Combler les écarts de performances du contenu avec des mises à jour pilotées par les données
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Les écarts de performances du contenu coûtent cher aux résultats des campagnes. Pour les combler, vous devez généralement basculer entre votre outil d’analyse et votre CMS. Cette présentation montre comment le faire en une seule session d’IA : faire apparaître les campagnes avec des écarts de conversion dans Customer Journey Analytics, diagnostiquer la cause, inspecter le contenu peu performant dans AEM et appliquer des mises à jour sans quitter votre conversation.
Chaque étape affiche une invite représentative et un exemple de réponse de l’IA. La section Plus que vous pouvez accomplir suit pour une exploration supplémentaire au cours de la même session.
Avant de commencer
Connectez les deux serveurs MCP en tant que connecteurs personnalisés. Ajoutez chacun séparément.
- Accédez à Paramètres > Intégrations dans Claude.ai.
- Sélectionnez Ajouter un connecteur personnalisé, saisissez une URL de serveur, puis sélectionnez Se connecter.
- Connectez-vous avec votre Adobe ID, puis répétez l’opération pour le deuxième serveur.
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|---|---|
| Serveur | Point d’entrée |
| Passerelle de collaborateur CX | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| Serveur AEM Content MCP | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
Configuration complète : documentation des connecteurs personnalisés Claude.ai
Connectez les deux serveurs MCP en mode Développeur ChatGPT (Pro, Plus, Business, Enterprise ou Education plan requis). Ajoutez chaque serveur séparément.
- Activez le mode Développeur dans Paramètres ChatGPT.
- Accédez à Paramètres > Intégrations et sélectionnez Ajouter un connecteur personnalisé > Serveur MCP distant.
- Saisissez une URL de serveur, sélectionnez Connexion et connectez-vous avec votre Adobe ID.
- Répétez l’opération pour le deuxième serveur.
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 | |
|---|---|
| Serveur | Point d’entrée |
| Passerelle de collaborateur CX | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| Serveur AEM Content MCP | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
Configuration complète : documentation MCP ChatGPT
Utiliser Gemini, Microsoft Copilot, Cursor, Claude Code ou un autre environnement compatible avec MCP ? Connectez-vous aux deux serveurs MCP à l’aide des points d’entrée suivants :
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 | |
|---|---|
| Serveur | Point d’entrée |
| Passerelle de collaborateur CX | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| Serveur AEM Content MCP | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
Instructions de configuration complètes pour tous les clients pris en charge : Connexion à votre client IA
Étape 1 : Rechercher des campagnes avec un écart de conversion
Utilisez CJA pour afficher en surface les campagnes où le clic publicitaire est important, mais où le taux de conversion est faible. Ce modèle (intention élevée, remplissage faible) indique généralement un problème de contenu ou d’expérience sur la page de destination.
Which campaigns have strong click-through but low conversion in the last 30 days?
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Étape 2 : diagnostiquer la cause première
Effectuez un suivi pour comprendre ce qui cause l’écart. Demandez si la liste déroulante est concentrée sur un type d’appareil, un segment d’audience ou une interaction de contenu spécifique.
What's causing the conversion drop-off, is it device, segment, or content?
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Étape 3 : vérifier le contenu dans AEM
Une fois la campagne peu performante identifiée, extrayez la page de destination d’AEM au cours de la même session. Voir ce que dit actuellement la page est le point de départ pour comprendre ce qu’il faut changer.
Show me the Bali Surf Camp page.
Client
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Étape 4 : obtenir des recommandations ciblées
Demandez à votre client d’IA de connecter ce que les données ont affiché à ce qui se trouve sur la page. L’IA a besoin de plusieurs sources pour identifier les sections de contenu susceptibles d’entraîner cette baisse et les éléments à modifier.
Which content sections are underperforming, and what changes would you recommend?
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Étape 5 : appliquer et réviser les modifications
Demandez à votre client d’IA de créer une version optimisée de la page en fonction des recommandations et de résumer ce qui a changé et pourquoi.
Create an optimized version of the Bali Surf Camp page and summarize the proposed changes.
Client
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Ce que vous avez accompli
Vous avez connecté Customer Journey Analytics et AEM en une seule session d’IA et déplacé les données de campagne vers les modifications de contenu déployées sans changer d’outil. Vous avez identifié des campagnes avec des écarts de conversion, diagnostiqué la cause première, inspecté la page de destination, reçu des recommandations ciblées basées sur les données et le contenu et appliqué les modifications dans la même conversation. Cela permet de raccourcir la boucle des commentaires entre Analytics insight et le contenu publié, et de mettre à l’échelle un nombre illimité de pages peu performantes au cours de la même session.
Plus de choses à accomplir
Lorsque CJA et AEM sont connectés au cours de la même session, vous pouvez couvrir l’ensemble du cycle, de l’identification des problèmes aux correctifs d’expédition. Développez un scénario ci-dessous pour afficher les invites que vous pouvez essayer.
Un trafic élevé avec un faible engagement signale un problème de contenu, pas un problème de trafic. Ces invites vous aident à faire apparaître des pages et des modèles spécifiques qui nécessitent une attention particulière avant qu’une échéance de campagne ne force le problème.
Invites
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Une fois que vous savez ce qui est peu performant, effectuez des modifications ciblées en fonction de ce que les données de performance ont révélé. Ces invites permettent de mettre à jour des sections spécifiques en fonction du diagnostic.
Invites
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Les modifications apportées en milieu de session peuvent s’accumuler rapidement. Ces invites vous aident à vérifier ce qui est prêt, à regrouper les mises à jour pour révision et à effectuer une promotion propre avant qu’une campagne ne soit activée.
Invites
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