Integrare l’intelligenza artificiale (AI) e i modelli di apprendimento automatico (ML) nel proprio sito web WordPress non significa solo stare al passo con gli ultimi progressi e tendenze tecnologiche. Si tratta di espandere le capacità di WordPress per migliorare l’esperienza dell’utente e trasformare il modo in cui si creano contenuti e in cui gli utenti li consumano.

Migliorare i propri siti WordPress con le funzionalità di intelligenza artificiale offre numerosi vantaggi. Può:

  • Rendere più efficaci le interazioni con gli utenti o i clienti utilizzando testi predittivi e chatbot.
  • Aumentare il coinvolgimento degli utenti fornendo consigli personalizzati sui contenuti.
  • Semplificare le operazioni con attività automatizzate come il tagging delle immagini.

Questi miglioramenti possono aumentare l’efficienza, la soddisfazione degli utenti e i tassi di conversione.

Scopriamo come integrare l’intelligenza artificiale e i modelli di ML nei siti WordPress utilizzando l’API di WordPress.

Sfruttare l’API di WordPress per l’integrazione dell’AI

L’API di WordPress fa da ponte tra un sito WordPress e le applicazioni esterne, consentendo una comunicazione e un’interazione senza soluzione di continuità. L’API fornisce agli sviluppatori endpoint predefiniti per interagire con i vari aspetti di un sito WordPress, come i post e gli utenti.

Inoltre, è possibile creare endpoint API personalizzati per esporre funzionalità o dati specifici. Tuttavia, l’integrazione di servizi di terze parti può richiedere ulteriori passaggi, come la gestione dei protocolli di autenticazione o la gestione della sincronizzazione dei dati.

Si può stabilire una comunicazione bidirezionale tra i modelli di AI e i propri siti WordPress utilizzando l’API di WordPress. Da qui, si possono integrare funzionalità basate sull’intelligenza artificiale come la generazione di testo predittivo, la raccomandazione di contenuti personalizzati e il tagging automatico delle immagini nei temi o nei plugin di WordPress utilizzando endpoint API personalizzati.

Caso d’uso 1: generazione di testo predittivo

Un modo per utilizzare l’intelligenza artificiale in un sito WordPress è quello di implementare la generazione di testo predittivo. La generazione di testo predittivo alimentata dall’intelligenza artificiale sfrutta gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare i dati di testo e prevedere la parola o la frase successiva in base al contesto.

Ad esempio, possiamo sfruttare queste funzionalità durante la creazione di contenuti. Durante la stesura di un contenuto, possono apparire dei suggerimenti testuali che aiutano a semplificare il processo di composizione. Da frasi pertinenti a frasi complete, questo testo predittivo può aiutare a ridurre il tempo che gli autori di contenuti devono dedicare alla produzione di testi per il web.

La generazione di testo predittivo è utile nel back-end e migliora l’esperienza dell’utente. Prendiamo ad esempio un sito WordPress con un chatbot. L’integrazione della generazione di testo predittivo nelle funzionalità del chatbot può migliorare le interazioni con gli utenti.

Quando gli utenti interagiscono con il chatbot ponendo domande o chiedendo assistenza, gli algoritmi di testo predittivo possono analizzare rapidamente l’input e generare le risposte più adatte. Questa funzionalità garantisce che il chatbot fornisca risposte rapide, accurate e contestualmente pertinenti, portando a esperienze più soddisfacenti per l’utente.

Come implementare la generazione di testo predittivo

Per implementare la generazione di testo predittivo, è necessario seguire alcuni passaggi:

  1. Addestrare il modello ML. Possiamo addestrare un modello su misura utilizzando un dataset personalizzato o modelli preesistenti come GPT-4, una delle offerte di OpenAI, o un modello gratuito di Hugging Face. L’addestramento di modelli personalizzati consente la personalizzazione e la messa a punto in base alle proprie esigenze specifiche. Nel frattempo, i modelli preesistenti offrono una certa comodità e possono essere sufficienti per molte applicazioni. Tuttavia, è importante notare che la formazione e la messa a punto dei modelli commerciali è un processo tecnico e ad alta intensità di risorse che richiede investimenti finanziari e una notevole potenza di calcolo.
  2. Creare un endpoint API WordPress personalizzato che il sito utilizzerà per comunicare con il modello ML. Possiamo definire l’endpoint personalizzato creando un plugin o modificando il file functions.php del tema, come mostrato di seguito: 
    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');

    Osserviamo rest_ensure_response nel codice qui sopra. Questa funzione integrata di WordPress assicura che la risposta sia formattata correttamente per la compatibilità con l’API REST di WordPress.

  3. Consumare questo endpoint API dal client (il frontend del sito web) per utilizzare la generazione del testo predittivo.

Caso d’uso 2: raccomandazioni sui contenuti

L’utilizzo di ML per la raccomandazione di contenuti personalizzati sui siti WordPress implica l’analisi del comportamento e delle preferenze degli utenti per personalizzare la distribuzione dei contenuti. Gli algoritmi elaborano i dati, tra cui la cronologia di navigazione, i modelli di interazione e i dati demografici degli utenti, per suggerire articoli, prodotti o media pertinenti.

Questa personalizzazione migliora il coinvolgimento degli utenti fornendo un’esperienza più personalizzata, che porta a un aumento del traffico sul sito, a una maggiore durata delle visite e a tassi di conversione più elevati.

Supponiamo, ad esempio, di avere un blog di lifestyle alimentato da WordPress che tratta vari argomenti, dal cibo al fitness, fino ai viaggi. Quando un utente arriva sulla homepage del blog, il motore di raccomandazione analizza le sue interazioni passate sul sito, come gli articoli letti, condivisi o piaciuti, nonché le sue informazioni demografiche e i suoi modelli di navigazione. Il motore può quindi condividere con l’utente raccomandazioni personalizzate sui contenuti.

Se, ad esempio, un utente interagisce spesso con ricette salutari e contenuti relativi al fitness, il motore di raccomandazione può suggerire pagine pertinenti contenenti routine di allenamento e guide alla preparazione dei pasti.

Come implementare le raccomandazioni di contenuti

Vediamo come includere le raccomandazioni di contenuti basate sull’intelligenza artificiale in un sito WordPress:

  1. Scegliamo un motore di raccomandazione dei contenuti che si adatti alle esigenze specifiche del sito. Possiamo costruirne uno utilizzando tecnologie come TensorFlow o PyTorch o una soluzione preesistente come Recombee.
  2. Sviluppiamo un endpoint API WordPress personalizzato per comunicare con il motore di raccomandazione. Possiamo creare un plugin personalizzato o modificare il file functions.php del tema. 
    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');

    Assicuriamoci di includere le interazioni dell’utente, come la sua cronologia di navigazione, i suoi articoli preferiti e le informazioni demografiche nel payload della richiesta inviata a questo endpoint. Queste informazioni permettono al motore di generare raccomandazioni personalizzate in base alle preferenze dell’utente.

Caso d’uso 3: tagging automatico delle immagini

Il tagging automatico delle immagini utilizza algoritmi di ML per analizzare e categorizzare automaticamente le immagini presenti nella libreria multimediale. Questi algoritmi identificano gli oggetti all’interno di un’immagine e assegnano tag e categorie pertinenti in base al riconoscimento degli oggetti, ai modelli visivi e agli schemi di colore.

Questa automazione semplifica la ricerca e l’organizzazione delle immagini in base a criteri specifici. Nel contesto delle librerie multimediali di WordPress, l’etichettatura delle immagini basata sull’AI migliora la ricercabilità, l’organizzazione e l’accessibilità dei contenuti visivi.

Pensiamo ad esempio a un blog di viaggi ospitato su WordPress che pubblica regolarmente articoli con splendide fotografie di destinazioni mondiali. Quando le immagini vengono caricate nella libreria multimediale di WordPress, il sistema di tagging automatico delle immagini utilizza algoritmi di computer vision (CV) per analizzare il contenuto di ogni immagine e generare tag pertinenti.

Ad esempio, può taggare automaticamente un’immagine di una spiaggia con descrittori come “spiaggia”, “sabbia”, “oceano” o “tramonto”.

Questa funzionalità evita agli editor di dover etichettare manualmente ogni immagine. Inoltre, poiché questo sistema etichetta le immagini in modo rapido e coerente, i visitatori del sito possono facilmente scoprire articoli/immagini pertinenti cercando parole chiave specifiche.

Come implementare il tagging automatico delle immagini

Ecco come integrare nel proprio sito WordPress le funzionalità di tagging delle immagini basate sull’intelligenza artificiale:

  1. Addestrando un modello di tagging delle immagini personalizzato per i propri dati specifici o sfruttare modelli preesistenti forniti da piattaforme di AI come Vision API di Google Cloud, AI Vision di Microsoft Azure e Amazon Rekognition Image.
  2. Creando un plugin personalizzato o modificando il file functions.php del tema per creare un endpoint personalizzato per interagire con il modello. Inviamo le immagini caricate a questo endpoint per generare i loro tag. 
    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');

Per essere sicuri che il modello generi tag pertinenti e accurati, teniamo a mente i seguenti suggerimenti:

  • Usiamo modelli di tagging delle immagini di alta qualità addestrati su set di dati diversi e rappresentativi.
  • Mettiamo a punto il modello di tagging delle immagini sulla nostra specifica raccolta di immagini per migliorare l’accuratezza e la rilevanza.
  • Implementiamo tecniche di post-elaborazione come il filtraggio e il ranking per affinare i tag delle immagini generate e rimuovere i tag irrilevanti.
  • Aggiorniamo e riqualifichiamo regolarmente il modello di tagging delle immagini per adattarlo all’evoluzione dei contenuti e delle preferenze degli utenti.

Sfide e considerazioni

L’integrazione delle funzionalità di ML nei siti WordPress offre numerosi vantaggi. Tuttavia, presenta anche diverse sfide da affrontare:

  • Privacy dei dati: i proprietari dei siti devono attenersi alle normative sulla protezione dei dati, come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR). Queste norme impongono requisiti rigorosi sulla raccolta, l’elaborazione e la conservazione dei dati personali dei cittadini dell’UE. L’adesione a queste norme prevede l’ottenimento del consenso esplicito degli utenti prima di raccogliere i loro dati e l’implementazione di misure per proteggere l’integrità e la riservatezza dei dati.
  • Accuratezza del modello: il raggiungimento di un’elevata accuratezza e performance del modello richiede un’attenta formazione, validazione e ottimizzazione. È necessario monitorare e migliorare continuamente le prestazioni del modello per garantire previsioni accurate e funzionalità affidabili.
  • Risorse computazionali: i modelli di intelligenza artificiale e di ML richiedono notevoli risorse computazionali per la formazione, l’inferenza e la manutenzione. Per questo motivo, i proprietari di siti WordPress devono considerare i requisiti di scalabilità e di risorse quando implementano funzionalità basate sull’AI, soprattutto se ospitano i propri modelli di ML.

Riepilogo

L’AI e il ML hanno il potenziale per migliorare notevolmente i siti WordPress. Queste tecnologie possono creare esperienze utente più coinvolgenti ed efficienti, favorendo un maggiore coinvolgimento e conversioni.

Sfruttando l’intelligenza artificiale e l’intelligenza artificiale, gli sviluppatori di WordPress possono spingersi oltre i limiti di ciò che i loro siti possono raggiungere, offrendo siti più intelligenti e reattivi.

Dopo aver migliorato l’intera esperienza di WordPress con l’AI e il ML, vorrete utilizzare uno dei migliori hosting per il vostro sito in modo da non dovervi mai preoccupare di problemi di hosting. Kinsta offre un servizio di hosting WordPress gestito di alta qualità di cui potete fidarvi!

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Che ne pensate dell’integrazione di AI e ML in WordPress? C’è qualche strumento o idea che ci è sfuggita? Condividetelo con noi nella sezione commenti!

Jeremy Holcombe Kinsta

Content & Marketing Editor at Kinsta, WordPress Web Developer, and Content Writer. Outside of all things WordPress, I enjoy the beach, golf, and movies. I also have tall people problems ;).