无论消费者是在零售电子商务网站、视频订阅平台、新闻聚合器还是个人博客上，他们都希望在 21 世纪的数字市场中得到满足。不幸的是，许多传统的内容管理系统未能充分利用其掌握的所有资产来提供动态相关内容，而是提供了静态的、无用的机会，从而减少了参与度和转化销售的机会。
然而，随着 Headless CMS 的出现，使用 AI 推荐内容的能力为品牌提供了定制的、数据驱动的内容体验，并得到了全面相关技术的赋能。通过机器学习和对用户模式的评估，AI 推荐为品牌提供了所需的一切，以便在所有合适的时间为所有合适的用户提供合适的内容。
人工智能在现代内容管理系统中的作用
人工智能 (AI) 从根本上改变了我们制作、传播和使用信息的方式。例如，传统 CMS 具有固定的既定框架，内容通过该框架显示和重新加载，一旦创建者设置了包含特定图像和文本的页面，则永久生效；而基于 AI 的 Headless CMS 则融合了精选的生成算法和自动生成的预测分析，可评估用户参与度和预期交互，以流畅、自动的方式呈现内容，无需用户或创建者干预。 使用 Storyblok 进行构建 利用人工智能驱动的内容管理的力量，确保实时适应的无缝、动态的用户体验。
借助人工智能，公司可以在人工监督下控制内容的自动生成，同时通过受众参与和实时分析来微调内容方法。这不仅可以增强客户体验，还可以增强内容的创建和传播，当消费者希望通过自己的个人活动、过去和联系个性化内容时，可以准确地满足他们的需求。
AI 驱动的内容推荐如何在无头 CMS 中发挥作用
Headless CMS 表示内容创建和内容分发之间的分离。最终，公司使用 API 将内容传输到各种端点 Web 应用程序、应用、物联网设备、数字显示器等。因此，随着 Headless CMS 中 AI 的实施，传输变得更加精准，因为软件可以分析信息并更快地建议应该传输什么以及应该向谁传输，而且更加个性化。
虽然典型的 CMS 依靠发布时间表和编辑日历来确定内容的发布时间以及可访问时长，但 AI Headless CMS 可以随时随地完成所有这些工作，从而节省时间和金钱，使企业能够在多个数字平台上实时向客户展示定制内容。例如，AI 推荐系统会搜索和分析相关信息，例如客户之前购买或查看过什么，哪些页面最吸引他们，并为他们接下来应该查看的内容提供最佳答案。
内容推荐中的机器学习和行为分析
机器学习 (ML) 通过检测模式和记录动作在 AI 内容推荐中发挥作用。AI 系统会随着时间的推移从过去的数据中学习，从而了解哪些内容适合哪些受众。想象一下电子学习平台或电子商务网站。具有 Headless CMS 和 AI 的电子学习平台可以根据已完成的其他课程、测验分数以及花在参与某些应用内提供的主题上的时间向人们推荐课程。
电子商务网站也是如此，它们会根据用户之前购买的商品、查看某件商品或某类商品所花的时间，或用户个人资料中标记为偏好的商品来推荐商品。因此，项目经理永远不必担心这些建议会偏离基础（相反，它们都是有依据的），因为人工智能会跟踪分析，从而提高网站停留时间、参与度和转化率等指标。
在无头 CMS 中使用 AI 增强全渠道个性化
由于数字体验从一个渠道转移到另一个渠道，品牌需要跨平台提供同等的个性化。Headless CMS 具有 基于人工智能的内容 建议允许品牌在网站、应用程序、新闻通讯、聊天机器人甚至智能扬声器上创建真正分层的个性化数字体验。
例如，由人工智能运营的新闻网站可以根据用户之前查看或点击的内容实时更改登录页面；健身应用可以根据意图、已完成的锻炼和之前尝试过的锻炼提供锻炼。就好像一切都是实时个性化和必要性提供的。跨多个渠道（全渠道）推荐的能力可以提高消费者忠诚度并在所有数字平台上保持一致的品牌和使命。
无头 CMS 中 AI 驱动的内容推荐的优势
对于企业来说，Headless CMS 中 AI 生成的内容推荐的好处很多，包括提高用户参与度、提供更多相关内容以及提高转化率。例如，AI 等于自动化；不再需要手动管理，因为 AI 会自动生成所有内容以满足个性化推荐。另一个好处是能够实时优化内容。
通过不断评估人们如何与内容互动，公司可以即时做出有用且必要的内容更改。人工智能内容推荐可以提高留存率，因为人们更有可能与推荐给他们的内容互动。此外，通过预测分析对受众进行更深入的评估，公司可以全面了解受众的行为及其原因。通过这种评估，公司可以改变其内容策略以实现最大效果。
人工智能如何改善内容发现和用户体验
对于公司来说，最困难的事情之一可能是让用户轻松访问相关信息。例如，无头 CMS 中的 AI 推荐意味着更好的内容发现，因为内容更有可能根据用户的兴趣进行推荐。与典型的人才经纪人不同，AI 驱动的电影流媒体平台会根据实时观看历史、评论和类型推荐电影和电视剧。
同样，工作博客可以根据读者群推荐博客，为更加个性化的体验开辟了新天地。因此，依靠人工智能进行内容创作和推荐，人们将花更多时间在具有适当品牌参与意图的网站上。除了消费者的愉悦感之外，品牌忠诚度也将得到加强。
克服人工智能驱动的内容推荐中的挑战
然而，尽管人工智能生成的内容推荐有很多好处，但公司必须克服许多问题才能确保最佳效果。例如，数据隐私和用户同意是一个问题，因为人工智能基本上需要数据收集和分析来了解用户行为并提供最佳选择。因此，必须遵守 GDPR 和 CCPA，并且与任何形式的数据收集相关的道德、透明的同意获取至关重要。
另一个挑战是内容偏见 AI 重复生成相同类型的内容，然后，最终的推荐不会发生变化。这意味着，未来公司需要在不同的数据集上训练他们的 AI 模型，然后在更多样化的数据集上使用他们的推荐引擎，但这更有可能在以后实现。最后，一直按照更传统的 CMS 规则运营的公司可能会发现集成具有挑战性。需要存在一个可扩展的、API 优先的 Headless CMS，以便 AI 生成的建议无缝集成到现有的数字生态系统中，而不会中断日常运营。
无头 CMS 中 AI 驱动的内容推荐的未来
Headless CMS 中 AI 的预期发展将更加复杂，因为这些 Headless CMS 系统只会不断改进。增强的自然语言处理 (NLP)、情绪分析和预测分析将使 AI 能够更好地理解用户意图并提供更加超个性化的内容体验。此外，融入 AI 的聊天机器人和语音响应代理将更加融入内容推荐引擎，以便用户可以通过对话获得个性化推荐。
最终，融入 AI 的内容发布平台将使企业能够自动生成高质量的内容，并通过实时变化满足用户需求。作为数字化转型的倡导者，企业利用 AI 内容推荐在各个领域提供引人入胜、相关且数据驱动的内容体验。
结语
借助机器学习、行为改进和跨渠道分发，AI 生成的内容推荐的可发现性、参与度和转化率都变得更加有效，因为个性化流程现在涉及 Headless CMS。仅仅是跨如此众多渠道提供实时、多维数字推荐的能力就使 AI 成为品牌改进内容策略的必需品。
这并不是说没有挑战，例如内容/数据隐私和推荐/内容偏见带来了需要解决的挑战，但由于一切都会随着时间的推移而发生冲突，因此，迟早，人工智能和人工智能驱动的推荐的实施将成为我们支持内容定制和数字体验治理的预期规范和期望。因此，在 Headless CMS 中使用人工智能内容推荐的品牌将在不断发展的数字环境中具有可持续、合乎道德、自动化和有机内容分发的竞争优势。
