Schließen Sie Lücken bei der Content-Performance mit datengesteuerten Aktualisierungen
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Unterschiede in der Content-Performance kosten Kampagnenergebnisse. Um diese zu schließen, muss normalerweise zwischen dem Analytics-Tool und Ihrer CMS gewechselt werden. In dieser exemplarischen Vorgehensweise wird gezeigt, wie dies in einer einzigen KI-Sitzung durchgeführt werden kann: Aufdecken von Kampagnen mit Konversionslücken in Customer Journey Analytics, Diagnostizieren der Ursache, Untersuchen der leistungsschwachen Inhalte in AEM und Anwenden von Aktualisierungen, ohne das Gespräch zu verlassen.
Jeder Schritt zeigt eine repräsentative Eingabeaufforderung und eine Beispiel-KI-Antwort. Ein Mehr können Sie erreichen Abschnitt folgt für weitere Untersuchungen in derselben Sitzung.
Voraussetzungen
Schließen Sie beide MCP-Server als benutzerdefinierte Connectoren an. Jede einzeln hinzufügen.
- Gehen Sie Claude.ai zu Einstellungen Integrationen.
- Wählen Sie Benutzerdefinierten Connector hinzufügen, geben Sie eine Server-URL ein und klicken Sie auf Verbinden.
- Melden Sie sich mit Ihrer Adobe ID an und wiederholen Sie den Vorgang für den zweiten Server.
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 | |
|---|---|
| Server | Endpunkt |
| CX Coworker Gateway | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| AEM Content MCP Server | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
Vollständiges Setup: Claude.ai Custom Connectors-Dokumentation
Verbinden Sie beide MCP-Server über den ChatGPT-Entwicklermodus (Pro-, Plus-, Business-, Enterprise- oder Education-Plan erforderlich). Jeden Server separat hinzufügen.
- Aktivieren Sie Entwicklermodus in ChatGPT-Einstellungen.
- Navigieren Sie zu Einstellungen > Integrationen und wählen Sie Benutzerdefinierten Connector hinzufügen > Remote-MCP-Server.
- Geben Sie eine Server-URL ein wählen Sie "" aus und melden Sie sich mit Ihrer Adobe ID an.
- Wiederholen Sie diesen Vorgang für den zweiten Server.
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|---|---|
| Server | Endpunkt |
| CX Coworker Gateway | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| AEM Content MCP Server | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
Vollständiges Setup: ChatGPT MCP-Dokumentation
Verwenden Sie Gemini, Microsoft Copilot, Cursor, Claude Code oder eine andere MCP-kompatible Umgebung? Verbinden Sie sich mit beiden MCP-Servern mithilfe der folgenden Endpunkte:
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|---|---|
| Server | Endpunkt |
| CX Coworker Gateway | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| AEM Content MCP Server | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
Vollständige Setup-Anweisungen für alle unterstützten Clients: Verbinden mit Ihrem KI-Client
Schritt 1: Suchen von Kampagnen mit einer Konversionslücke
Verwenden Sie CJA, um Kampagnen aufzudecken, bei denen der Clickthrough hoch, die Konversionsrate jedoch niedrig ist. Dieses Muster (hoher Intent, geringer Abschluss) verweist in der Regel auf ein Inhalts- oder Erlebnisproblem auf der Landingpage.
Which campaigns have strong click-through but low conversion in the last 30 days?
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Schritt 2: Diagnose der Grundursache
Folgen Sie, um zu verstehen, was die Lücke verursacht. Fragen Sie, ob sich der Abbruch auf einen bestimmten Gerätetyp, ein bestimmtes Zielgruppensegment oder eine bestimmte Inhaltsinteraktion konzentriert.
What's causing the conversion drop-off, is it device, segment, or content?
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Schritt 3: Inhalt in AEM überprüfen
Ziehen Sie bei identifizierter schwacher Kampagne in derselben Sitzung die Landingpage aus AEM. Wenn Sie sehen, was auf der Seite derzeit steht, können Sie verstehen, was geändert werden muss.
Show me the Bali Surf Camp page.
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Schritt 4: Abrufen zielgerichteter Empfehlungen
Bitten Sie Ihren KI-Client, die angezeigten Daten mit dem zu verbinden, was sich auf der Seite befindet. Die KI-Gründe für beide Quellen identifizieren, welche Inhaltsabschnitte wahrscheinlich den Abbruch verursachen und was sich ändern sollte.
Which content sections are underperforming, and what changes would you recommend?
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Schritt 5: Änderungen anwenden und überprüfen
Bitten Sie Ihren KI-Client, eine optimierte Version der Seite basierend auf den Empfehlungen zu erstellen, und fassen Sie zusammen, was sich geändert hat und warum.
Create an optimized version of the Bali Surf Camp page and summarize the proposed changes.
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Was Sie erreicht haben
Sie haben Customer Journey Analytics und AEM in einer einzigen KI-Sitzung verbunden und von Kampagnendaten zu bereitgestellten Inhaltsänderungen verschoben, ohne die Tools zu wechseln. Sie haben Kampagnen mit Konversionslücken identifiziert, die Grundursache diagnostiziert, die Landingpage geprüft, zielgerichtete Empfehlungen erhalten, die sowohl auf Daten als auch auf Inhalten basieren, und die Änderungen in derselben Konversation angewendet. Dadurch wird die Feedback-Schleife zwischen Analytics insight und veröffentlichten Inhalten verkürzt und auf eine beliebige Anzahl leistungsschwacher Seiten in derselben Sitzung skaliert.
Mehr können Sie erreichen
Wenn CJA und AEM in derselben Sitzung verbunden sind, können Sie den gesamten Zyklus von der Identifizierung von Problemen bis hin zu Versandkorrekturen abdecken. Erweitern Sie ein unten stehendes Szenario, um Eingabeaufforderungen anzuzeigen, die Sie ausprobieren können.
Hoher Traffic mit geringer Interaktion signalisiert ein Inhaltsproblem, kein Verkehrsproblem. Mithilfe dieser Eingabeaufforderungen können bestimmte Seiten und Muster angezeigt werden, die bearbeitet werden müssen, bevor eine Kampagnentermine das Problem erzwingt.
Eingabeaufforderungen
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Sobald Sie wissen, was hinter den Erwartungen zurückbleibt, sollten Sie zielgerichtete Änderungen vornehmen, die auf den Leistungsdaten basieren. Mit diesen Eingabeaufforderungen können Sie bestimmte Abschnitte basierend auf der Diagnose aktualisieren.
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Änderungen, die während der Sitzung vorgenommen wurden, können sich schnell stapeln. Mit diesen Eingabeaufforderungen können Sie überprüfen, was bereit ist, Aktualisierungen zur Überprüfung gruppieren und sauber weiterleiten, bevor eine Kampagne live geschaltet wird.
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