데이터 기반 업데이트로 컨텐츠 성능 격차 완화
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컨텐츠 성능의 격차는 캠페인 결과의 비용을 발생시키며, 이러한 격차를 닫는다는 것은 일반적으로 분석 도구와 CMS 간을 전환하는 것을 의미합니다. 이 연습에서는 단일 AI 세션에서 수행하는 방법을 보여 줍니다. Customer Journey Analytics에서 전환 차이가 있는 캠페인을 표면화하고, 원인을 진단하고, AEM에서 성과가 낮은 콘텐츠를 검사하고, 대화를 종료하지 않고 업데이트를 적용합니다.
각 단계에는 하나의 대표적인 프롬프트와 예제 AI 응답이 표시됩니다. 같은 세션에서 추가 탐색을 위해 수행할 수 있는 추가 섹션이 다음과 같습니다.
시작하기에 앞서
두 MCP 서버를 사용자 지정 커넥터로 연결합니다. 각각 하나씩 추가합니다.
- Cloud.ai의 설정 > 통합(으)로 이동합니다.
- 사용자 지정 커넥터 추가를 선택하고 서버 URL을 입력한 다음 연결을 선택합니다.
- Adobe ID으로 로그인한 다음, 두 번째 서버에 대해 이 과정을 반복합니다.
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|---|---|
| 서버 | 엔드포인트 |
| CX Coworker 게이트웨이 | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| AEM Content MCP 서버 | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
전체 설정: Claude.ai 사용자 지정 커넥터 설명서
ChatGPT 개발자 모드(Pro, Plus, 비즈니스, 엔터프라이즈 또는 교육 계획 필요)를 사용하여 두 MCP 서버를 연결합니다. 각 서버를 별도로 추가합니다.
- ChatGPT 설정에서 개발자 모드를 사용하도록 설정합니다.
- 설정 > 통합(으)로 이동하여 사용자 지정 커넥터 추가 > 원격 MCP 서버를 선택합니다.
- 서버 URL을 입력하고 연결을 선택한 다음 Adobe ID으로 로그인하세요.
- 두 번째 서버에 대해 이 작업을 반복합니다.
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|---|---|
| 서버 | 엔드포인트 |
| CX Coworker 게이트웨이 | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| AEM Content MCP 서버 | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
전체 설정: ChatGPT MCP 설명서
Gemini, Microsoft Copilot, Cursor, Claude Code 또는 다른 MCP 호환 환경을 사용하시겠습니까? 다음 끝점을 사용하여 두 MCP 서버에 연결합니다.
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|---|---|
| 서버 | 엔드포인트 |
| CX Coworker 게이트웨이 | https://cx-coworker-gateway.adobe.io/mcp |
| AEM Content MCP 서버 | https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content |
지원되는 모든 클라이언트에 대한 전체 설치 지침: AI 클라이언트에 연결
1단계: 전환 간격이 있는 캠페인 찾기
CJA을 사용하여 클릭스루는 강하지만 전환율이 낮은 캠페인을 표시합니다. 이 패턴(높은 의도, 낮은 완료)은 일반적으로 랜딩 페이지의 콘텐츠 또는 경험 문제를 가리킵니다.
Which campaigns have strong click-through but low conversion in the last 30 days?
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2단계: 근본 원인 진단
차이를 유발하는 것이 무엇인지 이해하기 위해 후속 작업을 수행하십시오. 드롭오프가 특정 장치 유형, 대상 세그먼트 또는 컨텐츠 상호 작용에 집중되는지 묻습니다.
What's causing the conversion drop-off, is it device, segment, or content?
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3단계: AEM에서 컨텐츠 검토
성과가 낮은 캠페인이 식별되면 동일한 세션에서 AEM에서 랜딩 페이지를 가져옵니다. 페이지에 현재 나와 있는 내용을 확인하는 것은 변경할 내용을 이해하는 시작점입니다.
Show me the Bali Surf Camp page.
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4단계: 타깃팅된 권장 사항 가져오기
데이터에 표시된 내용을 페이지의 내용과 연결하도록 AI 클라이언트에 요청합니다. 두 소스 모두에서 AI가 드롭오프의 원인이 될 수 있는 콘텐츠 섹션과 변경할 콘텐츠를 식별하는 이유입니다.
Which content sections are underperforming, and what changes would you recommend?
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5단계: 변경 사항 적용 및 검토
AI 클라이언트에게 권장 사항을 기반으로 최적화된 페이지 버전을 제작하도록 요청하고 변경된 사항과 이유를 요약합니다.
Create an optimized version of the Bali Surf Camp page and summarize the proposed changes.
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수행한 작업
단일 AI 세션에서 Customer Journey Analytics과 AEM을 연결하고 도구를 전환하지 않고 캠페인 데이터에서 배포된 콘텐츠 변경 사항으로 이동했습니다. 전환 간격이 있는 캠페인을 식별하고, 근본 원인을 진단하고, 랜딩 페이지를 검사하고, 데이터와 콘텐츠 모두에 기반을 둔 타겟팅 권장 사항을 수신하고, 동일한 대화에서 변경 사항을 적용했습니다. 이렇게 하면 analytics insight과 게시된 콘텐츠 간의 피드백 루프가 짧아지고, 동일한 세션에서 성과가 낮은 페이지 수로 확장됩니다.
수행할 수 있는 작업 더 보기
CJA과 AEM이 동일한 세션에 연결되어 있으므로 문제 식별부터 배송 수정 사항까지의 전체 주기를 처리할 수 있습니다. 시도할 수 있는 프롬프트를 보려면 아래 시나리오를 확장하십시오.
참여도가 낮은 트래픽이 많으면 트래픽 문제가 아닌 콘텐츠 문제를 알리는 신호입니다. 이러한 프롬프트는 캠페인 마감에 따라 문제가 발생하기 전에 주의가 필요한 특정 페이지 및 패턴을 표시하는 데 도움이 됩니다.
프롬프트
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성과가 낮은 항목을 알게 되면 성능 데이터가 공개한 내용에 따라 타겟팅된 변경을 수행합니다. 이러한 프롬프트를 통해 진단에 따라 특정 섹션을 업데이트할 수 있습니다.
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세션 중간에 변경한 사항이 신속하게 쌓일 수 있습니다. 이러한 프롬프트는 준비된 항목을 검토하고, 검토를 위해 그룹 업데이트를 검토하고, 캠페인이 라이브로 전환되기 전에 깔끔하게 프로모션하는 데 도움이 됩니다.
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