AI, Machine Learning en headless CMS: de toekomst van contentmanagement

Waar de opkomst van ‘headless’ al flinke impact had op de contentoperatie van bedrijven, doen we daar met generatieve AI nog een schepje bovenop. Generatieve AI biedt kansen, maar roept ook vragen op. Hoe zorg je dat AI en een headless CMS in synergie samenwerken, wat zijn de voor- en nadelen en wat betekent dit voor de toekomst van contentproductie?

Generatieve AI, zoals ChatGPT, maakt gebruik van Machine Learning-algoritmen om nieuwe content te genereren op basis van bestaande gegevens. Door middel van natuurlijke taalverwerking en geavanceerde modellen produceert het creatieve en gepersonaliseerde content op basis van specifieke input.

Voor AI-tools, zoals ChatGPT, DALL-E en Jasper, hebben gebruikers  geen programmeerervaring nodig. Wel is het zo dat de output nog steeds menselijke controle nodig heeft om de kwaliteit en betrouwbaarheid te waarborgen. Algoritmen kunnen fouten maken en bijvoorbeeld content maken met de verkeerde toon of zonder emotie. Naast creatieve ondersteuning stelt generatieve AI marketeers en developers in staat om content met behulp van realtime-analyse en Machine Learning te optimaliseren. Dit biedt enorme kosten- en tijdsbesparingen en verhoogde productiviteit.

Revolutie in contentmanagement

Een van de meest veelbelovende voordelen van de technologie is de revolutie die het teweeg kan brengen in contentmanagementsystemen. Consumenten verwachten veel meer van een online ervaring dan ooit tevoren. We moeten ons richten op hyperpersonalisatie en klantgerichtheid. Inspelen op de individuele behoefte van klanten en zo de vraag naar je producten of diensten stimuleren is natuurlijk geen sinecure.

We moeten ons aanbod en onze communicatie aanpassen aan dit dynamische gedrag. Daarnaast moeten we nauw samenwerken met developers aan een contentaanpak die de beste bedrijfsresultaten oplevert. Generatieve AI is op zichzelf krachtig, maar de echte waarde ontstaat door het minder als een op zichzelf staand hulpmiddel te gebruiken en meer als een geïntegreerd onderdeel van het maken van content.

Bereid je technologiestack voor op AI

Laten we het contentmanagementsysteem als uitgangspunt nemen voor het beheren van een website. Uit onze meest recente studie blijkt dat bijna de helft van de bedrijven twee of meer CMS’en gebruikt, en een kwart ziet dat er steeds een extra systeem bij komt als er nieuwe technologieën in gebruik genomen worden. Ondanks het feit dat dat niet duurzaam is en onvermijdelijk leidt tot een ongeorganiseerde workflow, contentsilo’s en communicatieproblemen, vinden veel bedrijven het dus eenvoudiger om nóg een CMS toe te voegen om hun mogelijkheden te vergroten.

Bij het implementeren van AI in CMS-ontwikkeling is het belangrijk om een solide basis te hebben. Een verouderde technologie-stack belemmert namelijk de schaalbaarheid. Een headless architectuur biedt flexibiliteit en maakt het makkelijker om nieuwe technologieën en frameworks te integreren. Door te investeren in een toekomstbestendige en schaalbare IT-infrastructuur kunnen bedrijven hun activiteiten stroomlijnen en effectievere marketingstrategieën ontwikkelen.

Een headless CMS, waarbij de back-end contentmanagementfunctionaliteit gescheiden is van de front-end presentatielaag, biedt meer flexibiliteit als het gaat om de integratie van nieuwe technologieën en frameworks. Dat geldt ook voor de integratie van AI. Met een integratie van AI bereiken headless CMS’en een compleet nieuwe dimensie van slim werken. Wie al die gepersonaliseerde, superslimme content wil maken, kan sterk profiteren van generatieve AI. AI verwerkt en analyseert voortdurend alle variabelen in real-time en dat leidt tot een veel effectievere contentproductie.

De uitdagingen van het implementeren van AI in je CMS

Het implementeren van AI en Machine Learning in een CMS brengt uitdagingen met zich mee. Voor het behalen van nauwkeurige resultaten zijn data van hoge kwaliteit en naadloze integratie essentieel. In een monolithische CMS-omgeving, zoals WordPress, zijn gegevens vaak verspreid over verschillende systemen en kunnen ze inconsistent of onvolledig zijn. Dit kan het een uitdaging maken om AI en Machine Learning-algoritmen effectief toe te passen.

Een andere uitdaging is integratie. De integratie van AI en Machine Learning kan ingewikkeld zijn, vooral in een monolithische of traditionele architectuur. Daarom is het belangrijk om over te stappen op een headless API-first-aanpak. Een headless CMS is veel flexibeler dan een monolithisch CMS, omdat je meerdere functies kunt integreren zonder het hele systeem aan te tasten.

Daarnaast zijn eigendomsrechten, auteursrechten en authenticiteit belangrijke aandachtspunten. Het is essentieel om de privacy en dataveiligheid te waarborgen en te voldoen aan de lokale wetgeving rondom intellectueel eigendom en auteursrecht.

De toekomst van AI in CMS-adoptie

Deze uitdagingen ten spijt hebben AI en Machine Learning de potentie om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we contentmanagement benaderen. De toepassing van AI in CMS zal naar verwachting blijven groeien en evolueren. AI-gestuurde contentdistributietools kunnen het juiste publiek op het juiste moment bereiken, met de juiste boodschap, een groter bereik en meer impact als resultaat. Bovendien veranderen AI-gestuurde tools voor contentconsumptie, zoals spraakassistenten en chatbots, de manier waarop gebruikers met content omgaan.

Het leek ooit toekomstmuziek, maar de AI-revolutie vindt nu plaats en gaat alles veranderen. Dit is vooral relevant voor het MKB, dat in de huidige crisis een doeltreffend middel nodig heeft om de efficiëntie te stroomlijnen en te optimaliseren. Wie het delicate evenwicht tussen robot en mens vindt, creëert de content van de toekomst.

Over de auteur: Olena Teselko is Content creator bij Storyblok.

Op de hoogte blijven van het laatste nieuws binnen je vakgebied? Volg Emerce dan ook op social media: LinkedIn, Twitter en Facebook.