Cerrar las brechas de rendimiento de contenido con actualizaciones impulsadas por datos
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Las brechas de rendimiento de contenido le cuestan a los resultados de las campañas, y cerrarlas suele significar cambiar entre la herramienta de análisis y el CMS. Este tutorial muestra cómo hacerlo en una sola sesión de IA: mostrar campañas con brechas de conversión en Customer Journey Analytics, diagnosticar la causa, inspeccionar el contenido de bajo rendimiento en AEM y aplicar actualizaciones sin abandonar la conversación.
Cada paso muestra un mensaje representativo y un ejemplo de respuesta de IA. Más cosas que puedes hacer sección sigue para una exploración adicional en la misma sesión.
Antes de empezar
Conecte ambos servidores MCP como conectores personalizados. Añada cada uno por separado.
- Vaya a Configuración > Integraciones en Claude.ai.
- Seleccione Agregar conector personalizado, escriba una dirección URL de servidor y seleccione Conectar.
- Inicie sesión con su Adobe ID y, a continuación, repita para el segundo servidor.
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|---|---|
| Servidor | Punto de conexión |
| CX Coworker Gateway | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| Servidor MCP de contenido de AEM | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
Configuración completa: Documentación de conectores personalizados Claude.ai
Conecte ambos servidores MCP mediante el modo de desarrollador de ChatGPT (se requiere plan profesional, avanzado, empresarial, o educativo). Agregue cada servidor por separado.
- Habilitar Modo de desarrollador en Configuración de ChatGPT.
- Vaya a Configuración > Integraciones y seleccione Agregar conector personalizado > Servidor MCP remoto.
- Escribe una URL de servidor, selecciona Conectar e inicia sesión con tu Adobe ID.
- Repita el proceso para el segundo servidor.
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|---|---|
| Servidor | Punto de conexión |
| CX Coworker Gateway | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| Servidor MCP de contenido de AEM | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
Configuración completa: Documentación de MCP de ChatGPT
¿Utiliza Gemini, Microsoft Copilot, Cursor, Claude Code u otro entorno compatible con MCP? Conéctese a ambos servidores MCP mediante estos extremos:
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|---|---|
| Servidor | Punto de conexión |
| CX Coworker Gateway | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| Servidor MCP de contenido de AEM | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
Instrucciones de configuración completas para todos los clientes admitidos: Conéctese a su cliente de IA
Paso 1: Encuentre campañas con un intervalo de conversión
Utilice CJA para que aparezcan campañas en las que la proporción de clics sea alta pero la tasa de conversión sea baja. Este patrón (de alta intención, baja finalización) suele señalar a un problema de contenido o experiencia en la página de aterrizaje.
Which campaigns have strong click-through but low conversion in the last 30 days?
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Paso 2: Diagnóstico de la causa raíz
Realice un seguimiento para comprender qué es lo que impulsa la brecha. Pregunte si la lista desplegable se concentra en un tipo de dispositivo, segmento de audiencia o interacción de contenido específicos.
What's causing the conversion drop-off, is it device, segment, or content?
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Paso 3: Revisar el contenido en AEM
Con la campaña de bajo rendimiento identificada, extraiga la página de aterrizaje de AEM en la misma sesión. Ver lo que dice la página actualmente es el punto de partida para comprender qué cambiar.
Show me the Bali Surf Camp page.
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Paso 4: Obtener recomendaciones específicas
Solicite a su cliente de IA que conecte los datos mostrados con lo que figura en la página. La inteligencia artificial justifica en ambas fuentes la identificación de qué secciones de contenido son las causantes probables de la entrega y qué cambiar.
Which content sections are underperforming, and what changes would you recommend?
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Paso 5: Aplicar y revisar los cambios
Solicite a su cliente de IA que cree una versión optimizada de la página en función de las recomendaciones y que resuma qué ha cambiado y por qué.
Create an optimized version of the Bali Surf Camp page and summarize the proposed changes.
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Lo que ha conseguido
Ha conectado Customer Journey Analytics y AEM en una sola sesión de IA y ha pasado de los datos de la campaña a los cambios de contenido implementados sin cambiar de herramienta. Ha identificado campañas con brechas de conversión, ha diagnosticado la causa raíz, ha inspeccionado la página de aterrizaje, ha recibido recomendaciones segmentadas basadas en datos y contenido y ha aplicado los cambios en la misma conversación. Esto acorta el bucle de comentarios entre Analytics insight y el contenido publicado, y se escala a cualquier número de páginas de bajo rendimiento en la misma sesión.
Más cosas que puede lograr
Con CJA y AEM conectados en la misma sesión, puede cubrir todo el ciclo, desde la identificación de problemas hasta las correcciones de envío. Expanda un escenario de abajo para ver las indicaciones que puede probar.
El alto tráfico con baja participación indica un problema de contenido, no de tráfico. Estas indicaciones le ayudan a mostrar páginas y patrones específicos que requieren atención antes de que un plazo de campaña obligue al problema.
Indicadores
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Una vez que sepa qué es el bajo rendimiento, realice cambios dirigidos basados en lo que revelaron los datos de rendimiento. Estas indicaciones permiten actualizar secciones específicas en función del diagnóstico.
Indicadores
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Los cambios realizados a mitad de la sesión se pueden acumular rápidamente. Estas indicaciones le ayudan a revisar lo que está listo, agrupar las actualizaciones para su revisión y promocionar claramente antes de que una campaña se ponga en marcha.
Indicadores
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