Het integreren van Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) modellen in je WordPress website gaat niet alleen over het bijhouden van de laatste technische ontwikkelingen en trends. Het gaat om het uitbreiden van de mogelijkheden van WordPress om de gebruikerservaring te verbeteren en te transformeren hoe je content creëert en hoe je gebruikers die consumeren.

Het uitbreiden van je WordPress websites met AI-mogelijkheden biedt talloze voordelen. Het kan:

  • Gebruikers- of klantinteracties versterken maken met behulp van voorspellende tekst en chatbots.
  • De betrokkenheid van gebruikers vergroten door gepersonaliseerde contentaanbevelingen te doen.
  • Activiteiten stroomlijnen met geautomatiseerde taken zoals het taggen van afbeeldingen.

Deze verbeteringen kunnen de efficiëntie, gebruikerstevredenheid en conversie verhogen.

Laten we eens kijken hoe je AI en ML modellen kunt integreren in je WordPress sites met behulp van de WordPress API.

De WordPress API gebruiken voor AI integratie

De WordPress API slaat een brug tussen je WordPress site en externe toepassingen en maakt naadloze communicatie en interactie mogelijk. De API biedt developers vooraf gedefinieerde endpoints voor interactie met de verschillende aspecten van een WordPress site, zoals berichten en gebruikers.

Daarnaast kun je aangepaste API endpoints maken om specifieke functionaliteit of gegevens te ontsluiten. Het integreren van externe services kan echter extra stappen vereisen, zoals het afhandelen van authenticatieprotocollen of het beheren van gegevenssynchronisatie.

Je kunt bidirectionele communicatie tot stand brengen tussen de AI modellen en je WordPress sites met behulp van de WordPress API. Van daaruit kun je AI features zoals voorspellende tekstgeneratie, gepersonaliseerde contentaanbevelingen en automatisch taggen van afbeeldingen integreren in WordPress thema’s of plugins met behulp van aangepaste API endpoints.

Use case 1: Voorspellende tekstgeneratie

Eén manier om AI te gebruiken in je WordPress site is door het implementeren van voorspellende tekstgeneratie. AI-gestuurde voorspellende tekstgeneratie maakt gebruik van natuurlijke taalverwerkingsalgoritmen (NLP) om tekstgegevens te analyseren en het volgende woord of zinsdeel te voorspellen op basis van de context.

Je kunt bijvoorbeeld gebruik maken van deze mogelijkheden tijdens het maken van content. Bij het schrijven van content kunnen tekstsuggesties verschijnen, waardoor het schrijfproces gestroomlijnd wordt. Variërend van relevante zinnen tot volledige zinnen, kan deze voorspellende tekst helpen om de tijd te verminderen die contentschrijvers moeten besteden aan het produceren van webteksten.

Voorspellende tekstgeneratie is nuttig aan de frontend en verbetert de gebruikerservaring. Denk bijvoorbeeld aan een WordPress site met een chatbot. Het integreren van voorspellende tekstgeneratie in de functionaliteit van de chatbot kan gebruikersinteracties verbeteren.

Wanneer gebruikers contact opnemen met de chatbot door vragen te stellen of hulp te zoeken, kunnen voorspellende tekstalgoritmen de invoer snel analyseren en de meest geschikte antwoorden genereren. Deze functionaliteit zorgt ervoor dat de chatbot snelle, accurate en contextueel relevante antwoorden geeft, wat leidt tot meer bevredigende gebruikerservaringen.

Zo implementeer je voorspellende tekstgeneratie

Om voorspellende tekstgeneratie te implementeren, moet je een paar stappen volgen:

  1. Train je ML model. Je kunt een op maat gemaakt model trainen met behulp van een aangepaste dataset of reeds bestaande modellen zoals GPT-4, een van de aanbiedingen van OpenAI, of een gratis model van Hugging Face. Door je eigen modellen te trainen kun je ze aanpassen en verfijnen op basis van je unieke vereisten. Ondertussen bieden reeds bestaande modellen gemak en kunnen voor veel toepassingen voldoende zijn. Het is echter belangrijk om te weten dat het trainen en verfijnen van commerciële modellen een technisch en resource-intensief proces is dat een financiële investering en aanzienlijke rekenkracht vereist.
  2. Maak een aangepast WordPress API end aan dat je site zal gebruiken om te communiceren met het ML model. Je kunt het aangepaste eindpunt definiëren door een plugin te maken of het functions.php bestand van je thema te bewerken, zoals hieronder getoond: 
    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');

    Let op rest_ensure_response in de bovenstaande code. Deze ingebouwde WordPress functie zorgt ervoor dat het antwoord correct wordt geformatteerd voor compatibiliteit met de WordPress REST API.

  3. Gebruik dit API endpoint vanuit je client (de frontend van de website) om voorspellende tekst te genereren.

Use case 2: Contentaanbevelingen

Het gebruik van ML voor gepersonaliseerde contentaanbevelingen op WordPress sites houdt in dat het gedrag en de voorkeuren van gebruikers worden geanalyseerd om de levering van inhoud aan te passen. Algoritmes verwerken gegevens, waaronder browsegeschiedenis, interactiepatronen en gebruikersdemografie, om relevante artikelen, producten of media voor te stellen.

Deze personalisatie verbetert de betrokkenheid van gebruikers door een meer aangepaste ervaring te bieden, wat leidt tot meer siteverkeer, langere bezoekduur en hogere conversiepercentages.

Stel bijvoorbeeld dat je een lifestyleblog hebt met WordPress dat verschillende onderwerpen behandelt, variërend van eten en fitness tot reizen. Wanneer een gebruiker op de homepage van de blog terechtkomt, analyseert de aanbevelingsengine hun eerdere interacties op de site, zoals de gelezen, gedeelde of gelikete artikelen, evenals hun demografische informatie en surfpatronen. De engine kan dan gepersonaliseerde contentaanbevelingen met de gebruiker delen.

Als een gebruiker bijvoorbeeld vaak gezonde recepten en fitnessgerelateerde inhoud bekijkt, kan de aanbevelingsmachine relevante pagina’s voorstellen met trainingsroutines en gidsen voor het bereiden van maaltijden.

Zo implementeer je contentaanbevelingen

Laten we eens kijken hoe je AI-gestuurde contentaanbevelingen kunt opnemen in je WordPress site:

  1. Kies een engine voor inhoudsaanbevelingen die past bij de unieke behoeften van je site. Je kunt er een bouwen met technologieën als TensorFlow of PyTorch of een al bestaande oplossing zoals Recombee.
  2. Ontwikkel een aangepast WordPress API endpoint om te communiceren met de aanbevelingsmachine. Je kunt een aangepaste plugin maken of het functions.php bestand van je thema bewerken. 
    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');

    Zorg ervoor dat je gebruikersinteracties zoals hun browsegeschiedenis, gelikete artikelen en demografische informatie opneemt in de request payload die naar dit endpoint wordt gestuurd. Met deze informatie kan de engine gepersonaliseerde aanbevelingen genereren op basis van gebruikersvoorkeuren.

Use case 3: Geautomatiseerd taggen van afbeeldingen

Geautomatiseerd taggen van afbeeldingen maakt gebruik van ML algoritmen om afbeeldingen in je mediabibliotheek automatisch te analyseren en te categoriseren. Deze algoritmen identificeren objecten in een afbeelding en wijzen relevante tags en categorieën toe op basis van objectherkenning, visuele patronen en kleurenschema’s.

Deze automatisering vereenvoudigt het zoeken en organiseren van afbeeldingen op basis van specifieke criteria. In de context van WordPress mediabibliotheken verbetert AI-gestuurd taggen van afbeeldingen de doorzoekbaarheid, organisatie en toegankelijkheid van visuele inhoud.

Neem een WordPress reisblog dat regelmatig artikelen publiceert met prachtige foto’s van wereldwijde bestemmingen. Wanneer afbeeldingen worden geüpload naar de WordPress mediabibliotheek, gebruikt het automatische taggingsysteem voor afbeeldingen computervisie (CV) algoritmen om de inhoud van elke afbeelding te analyseren en relevante tags te genereren.

Het kan bijvoorbeeld automatisch een afbeelding van een strand taggen met beschrijvingen als “strand”, “zand”, “oceaan” of “zonsondergang”

Dit voorkomt dat redacteuren elke afbeelding handmatig moeten taggen. Omdat dit systeem afbeeldingen snel en consistent tagt, kunnen bezoekers van de site bovendien gemakkelijk relevante artikelen/afbeeldingen vinden door te zoeken op specifieke trefwoorden.

Zo implementeer je automatisch taggen van afbeeldingen

Hier lees je hoe je AI-gestuurde taggingmogelijkheden voor afbeeldingen kunt integreren in je WordPress site:

  1. Train een model voor het taggen van afbeeldingen dat is afgestemd op jouw specifieke gegevens of maak gebruik van reeds bestaande modellen van AI-platforms zoals Google Cloud’s Vision API, Microsoft Azure’s AI Vision en Amazon Rekognition Image.
  2. Maak een aangepaste plugin of bewerk het functions.php bestand van je thema om een aangepast endpoint te maken voor interactie met het model. Stuur de geüploade afbeeldingen naar dit endpoint om hun tags te genereren. 
    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');

Overweeg de volgende tips om ervoor te zorgen dat het model relevante en nauwkeurige afbeeldingslabels genereert:

  • Gebruik hoogwaardige taggingmodellen voor afbeeldingen die zijn getraind op diverse en representatieve datasets.
  • Stem het taggingmodel voor afbeeldingen af op je specifieke verzameling afbeeldingen om de nauwkeurigheid en relevantie te verbeteren.
  • Implementeer nabewerkingstechnieken zoals filteren en rangschikken om de gegenereerde beeldtags te verfijnen en ruis of irrelevante tags te verwijderen.
  • Het taggingmodel voor afbeeldingen regelmatig bijwerken en opnieuw trainen om het aan te passen aan veranderende inhoud en gebruikersvoorkeuren.

Uitdagingen en overwegingen

Het integreren van ML mogelijkheden in je WordPress site biedt talloze voordelen. Het brengt echter ook een aantal uitdagingen met zich mee die je moet aanpakken:

  • Gegevensprivacy – Site-eigenaren moeten zich houden aan regelgeving voor gegevensbescherming, zoals de General Data Protection Regulation (GDPR). Deze regelgeving stelt strenge eisen aan het verzamelen, verwerken en opslaan van persoonlijke gegevens van EU-burgers. Het naleven van deze regels omvat het verkrijgen van expliciete toestemming van gebruikers voordat hun gegevens worden verzameld en het implementeren van maatregelen om de integriteit en vertrouwelijkheid van gegevens te beschermen.
  • Nauwkeurigheid van het model – Het bereiken van een hoge nauwkeurigheid en prestatie van het model vereist zorgvuldige training, validatie en optimalisatie. Je moet de prestaties van het model voortdurend controleren en verbeteren om nauwkeurige voorspellingen en betrouwbare functionaliteit te garanderen.
  • Computer-resources – AI en ML modellen vereisen aanzienlijke computerresources voor training, inferentie en onderhoud. Eigenaren van WordPress sites moeten dus rekening houden met schaalbaarheid en de benodigde middelen bij het inzetten van AI-functies, vooral als ze hun eigen ML-modellen hosten.

Samenvatting

AI en ML hebben het potentieel om WordPress sites aanzienlijk te verbeteren. Deze technologieën kunnen aantrekkelijkere en efficiëntere gebruikerservaringen creëren, waardoor de betrokkenheid en conversies toenemen.

Door gebruik te maken van AI en ML kunnen WordPress developers de grenzen verleggen van wat hun sites kunnen bereiken en slimmere en responsievere sites leveren.

Nadat je je hele WordPress ervaring hebt verbeterd met AI en ML, wil je natuurlijk de beste hosting voor je site gebruiken, zodat je je nooit zorgen hoeft te maken over hostingproblemen. Kinsta biedt een eersteklas Managed WordPress Hosting dienst waarop je kunt vertrouwen!

Met Kinsta’s schaalbare infrastructuur, krachtige servers en uitgebreide ontwikkeltools zorgen we ervoor dat je site soepel en efficiënt draait.

Wat zijn jouw gedachten over het integreren van AI en ML in WordPress? Is er een tool of idee dat we hebben gemist? Deel het in de commentsectie!

Jeremy Holcombe Kinsta

Content & Marketing Editor bij Kinsta, WordPress Web Developer en Content Writer. Buiten alles wat met WordPress te maken heeft, geniet ik van het strand, golf en films. En verder heb ik last van alle problemen waar andere lange mensen ook tegenaan lopen ;).