無論消費者是在零售電子商務網站、影片訂閱平台、新聞聚合器，甚至是個人私人博客，他們都希望在 21 世紀的數位市場上得到滿足。不幸的是，許多傳統的內容管理系統未能利用其掌握的所有資產來提供動態相關內容，而是提供靜態的、無益的機會，從而減少了參與度和轉換銷售的機會。
然而，隨著 Headless CMS 的出現，使用 AI 推薦內容的能力為品牌帶來了客製化的、數據驅動的內容體驗，並得到了全面相關技術的支持。透過機器學習和用戶模式評估，人工智慧推薦可以為品牌提供所需的信息，使其能夠在合適的時間向所有合適的用戶提供合適的內容。
人工智慧在現代內容管理系統中的作用
人工智慧（AI）從根本上改變了我們生產、傳播和處理資訊的方式。例如，傳統 CMS 具有固定的、既定的框架，內容透過該框架顯示和重新加載，當創建者設置包含特定圖像和文本的頁面時，採用永久方法；而基於 AI 的 Headless CMS 則融合了精選的生成算法和自動生成的預測分析，可評估用戶參與度和預期交互，以流暢、自動地呈現內容，無需用戶或創建者。 使用 Storyblok 進行構建 利用人工智慧驅動的內容管理的力量，確保即時適應的無縫、動態的使用者體驗。
借助人工智慧，公司可以透過人工監督來控制內容的自動生成，同時透過受眾參與和即時分析來微調內容方法。這不僅增強了客戶體驗，也增強了內容的創建和傳播，當消費者希望透過自己的個人活動、過去和聯繫來獲得個人化內容時，就能準確地滿足他們的需求。
AI 驅動的內容推薦如何在無頭 CMS 中發揮作用
無頭 CMS 表示內容創建和內容分發之間的分離。最終，公司使用 API 將內容傳輸到各種端點 Web 應用程式、應用程式、物聯網設備、數位顯示器等。 因此，隨著 Headless CMS 中 AI 的實現，傳輸變得更加精準，因為軟體可以分析資訊並更快地建議應該傳輸什麼以及向誰傳輸，而且更加個人化。
雖然典型的 CMS 依賴發佈時間表和編輯日曆來確定內容上線時間以及可訪問時長，但 AI Headless CMS 可以隨時完成所有這些操作，從而節省時間和金錢，使企業能夠在多個數位平台上即時向客戶展示客製化內容。例如，人工智慧推薦系統會搜尋和分析相關訊息，例如客戶之前購買或瀏覽過什麼、哪些頁面最吸引他們，並為他們接下來應該瀏覽的內容提供最佳答案。
內容推薦中的機器學習與行為分析
機器學習 (ML) 透過偵測模式和注意力動作在 AI 內容推薦中發揮作用。人工智慧系統會隨著時間的推移從過去的數據中學習，從而了解哪些內容適合哪些受眾。想像電子學習平台或電子商務網站。具有 Headless CMS 和 AI 的電子學習平台可以根據人們完成的其他課程、測驗成績以及參與應用程式內提供的某些主題的時間向人們推薦課程。
電子商務網站也是如此，它們會根據用戶先前購買的商品、查看某件商品或某類商品所花的時間、或用戶個人資料中標記為偏好的商品來推薦商品。因此，專案經理永遠不必擔心這些建議會偏離基礎（相反，它們都是正確的），因為人工智慧可以透過分析進行跟踪，從而提高停留時間、參與度和轉換率等指標。
在無頭 CMS 中使用 AI 增強全通路個人化
由於數位體驗從一個管道轉移到另一個管道，品牌需要在各個平台上提供同等的個人化服務。具有 基於人工智慧的內容 建議允許品牌在網站、應用程式、新聞通訊、聊天機器人甚至智慧揚聲器上創建真正分層的個人化數位體驗。
例如，由人工智慧經營的新聞網站可以根據某人之前查看或點擊的內容即時更改登陸頁面；健身應用程式可以根據意圖、已完成的鍛鍊以及之前嘗試過的鍛鍊提供鍛鍊建議。就好像一切都是根據即時個性化和必要性提供的。跨多通路（全通路）推薦的能力可提高消費者忠誠度以及所有數位平台上一致的品牌和使命。
無頭 CMS 中 AI 驅動的內容推薦的優勢
對於企業而言，Headless CMS 中由 AI 產生的內容推薦可以帶來許多好處，包括提高用戶參與度、提供更相關的內容以及提高轉換率。例如，人工智慧等於自動化；不再需要手動管理，因為人工智慧會自動產生所有內容以滿足個人化推薦。另一個好處是能夠即時優化內容。
透過不斷評估人們與內容的互動方式，公司可以及時做出有益且必要的內容變更。人工智慧內容推薦可以提高保留率，因為人們更有可能與向他們推薦的內容互動。此外，透過預測分析對受眾進行更深入的評估，公司可以廣泛了解受眾在做什麼以及為什麼這樣做。透過這種評估，公司可以改變其內容策略，以實現最大效果。
人工智慧如何改善內容發現和使用者體驗
對於公司來說，最困難的事情之一可能是讓用戶簡單地獲取相關資訊。例如，無頭 CMS 中的 AI 推薦意味著更好的內容發現，因為更有可能根據個人的興趣推薦內容。與典型的人才經紀人不同，人工智慧驅動的電影串流平台會根據現場觀看歷史、評論和類型推薦電影和連續劇。
同樣，工作博客可以根據讀者群推薦博客，並開闢出更個性化的體驗空間。因此，依靠人工智慧進行內容創建和推薦，人們將在具有適當品牌參與意圖的網站上花費更多時間。除了消費者的愉悅感之外，品牌忠誠度也會加強。
克服人工智慧驅動的內容推薦中的挑戰
然而，儘管人工智慧生成的內容推薦具有許多好處，但公司仍必須克服許多問題才能確保最佳效果。例如，資料隱私和使用者同意是一個問題，因為人工智慧基本上需要資料收集和分析來了解使用者行為並提供最佳選擇。因此，必須遵守 GDPR 和 CCPA，並且與任何形式的資料收集相關的道德、透明的同意獲取至關重要。
另一個挑戰是內容偏見，AI 重複產生相同類型的內容，然後，最終的建議不會改變。這意味著在未來，公司需要在不同的資料集上訓練他們的人工智慧模型，然後在更多樣化的資料集上使用他們的推薦引擎，但這更有可能在以後實現。最後，一直按照較傳統的 CMS 規則運作的公司可能會發現整合十分困難。需要存在一個可擴展的、API 優先的無頭 CMS，以便 AI 產生的建議能夠無縫整合到現有的數位生態系統中，而不會中斷日常營運。
無頭 CMS 中 AI 驅動的內容推薦的未來
Headless CMS 中 AI 的預期發展將會更加複雜，因為這些 Headless CMS 系統只會不斷改進。增強的自然語言處理 (NLP)、情緒分析和預測分析將使 AI 能夠更好地理解使用者意圖並提供更超個人化的內容體驗。此外，融入人工智慧的聊天機器人和語音回應代理將更融入內容推薦引擎，以便用戶可以透過對話獲得個人化推薦。
最終，融入人工智慧的內容發布平台將使企業能夠自動產生滿足用戶需求的高品質內容並實現即時變化。作為數位轉型的倡導者，公司利用人工智慧內容推薦在各個領域提供引人入勝、相關且數據驅動的內容體驗。
結論
透過機器學習、行為改進和跨渠道分發，人工智慧生成的內容推薦的可發現性、參與度和轉換率變得更加有效，因為個人化過程現在涉及無頭 CMS。光是跨如此眾多管道進行即時、多維數位推薦的能力就使得人工智慧成為品牌改善其內容策略的必需品。
這並不是說沒有挑戰，例如，內容/資料隱私和推薦/內容偏見，都帶來了需要解決的挑戰，但由於一切都會隨著時間的推移而發生碰撞，因此，遲早，人工智慧和人工智慧驅動的建議的實施將成為預期的規範，並成為我們支援內容客製化和數位體驗治理的期望。因此，在 Headless CMS 中採用 AI 內容推薦的品牌將在不斷增長的數位環境中獲得可持續、道德、自動化和有機內容分發的競爭優勢。
