det möjligt för företag att visa anpassat innehåll för kunder i realtid på flera digitala plattformar. Till exempel, AI-rekommendationssystem söker igenom och analyserar relevant information som vad kunder har köpt eller tittat på tidigare, vilka sidor som fascinerade dem mest och skapade det bästa svaret för vad de borde titta på härnäst.
Maskininlärning och beteendeanalys i innehållsrekommendationer
Maskininlärning (ML) spelar en roll i rekommendationer för AI-innehåll genom att upptäcka mönster och notera åtgärder. AI-system lär sig över tid av tidigare data, vilket informerar dem om vilket innehåll som är lämpligt för vilken publik. Tänk på en e-lärande plattform eller en e-handelssida. En e-lärande plattform med ett Headless CMS och AI kan rekommendera kurser till personer baserat på andra genomförda kurser, frågesportresultat och tid som spenderats med vissa ämnen som tillhandahålls i appen.
Detsamma gäller för e-handelssajter som rekommenderar varor baserat på tidigare köpta varor, hur mycket tid som går åt att titta på en vara eller typ av vara eller varor markerade som preferenser i en användarprofil. Därför behöver projektledaren aldrig oroa sig för att dessa rekommendationer är off-base (och istället är de på basen) på grund av spårningen av AI med analys, vilket ökar sådana mätvärden som tid på plats, engagemang och konverteringsfrekvens.
Förbättra omnikanalanpassning med AI i ett huvudlöst CMS
Eftersom digitala upplevelser rör sig från kanal till kanal, måste varumärken tillhandahålla likvärdig personalisering på olika plattformar. Ett huvudlöst CMS med AI-baserat innehåll suggestions gör att varumärken kan skapa personliga digitala upplevelser i lager på webbplatsen, i applikationer, i nyhetsbrev, i chatbots och till och med i smarta högtalare.
Till exempel kan en nyhetssajt som drivs av AI ändra målsidan i realtid baserat på vad någon har sett eller klickat på tidigare; en fitnessapp kan erbjuda träningspass baserade på avsikter, redan genomförda pass och tidigare försökte övningar. Det är som om allt erbjuds i realtidsanpassning och nödvändighet. Möjligheten att rekommendera över flera kanaler (omnikanal) främjar konsumenttrohet och konsekvent varumärke och uppdrag över alla digitala plattformar.
Fördelarna med AI-drivna innehållsrekommendationer i Headless CMS
Fördelarna med AI-genererade innehållsrekommendationer i ett Headless CMS för företaget florerar från ökat användarengagemang till mer relevant innehåll till ökade konverteringsfrekvenser. Till exempel är AI lika med automatisering; ingen mer manuell kurering existerar eftersom AI genererar allt automatiskt för att uppfylla personliga rekommendationer. En annan fördel är möjligheten att optimera innehåll i realtid.
Genom att kontinuerligt utvärdera hur människor interagerar med innehållet kan företag göra användbara och nödvändiga innehållsförändringar i ögonblicket. Rekommendationer för AI-innehåll ökar retentionen, eftersom människor är mer benägna att interagera med innehåll som föreslogs för dem. Dessutom, med större publikbedömning genom prediktiv analys, får företag ett omfattande grepp om vad deras publik gör och varför. Denna bedömning gör det möjligt för företag att ändra sina innehållsstrategier för maximal effektivitet.
Hur AI förbättrar innehållsupptäckt och användarupplevelse
En av de svåraste sakerna för företag är kanske att ge användarna enkel tillgång till relevant information. Till exempel innebär AI-rekommendationer inom ett huvudlöst CMS bättre innehållsupptäckt eftersom innehåll är mer sannolikt att rekommenderas baserat på ens intresse. I stället för en typisk talangagent kommer en AI-driven filmströmningsplattform att rekommendera filmer och serier baserat på livevisningshistorik, recensioner och genre.
På samma sätt kan en arbetsbaserad blogg rekommendera bloggar baserade på läsekrets och öppnar upp ett område av tillgänglighet för en mer personlig upplevelse. Därför, genom att förlita sig på AI för att skapa innehåll och rekommendationer, kommer människor att spendera mer tid på webbplatser med korrekta avsikter för varumärkesengagemang. Varumärkeslojaliteten kommer att stärkas utöver konsumentnöjet.
Att övervinna utmaningar i AI-drivet innehållsrekommendationer
Men trots de många fördelarna med AI-genererade innehållsrekommendationer finns det många farhågor som företag måste övervinna för att säkerställa optimal effektivitet. Datasekretess och användarsamtycke utgör till exempel ett problem eftersom AI i grunden kräver datainsamling och analys för att förstå användarbeteende och presentera de bästa alternativen. Därför krävs efterlevnad av GDPR och CCPA, och etiskt, transparent samtycke relaterat till någon form av datainsamling är avgörande.
Ännu en utmaning är innehållsbias AI som genererar samma typ av innehåll upprepade gånger och sedan, längs linjen, varieras inte rekommendationerna. Detta skulle innebära att företag i framtiden skulle behöva träna sina AI-modeller på olika datauppsättningar och sedan använda sina rekommendationsmotorer på de mer varierade datauppsättningarna, men detta är mer troligt för ett senare datum. Slutligen kan företag som har arbetat under en mer äldre CMS-regel tycka att det är svårt att integrera. Ett utbyggbart, API-först Headless CMS skulle behöva finnas för att AI-genererade rekommendationer sömlöst ska kunna integreras i befintliga digitala ekosystem utan att störa den dagliga verksamheten.
Framtiden för AI-drivna innehållsrekommendationer i Headless CMS
Den förväntade utvecklingen av AI inom Headless CMS kommer att bli mer sofistikerad eftersom dessa Headless CMS-system bara kommer att förbättras. Förbättrad bearbetning av naturligt språk (NLP), sentimentanalys och prediktiv analys kommer att göra det möjligt för AI att förstå användarens avsikt ännu mer och ge ännu mer hyperpersonifierade innehållsupplevelser. Dessutom kommer AI-infunderade chatbots och röstresponsiva agenter att bli ännu mer integrerade i innehållsrekommendationsmotorer så att användare kan få personliga rekommendationer genom konversation.
I slutändan kommer AI-infunderade innehållspubliceringsplattformar att göra det möjligt för företag att automatiskt generera högkvalitativt innehåll som uppfyller användarnas behov med förändringar i realtid. Som förkämpar för digital transformation använder företag rekommendationer om AI-innehåll för att leverera engagerande, relevanta, datadrivna innehållsupplevelser på alla domäner.
Slutsats
Med maskininlärning, beteendeförbättringar och distribution över kanaler är upptäckt, engagemang och omvandlingar från AI-genererade innehållsrekommendationer mer effektiva eftersom personaliseringsprocessen nu involverar ett Headless CMS. Bara möjligheten till flerdimensionella digitala rekommendationer i realtid över ett så stort antal kanaler gör AI till en nödvändighet för varumärken att förbättra sina innehållsstrategier.
Det är inte att säga att det är utan utmaning innehåll/datasekretess och rekommendationer/innehållsbias, till exempel, utgör utmaningar att lösa men eftersom allt är på kollisionskurs med tiden, förr än senare, kommer implementeringen av AI och AI-drivna rekommendationer att vara den förväntade normen och önskad för hur vi stödjer innehållsanpassning och digital upplevelsestyrning framöver. Således kommer varumärken som använder AI-innehållsrekommendationer i deras Headless CMS att ha en konkurrensfördel för hållbar, etisk, automatiserad och organisk innehållsdistribution i ett ständigt växande digitalt landskap.
