データ主導のアップデートでコンテンツのパフォーマンス不足を解消
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コンテンツパフォーマンスのギャップがコスト施策の結果を左右し、それを埋めるには、分析ツールとCMSを切り替える必要があります。 このチュートリアルでは、Customer Journey Analyticsでコンバージョンギャップのあるキャンペーンを特定し、原因を診断し、AEMでパフォーマンスの低いコンテンツを調査し、会話から離れることなく更新を適用するという、1つのAI セッションで行う方法を示します。
各ステップは、代表的なプロンプトとAI応答の例を示しています。 同じセッションで追加の探索を行うために、さらに達成できるのセクションを次に示します。
始める前に
両方のMCP サーバーをカスタムコネクタとして接続します。 それぞれを別々に追加します。
- Claude.aiの 設定/統合 に移動します。
- カスタムコネクタを追加を選択し、サーバーURLを入力して、接続を選択します。
- Adobe IDでログインし、2台目のサーバーに対してこれを繰り返します。
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 | |
|---|---|
| サーバー | エンドポイント |
| CX同僚のゲートウェイ | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| AEM Content MCP Server | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
完全なセットアップ:Claude.ai カスタムコネクタのドキュメント
ChatGPT デベロッパーモードを使用して両方のMCP サーバーを接続します(Pro、Plus、Business、Enterprise、またはEducation プランが必要)。 各サーバーを個別に追加します。
- ChatGPT設定で 開発者モード を有効にします。
- 設定/統合に移動し、カスタムコネクタを追加/リモート MCP サーバーを選択します。
- サーバーURLを入力し、Connectを選択して、Adobe IDでログインします。
- 2番目のサーバーに対してこれを繰り返します。
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 | |
|---|---|
| サーバー | エンドポイント |
| CX同僚のゲートウェイ | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| AEM Content MCP Server | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
完全なセットアップ:ChatGPT MCP ドキュメント
Gemini、Microsoft Copilot、Cursor、Claude CodeなどのMCP互換アプリケーションを使用している場合、 以下のエンドポイントを使用して、両方のMCP サーバーに接続します。
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 | |
|---|---|
| サーバー | エンドポイント |
| CX同僚のゲートウェイ | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| AEM Content MCP Server | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
サポートされているすべてのクライアントの完全なセットアップ手順:AI クライアントに接続
ステップ 1:コンバージョンギャップのある施策の特定
Adobe CJAを利用して、クリックスルー率は高いものの、コンバージョン率が低いキャンペーンを特定できます。 このパターン(高いインテント、低完了)は、通常、ランディングページ上のコンテンツまたはエクスペリエンスの問題を示します。
Which campaigns have strong click-through but low conversion in the last 30 days?
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手順2:根本原因の診断
何がギャップを生んでいるのかを把握します。 ドロップオフが特定のデバイスタイプ、オーディエンスセグメント、コンテンツインタラクションのいずれに集中しているかを確認します。
What's causing the conversion drop-off, is it device, segment, or content?
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手順3:AEMのコンテンツを確認する
パフォーマンスの低いキャンペーンを特定したら、AEMからランディングページを同じセッションに移動します。 現在のページの内容を確認することは、何を変更すべきかを理解するための出発点となります。
Show me the Bali Surf Camp page.
AEMからのランディングページの現在のコンテンツを表示する
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ステップ 4:的を絞ったレコメンデーションの提供
AI クライアントに、データが示したものとページ上のものを結びつけるように依頼します。 両方のソースでAIを利用する理由により、どのコンテンツセクションが脱落の原因になり、何を変更すべきかを特定できます。
Which content sections are underperforming, and what changes would you recommend?
パフォーマンスの低いコンテンツセクションを特定し、特定の変更を推奨する
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手順5:変更を適用して確認する
AI クライアントに、レコメンデーションに基づいて最適化されたページのバージョンを作成してもらい、何が変更され、なぜ変更されたかを要約します。
Create an optimized version of the Bali Surf Camp page and summarize the proposed changes.
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達成したこと
Customer Journey AnalyticsとAEMを単一のAI セッションで連携し、キャンペーンデータからコンテンツ変更のデプロイにツールを切り替えることなく移行しました。 コンバージョンのギャップがあるキャンペーンを特定し、根本原因を診断して、ランディングページを調査し、データとコンテンツの両方に基づいたターゲットを絞ったレコメンデーションを得て、変更内容を同じ会話に適用しました。 これにより、Adobe Analytics insightと公開されたコンテンツ間のフィードバックループが短縮され、同じセッションでパフォーマンスの低い任意の数のページに拡張できます。
より多くのことを達成
CJAとAEMを同じセッションで連携させることで、課題の特定から出荷時の修正まで、サイクル全体をカバーすることができます。 以下のシナリオを展開して、試せるプロンプトを表示します。
エンゲージメントが低いトラフィックは、トラフィックの問題ではなく、コンテンツの問題を示します。 これらのプロンプトを活用すれば、キャンペーンが期限を迎える前に注意が必要な特定のページやパターンを特定できます。
プロンプト
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パフォーマンスが低い施策を把握したら、パフォーマンスデータにもとづいて、的を絞った変更をおこないます。 これらのプロンプトを使用すると、診断に基づいて特定のセクションを更新できます。
プロンプト
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セッション中に加えた変更は、すぐに積み重なることができます。 これらのプロンプトは準備状況の確認、レビュー用の更新のグループ化、キャンペーンが公開される前のクリーンなプロモーションに役立ちます。
プロンプト
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