Незалежно від того, чи опинився споживач на сайті роздрібної електронної комерції, платформі підписки на відео, агрегаторі новин або навіть особистому приватному блозі, він очікує задоволення на цифровому ринку 21 століття. На жаль, багато застарілих систем керування вмістом не в змозі скористатися всіма наявними ресурсами для надання динамічно релевантного вмісту, а натомість надають статичні, некорисні можливості, які зменшують залученість і можливості конвертувати продажі.
Однак із появою Headless CMS можливість використовувати штучний інтелект для рекомендацій вмісту дає брендам налаштований контент, керований даними, на основі відповідних технологій у всіх сферах. Завдяки машинному навчанню та оцінці шаблонів користувачів рекомендації штучного інтелекту дають брендам те, що їм потрібно, щоб надавати відповідний контент усім потрібним користувачам у потрібний час.
Роль штучного інтелекту в сучасних системах управління контентом
Штучний інтелект (ШІ) докорінно змінює спосіб, у який ми створюємо, поширюємо та використовуємо інформацію. Наприклад, коли традиційна CMS має фіксовану встановлену структуру, за допомогою якої вміст відображається та перезавантажується, постійний підхід, а потім творець встановлює сторінку з певними зображеннями та текстом, Headless CMS на основі штучного інтелекту має поєднання вибраних алгоритмів генерації та автоматично генеративної прогнозної аналітики, яка оцінює залученість користувача та очікувану взаємодію, щоб представити вміст плавно й автоматично, без втручання користувача чи творця. Створюйте за допомогою Storyblok щоб використовувати потужність керування контентом на основі штучного інтелекту, забезпечуючи безперебійну, динамічну взаємодію з користувачем, яка адаптується в режимі реального часу.
За допомогою штучного інтелекту компанії можуть контролювати автоматизоване створення контенту під наглядом людини, а також залучення аудиторії та аналітику в реальному часі для точного налаштування підходу до контенту. Це покращує не тільки клієнтський досвід, але й створення та розповсюдження контенту, надаючи споживачам саме те, що вони хочуть, коли вони хочуть, щоб це було персоналізовано через їхню особисту діяльність, минуле та зв’язки.
Як працюють рекомендації щодо вмісту на основі ШІ в безголовій CMS
Headless CMS означає розмежування між створенням і розповсюдженням вмісту. Зрештою, компанії використовують API для передачі вмісту до різних кінцевих веб-додатків, додатків, пристроїв Інтернету речей, цифрових дисплеїв тощо. Таким чином, із запровадженням штучного інтелекту в Headless CMS передача стає ще точнішою, оскільки програмне забезпечення може аналізувати інформацію та швидше пропонувати, що потрібно передати та кому на більш індивідуальній основі.
У той час як типова CMS залежить від графіків публікацій і редакційних календарів, щоб визначити, коли вміст буде опубліковано та як довго він доступний, AI Headless CMS робить все це на ходу, заощаджуючи час і гроші, що дозволяє компаніям показувати персоналізований контент клієнтам у режимі реального часу на багатьох цифрових платформах. Наприклад, системи рекомендацій штучного інтелекту шукають і аналізують відповідну інформацію, як-от те, що клієнти купували або переглядали раніше, які сторінки їх найбільше заінтригували та створили найкращу відповідь щодо того, що їм варто переглянути далі.
Машинне навчання та аналіз поведінки в рекомендаціях щодо вмісту
Машинне навчання (ML) відіграє важливу роль у рекомендаціях щодо контенту AI, виявляючи шаблони та відзначаючи дії. Системи штучного інтелекту з часом навчаються на минулих даних, які інформують їх про те, який контент підходить для якої аудиторії. Подумайте про платформу електронного навчання або сайт електронної комерції. Платформа електронного навчання з Headless CMS і AI може рекомендувати курси людям на основі інших пройдених курсів, результатів вікторин і часу, витраченого на певні теми, надані в програмі.
Те саме стосується сайтів електронної комерції, які рекомендують товари на основі раніше придбаних товарів, часу, витраченого на перегляд одного товару чи типу товару, або елементів, позначених як уподобання в профілі користувача. Таким чином, керівнику проекту ніколи не доведеться хвилюватися про те, що ці рекомендації є нестандартними (а натомість вони є базовими) через відстеження ШІ за допомогою аналітики, підвищуючи такі показники, як час перебування на сайті, залучення та коефіцієнт конверсії.
Покращення багатоканальної персоналізації за допомогою ШІ в Headless CMS
Оскільки цифровий досвід переходить від каналу до каналу, бренди повинні забезпечити еквівалентну персоналізацію на різних платформах. Безголовий CMS з Вміст на основі ШІ Пропозиції дозволяють брендам створювати справді багатошарові персоналізовані цифрові враження на веб-сайті, у додатках, в інформаційних бюлетенях, у чат-ботах і навіть у розумних колонках.
Наприклад, сайт новин, керований штучним інтелектом, може змінювати цільову сторінку в режимі реального часу на основі того, що хтось переглядав або натискав раніше; програма для фітнесу може пропонувати тренування на основі намірів, уже завершених тренувань і вправ, які виконували раніше. Це ніби все пропонується в режимі персоналізації та необхідності в реальному часі. Можливість рекомендувати через кілька каналів (омніканальність) сприяє відданості споживачів і послідовному бренду та місії на всіх цифрових платформах.
Переваги рекомендацій щодо вмісту на основі штучного інтелекту в Headless CMS
Переваги рекомендацій щодо вмісту, створених штучним інтелектом, у Headless CMS для підприємства включають велику кількість залучених користувачів до більш релевантного вмісту та підвищення коефіцієнтів конверсії. Наприклад, ШІ дорівнює автоматизації; більше не існує ручного курування, оскільки AI генерує все автоматично для виконання персоналізованих рекомендацій. Ще однією перевагою є можливість оптимізувати вміст у реальному часі.
Постійно оцінюючи, як люди взаємодіють із контентом, компанії можуть миттєво вносити корисні та необхідні зміни в контент. Рекомендації щодо вмісту штучного інтелекту збільшують утримання, оскільки люди частіше взаємодіють із запропонованим їм контентом. Крім того, завдяки більшій оцінці аудиторії за допомогою прогнозної аналітики компанії отримують повне уявлення про те, що робить їхня аудиторія та чому. Ця оцінка дозволяє компаніям змінювати свої контент-стратегії для досягнення максимальної ефективності.
Як AI покращує виявлення вмісту та взаємодію з користувачем
Можливо, одна з найскладніших речей для компаній — це надати користувачам простий доступ до актуальної інформації. Наприклад, рекомендації штучного інтелекту в безголовій CMS означають краще виявлення вмісту, оскільки вміст, швидше за все, буде рекомендовано на основі інтересів. Замість типового агента талантів, платформа потокового передавання фільмів, керована ШІ, рекомендуватиме фільми та серіали на основі історії переглядів, оглядів і жанру.
Подібним чином, робочий блог може рекомендувати блоги на основі читацької аудиторії та відкриває сферу доступу до більш персоналізованого досвіду. Тому, покладаючись на штучний інтелект для створення контенту та рекомендацій, люди будуть проводити більше часу на сайтах з належними намірами залучити бренд. Прихильність до бренду зміцниться на додаток до задоволення споживачів.
Подолання проблем у рекомендаціях щодо контенту, керованих штучним інтелектом
Однак, незважаючи на численні переваги рекомендацій щодо контенту, створених штучним інтелектом, існує багато проблем, які компанії повинні подолати, щоб забезпечити оптимальну ефективність. Наприклад, конфіденційність даних і згода користувачів викликають занепокоєння, оскільки штучний інтелект в основному потребує збору й аналізу даних, щоб зрозуміти поведінку користувачів і надати найкращі варіанти. Таким чином, вимагається відповідність GDPR і CCPA, а етичне, прозоре отримання згоди, пов’язане з будь-якою формою збору даних, є життєво важливим.
Ще однією проблемою є штучний інтелект зі зміщенням контенту, який постійно генерує один і той же тип контенту, а потім рекомендації не змінюються. Це означало б, що в майбутньому компаніям доведеться навчати свої моделі штучного інтелекту на різноманітних наборах даних, а потім використовувати свої механізми рекомендацій на більш різноманітних наборах даних, але це, швидше за все, станеться пізніше. Нарешті, компаніям, які працювали за більш застарілим правилом CMS, може бути важко інтегрувати. Повинна існувати розширювана безголова CMS, перш за все API, щоб рекомендації, згенеровані штучним інтелектом, легко інтегрувалися в існуючі цифрові екосистеми, не порушуючи повсякденні операції.
Майбутнє рекомендацій щодо вмісту на основі штучного інтелекту в Headless CMS
Очікувана еволюція штучного інтелекту в Headless CMS буде більш складною, оскільки ці системи Headless CMS лише вдосконалюватимуться. Покращена обробка природної мови (NLP), аналіз настроїв і прогнозна аналітика дозволять штучному інтелекту ще краще розуміти наміри користувачів і забезпечать ще більше гіперперсоналізованого контенту. Крім того, чат-боти та голосові агенти, наповнені штучним інтелектом, стануть ще більш інтегрованими в системи рекомендацій вмісту, щоб користувачі могли отримувати персоналізовані рекомендації під час розмови.
Зрештою, платформи для публікації контенту на основі штучного інтелекту дозволять компаніям автоматично створювати високоякісний контент, який відповідає потребам користувачів із змінами в реальному часі. Як чемпіони цифрової трансформації, компанії використовують рекомендації штучного інтелекту щодо контенту, щоб надавати привабливий, релевантний контент, керований даними, у будь-якій області.
Висновок
Завдяки машинному навчанню, удосконаленням поведінки та міжканальному розповсюдженню, видимість, залучення та перетворення на основі рекомендацій вмісту, згенерованого штучним інтелектом, стають ефективнішими, оскільки процес персоналізації тепер включає Headless CMS. Лише здатність надавати багатовимірні цифрові рекомендації в режимі реального часу через таку величезну кількість каналів робить штучний інтелект необхідним брендам для вдосконалення своїх стратегій контенту.
Не можна сказати, що конфіденційність вмісту/даних і упередженість рекомендацій/вмісту, наприклад, створюють проблеми, які необхідно вирішити, але оскільки все залежить від часу, швидше за все впровадження штучного інтелекту та рекомендацій на основі штучного інтелекту стане очікуваною нормою та бажаним для того, як ми підтримуємо налаштування вмісту та керування цифровим досвідом у майбутньому. Таким чином, бренди, які використовують рекомендації щодо вмісту штучного інтелекту у своїх Headless CMS, матимуть конкурентну перевагу для сталого, етичного, автоматизованого та органічного розповсюдження контенту в постійно зростаючому цифровому ландшафті.
