Nahanap man ng isang consumer ang kanilang sarili sa isang retail na e-commerce na site, isang platform ng subscription sa video, isang news aggregator, o kahit isang personal, pribadong blog, inaasahan nilang matutupad sa digital marketplace ng ika-21 siglo. Sa kasamaang-palad, maraming mga legacy na content management system ang nabigong samantalahin ang lahat ng asset na kanilang itapon upang magbigay ng dynamic na nauugnay na content ngunit sa halip ay nagbibigay ng static, hindi nakakatulong na mga pagkakataon na nagpapababa ng pakikipag-ugnayan at mga pagkakataong mag-convert ng mga benta.
Gayunpaman, sa pagdating ng Headless CMS, ang kakayahang gumamit ng AI para magrekomenda ng content ay nagbibigay sa mga brand ng customized, data-driven na karanasan sa content na pinapagana ng mga nauugnay na teknolohiya sa kabuuan. Sa pamamagitan ng machine learning at pagtatasa ng mga pattern ng user, binibigyan ng mga rekomendasyon ng AI ang mga brand kung ano ang kailangan nila para makapagbigay ng naaangkop na content sa lahat ng tamang user sa lahat ng tamang oras.
Ang Papel ng AI sa Modernong Content Management System
Ang Artificial Intelligence (AI) ay pangunahing nagbabago sa paraan ng paggawa, pagpapalaganap, at pakikipag-ugnayan natin sa impormasyon. Halimbawa, kung saan ang isang tradisyunal na CMS ay may nakapirming, itinatag na balangkas kung saan ipinapakita at nire-reload ng content ang isang permanenteng diskarte, ang pangalawa ay nagtatakda ang isang creator ng page na may mga partikular na larawan at text, ang isang AI-based na Headless CMS ay may kumbinasyon ng mga napiling pagbuo ng algorithm at auto-generative predictive analytics na sinusuri ang pakikipag-ugnayan ng user at inaasahang pakikipag-ugnayan upang maipakita ang content nang tuluy-tuloy at awtomatiko, nang walang interbensyon ng user o creator. Bumuo gamit ang Storyblok upang magamit ang kapangyarihan ng pamamahala ng nilalaman na hinimok ng AI, na tinitiyak ang isang tuluy-tuloy, dynamic na karanasan ng user na umaangkop sa real time.
Gamit ang AI, makokontrol ng mga kumpanya ang automated na henerasyon ng content na may pangangasiwa ng tao, kasama ang pakikipag-ugnayan ng audience at real-time na analytics upang maayos ang diskarte sa content. Pinapahusay nito hindi lamang ang karanasan ng customer kundi pati na rin ang paggawa at pagpapakalat ng content, na nagbibigay sa mga consumer ng eksaktong gusto nila kapag gusto nila itong i-personalize sa pamamagitan ng sarili nilang mga personal na aktibidad, nakaraan, at koneksyon.
Paano Gumagana ang AI-Powered Content Recommendations sa isang Headless CMS
Ang isang Headless CMS ay tumutukoy sa isang paghihiwalay sa pagitan ng paggawa ng nilalaman at pamamahagi ng nilalaman. Sa huli, ang mga kumpanya ay gumagamit ng mga API upang magpadala ng nilalaman sa iba't ibang mga endpoint na web application, app, IoT device, digital display, atbp. Samakatuwid, sa pagpapatupad ng AI sa loob ng Headless CMS, ang transmission ay nagiging mas pinpointed, dahil ang software ay maaaring magsuri ng impormasyon at magmungkahi, nang mas mabilis, kung ano ang dapat ipadala at kung kanino sa isang mas indibidwal na batayan.
Bagama't ang karaniwang CMS ay nakadepende sa mga iskedyul ng pag-publish at mga editoryal na kalendaryo para malaman kung kailan magiging live ang content at kung gaano ito katagal naa-access, ginagawa ng AI Headless CMS ang lahat ng ito on the go na nakakatipid ng oras at pera na nagbibigay-daan sa mga negosyo na magpakita ng customized na content sa mga customer nang real time sa maraming digital platform. Halimbawa, sinusuri at sinusuri ng mga system ng rekomendasyon ng AI ang mga nauugnay na impormasyon gaya ng kung ano ang binili o tiningnan ng mga customer dati, kung aling mga page ang pinakanaintriga sa kanila at lumikha ng pinakamahusay na sagot para sa kung ano ang dapat nilang tingnan sa susunod.
Machine Learning at Pagsusuri sa Pag-uugali sa Mga Rekomendasyon sa Nilalaman
Gumaganap ang machine learning (ML) sa mga rekomendasyon sa content ng AI sa pamamagitan ng pag-detect ng mga pattern at pagpuna ng mga aksyon. Natututo ang mga AI system sa paglipas ng panahon mula sa nakaraang data, na nagpapaalam sa kanila kung anong content ang naaangkop para sa kung anong mga audience. Mag-isip ng isang e-learning platform o isang e-commerce na site. Ang isang e-learning platform na may Headless CMS at AI ay maaaring magrekomenda ng mga kurso sa mga tao batay sa iba pang mga kursong natapos, mga marka ng pagsusulit, at oras na ginugol sa pakikipag-ugnayan sa ilang partikular na in-app na ibinigay na paksa.
Ganoon din sa mga e-commerce na site na nagrerekomenda ng mga item batay sa mga naunang binili na item, kung gaano katagal ang ginugol sa pagtingin sa isang item o uri ng item, o mga item na minarkahan bilang mga kagustuhan sa isang profile ng user. Kaya, hindi kailanman kailangang mag-alala ang project manager tungkol sa pagiging off-base ng mga rekomendasyong ito (at sa halip, nasa base ang mga ito) dahil sa pagsubaybay sa AI gamit ang analytics, pagpapalakas ng mga naturang sukatan tulad ng oras sa site, pakikipag-ugnayan, at mga rate ng conversion.
Pagpapahusay ng Omnichannel Personalization gamit ang AI sa isang Headless CMS
Dahil ang mga digital na karanasan ay lumilipat mula sa channel patungo sa channel, ang mga brand ay kailangang magbigay ng katumbas na pag-personalize sa mga platform. Isang Headless CMS na may nilalamang batay sa AI Ang mga mungkahi ay nagbibigay-daan sa mga brand na lumikha ng tunay na layered na personalized na mga digital na karanasan sa website, sa mga application, sa mga newsletter, sa mga chatbot, at maging sa mga smart speaker.
Halimbawa, maaaring baguhin ng isang site ng balita na pinapatakbo ng AI ang landing page sa real time batay sa kung ano ang natingnan o na-click ng isang tao dati; ang isang fitness app ay maaaring mag-alok ng mga pag-eehersisyo batay sa mga intensyon, mga pag-eehersisyo na natapos na, at mga dating sinubukang ehersisyo. Para bang lahat ay inaalok sa real-time na pag-personalize at pangangailangan. Ang kakayahang magrekomenda sa maraming channel (omnichannel) ay nagpapalakas ng katapatan ng consumer at pare-parehong pagba-brand at misyon sa lahat ng digital platform.
Ang Mga Benepisyo ng AI-Powered Content Recommendations sa Headless CMS
Ang mga benepisyo ng mga rekomendasyon sa content na binuo ng AI sa isang Headless CMS para sa enterprise ay marami mula sa mas mataas na pakikipag-ugnayan ng user sa mas may-katuturang content hanggang sa tumaas na mga rate ng conversion. Halimbawa, ang AI ay katumbas ng automation; wala nang manu-manong pag-curate dahil awtomatikong binubuo ng AI ang lahat para matupad ang mga personalized na rekomendasyon. Ang isa pang benepisyo ay ang kakayahang mag-optimize ng nilalaman sa real-time.
Sa pamamagitan ng patuloy na pagtatasa kung paano nakikipag-ugnayan ang mga tao sa nilalaman, ang mga kumpanya ay maaaring gumawa ng kapaki-pakinabang at kinakailangang mga pagbabago sa nilalaman sa sandaling ito. Ang mga rekomendasyon sa content ng AI ay nagdaragdag ng pagpapanatili, dahil mas malamang na makipag-ugnayan ang mga tao sa content na iminungkahi sa kanila. Bilang karagdagan, na may higit na pagtatasa ng madla sa pamamagitan ng predictive analytics, ang mga kumpanya ay nakakakuha ng malawak na kaalaman sa kung ano ang ginagawa ng kanilang mga madla at kung bakit. Ang pagtatasa na ito ay nagpapahintulot sa mga kumpanya na baguhin ang kanilang mga diskarte sa nilalaman para sa maximum na pagiging epektibo.
Paano Pinapabuti ng AI ang Pagtuklas ng Nilalaman at Karanasan ng User
Marahil ang isa sa pinakamahirap na bagay para sa mga kumpanya ay ang pagbibigay sa mga user ng simpleng access sa may-katuturang impormasyon. Halimbawa, ang mga rekomendasyon ng AI sa loob ng isang walang ulo na CMS ay nangangahulugang mas mahusay na pagtuklas ng nilalaman dahil ang nilalaman ay mas malamang na irekomenda batay sa interes ng isang tao. Sa halip na isang tipikal na ahente ng talento, isang platform ng streaming ng pelikula na hinimok ng AI ang magrerekomenda ng mga pelikula at serye batay sa live na kasaysayan ng panonood, mga review, at genre.
Katulad nito, ang isang blog na nakabase sa trabaho ay maaaring magrekomenda ng mga blog batay sa mga mambabasa at nagbubukas ng isang larangan ng pagiging naa-access sa isang mas personalized na karanasan. Samakatuwid, umaasa sa AI para sa paglikha ng nilalaman at rekomendasyon, ang mga tao ay gugugol ng mas maraming oras sa mga site na may wastong intensyon ng pakikipag-ugnayan sa brand. Lalakas ang katapatan sa brand bilang karagdagan sa kasiyahan ng mga mamimili.
Pagtagumpayan ang mga Hamon sa Mga Rekomendasyon sa Nilalaman na Natutulungan ng AI
Gayunpaman, sa kabila ng maraming benepisyo ng mga rekomendasyon sa content na binuo ng AI, maraming alalahanin na dapat malampasan ng mga kumpanya upang matiyak ang pinakamainam na pagiging epektibo. Halimbawa, ang pagkapribado ng data at pahintulot ng user ay nagdudulot ng isang alalahanin dahil ang AI ay karaniwang nangangailangan ng pagkolekta at pagsusuri ng data upang maunawaan ang gawi ng user at ipakita ang pinakamahusay na mga opsyon. Kaya, kinakailangan ang pagsunod sa GDPR at CCPA, at mahalaga ang etikal, transparent na pagkuha ng pahintulot na nauugnay sa anumang paraan ng pangongolekta ng data.
Ang isa pang hamon ay ang content bias AI na paulit-ulit na bumubuo ng parehong uri ng nilalaman at pagkatapos, sa huli, ang mga rekomendasyon ay hindi iba-iba. Nangangahulugan ito na sa hinaharap, kakailanganin ng mga kumpanya na sanayin ang kanilang mga modelo ng AI sa iba't ibang dataset at pagkatapos ay gamitin ang kanilang mga engine ng rekomendasyon sa mas iba't ibang dataset ngunit mas malamang ito para sa ibang araw. Sa wakas, ang mga kumpanyang nagpapatakbo sa ilalim ng mas legacy na panuntunan ng CMS ay maaaring mahirapan ang pagsamahin. Kailangang magkaroon ng isang extensible, API-first Headless CMS para sa mga rekomendasyong binuo ng AI upang maayos na maisama sa mga kasalukuyang digital ecosystem nang hindi nakakaabala sa pang-araw-araw na operasyon.
Ang Hinaharap ng AI-Powered Content Recommendations sa Headless CMS
Ang inaasahang ebolusyon ng AI sa loob ng Headless CMS ay magiging mas sopistikado dahil ang mga Headless CMS system na ito ay mapapabuti lamang. Ang pinahusay na natural na pagpoproseso ng wika (NLP), pagsusuri ng sentimento, at predictive analytics ay magbibigay-daan sa AI na mas maunawaan ang layunin ng user at makapagbigay ng higit pang hyper-personalized na mga karanasan sa content. Bukod dito, ang AI-infused chatbots at voice-responsive agent ay magiging higit na isinama sa mga content recommendation engine upang ang mga user ay makatanggap ng mga personalized na rekomendasyon sa pamamagitan ng pag-uusap.
Sa huli, ang AI-infused content publishing platform ay magbibigay-daan sa mga negosyo na awtomatikong makabuo ng mataas na kalidad na content na nagsisilbi sa mga pangangailangan ng user na may mga real-time na pagbabago. Bilang mga kampeon ng digital transformation, ginagamit ng mga kumpanya ang mga rekomendasyon sa content ng AI para makapaghatid ng nakakaengganyo, may-katuturan, mga karanasan sa content na batay sa data sa bawat domain.
Konklusyon
Gamit ang machine learning, mga pagpapahusay sa pag-uugali, at cross-channel na pamamahagi, mas epektibo ang pagtuklas, pakikipag-ugnayan, at mga conversion mula sa mga rekomendasyon sa content na binuo ng AI dahil ang proseso ng pag-personalize ay nagsasangkot na ngayon ng Headless CMS. Dahil lamang sa kakayahan para sa real-time, multidimensional na mga digital na rekomendasyon sa napakaraming channel, ang AI ay isang pangangailangan para sa mga brand na mapabuti ang kanilang mga diskarte sa nilalaman.
Hindi ibig sabihin na ito ay walang hamon sa privacy ng content/data at rekomendasyon/content bias, halimbawa, ay nagdudulot ng mga hamon na dapat lutasin ngunit dahil ang lahat ay nasa isang banggaan sa paglipas ng panahon, sa lalong madaling panahon, ang pagpapatupad ng AI at mga rekomendasyong pinapagana ng AI ay ang inaasahang pamantayan at ninanais para sa kung paano namin sinusuportahan ang pag-customize ng nilalaman at pamamahala ng digital na karanasan sa hinaharap. Kaya, ang mga tatak na gumagamit ng mga rekomendasyon sa nilalaman ng AI sa kanilang Headless CMS ay magkakaroon ng mapagkumpitensyang kalamangan para sa sustainable, etikal, awtomatiko, at organic na pamamahagi ng nilalaman sa isang patuloy na lumalagong digital na landscape.
