Bei der Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in deine WordPress-Website geht es nicht nur darum, mit den neuesten technischen Fortschritten und Trends Schritt zu halten. Es geht darum, die Möglichkeiten von WordPress zu erweitern, um das Nutzererlebnis zu verbessern und die Art und Weise zu verändern, wie du Inhalte erstellst und wie deine Nutzer sie konsumieren.

Die Erweiterung deiner WordPress-Websites mit KI-Funktionen bietet zahlreiche Vorteile. Es kann:

  • Die Interaktion mit Nutzern oder Kunden durch prädiktive Texte und Chatbots verbessern.
  • Das Engagement der Nutzer/innen durch personalisierte Inhaltsempfehlungen steigern.
  • Betriebsabläufe durch automatisierte Aufgaben wie das Taggen von Bildern rationalisieren.

Diese Verbesserungen können die Effizienz, die Nutzerzufriedenheit und die Konversionsraten erhöhen.

Wir zeigen dir, wie du mit der WordPress-API KI- und ML-Modelle in deine WordPress-Websites integrieren kannst.

Nutze die WordPress-API für die KI-Integration

Die WordPress-API ist die Brücke zwischen deiner WordPress-Website und externen Anwendungen und ermöglicht eine nahtlose Kommunikation und Interaktion. Die API bietet Entwicklern vordefinierte Endpunkte für die Interaktion mit den verschiedenen Aspekten einer WordPress-Website, z. B. mit Beiträgen und Nutzern.

Außerdem kannst du benutzerdefinierte API-Endpunkte erstellen, um bestimmte Funktionen oder Daten freizugeben. Die Integration von Diensten Dritter kann jedoch zusätzliche Schritte erfordern, z. B. die Handhabung von Authentifizierungsprotokollen oder die Verwaltung der Datensynchronisation.

Über die WordPress-API kannst du eine bidirektionale Kommunikation zwischen den KI-Modellen und deinen WordPress-Websites herstellen. Von dort aus kannst du KI-gestützte Funktionen wie prädiktive Texterstellung, personalisierte Inhaltsempfehlungen und automatisches Bild-Tagging über benutzerdefinierte API-Endpunkte in WordPress-Themes oder Plugins integrieren.

Anwendungsfall 1: Prädiktive Texterstellung

Eine Möglichkeit, KI in deiner WordPress-Website einzusetzen, ist die prädiktive Texterstellung. Die KI-gestützte prädiktive Texterstellung nutzt Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Textdaten zu analysieren und das nächste Wort oder den nächsten Satz auf der Grundlage des Kontexts vorherzusagen.

Du kannst dir diese Fähigkeiten zum Beispiel bei der Erstellung von Inhalten zunutze machen. Beim Schreiben von Inhalten können Textvorschläge angezeigt werden, die den Schreibprozess vereinfachen. Von relevanten Formulierungen bis hin zu ganzen Sätzen kann dieser prädiktive Text dazu beitragen, die Zeit zu reduzieren, die Autoren für die Erstellung von Webtexten aufwenden müssen.

Die prädiktive Texterstellung ist auch im Backend hilfreich und verbessert das Nutzererlebnis. Nehmen wir eine WordPress-Website, die einen Chatbot enthält. Die Integration der prädiktiven Texterstellung in die Funktionen des Chatbots kann die Nutzerinteraktionen verbessern.

Wenn die Nutzer/innen dem Chatbot Fragen stellen oder um Hilfe bitten, können prädiktive Textalgorithmen die Eingaben schnell analysieren und die am besten geeigneten Antworten generieren. Diese Funktion stellt sicher, dass der Chatbot schnelle, genaue und kontextrelevante Antworten liefert, was zu einem zufriedeneren Nutzererlebnis führt.

Wie man prädiktive Textgenerierung implementiert

Um die prädiktive Texterstellung zu implementieren, solltest du einige Schritte befolgen:

  1. Trainiere dein ML-Modell. Du kannst ein maßgeschneidertes Modell trainieren, indem du einen benutzerdefinierten Datensatz oder bereits vorhandene Modelle wie GPT-4, eines der Angebote von OpenAI, oder ein kostenloses Modell von Hugging Face verwendest. Wenn du deine eigenen Modelle trainierst, kannst du sie an deine individuellen Anforderungen anpassen und fein abstimmen. Vorhandene Modelle sind dagegen bequem und können für viele Anwendungen ausreichen. Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass das Training und die Feinabstimmung kommerzieller Modelle ein technischer und ressourcenintensiver Prozess ist, der finanzielle Investitionen und viel Rechenleistung erfordert.
  2. Erstelle einen benutzerdefinierten WordPress-API-Endpunkt, über den deine Website mit dem ML-Modell kommunizieren soll. Du kannst den benutzerdefinierten Endpunkt entweder durch die Erstellung eines Plugins oder durch die Bearbeitung der functions.php-Datei deines Themes definieren, wie unten gezeigt: 
    function create_predictive_text_endpoint()
{
   register_rest_route(
       'predictive-text/v1',
       '/generate/',
       array(
           'methods' => 'POST',
           'callback' => 'generate_predictive_text',
       )
   );
}

function generate_predictive_text($data)
{
   // Retrieve input text from request
   $input_text = $data['input_text'];

   // Call your machine learning model to generate predictive text based on input
   // Make sure you have defined the generate_predictions function.
   $predictive_text = generate_predictions($input_text);

   // Return predictive text as JSON response
   return rest_ensure_response($predictive_text);
}

add_action('rest_api_init', 'create_predictive_text_endpoint');

    Achte auf rest_ensure_response im obigen Code. Diese eingebaute WordPress-Funktion sorgt dafür, dass die Antwort richtig formatiert wird, damit sie mit der WordPress REST API kompatibel ist.

  3. Nutze diesen API-Endpunkt von deinem Client (dem Frontend der Website) aus, um die Textvorhersage zu nutzen.

Anwendungsfall 2: Inhaltsempfehlungen

Der Einsatz von ML für personalisierte Inhaltsempfehlungen auf WordPress-Websites beinhaltet die Analyse des Nutzerverhaltens und der Vorlieben, um die Inhalte maßgeschneidert auszuliefern. Algorithmen verarbeiten Daten wie den Browserverlauf, Interaktionsmuster und demografische Daten der Nutzer/innen, um relevante Artikel, Produkte oder Medien vorzuschlagen.

Diese Personalisierung steigert das Engagement der Nutzer/innen, indem sie ein individuelleres Erlebnis bietet, das zu mehr Besucher/innen, einer längeren Verweildauer und höheren Konversionsraten führt.

Nehmen wir an, du hast einen WordPress-basierten Lifestyle-Blog, der verschiedene Themen wie Essen, Fitness und Reisen behandelt. Wenn ein Nutzer auf der Startseite des Blogs landet, analysiert die Empfehlungsmaschine seine bisherigen Interaktionen auf der Website, z. B. die gelesenen, geteilten oder gelikten Artikel, sowie seine demografischen Daten und sein Surfverhalten. Der Engine kann dann personalisierte Inhaltsempfehlungen an den Nutzer weitergeben.

Wenn ein Nutzer z. B. häufig mit gesunden Rezepten und fitnessbezogenen Inhalten interagiert, kann die Empfehlungsmaschine relevante Seiten mit Workout-Routinen und Anleitungen zur Zubereitung von Mahlzeiten vorschlagen.

Wie du Inhaltsempfehlungen implementierst

Schauen wir uns an, wie du KI-gestützte Inhaltsempfehlungen in deine WordPress-Website einbauen kannst:

  1. Wähle eine Inhaltsempfehlungsmaschine, die zu den besonderen Anforderungen deiner Website passt. Du kannst sie mit Technologien wie TensorFlow oder PyTorch oder mit einer bereits vorhandenen Lösung wie Recombee entwickeln.
  2. Entwickle einen eigenen WordPress-API-Endpunkt für die Kommunikation mit der Empfehlungsmaschine. Du kannst ein eigenes Plugin erstellen oder die Datei functions.php deines Themes bearbeiten. 
    function create_content_recommendation_endpoint()
{
   register_rest_route(
       'content-recommendation/v1',
       '/recommend/',
       array(
           'methods' => 'POST',
           'callback' => 'generate_content_recommendations',
       )
   );
}

function generate_content_recommendations($data)
{
   // Retrieve user data and interactions from the request
   $user_data = $data['user_data'];

   // Call the recommendation engine with user data to generate content recommendations
   // Make sure you have defined the generate_recommendations function.
   $content_recommendations = generate_recommendations($user_data);

   // Return content recommendations as JSON response
   return rest_ensure_response($content_recommendations);
}

add_action('rest_api_init', 'create_content_recommendation_endpoint');

    Achte darauf, dass du die Interaktionen der Nutzer/innen, wie z. B. den Browserverlauf, die gelikten Artikel und demografische Informationen, in die an diesen Endpunkt gesendete Anfrage einbeziehst. Mit diesen Informationen kann der Engine personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage der Nutzerpräferenzen erstellen.

Anwendungsfall 3: Automatisiertes Bild-Tagging

Automatisches Bild-Tagging nutzt ML-Algorithmen, um Bilder in deiner Mediathek automatisch zu analysieren und zu kategorisieren. Diese Algorithmen identifizieren Objekte innerhalb eines Bildes und ordnen relevante Tags und Kategorien auf der Grundlage von Objekterkennung, visuellen Mustern und Farbschemata zu.

Diese Automatisierung vereinfacht das Suchen und Ordnen von Bildern nach bestimmten Kriterien. Im Zusammenhang mit WordPress-Mediatheken verbessert das KI-gestützte Tagging von Bildern die Durchsuchbarkeit, Organisation und Zugänglichkeit von visuellen Inhalten.

Nehmen wir einen WordPress-Reiseblog, der regelmäßig Artikel mit atemberaubenden Fotos von weltweiten Reisezielen veröffentlicht. Wenn Bilder in die WordPress-Mediathek hochgeladen werden, nutzt das automatische Bild-Tagging-System Computer-Vision-Algorithmen (CV), um den Inhalt jedes Bildes zu analysieren und relevante Tags zu erzeugen.

So kann es z. B. ein Bild von einem Strand automatisch mit Begriffen wie „Strand“, „Sand“, „Meer“ oder „Sonnenuntergang“ verschlagworten

Dadurch müssen die Redakteure nicht mehr jedes Bild manuell verschlagworten. Da dieses System Bilder schnell und einheitlich verschlagwortet, können die Besucher/innen der Website relevante Artikel/Bilder leicht finden, indem sie nach bestimmten Stichworten suchen.

So implementierst du automatisches Bild-Tagging

Hier erfährst du, wie du KI-gestützte Bild-Tagging-Funktionen in deine WordPress-Website integrieren kannst:

  1. Trainiere ein auf deine Daten zugeschnittenes Modell für das Tagging von Bildern oder nutze bereits vorhandene Modelle, die von KI-Plattformen wie Google Cloud’s Vision API, Microsoft Azure’s AI Vision und Amazon Rekognition Image bereitgestellt werden.
  2. Erstelle ein benutzerdefiniertes Plugin oder bearbeite die Datei functions.php deines Themes, um einen benutzerdefinierten Endpunkt für die Interaktion mit dem Modell zu erstellen. Sende die hochgeladenen Bilder an diesen Endpunkt, um ihre Tags zu generieren. 
    function create_image_tagging_endpoint()
{
   register_rest_route(
       'image-tagging/v1',
       '/tag/',
       array(
           'methods' => 'POST',
           'callback' => 'generate_image_tags',
       )
   );
}

function generate_image_tags($data)
{
   // Retrieve uploaded image from request
   $uploaded_image = $data['image'];

   // Call your image tagging model to generate tags based on the uploaded image
   // Make sure you have defined the generate_tags function.
   $image_tags = generate_tags($uploaded_image);

   // Return image tags as JSON response
   return rest_ensure_response($image_tags);
}

add_action('rest_api_init', 'create_image_tagging_endpoint');

Um sicherzustellen, dass das Modell relevante und genaue Bild-Tags erzeugt, solltest du die folgenden Tipps beachten:

  • Verwende qualitativ hochwertige Modelle, die auf verschiedenen und repräsentativen Datensätzen trainiert wurden.
  • Stimme das Modell auf deine spezifische Bildsammlung ab, um die Genauigkeit und Relevanz zu verbessern.
  • Setze Nachbearbeitungstechniken wie Filterung und Ranking ein, um die generierten Bild-Tags zu verfeinern und Rauschen oder irrelevante Tags zu entfernen.
  • Aktualisiere und trainiere das Tagging-Modell regelmäßig, um es an die sich verändernden Inhalte und Nutzerpräferenzen anzupassen.

Herausforderungen und Überlegungen

Die Integration von ML-Funktionen in deine WordPress-Website bietet zahlreiche Vorteile. Sie bringt jedoch auch einige Herausforderungen mit sich, die du angehen solltest:

  • Datenschutz – Website-Betreiber/innen müssen sich an Datenschutzbestimmungen wie die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) halten. Diese Vorschriften stellen strenge Anforderungen an die Erhebung, Verarbeitung und Speicherung personenbezogener Daten von EU-Bürgern. Zur Einhaltung dieser Vorschriften gehört es, die ausdrückliche Zustimmung der Nutzer/innen einzuholen, bevor sie ihre Daten erfassen, und Maßnahmen zum Schutz der Datenintegrität und Vertraulichkeit zu ergreifen.
  • Modellgenauigkeit – Um eine hohe Modellgenauigkeit und -leistung zu erreichen, ist eine sorgfältige Schulung, Validierung und Optimierung erforderlich. Du musst die Modellleistung kontinuierlich überwachen und verbessern, um genaue Vorhersagen und zuverlässige Funktionen zu gewährleisten.
  • Rechenressourcen – KI- und ML-Modelle benötigen erhebliche Rechenressourcen für Training, Schlussfolgerungen und Wartung. Betreiber von WordPress-Websites sollten daher die Skalierbarkeit und den Ressourcenbedarf berücksichtigen, wenn sie KI-gestützte Funktionen einsetzen, insbesondere wenn sie ihre eigenen ML-Modelle hosten.

Zusammenfassung

KI und ML haben das Potenzial, WordPress-Websites erheblich zu verbessern. Diese Technologien können ein attraktiveres und effizienteres Nutzererlebnis schaffen, das zu mehr Engagement und Konversionen führt.

Durch den Einsatz von KI und ML können WordPress-Entwickler die Grenzen dessen, was ihre Websites erreichen können, erweitern und intelligentere und reaktionsschnellere Websites erstellen.

Nachdem du dein WordPress-Erlebnis mit KI und ML verbessert hast, solltest du eines der besten Hosting-Angebote für deine Website nutzen, damit du dir keine Sorgen über Hosting-Probleme machen musst. Kinsta bietet einen erstklassigen Managed WordPress Hosting Service, dem du vertrauen kannst!

Mit Kinstas skalierbarer Infrastruktur, leistungsstarken Servern und umfassenden Entwicklungstools sorgen wir dafür, dass deine Website reibungslos und effizient läuft.

Was denkst du über die Integration von KI und ML in WordPress? Gibt es ein Tool oder eine Idee, die wir übersehen haben? Bitte teile sie uns in den Kommentaren mit!

Jeremy Holcombe Kinsta

Content & Marketing Editor bei Kinsta, WordPress Web Developer und Content Writer. Außerhalb von WordPress genieße ich den Strand, Golf und Filme. Außerdem habe ich Probleme mit großen Menschen ;).