Headless-CMS oder klassisches CMS: Was passt zu einem SaaS-Produkt?
Worin sich ein Headless-CMS von einem klassischen CMS unterscheidet, wo welches gewinnt und warum SaaS-Produkte meist bei API-first landen. Ein Vergleich aus der Praxis.
Ausführliche Beiträge von unserem Team: Engineering, Produkt und Unternehmen.
Worin sich ein Headless-CMS von einem klassischen CMS unterscheidet, wo welches gewinnt und warum SaaS-Produkte meist bei API-first landen. Ein Vergleich aus der Praxis.
Sind Inhalte aus einer API schlecht für SEO? Nicht, wenn du richtig renderst. Canonicals, strukturierte Daten, Sitemaps und die Checkliste, auf die es ankommt.
Wie du ein Changelog schreibst und veröffentlichst, das Nutzer wirklich lesen: Aufbau der Einträge, Kategorien, Rhythmus, Verbreitung und die Fehler, die du vermeiden solltest.
Was eigene Content-Infrastruktur ein SaaS-Team tatsächlich kostet (Editor, Speicher, Suche, Wartung) und wann Kaufen die richtige Wahl ist.
Die meisten Teams schreiben Dokumentation nach Gefühl. Dein KI-Assistent sammelt längst die Liste der Fragen, die er nicht beantworten konnte. Und eine Kennzahl über 100 % erinnert daran, die eigene Rechnung zu prüfen.
Jeder Anbieter von KI-Support will, dass du deine Daten hochlädst. Die Alternative: Gib dem Assistenten eine Funktion, lass sie im Browser des Besuchers laufen, und deine Daten bleiben, wo sie sind.
Ein Besucher steht auf einer Produktseite, tippt „ist das auf Lager?“, und der Assistent hat keine Ahnung, was „das“ sein soll. Schwer zu lösen war das nie. Die Antwort stand längst im HTML.
Das Chat-Widget brauchte bisher React. Jetzt ist es ein Script-Tag, und Shopify, WordPress, Vue, Angular und reines HTML bekommen einen Assistenten, der aus ihrem Hilfecenter antwortet.
Deine öffentliche Roadmap und dein Feedback-Board sind dieselben Daten in verschiedenen Phasen. Kookee behandelt sie auch so.
Ein Banner, eine Rabattregel, ein Kill-Switch. Nichts davon verdient einen Release-Zyklus. Wofür das Config-Modul taugt und wo es aufhört.
Eine Wand aus Commit-Messages liest niemand. Typen, echte Versionen und Reaktionen machen deinen Changelog zu etwas, das Nutzer wirklich verfolgen.
Die Stichwortsuche versagt, sobald ein Nutzer dein Vokabular nicht kennt. Semantische Suche und ein KI-Chat-Widget lösen das eigentliche Problem.