צי אַ קאָנסומער געפינט זיך אויף אַ רעטאַיל E- האַנדל פּלאַץ, אַ ווידעא אַבאָנעמענט פּלאַטפאָרמע, אַ נייַעס אַגגרעגאַטאָר אָדער אפילו אַ פערזענלעכע, פּריוואַט בלאָג, זיי דערוואַרטן צו זיין מקיים אויף די דיגיטאַל מאַרק פון די 21 יאָרהונדערט. צום באַדויערן, פילע לעגאַט אינהאַלט פאַרוואַלטונג סיסטעמען טאָן ניט נוצן אַלע די אַסעץ אין זייער באַזייַטיקונג צו צושטעלן דינאַמיקאַללי באַטייַטיק אינהאַלט, אָבער אַנשטאָט צושטעלן סטאַטיק, אַנכאַפּאַבאַל אַפּערטונאַטיז וואָס רעדוצירן באַשטעלונג און אַפּערטונאַטיז צו גער פארקויפונג.
אָבער, מיט די אַדווענט פון די Headless CMS, די פיייקייט צו נוצן אַי צו רעקאָמענדירן אינהאַלט גיט בראַנדז אַ קאַסטאַמייזד, דאַטן-געטריבן אינהאַלט דערפאַרונג ימפּאַוערד דורך באַטייַטיק טעקנאַלאַדזשיז איבער די ברעט. דורך מאַשין לערנען און אַסעסמאַנט פון באַניצער פּאַטערנז, אַי רעקאַמאַנדיישאַנז געבן בראַנדז וואָס זיי דאַרפֿן צו צושטעלן צונעמען אינהאַלט צו אַלע די רעכט ניצערס אין אַלע די רעכט צייט.
די ראָלע פון אַי אין מאָדערן אינהאַלט מאַנאַגעמענט סיסטעמען
קינסטלעך ינטעלליגענסע (AI) פאַנדאַמענטאַלי ענדערונגען די וועג מיר פּראָדוצירן, פאַרשפּרייטן און דינגען מיט אינפֿאָרמאַציע. צום ביישפּיל, ווען אַ טראדיציאנעלער קמס האט אַ פאַרפעסטיקט, געגרינדעט פריימווערק דורך וואָס אינהאַלט דיספּלייז און רילאָוד אַ שטענדיק צוגאַנג, די רגע אַ באשעפער שטעלט אַ בלאַט מיט ספּעציפיש בילדער און טעקסט, אַן אַי-באזירט העאַדלעסס קמס האט אַ צונויפגיסן פון סעלעקטעד דזשענערייטינג אַלגערידאַמז און אַוטאָ-דזשענעראַטיוו פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס וואָס אָפּשאַצן באַניצער באַשטעלונג און דערוואַרט ינטעראַקשאַן צו פאָרשטעלן אינהאַלט פליסיק און אויטאָמאַטיש, אָן באַניצער אָדער קריייטערז ינטערווענטיאָן. בויען מיט סטאָריבלאָק צו כאַרניס די מאַכט פון אַי-געטריבן אינהאַלט פאַרוואַלטונג, ינשורינג אַ סימלאַס, דינאַמיש באַניצער דערפאַרונג וואָס אַדאַפּט זיך אין פאַקטיש צייט.
מיט אַי, קאָמפּאַניעס קענען קאָנטראָלירן די אָטאַמייטיד דור פון אינהאַלט מיט מענטש פאַרזע, צוזאַמען מיט די באַשטעלונג פון די וילעם און פאַקטיש-צייט אַנאַליטיקס צו פיין די אינהאַלט צוגאַנג. דאָס ימפּרוווז ניט בלויז די קונה דערפאַרונג, אָבער אויך די שאַפונג און דיסעמאַניישאַן פון אינהאַלט, געבן קאָנסומערס פּונקט וואָס זיי ווילן ווען זיי וועלן עס פערזענליכען דורך זייער אייגענע פערזענלעכע אַקטיוויטעטן, פּאַסיז און קאַנעקשאַנז.
ווי AI-Powered אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז אַרבעט אין אַ כעדלעסס קמס
א העאַדלעסס קמס דינאָוץ אַ צעשיידונג צווישן אינהאַלט שאַפונג און אינהאַלט פאַרשפּרייטונג. לעסאָף, קאָמפּאַניעס נוצן אַפּיס צו טראַנסמיסיע אינהאַלט צו פאַרשידן ענדפּוינט וועב אַפּלאַקיישאַנז, אַפּפּס, IoT דעוויסעס, דיגיטאַל דיספּלייז, אאז"ו ו. דעריבער, מיט די ימפּלאַמענטיישאַן פון אַי אין אַ העאַדלעסס CMS, די טראַנסמיסיע ווערט אפילו מער פּינפּוינטיד, ווייַל די ווייכווארג קענען אַנאַלייז די אינפֿאָרמאַציע און פֿאָרשלאָגן, מער שנעל, וואָס זאָל זיין טראַנסמיטטעד און צו וועמען אויף אַ מער ינדיווידזשואַלייזד יקער.
בשעת אַ טיפּיש CMS דעפּענדס אויף ארויסגעבן סקעדזשולז און לייט קאַלענדאַרס צו רעכענען ווען אינהאַלט איז לעבן און פֿאַר ווי לאַנג עס איז צוטריטלעך, די AI Headless CMS טוט אַלע דעם אויף די גיין און שפּאָרן צייט און געלט וואָס ינייבאַלז געשעפטן צו ווייַזן קאַסטאַמייזד אינהאַלט צו קאַסטאַמערז אין פאַקטיש צייט אויף קייפל דיגיטאַל פּלאַטפאָרמס. למשל, AI רעקאָמענדאַציע סיסטעמען ויספאָרשן און אַנאַלייז פּערטינאַנט אינפֿאָרמאַציע אַזאַ ווי וואָס קאַסטאַמערז האָבן פּערטשאַסט אָדער געקוקט אין פריער, וואָס בלעטער ינטריגד זיי די מערסט און באשאפן די בעסטער ענטפער פֿאַר וואָס זיי זאָל קוקן אין ווייַטער.
מאַשין לערנען און בעהאַוויאָראַל אַנאַליסיס אין אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז
מאַשין לערנען (ML) פיעסעס אַ ראָלע אין אַי אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז דורך דיטעקטינג פּאַטערנז און באמערקן אַקשאַנז. אַי סיסטעמען לערנען מיט צייט פון פאַרגאַנגענהייט דאַטן, וואָס ינפאָרמז זיי וואָס אינהאַלט איז צונעמען פֿאַר וואָס וילעם. טראַכטן פון אַן E- לערנען פּלאַטפאָרמע אָדער אַן E- האַנדל פּלאַץ. אַן E- לערנען פּלאַטפאָרמע מיט אַ כעדלעסס קמס און אַי קענען רעקאָמענדירן קאָרסאַז צו מענטשן באזירט אויף אנדערע קאָרסאַז געענדיקט, ויספרעג סקאָרז און צייט פארבראכט מיט זיכער אין-אַפּ צוגעשטעלט טעמעס.
דער זעלביקער גייט פֿאַר E- האַנדל זייטלעך וואָס רעקאָמענדירן זאכן באזירט אויף ביז אַהער פּערטשאַסט זאכן, ווי פיל צייט איז פארבראכט צו קוקן אין איין נומער אָדער טיפּ פון נומער, אָדער זאכן אנגעצייכנט ווי פּרעפֿערענצן אין אַ באַניצער פּראָפיל. דער פּרויעקט פאַרוואַלטער קיינמאָל האט צו זאָרג וועגן די רעקאַמאַנדיישאַנז זענען אַוועק-באַזע (און אַנשטאָט, זיי זענען אויף באַזע) ווייַל פון די טראַקינג פון אַי מיט אַנאַליטיקס, בוסטינג אַזאַ מעטריקס ווי צייט אויף פּלאַץ, באַשטעלונג און קאַנווערזשאַן רייץ.
ענכאַנסינג אָמניטשאַננעל פּערסאַנאַלאַזיישאַן מיט אַי אין אַ כעדלעסס קמס
זינט דיגיטאַל יקספּיריאַנסיז מאַך פון קאַנאַל צו קאַנאַל, בראַנדז דאַרפֿן צו צושטעלן עקוויוואַלענט פּערסאַנאַלאַזיישאַן אַריבער פּלאַטפאָרמס. א כעדלעסס קמס מיט אַי-באזירט אינהאַלט פֿירלייגן אַלאַוז בראַנדז צו שאַפֿן באמת לייערד פערזענליכען דיגיטאַל יקספּיריאַנסיז אויף דעם וועבזייטל, אין אַפּלאַקיישאַנז, אין נוזלעטערז, אין טשאַטבאָץ און אפילו אין קלוג ספּיקערז.
פֿאַר בייַשפּיל, אַ נייַעס פּלאַץ אַפּערייטאַד דורך אַי קענען טוישן די לאַנדינג בלאַט אין פאַקטיש צייט באזירט אויף וואָס עמעצער האט וויוד אָדער קליקט אויף פריער; אַ טויגיקייט אַפּ קענען פאָרשלאָגן ווערקאַוץ באזירט אויף ינטענטשאַנז, ווערקאַוץ שוין געענדיקט און פריער געפרוווט עקסערסייזיז. עס איז ווי אויב אַלץ איז געפֿינט אין פאַקטיש-צייט פערזענליכען און נייטיקייַט. די פיייקייט צו רעקאָמענדירן איבער קייפל טשאַנאַלז (אָמניטשאַננעל) פאַסטער קאָנסומער פאַדעלאַטי און קאָנסיסטענט בראַנדינג און מיסיע אַריבער אַלע דיגיטאַל פּלאַטפאָרמס.
די בענעפיץ פון אַי-פּאַוערד אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז אין העאַדלעסס קמס
די בענעפיץ פון אַי-דזשענערייטאַד אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז אין אַ העאַדלעסס קמס פֿאַר די פאַרנעמונג זענען גרויס פון געוואקסן באַניצער באַשטעלונג צו מער באַטייַטיק אינהאַלט צו געוואקסן קאַנווערזשאַן רייץ. פֿאַר בייַשפּיל, אַי יקוואַלז אָטאַמיישאַן; ניט מער מאַנואַל קיוראַטיאָן יגזיסץ ווייַל אַי דזשענערייץ אַלץ אויטאָמאַטיש צו מקיים פערזענליכען רעקאַמאַנדיישאַנז. אן אנדער נוץ איז די פיייקייט צו אַפּטאַמייז אינהאַלט אין פאַקטיש צייט.
דורך קעסיידער אַססעסס ווי מענטשן ינטעראַקט מיט די אינהאַלט, קאָמפּאַניעס קענען מאַכן נוציק און נויטיק אינהאַלט ענדערונגען אין דעם מאָמענט. AI אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז פאַרגרעסערן ריטענשאַן, ווייַל מענטשן זענען מער מסתּמא צו ינטעראַקט מיט אינהאַלט וואָס איז געווען סאַגדזשעסטיד צו זיי. אין אַדישאַן, מיט אַ גרעסערע וילעם אַסעסמאַנט דורך פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס, קאָמפּאַניעס באַקומען אַ ברייט אָנכאַפּן פון וואָס זייער וילעם טאָן און וואָס. דער אַסעסמאַנט אַלאַוז קאָמפּאַניעס צו טוישן זייער אינהאַלט סטראַטעגיעס פֿאַר מאַקסימום יפעקטיוונאַס.
ווי אַי ימפּרוווז אינהאַלט ופדעקונג און באַניצער דערפאַרונג
טאָמער איינער פון די כאַרדאַסט טינגז פֿאַר קאָמפּאַניעס איז געבן וסערס פּשוט אַקסעס צו באַטייַטיק אינפֿאָרמאַציע. למשל, אַי רעקאַמאַנדיישאַנז אין אַ כעדלעסס קמס מיינען בעסער אינהאַלט ופדעקונג ווייַל אינהאַלט איז מער מסתּמא צו זיין רעקאַמענדיד באזירט אויף זיין אינטערעס. אלא ווי אַ טיפּיש טאַלאַנט אַגענט, אַן אַי-געטריבן פֿילם סטרימינג פּלאַטפאָרמע וועט רעקאָמענדירן קינאָ און סעריע באזירט אויף לעבן וואַך געשיכטע, באריכטן און זשאַנראַ.
סימילאַרלי, אַ אַרבעט-באזירט בלאָג קענען רעקאָמענדירן בלאָגס באזירט אויף לייענערשאַפט און אָפּענס אַ מעלוכע פון אַקסעסאַביליטי צו אַ מער פערזענליכען דערפאַרונג. דעריבער, רילייינג אויף אַי פֿאַר אינהאַלט שאַפונג און רעקאָמענדאַציע, מענטשן וועלן פאַרברענגען מער צייט אויף זייטלעך מיט געהעריק ינטענטשאַנז פון סאָרט באַשטעלונג. סאָרט לויאַלטי וועט זיין געשטארקט אין אַדישאַן צו קאַנסומער פאַרגעניגן.
אָוווערקאַמינג טשאַלאַנדזשיז אין אַי-געטריבן אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז
אָבער, טראָץ די פילע בענעפיץ פון אַי-דזשענערייטאַד אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז, עס זענען פילע קאַנסערנז אַז קאָמפּאַניעס מוזן באַקומען צו ענשור אָפּטימאַל יפעקטיוונאַס. פֿאַר בייַשפּיל, דאַטן פּריוואַטקייט און באַניצער צושטימען זייַנען אַ דייַגע זינט אַי בייסיקלי ריקווייערז דאַטן זאַמלונג און אַנאַליסיס צו פֿאַרשטיין באַניצער נאַטור און פאָרשטעלן די בעסטער אָפּציעס. אזוי, GDPR און CCPA העסקעם זענען פארלאנגט, און עטישע, טראַנספּעראַנט צושטימען אַקוואַזישאַן שייַכות צו קיין פאָרעם פון דאַטן זאַמלונג איז וויטאַל.
נאָך אן אנדער אַרויסרופן איז אינהאַלט פאָרורטייל אַי דזשענערייטינג די זעלבע טיפּ פון אינהאַלט ריפּעטיטיוולי און דערנאָך, די רעקאַמאַנדיישאַנז זענען נישט וועריד. דאָס וואָלט מיינען אַז אין דער צוקונפֿט, קאָמפּאַניעס וואָלט דאַרפֿן צו באַן זייער אַי מאָדעלס אויף וועריד דאַטאַסעץ און דערנאָך נוצן זייער רעקאָמענדאַציע ענדזשאַנז אויף די מער וועריד דאַטאַסעץ, אָבער דאָס איז מער מסתּמא פֿאַר אַ שפּעטער דאַטע. צום סוף, קאָמפּאַניעס וואָס האָבן אַפּערייטאַד אונטער אַ מער לעגאַט CMS הערשן קען געפֿינען עס טשאַלאַנדזשינג צו ויסשטימען. אַן עקסטענסיבלע, אַפּי-ערשטער העאַדלעסס קמס וואָלט דאַרפֿן צו עקסיסטירן פֿאַר יי-דזשענערייטאַד רעקאַמאַנדיישאַנז צו סימלאַסלי ויסשטימען אין יגזיסטינג דיגיטאַל יקאָוסיסטאַמז אָן דיסראַפּטינג טאָג-צו-טאָג אַפּעריישאַנז.
די צוקונפֿט פון AI-Powered אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז אין העאַדלעסס קמס
די אַנטיסאַפּייטיד עוואָלוציע פון אַי אין העאַדלעסס קמס וועט זיין מער סאַפיסטאַקייטיד ווייַל די העאַדלעסס קמס סיסטעמען וועט נאָר פֿאַרבעסערן. ימפּרוווד נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP), סענטימענט אַנאַליסיס און פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס וועט געבן אַי צו פֿאַרשטיין די באַניצער קאַוואָנע אפילו מער און צושטעלן אפילו מער כייפּער-פּערסאַנאַלייזד אינהאַלט יקספּיריאַנסיז. דערצו, אַי-ינפיוזד טשאַטבאָץ און קול-אָפּרופיק אגענטן וועט ווערן אפילו מער ינאַגרייטיד אין אינהאַלט רעקאָמענדאַציע ענדזשאַנז אַזוי יוזערז קענען באַקומען פערזענליכען רעקאַמאַנדיישאַנז דורך שמועס.
לעסאָף, אַי-ינפיוזד אינהאַלט ארויסגעבן פּלאַטפאָרמס וועט געבן געשעפטן צו אויטאָמאַטיש דזשענערייט הויך-קוואַליטעט אינהאַלט וואָס סערוועס באַניצער דאַרף מיט פאַקטיש-צייט ענדערונגען. ווי טשאַמפּיאָנס פון דיגיטאַל טראַנספאָרמאַציע, קאָמפּאַניעס ליווערידזש אַי אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז צו צושטעלן ענגיידזשינג, באַטייַטיק, דאַטן-געטריבן אינהאַלט יקספּיריאַנסיז אין יעדער פעלד.
סאָף
מיט מאַשין לערנען, ביכייוויעראַל ימפּרווומאַנץ און קרייַז-קאַנאַל פאַרשפּרייטונג, דיסקאַווערד, באַשטעלונג און קאַנווערזשאַנז פון אַי-דזשענערייטאַד אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז זענען מער עפעקטיוו זינט די פערזענליכען פּראָצעס איצט ינוואַלווז אַ העאַדלעסס קמס. בלויז די פיייקייט פֿאַר פאַקטיש-צייט, מולטידימענסיאָנאַל דיגיטאַל רעקאַמאַנדיישאַנז איבער אַזאַ אַ וואַסט נומער פון טשאַנאַלז מאכט אַי אַ נייטיקייַט פֿאַר בראַנדז צו פֿאַרבעסערן זייער אינהאַלט סטראַטעגיעס.
עס איז נישט צו זאָגן אַז עס איז אָן אַרויסרופן אינהאַלט / דאַטן פּריוואַטקייט און רעקאָמענדאַציע / אינהאַלט פאָרורטייל, למשל, אַרויסרופן טשאַלאַנדזשיז צו האַלטן, אָבער זינט אַלץ איז אויף אַ צונויפשטויס קורס מיט צייט, גיכער ווי שפּעטער, די ימפּלאַמענטיישאַן פון אַי און יי-פּאַוערד רעקאַמאַנדיישאַנז וועט זיין די דערוואַרט נאָרמאַל און געוואלט פֿאַר ווי מיר שטיצן אינהאַלט קוסטאָמיזאַטיאָן און דיגיטאַל דערפאַרונג גאַווערנאַנס פאָרויס. אזוי, בראַנדז וואָס נוצן אַי אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז אין זייער העאַדלעסס קמס וועט האָבן אַ קאַמפּעטיטיוו מייַלע פֿאַר סאַסטיינאַבאַל, עטישע, אָטאַמייטיד און אָרגאַניק אינהאַלט פאַרשפּרייטונג אין אַ קאַנטיניואַסלי גראָוינג דיגיטאַל לאַנדשאַפט.
