1. AI-Auto-Tagging für Posts und Produkte
Wenn dein Editorial-Team viel Content produziert, ist Verschlagwortung oft der Engpass. Auto-Tagging löst das: ein Plugin sendet den Post-Inhalt an Claude oder GPT, bekommt 5-8 relevante Tags zurück und setzt sie automatisch. Vorteil: konsistente Verschlagwortung, bessere interne Verlinkung, bessere Filter-Funktionen, bessere SEO. Aufwand: 3-5 Tage Implementation. API-Kosten: $0.01-0.03 pro Post (vernachlässigbar). Stack: Claude API + ACF + WordPress-Filter-Hook.
Pro-Tipp: Lass dir die Tags vom Editor ZUR FREIGABE vorschlagen, nicht automatisch publizieren. So bleibt Editorial-Kontrolle, aber 80% Zeitersparnis.
2. Semantische Suche statt Keyword-Match
WordPress-Standardsuche ist primitiv: sie matcht nur Wörter. Sucht jemand "günstiger Schreiner Berlin", findet sie keine Posts mit "preiswerter Tischler in der Hauptstadt". Semantische Suche mit Vector-Embeddings löst das: jeder Post wird in Vector-Form gespeichert (Pinecone oder Supabase Vector), Suchanfragen werden ebenfalls in Vector umgewandelt, dann werden ähnliche Inhalte gefunden — über Bedeutung, nicht Wörter. Aufwand: 1-2 Wochen. Kosten: ~$10-50/Monat für Vector-DB.
3. AI-gestützte Content-Empfehlungen
Standard-WordPress empfiehlt verwandte Posts über Tags oder Categories. Mit AI-Embeddings sind Empfehlungen viel präziser: "Lese-Schluss" liefert wirklich semantisch ähnliche Inhalte, nicht nur gleiche Tags. Setup ist ähnlich zur semantischen Suche (Vector-DB), aber Anwendungsfall ist anders: am Ende jedes Posts werden 3-4 wirklich passende Vorschläge gezeigt. Resultat: höhere Pageviews pro Session, bessere Time-on-Site, bessere SEO. Aufwand: 1 Woche, falls Vector-DB schon existiert.
4. AI-Translation mit Brand-Voice
Mehrsprachige WordPress-Sites brauchen klassisch entweder manuelle Übersetzungen (teuer, langsam) oder Google-Translate-Plugins (qualitativ schlecht). AI-Translation mit Claude oder GPT-4 ist ein Mittelweg: viel besser als Google Translate, mit anpassbarer Tonalität, deutlich günstiger als Übersetzungs-Agenturen. Wichtig: System-Prompts, die deine Brand-Voice spezifizieren. Aufwand: 1-2 Wochen für vollständige Integration mit WPML oder Polylang. Kosten: $0.10-1 pro übersetztem Post je nach Länge.
5. AI-Image-Alt-Tags
Alt-Tags für Bilder sind SEO-Pflicht und Accessibility-Gebot, werden aber oft nicht oder unsorgfältig gepflegt. Claude Vision oder GPT-4 Vision können Bilder analysieren und passende Alt-Tags generieren. Plugin-Setup: bei Image-Upload wird Bild an AI gesendet, Alt-Tag-Vorschlag kommt zurück, Editor kann annehmen oder anpassen. Aufwand: 3-4 Tage. Kosten: $0.01-0.05 pro Bild.
6. Customer-Support-Chatbot mit RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist der Game-Changer für Wissensbasen. Statt einen generischen Chatbot zu nutzen, indexierst du dein eigenes Wissen (FAQs, Anleitungen, Produkt-Doku) als Vector-Embeddings. Bei Anfragen werden relevante Wissensstücke abgerufen und Claude generiert eine Antwort BASIEREND auf deinem Wissen. Resultat: Bot, der deine Produkte und Prozesse wirklich kennt. Aufwand: 2-4 Wochen, je nach Wissensmenge. Kosten: ~$50-300/Monat je nach Anfrage-Volumen.
- Frontend: Chat-Widget auf der Site (oder Slack/Discord-Bot)
- Backend: Vector-DB mit eurem Wissen (Pinecone, Supabase Vector)
- AI-Modell: Claude oder GPT-4 für Antwort-Generierung
- Optional: Eskalation an Human-Support bei unklaren Fragen
- Wichtig: Quellen-Verlinkung, damit User die Originaldoku finden
7. AI-Lead-Qualifizierung
Eingehende Leads aus Kontaktformularen sind oft eine Mischung aus echten Interessenten, Spam und unpassenden Anfragen. AI kann das in Sekunden klassifizieren. Eingehende Form-Submission → Claude analysiert → Klassifizierung (qualified/unqualified/spam) + Priorität → Routing zur richtigen Person. Aufwand: 1 Woche. Kosten: $0.001-0.01 pro Lead.
8. Document-Processing für Verträge & Rechnungen
PDFs sind ein Datenfriedhof. Eingehende Verträge, Rechnungen, Schriftverkehr werden manuell durchgesehen, Daten extrahiert, in CRM oder ERP übertragen. Claude Vision kann Dokumente analysieren, Daten extrahieren (Beträge, Daten, Vertragspartner) und strukturiert weitergeben. Aufwand: 2-3 Wochen für robuste Production-Lösung. Kosten: $0.05-0.20 pro Dokument.
9. Voice-to-Text Meeting-Notes
Mit Whisper (OpenAI) werden Meeting-Recordings transkribiert, mit Claude zusammengefasst, mit Action-Items versehen, automatisch in Notion oder Slack abgelegt. Setup ist überschaubar (Web-App mit Upload-Funktion + Backend). Aufwand: 1-2 Wochen. Kosten: $0.10-0.30 pro Meeting (1h).
10. Internal Knowledge-Slackbot
Slack-Bot, der Fragen aus internem Firmenwissen beantwortet — Onboarding-Doku, Prozess-Beschreibungen, Tool-Anleitungen, häufige Probleme. RAG-Setup wie beim Customer-Support-Chatbot, aber für interne Nutzung. Reduziert "Wo finde ich..."-Fragen drastisch. Aufwand: 2-3 Wochen. Lohnt sich ab 20+ Mitarbeitern.
11. Code-Review-Assistant für Dev-Teams
Custom GitHub-Action, die bei Pull-Requests automatisch Code-Review macht — Style, Security, Anti-Patterns, mit Kontext zu eurem Codebase. Claude API ist hier sehr stark, kann auch typische Bugs in Frameworks erkennen. Aufwand: 2-4 Wochen für gute Qualität. Lohnt sich für Teams mit vielen Junior-Devs oder Code-Quality-Anforderungen.
12. Smart Contact-Forms mit AI-Validation
Kontaktformulare mit AI-Schicht: eingegebener Text wird semantisch verstanden, Spam erkannt, Anfrage automatisch kategorisiert. Beispiel: "Wir brauchen eine neue Webseite für unser Restaurant" → Kategorie: New-Build, Branche: Gastro, Priorität: Mittel, Routing: Sales-Team. Aufwand: 1 Woche. Bonus: bessere Sales-Daten.