.svg)
تعمل منصات ذكاء المحتوى على تحليل محتوى المؤسسة وأدائه: ما هو موجود (جرد وتصنيف مدعوم بالذكاء الاصطناعي)، وكيف يُستخدم (تتبع لكل أصل من حيث المشاهدات، والتنزيلات، والمشاركات، وأداء القنوات)، وما يعنيه ذلك (أي محتوى يجب إنتاج المزيد منه، أو إيقافه، أو إعادة استخدامه)، مما يحول عمليات المحتوى من مجرد عدّ للمخرجات إلى نظام متكامل ومُقاس.
الفهم هو تطبيق الذكاء الاصطناعي على المحتوى نفسه، من خلال التصنيف، واستخراج الموضوعات والكيانات، ومؤشرات الجودة والامتثال للعلامة التجارية، واكتشاف المحتوى المكرر، مما ينتج خريطة حية للأرشيف لا يمكن لأحد بناؤها يدوياً. أما القياس فهو تتبع دقيق لحياة كل أصل: أين نُشر، وكيف كان أداؤه، ومن استخدمه، وما تكلفة إنتاجه. والذكاء هو الربط بينهما: ربط بيانات الأداء بالمحتوى المفهوم، بحيث تصبح هناك إجابات لأسئلة مثل "أي أنماط صور المنتجات تحقق تحويلاً فعلياً؟" أو "ما هي نسبة المحتوى الذي أُنتج العام الماضي ولم يُستخدم قط؟".
تاريخياً، كانت فرق المحتوى تعمل دون رؤية واضحة بين الإنتاج ومقاييس القنوات الغامضة. ومع وجود نظام قياس، يصبح الهدر مرئياً وقابلاً للمعالجة: يتوقف إنتاج المحتوى غير المستخدم (الذي يشكل عادةً جزءاً كبيراً من الإنتاج)، ويُعاد استخدام المحتوى عالي الأداء وتوطينه بشكل منهجي، ويتم تجديد حقوق المحتوى الناجح قبل انتهائها، وتتحول الميزانيات من التركيز على الكمية إلى التركيز على الأدلة. الشرط الأساسي هو أمر غير براق: يجب أن يعيش المحتوى في نظام مُدار يمكنه تتبعه لكل أصل على حدة، فتقديم الذكاء للملفات المبعثرة ليس سوى وعود نظرية.
تقوم ioMoVo بقياس المكتبة التي تديرها، من خلال تصنيف شامل بالذكاء الاصطناعي لكل شيء، بالإضافة إلى تحليلات لكل أصل، وتتبع المعاملات، وإعداد تقارير حول عمل كل أصل وأدائه وتاريخه، لكي تستند قرارات المحتوى إلى أدلة. اطلع على صفحة ioPilot.
تقيس تحليلات الويب الصفحات والجلسات؛ بينما يقيس ذكاء المحتوى الأصول نفسها عبر كل قناة تظهر فيها، مع ربطها بماهية المحتوى الفعلية.
حجم المحتوى الذي لا يُستخدم أبداً من إنتاجهم، وهي نسبة كبيرة عادةً بما يكفي لتغيير خطة المحتوى للربع القادم بمفردها.