Integrar modelos de inteligência artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (Machine Learning) ao seu site WordPress não se trata apenas de acompanhar os últimos avanços e tendências da tecnologia. Trata-se de expandir os recursos do WordPress para aprimorar a experiência do usuário e transformar a maneira como você cria conteúdo e como seus usuários o consomem.

Aprimorar seus sites WordPress com recursos de IA oferece vários benefícios. Você pode:

  • Tornar as interações com usuários ou clientes mais fortes usando texto preditivo e chatbots.
  • Aumentar o engajamento do usuário com recomendações personalizadas de conteúdo.
  • Simplificar as operações com tarefas automatizadas, como marcação de imagens.

Esses aprimoramentos podem aumentar a eficiência, a satisfação do usuário e as taxas de conversão.

Vamos aprender como integrar modelos de IA e ML em seus sites WordPress usando a API do WordPress.

Aproveite a API do WordPress para integração de IA

A API do WordPress faz a ponte entre seu site WordPress e aplicativos externos, permitindo comunicação e interação perfeitas. A API fornece aos desenvolvedores endpoints predefinidos para interagir com os vários aspectos de um site WordPress, como publicações e usuários.

Além disso, você pode criar endpoints de API personalizados para expor funcionalidades ou dados específicos. No entanto, a integração de serviços de terceiros pode exigir etapas adicionais, como lidar com protocolos de autenticação ou gerenciar a sincronização de dados.

Você pode estabelecer uma comunicação bidirecional entre os modelos de IA e seus sites WordPress usando a API do WordPress. A partir daí, você pode integrar recursos alimentados por IA, como geração de texto preditivo, recomendação de conteúdo personalizado e marcação automática de imagens em temas ou plugins WordPress usando endpoints de API personalizados.

Caso de uso 1: Geração de texto preditivo

Uma maneira de usar a IA em seu site WordPress é implementar a geração de texto preditivo. A geração de texto preditivo com IA aproveita os algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP) para analisar dados de texto e prever a próxima palavra ou frase com base no contexto.

Você pode, por exemplo, aproveitar esses recursos durante a criação de conteúdo. Ao escrever o conteúdo, você pode receber sugestões de texto, o que ajuda a simplificar o processo de composição. Variando de trechos relevantes a frases completas, esse texto preditivo pode ajudar a reduzir o tempo que os redatores de conteúdo precisam gastar na produção de copy para a web.

A geração de texto preditivo é útil no backend e melhora a experiência do usuário. Considere um site WordPress com um chatbot. Integrar a geração de texto preditivo à funcionalidade do chatbot pode enriquecer as interações do usuário.

Quando os usuários se envolvem com o chatbot fazendo perguntas ou buscando assistência, os algoritmos de texto preditivo podem analisar rapidamente a entrada e gerar as respostas mais adequadas. Essa funcionalidade garante que o chatbot forneça respostas rápidas, precisas e contextualmente relevantes, levando a experiências de usuário mais satisfatórias.

Como implementar a geração de texto preditivo

Para implementar a geração de texto preditivo, há algumas etapas que você deve seguir:

  1. Treine seu modelo de ML. Você pode treinar um modelo personalizado usando um conjunto personalizado de dados ou modelos pré-existentes, como o GPT-4, uma das ofertas da OpenAI, ou um modelo gratuito da Hugging Face. O treinamento de seus próprios modelos permite a personalização e o ajuste fino com base em seus requisitos exclusivos. Enquanto isso, os modelos pré-existentes oferecem conveniência e podem ser suficientes para muitos aplicativos. No entanto, é importante observar que o treinamento e o ajuste fino de modelos comerciais é um processo técnico e de uso intensivo de recursos, que exige investimento financeiro e poder computacional significativo.
  2. Crie um endpoint personalizado da API do WordPress que seu site usará para se comunicar com o modelo de ML. Você pode definir o endpoint personalizado criando um plugin ou editando o arquivo functions.php do seu tema, conforme mostrado abaixo: 
    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');

    Observe o endereço rest_ensure_response no código acima. Essa função integrada do WordPress garante que a resposta seja formatada corretamente para compatibilidade com a API REST do WordPress.

  3. Utilize esse endpoint de API do seu cliente (o frontend do site) para usar a geração de texto preditivo.

Caso de uso 2: Recomendações de conteúdo

O uso de ML para recomendações personalizadas de conteúdo em sites WordPress envolve a análise do comportamento e das preferências do usuário para adaptar o fornecimento de conteúdo. Os algoritmos processam dados, incluindo histórico de navegação, padrões de interação e dados demográficos do usuário para sugerir artigos, produtos ou mídia relevantes.

Essa personalização aumenta o engajamento do usuário ao proporcionar uma experiência mais personalizada, levando a um aumento no tráfego do site, maior duração das visitas e taxas de conversão mais altas.

Suponha, por exemplo, que você tenha um blog de estilo de vida com tecnologia WordPress que abrange vários tópicos, desde alimentação e condicionamento físico até viagens. Quando um usuário chega à página inicial do blog, o mecanismo de recomendação analisa suas interações anteriores no site, como os artigos lidos, compartilhados ou curtidos, bem como suas informações demográficas e padrões de navegação. O mecanismo pode então compartilhar recomendações de conteúdo personalizado com o usuário.

Se, por exemplo, um usuário interage frequentemente com receitas saudáveis e conteúdo relacionado à boa forma, o mecanismo de recomendação pode sugerir páginas relevantes que contenham rotinas de exercícios e guias de preparação de refeições.

Como implementar recomendações de conteúdo

Vamos analisar como você pode incluir recomendações de conteúdo com tecnologia IA em seu site WordPress:

  1. Selecione um mecanismo de recomendação de conteúdo que atenda às necessidades exclusivas do seu site. Você pode criar um usando tecnologias como TensorFlow ou PyTorch ou uma solução pré-existente, como o Recombee.
  2. Desenvolva um endpoint personalizado da API do WordPress para se comunicar com o mecanismo de recomendação. Você pode criar um plugin personalizado ou editar o arquivo functions.php do seu 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');

    Certifique-se de incluir as interações do usuário, como histórico de navegação, artigos curtidos e informações demográficas no payload da solicitação enviado a esse endpoint. Essas informações permitem que o mecanismo gere recomendações personalizadas com base nas preferências do usuário.

Caso de uso 3: Marcação automatizada de imagens

A marcação automatizada de imagens usa algoritmos de ML para analisar e categorizar automaticamente as imagens em sua biblioteca de mídia. Esses algoritmos identificam objetos em uma imagem e atribuem tags e categorias relevantes com base no reconhecimento de objetos, padrões visuais e esquemas de cores.

Essa automação simplifica a busca e a organização de imagens com base em critérios específicos. No contexto das bibliotecas de mídia do WordPress, a marcação de imagens com tecnologia IA aprimora a capacidade de pesquisa, a organização e a acessibilidade do conteúdo visual.

Considere um blog de viagens hospedado no WordPress que publica regularmente artigos com fotografias incríveis de destinos no mundo todo. Quando as imagens são carregadas na biblioteca de mídia do WordPress, o sistema de marcação automática de imagens usa algoritmos de visão computacional (CV) para analisar o conteúdo de cada imagem e gerar tags relevantes.

Por exemplo, ele pode marcar automaticamente uma imagem de praia com descritores como “praia”, “areia”, “oceano” ou “pôr do sol”.

Esse recurso evita que os editores tenham que marcar cada imagem manualmente. Além disso, como esse sistema marca as imagens de forma rápida e consistente, os visitantes do site podem descobrir facilmente artigos e imagens relevantes pesquisando por palavras-chave específicas.

Como implementar a marcação automática de imagens

Veja como integrar recursos de marcação de imagens com tecnologia IA em seu site WordPress:

  1. Treine um modelo de marcação de imagens adaptado aos seus dados específicos, ou aproveite modelos pré-existentes fornecidos por plataformas de IA, como a API de Visão do Google Cloud, a Visão de IA do Microsoft Azure e o Amazon Rekognition Image.
  2. Crie um plugin personalizado ou edite o arquivo functions.php do seu tema para criar um endpoint personalizado para interagir com o modelo. Envie as imagens carregadas a esse endpoint para gerar suas tags. 
    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');

Para garantir que o modelo gere tags de imagem relevantes e precisas, considere as dicas a seguir:

  • Use modelos de marcação de imagens de alta qualidade treinados em conjuntos de dados diversos e representativos.
  • Faça o ajuste fino do modelo de marcação de imagens em sua coleção específica de imagens para melhorar a precisão e a relevância.
  • Implemente técnicas de pós-processamento, como filtragem e classificação, para refinar as tags de imagem geradas e remover ruídos ou tags irrelevantes.
  • Atualize e retreine regularmente o modelo de marcação de imagens para se adaptar ao conteúdo em evolução e às preferências do usuário.

Desafios e considerações

A integração de recursos de ML ao seu site WordPress oferece vários benefícios. No entanto, também apresenta vários desafios que você deve enfrentar:

  • Privacidade de dados — Os proprietários de sites devem aderir aos regulamentos de proteção de dados, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR). Essas normas impõem requisitos rigorosos sobre coleta, processamento e armazenamento de dados pessoais de cidadãos da UE. A adesão a essas normas inclui a obtenção do consentimento explícito dos usuários antes de coletar seus dados e a implementação de medidas para proteger a integridade e a confidencialidade dos dados.
  • Precisão do modelo — Obter alta precisão e desempenho do modelo requer treinamento, validação e otimização cuidadosos. Você deve monitorar e melhorar continuamente o desempenho do modelo para garantir previsões precisas e funcionalidade confiável.
  • Recursos computacionais — Os modelos de IA e ML exigem recursos computacionais significativos para treinamento, inferência e manutenção. Portanto, os proprietários de sites WordPress devem considerar a escalabilidade e os requisitos de recursos ao implantar funcionalidades com tecnologia IA, especialmente se hospedarem seus próprios modelos de ML.

Resumo

A IA e o ML têm o potencial de aprimorar significativamente os sites WordPress. Essas tecnologias podem criar experiências de usuário mais envolventes e eficientes, gerando maior engajamento e conversões.

Ao aproveitar a IA e o ML, desenvolvedores WordPress podem ampliar os limites do que seus sites podem alcançar, oferecendo sites mais inteligentes e responsivos.

Depois de aprimorar toda a sua experiência no WordPress com IA e ML, você vai querer usar uma das melhores hospedagens para o seu site, para que nunca precise se preocupar com problemas de hospedagem. A Kinsta oferece um serviço premium de Hospedagem Gerenciada de WordPress em que você pode confiar!

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O que você acha da integração de IA e ML no WordPress? Tem alguma ferramenta ou ideia que deixamos de fora? Compartilhe conosco na seção de comentários!

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 ;).