Vad används CMS, DAM, DXP-system till? Vilken påverkan har AI på deras funktion? | AI i affärer #19

Se hur artificiell intelligens kan hjälpa dig att hantera innehåll i stor skala och vad CMS, DAM, DXP-system används till?

Artificiell intelligens i Digital Asset Management (DAM) system

I ett ökande antal företag spelar multimediaresurser en nyckelroll. Detta gör digitala tillgångshanteringssystem, såsom DAM, alltmer populära. Innan vi går vidare för att diskutera rollen av artificiell intelligens i DAM, är det värt att förstå vad dessa system är.

Vad är en DAM?

En DAM (Digital Asset Management) system är ett centraliserat system för att hantera ett företags digitala tillgångar, såsom foton, videor, ljudfiler och dokument.

Med andra ord, det är en applikation eller program med vilket ett företag kan organisera och bekvämt leverera sitt text- och multimediainnehåll för publicering i alla digitala distributionskanaler.

Vad är rollen av AI i DAM?

I DAM får varje objekt sin plats så snart det skapas – det tilldelas lämplig metadata, eller taggar, som spårar det i databasen och länkar till andra material om samma ämne eller utvecklade i liknande form. Utrustad med textförståelse (NLP) och bildigenkänning kan AI därför hjälpa till att automatiskt och mycket noggrant tagga, klassificera, sortera och söka digitala tillgångar baserat på deras innehåll och metadata.

Artificiell intelligens kan hjälpa till att generera en innehållsbas genom att känna igen innehållstyper och automatiskt skapa metadata, till exempel genom videotranskription eller bildbehandling. Dess hjälp är också ovärderlig för att skapa samlingar av innehåll centrerat kring liknande ämnen, ibland gemensamma drag som en människa inte skulle tänka på.

Artificiell intelligens kan också underlätta den dagliga hanteringen av den befintliga basen. Det är AI:s åtgärd som kommer att ge relevanta förslag som innehåller liknande innehåll. Att analysera frekvensen av särskilda material och deras påverkan på varumärkesbilden ger också värdefulla insikter om deras effektivitet.

3 populära DAMs stödda av artificiell intelligens

Bland programvarorna för att hantera digitala tillgångar är det värt att notera:

• Bynder – en DAM-lösning som möjliggör exceptionella innehållsupplevelser i stor skala. Designad för företag som vill hantera och dela innehåll enkelt över flera kanaler, använder Bynder artificiell intelligens för att automatisera innehållshanteringsprocesser och underlätta sökningar. Dess styrkor är dess avancerade teknik och enkelhet, medan dess utmärkande drag är möjligheten att skapa anpassade mallar och automatisera innehållsskapande processer.

Bynder, Digital Asset Management

Källa: bynder.com

• Brandfolder – en DAM känd för sin användarvänlighet och är bäst för företag som snabbt vill implementera en sådan lösning. Brandfolder utnyttjar artificiell intelligens för att automatisera innehållshanteringsprocesser och underlätta sökningar. Dess styrkor är dess intuitiva användargränssnitt och breda utbud av funktioner. Dess utmärkande drag är möjligheten att integrera med andra marknadsföringsverktyg.
• MediaValet – DAM-programvara designad för marknadsförings- och kreativa team. Det är bäst för företag som snabbt vill hantera innehåll under hela kampanjens livscykel. MediaValet använder artificiell intelligens för att automatisera innehållshanteringsprocesser och underlätta sökningar. Dess styrka är dess rika integration med andra marknadsföringsverktyg.

MediaValet, Digital Asset Management

Källa: mediavalet.com

Innehållshanteringssystem, eller CMS

Till skillnad från DAM, som främst tillämpas för att organisera och strukturera innehållsbasen, är CMS (Content Management System) ett system som gör att du kan skapa och modifiera innehåll för webbplatser, bloggar, sociala nätverk och andra digitala medier.

Vad är ett CMS (Content Management System)?

Ett CMS kan organisera innehållet på en webbportal, e-handel eller till och med interna företagsmaterial. Men den övervägande delen av populära CMS är WCMS – det vill säga system som används för att stödja webbplatser.

Vilka är fördelarna med AI i CMS?

I CMS kan AI hjälpa till att generera och optimera innehåll baserat på data om användare, deras preferenser och beteenden. Bland annat kan AI användas för att hantera områden som:

• Personalisering – till exempel att visa genererat innehåll som tar hänsyn till användarens profil,
• Dynamisk prissättning av produkter – till exempel kan ett AI-stött CMS visa olika priser beroende på en användares köphistorik,
• Val av språkversion och automatisk översättning av webbplatsen – beroende på användarens plats.

För populära WCMS som WordPress och WooCommerce finns AI-aktiverade verktyg tillgängliga i form av plug-ins.

3 populära CMS stödda av AI

Tre exempel på välkända CMS med AI-stöd är:

1. Contentstack – ett headless CMS där vi förbereder innehåll för visning på olika enheter, utan preferens för en enda kanal. Det har en integrerad redigerare som stöds av AI. Det erbjuder färdiga integrationer med IBM Watson, Salesforce Einstein och MonkeyLearn, vilket gör att kunder kan använda AI för att skapa personligt innehåll.
2. Joomla – ett open-source CMS som erbjuder ett utbud av AI-stödda tillägg för att förbättra sina funktioner. Det utmärker sig för sina rika tillägg och användarvänlighet, vilket gör det till ett bra val för företag som snabbt vill implementera en CMS-lösning.
3. WordPress – detta mycket populära open-source CMS, som erbjuder ett brett utbud av AI-stödda plugins. Det har fördelen av en stor gemenskap av användare och utvecklare och enkel integration med andra verktyg.

Bland annat kan du använda:

• Hostinger AI Assistant – en gratis plug-in för att generera textinnehåll med hjälp av AI,
• Divi AI – en uppsättning av AI-stödda WordPress-verktyg, tillgängliga både som ett tema och som en plugin. Möjliggör att generera text och bilder genom interna moduler,
• AI Engine – en plug-in som hjälper till att optimera en webbplats för sökmotorer och förbättra dess prestanda.

WordPress-plugin Hostinger AI Assistant.

Källa: hostinger.com

Digital Experience Platform (DXP)

Det mest moderna och omfattande integrerade sättet att hantera innehåll med hjälp av artificiell intelligens är Digital Experience Platform (DXP). Det sätter inte innehållet i centrum, utan användarupplevelsen som ska skapas. Detta beror på att det tjänar till att centralisera alla företagets digitala kanaler.

Vad är DXP (Digital Experience Platform)?

DXP (Digital Experience Platform) är ett system som integrerar olika funktioner av CMS, DAM och andra verktyg för att ge konsekventa och personliga digitala upplevelser för användare över kanaler och enheter.

Vad används AI i DXP till?

I DXP kan AI hjälpa till att anpassa innehåll och interaktioner för att möta individuella användarbehov och mål, samt analysera och mäta effektiviteten av digitala upplevelser. DXPs nyckelfunktioner som stöds av AI inkluderar:

• Matcha innehåll till enhetskrav – för att göra upplevelsen tillräckligt smidig, kommer AI att avgöra om den ska justera teckensnitt och bildstorlek och till och med välja om en viss typ av innehåll ska visas överhuvudtaget,
• Personalisering av innehåll – det vill säga identifiering av användaren, val och presentation av innehåll anpassat till deras behov och preferenser, till exempel baserat på tidigare beteende,
• Mäta områden av användaraktivitet på webbplatsen – vilket innehåll intresserade läsaren och klickades på.

3 DXP-verktyg som använder artificiell intelligens

Exempel på DXP-plattformar som stöds av AI inkluderar:

• Quintype – en AI-stödd digital upplevelseplattform som gör det möjligt för nyhets- och medieförlag att generera, distribuera och tjäna pengar på sitt innehåll. Den är främst designad för medieföretag som vill hantera och leverera sitt innehåll enkelt till olika plattformar. En av anledningarna till att välja Quintype är dess rika integrationer med andra verktyg och plattformar, vilket gör det enkelt att hantera innehåll under hela publiceringslivscykeln.
• Sitecore – DXP, som tillämpar artificiell intelligens för att automatiskt personalisera innehåll och leverera hyperrelevanta sökresultat. Designad för företag som vill integrera sina marknadsföringsinsatser och leverera personliga digitala upplevelser till sina kunder. En av de lösningar Sitecore är känd för är dess avancerade personaliseringsteknik för att anpassa innehåll för individuella användare.

Sitecore, Digital Experience Platform (DXP)

Källa: doc.sitecore.com

• Adobe Experience Manager Assets – en väletablerad DXP-lösning som använder artificiell intelligens för att automatisera innehållshanteringsprocesser och underlätta sökningar. Den är designad för företag som vill integrera sina marknadsföringsinsatser med andra Adobe-produkter, såsom Photoshop, InDesign och Illustrator. Denna integration gör arbetsflödet sömlöst genom hela den kreativa processen. Adobe Experience Manager Assets är det verktyg som utnyttjar artificiell intelligens mest tack vare sin djupa integration med generativ AI, vilket gör att:
• Photoshop möjliggör generativ fyllning, vilket är att slutföra bilder med hjälp av textledtrådar,
• Illustrator låter dig applicera varumärkesfärger på vilken design som helst (Generative Recolor)
• Adobe Express ger dig möjlighet att snabbt generera textledtrådar och fylla bokstäver eller ord med textur.

Adobe Experience Manager Assets

Källa: adobe.com

Sammanfattning

Artificiell intelligens spelar en allt viktigare roll i hanteringen av företagsinnehåll. Ju större innehållsbas, antal kunder och distributionskanaler, desto mer användbara blir AI-funktioner för att organisera och publicera innehåll. Det hjälper också till att identifiera värdefullt innehåll, vilket blir allt viktigare för sökmotoroptimering. Både DAM, CMS och DXP har AI-modeller för att analysera, klassificera och presentera innehåll. Överväg vilken lösning som blir optimal för ditt företag – DAM för att hantera din innehållsdatabas, CMS för att hjälpa till att publicera den, eller snarare DXP, där du kombinerar DAM- och CMS-funktioner med omtanke om den övergripande användarupplevelsen.

Båda lösningarna som tillhör DAM-, CMS- och DXP-grupperna tar en punktvis ansats i att använda artificiella intelligensmodeller för analytiska syften genom att hämta inspiration från ledtrådar och metoder för att organisera innehåll enligt komplex, semantisk metadata. Men är våra AI-baserade system redan kapabla att skapa innehåll på egen hand genom att lära sig av de innehållsdatabaser de organiserar? Vi kommer att ta oss an den frågan i våra följande artiklar.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva gemenskap av bin på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.