چاہے کوئی صارف خود کو خوردہ ای کامرس سائٹ، ویڈیو سبسکرپشن پلیٹ فارم، ایک نیوز ایگریگیٹر، یا یہاں تک کہ ایک ذاتی، نجی بلاگ پر پائے، وہ 21ویں صدی کے ڈیجیٹل مارکیٹ پلیس میں پوری ہونے کی توقع رکھتے ہیں۔ بدقسمتی سے، بہت سے میراثی مواد کے نظم و نسق کے نظام متحرک طور پر متعلقہ مواد فراہم کرنے کے لیے اپنے اختیار میں موجود تمام اثاثوں سے فائدہ اٹھانے میں ناکام رہتے ہیں لیکن اس کے بجائے جامد، غیر مددگار مواقع فراہم کرتے ہیں جو مصروفیت کو کم کرتے ہیں اور فروخت کو تبدیل کرنے کے مواقع فراہم کرتے ہیں۔
تاہم، ہیڈ لیس CMS کی آمد کے ساتھ، مواد کی سفارش کرنے کے لیے AI استعمال کرنے کی صلاحیت برانڈز کو ایک حسب ضرورت، ڈیٹا پر مبنی مواد کا تجربہ فراہم کرتی ہے جو بورڈ میں متعلقہ ٹیکنالوجیز کے ذریعے بااختیار ہے۔ مشین لرننگ اور صارف کے نمونوں کی تشخیص کے ذریعے، AI سفارشات برانڈز کو وہ چیزیں فراہم کرتی ہیں جو انہیں صحیح وقت پر تمام صحیح صارفین کو مناسب مواد فراہم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
جدید مواد کے انتظام کے نظام میں AI کا کردار
مصنوعی ذہانت (AI) بنیادی طور پر جس طرح سے ہم معلومات کو تیار کرتے ہیں، پھیلاتے ہیں اور اس کے ساتھ مشغول ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، جہاں ایک روایتی CMS کا ایک مقررہ، قائم کردہ فریم ورک ہوتا ہے جس کے ذریعے مواد ایک مستقل نقطہ نظر کو دکھاتا اور دوبارہ لوڈ کرتا ہے، دوسرا تخلیق کار مخصوص تصاویر اور متن کے ساتھ ایک صفحہ سیٹ کرتا ہے ایک AI-based Headless CMS میں منتخب جنریٹنگ الگورتھم اور خودکار پیدا کرنے والے پیش گوئی کرنے والے تجزیات کا امتزاج ہوتا ہے جو صارف کی مصروفیت کا اندازہ لگاتا ہے اور صارف کے مواد کو خود بخود تخلیق کرتا ہے اور متوقع طور پر کوئی تعامل نہیں کرتا۔ مداخلت Storyblok کے ساتھ تعمیر کریں۔ AI سے چلنے والے مواد کے نظم و نسق کی طاقت کو بروئے کار لانے کے لیے، ایک ہموار، متحرک صارف کے تجربے کو یقینی بنانا جو حقیقی وقت میں موافق ہو۔
AI کے ساتھ، کمپنیاں مواد کے نقطہ نظر کو ٹھیک کرنے کے لیے سامعین کی مصروفیت اور حقیقی وقت کے تجزیات کے ساتھ، انسانی نگرانی کے ساتھ مواد کی خودکار نسل کو کنٹرول کر سکتی ہیں۔ یہ نہ صرف گاہک کے تجربے کو بلکہ مواد کی تخلیق اور پھیلاؤ کو بھی بہتر بناتا ہے، جس سے صارفین کو بالکل وہی کچھ ملتا ہے جب وہ اسے اپنی ذاتی سرگرمیوں، ماضی اور رابطوں کے ذریعے ذاتی بنانا چاہتے ہیں۔
بغیر سر کے CMS میں AI سے چلنے والے مواد کی سفارشات کیسے کام کرتی ہیں۔
بغیر ہیڈ لیس CMS مواد کی تخلیق اور مواد کی تقسیم کے درمیان علیحدگی کی نشاندہی کرتا ہے۔ بالآخر، کمپنیاں APIs کا استعمال مختلف اینڈ پوائنٹس ویب ایپلیکیشنز، ایپس، IoT ڈیوائسز، ڈیجیٹل ڈسپلے وغیرہ پر مواد کی ترسیل کے لیے کرتی ہیں۔ لہذا، بغیر ہیڈ لیس CMS کے اندر AI کے نفاذ کے ساتھ، ٹرانسمیشن اور بھی زیادہ واضح ہو جاتا ہے، کیونکہ سافٹ ویئر معلومات کا تجزیہ کر سکتا ہے اور تجویز کر سکتا ہے، زیادہ تیزی سے، کیا منتقل کیا جانا چاہیے اور کس کو زیادہ انفرادی بنیادوں پر۔
اگرچہ ایک عام CMS کا انحصار اشاعت کے نظام الاوقات اور ادارتی کیلنڈرز پر ہوتا ہے تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ مواد کب لائیو ہوتا ہے اور کب تک اس تک رسائی حاصل ہوتی ہے، AI ہیڈ لیس CMS یہ سب کچھ چلتے پھرتے وقت اور پیسے کی بچت کرتا ہے جو کاروبار کو متعدد ڈیجیٹل پلیٹ فارمز پر صارفین کو حقیقی وقت میں حسب ضرورت مواد دکھانے کے قابل بناتا ہے۔ مثال کے طور پر، AI سفارشی نظام متعلقہ معلومات کی جانچ اور تجزیہ کرتے ہیں جیسے کہ صارفین نے پہلے کیا خریدا یا دیکھا، کن صفحات نے انہیں سب سے زیادہ دلچسپ بنایا اور اس کے لیے بہترین جواب تیار کیا کہ انہیں آگے کیا دیکھنا چاہیے۔
مواد کی سفارشات میں مشین لرننگ اور طرز عمل کا تجزیہ
مشین لرننگ (ML) پیٹرن کا پتہ لگا کر اور کارروائیوں کو نوٹ کر کے AI مواد کی سفارشات میں ایک کردار ادا کرتی ہے۔ AI سسٹمز ماضی کے ڈیٹا سے وقت کے ساتھ سیکھتے ہیں، جو انہیں بتاتا ہے کہ کون سا مواد کن سامعین کے لیے موزوں ہے۔ ای لرننگ پلیٹ فارم یا ای کامرس سائٹ کے بارے میں سوچئے۔ بغیر ہیڈ لیس CMS اور AI والا ای لرننگ پلیٹ فارم لوگوں کو کورسز کی سفارش کر سکتا ہے جو مکمل کیے گئے دوسرے کورسز، کوئز اسکورز، اور ایپ میں فراہم کردہ مخصوص عنوانات کے ساتھ گزارے گئے وقت پر مبنی ہے۔
یہی بات ای کامرس سائٹس کے لیے بھی ہے جو پہلے خریدی گئی اشیاء کی بنیاد پر اشیاء کی سفارش کرتی ہیں، ایک آئٹم یا آئٹم کی قسم کو دیکھنے میں کتنا وقت صرف ہوتا ہے، یا صارف پروفائل میں ترجیحات کے بطور نشان زد آئٹمز۔ اس طرح، پراجیکٹ مینیجر کو کبھی بھی ان سفارشات کے بارے میں فکر کرنے کی ضرورت نہیں ہے کہ وہ ان سفارشات سے دور ہیں (اور اس کے بجائے، وہ بنیاد پر ہیں) کیونکہ اینالیٹکس کے ساتھ AI کی ٹریکنگ، سائٹ پر وقت، مصروفیت، اور تبادلوں کی شرحوں جیسے میٹرکس کو بڑھانا۔
بغیر ہیڈ لیس CMS میں AI کے ساتھ Omnichannel Personalization کو بڑھانا
چونکہ ڈیجیٹل تجربات ایک چینل سے دوسرے چینل میں منتقل ہوتے ہیں، اس لیے برانڈز کو پلیٹ فارمز پر مساوی ذاتی نوعیت فراہم کرنے کی ضرورت ہے۔ بغیر سر کے CMS کے ساتھ AI پر مبنی مواد تجاویز برانڈز کو ویب سائٹ پر، ایپلی کیشنز، نیوز لیٹرز، چیٹ بوٹس، اور یہاں تک کہ سمارٹ اسپیکرز میں بھی حقیقی طور پر تہہ دار ذاتی ڈیجیٹل تجربات تخلیق کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔
مثال کے طور پر، AI کے ذریعے چلائی جانے والی نیوز سائٹ اصل وقت میں لینڈنگ پیج کو اس بنیاد پر تبدیل کر سکتی ہے کہ کسی نے پہلے کیا دیکھا یا اس پر کلک کیا ہے۔ فٹنس ایپ ارادوں، پہلے سے مکمل شدہ ورزش، اور پہلے آزمائی گئی مشقوں پر مبنی ورزش پیش کر سکتی ہے۔ یہ ایسا ہی ہے جیسے ہر چیز کو حقیقی وقت کی ذاتی نوعیت اور ضرورت میں پیش کیا جاتا ہے۔ متعدد چینلز (اومنی چینل) پر سفارش کرنے کی صلاحیت تمام ڈیجیٹل پلیٹ فارمز پر صارفین کی مخلصی اور مستقل برانڈنگ اور مشن کو فروغ دیتی ہے۔
بغیر ہیڈ لیس CMS میں AI سے چلنے والے مواد کی سفارشات کے فوائد
انٹرپرائز کے لیے بغیر ہیڈ لیس CMS میں AI سے تیار کردہ مواد کی سفارشات کے فوائد صارف کی بڑھتی ہوئی مصروفیت سے لے کر زیادہ متعلقہ مواد سے لے کر تبادلوں کی شرح میں اضافہ تک ہیں۔ مثال کے طور پر، AI آٹومیشن کے برابر ہے۔ مزید دستی کیوریشن موجود نہیں ہے کیونکہ AI ذاتی سفارشات کو پورا کرنے کے لیے خود بخود ہر چیز تیار کرتا ہے۔ ایک اور فائدہ اصل وقت میں مواد کو بہتر بنانے کی صلاحیت ہے۔
لوگ مواد کے ساتھ کس طرح تعامل کرتے ہیں اس کا مسلسل جائزہ لے کر، کمپنیاں اس وقت مددگار اور ضروری مواد میں تبدیلیاں کر سکتی ہیں۔ AI مواد کی سفارشات برقرار رکھنے میں اضافہ کرتی ہیں، کیونکہ لوگوں کے اس مواد کے ساتھ تعامل کا امکان زیادہ ہوتا ہے جو انہیں تجویز کیا گیا تھا۔ اس کے علاوہ، پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کے ذریعے سامعین کے زیادہ سے زیادہ تشخیص کے ساتھ، کمپنیاں اس بات کی وسیع گرفت حاصل کرتی ہیں کہ ان کے سامعین کیا کر رہے ہیں اور کیوں۔ یہ تشخیص کمپنیوں کو زیادہ سے زیادہ تاثیر کے لیے اپنی مواد کی حکمت عملیوں کو تبدیل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
AI کس طرح مواد کی دریافت اور صارف کے تجربے کو بہتر بناتا ہے۔
شاید کمپنیوں کے لیے سب سے مشکل کام صارفین کو متعلقہ معلومات تک آسان رسائی فراہم کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، بغیر ہیڈ لیس CMS میں AI کی سفارشات کا مطلب بہتر مواد کی دریافت ہے کیونکہ مواد کی سفارش کسی کی دلچسپی کی بنیاد پر کی جاتی ہے۔ ایک عام ٹیلنٹ ایجنٹ کے بجائے، ایک AI سے چلنے والا مووی اسٹریمنگ پلیٹ فارم لائیو دیکھنے کی تاریخ، جائزوں اور صنف پر مبنی فلموں اور سیریز کی سفارش کرے گا۔
اسی طرح، کام پر مبنی بلاگ قارئین کی بنیاد پر بلاگز کی سفارش کر سکتا ہے اور زیادہ ذاتی نوعیت کے تجربے تک رسائی کے دائرے کو کھولتا ہے۔ لہذا، مواد کی تخلیق اور سفارش کے لیے AI پر انحصار کرتے ہوئے، لوگ برانڈ کی مصروفیت کے مناسب ارادوں کے ساتھ سائٹس پر زیادہ وقت گزاریں گے۔ صارفین کی خوشی کے علاوہ برانڈ کی وفاداری کو بھی تقویت ملے گی۔
AI سے چلنے والے مواد کی سفارشات میں چیلنجوں پر قابو پانا
تاہم، AI سے تیار کردہ مواد کی سفارشات کے بہت سے فوائد کے باوجود، بہت سے خدشات ہیں جن پر کمپنیوں کو زیادہ سے زیادہ تاثیر کو یقینی بنانے کے لیے قابو پانا چاہیے۔ مثال کے طور پر، ڈیٹا پرائیویسی اور صارف کی رضامندی ایک تشویش کا باعث ہے کیونکہ AI بنیادی طور پر صارف کے رویے کو سمجھنے اور بہترین اختیارات پیش کرنے کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے۔ اس طرح، GDPR اور CCPA کی تعمیل کی ضرورت ہے، اور ڈیٹا اکٹھا کرنے کی کسی بھی شکل سے متعلق اخلاقی، شفاف رضامندی کا حصول ضروری ہے۔
پھر بھی ایک اور چیلنج مواد کا تعصب ہے AI ایک ہی قسم کا مواد بار بار تیار کرتا ہے اور پھر، نیچے کی طرف، سفارشات مختلف نہیں ہوتی ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہوگا کہ مستقبل میں، کمپنیوں کو اپنے AI ماڈلز کو مختلف ڈیٹاسیٹس پر تربیت دینے کی ضرورت ہوگی اور پھر اپنے تجویز کردہ انجنوں کو زیادہ متنوع ڈیٹاسیٹس پر استعمال کرنا ہوگا لیکن بعد کی تاریخ کے لیے اس کا زیادہ امکان ہے۔ آخر کار، وہ کمپنیاں جو زیادہ وراثت والے CMS اصول کے تحت کام کر رہی ہیں ان کے لیے انضمام کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ روزمرہ کے کاموں میں خلل ڈالے بغیر موجودہ ڈیجیٹل ماحولیاتی نظام میں بغیر کسی رکاوٹ کے ضم کرنے کے لیے AI سے تیار کردہ سفارشات کے لیے ایک قابل توسیع، API-پہلا ہیڈ لیس CMS موجود ہونا چاہیے۔
بغیر ہیڈ لیس CMS میں AI سے چلنے والے مواد کی سفارشات کا مستقبل
ہیڈ لیس سی ایم ایس کے اندر اے آئی کا متوقع ارتقا زیادہ نفیس ہوگا کیونکہ یہ ہیڈ لیس سی ایم ایس سسٹم صرف بہتر ہونے والے ہیں۔ اینہانسڈ نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP)، جذبات کا تجزیہ، اور پیش گوئی کرنے والے تجزیات AI کو صارف کے ارادے کو مزید سمجھنے اور اس سے بھی زیادہ ہائپر پرسنلائزڈ مواد کے تجربات فراہم کرنے کے قابل بنائیں گے۔ مزید برآں، AI-infused chatbots اور voice-responsive ایجنٹس مواد کی سفارش کرنے والے انجنوں میں مزید مربوط ہو جائیں گے تاکہ صارفین گفتگو کے ذریعے ذاتی نوعیت کی سفارشات حاصل کر سکیں۔
بالآخر، AI سے متاثرہ مواد کی اشاعت کے پلیٹ فارم کاروباروں کو خود بخود اعلیٰ معیار کا مواد تیار کرنے کے قابل بنائیں گے جو ریئل ٹائم تبدیلیوں کے ساتھ صارف کی ضروریات کو پورا کرتا ہے۔ ڈیجیٹل تبدیلی کے چیمپئن کے طور پر، کمپنیاں ہر ڈومین میں پرکشش، متعلقہ، ڈیٹا پر مبنی مواد کے تجربات فراہم کرنے کے لیے AI مواد کی سفارشات کا فائدہ اٹھاتی ہیں۔
نتیجہ
مشین لرننگ، طرز عمل میں بہتری، اور کراس چینل ڈسٹری بیوشن کے ساتھ، دریافت ہونے، مشغولیت، اور AI سے تیار کردہ مواد کی سفارشات سے تبدیلیاں زیادہ موثر ہیں کیونکہ ذاتی نوعیت کے عمل میں اب ہیڈ لیس CMS شامل ہے۔ اتنی بڑی تعداد میں چینلز پر صرف حقیقی وقت، کثیر جہتی ڈیجیٹل سفارشات کی صلاحیت ہی AI کو برانڈز کے لیے اپنی مواد کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے کی ضرورت بناتی ہے۔
یہ کہنے کا مطلب یہ نہیں ہے کہ یہ بغیر کسی چیلنج کے مواد/ڈیٹا پرائیویسی اور سفارش/مواد کے تعصب کے بغیر ہے، مثال کے طور پر، حل کرنے کے لیے چیلنجز کا سامنا کرنا پڑتا ہے لیکن چونکہ ہر چیز وقت کے ساتھ تصادم کے راستے پر ہے، اس لیے جلد از جلد، AI اور AI سے چلنے والی سفارشات کا نفاذ متوقع معمول ہو گا اور مطلوبہ ہو گا کہ ہم کس طرح مواد کی تخصیص اور ڈیجیٹل تجربے کی حکمرانی کو آگے بڑھانے کی حمایت کرتے ہیں۔ اس طرح، اپنے ہیڈ لیس CMS میں AI مواد کی سفارشات استعمال کرنے والے برانڈز کو مسلسل بڑھتے ہوئے ڈیجیٹل منظر نامے میں پائیدار، اخلاقی، خودکار، اور نامیاتی مواد کی تقسیم کے لیے مسابقتی فائدہ حاصل ہوگا۔
