客戶回饋淹沒你？教你用 Gemini API 打造 WordPress 情感分析機器人，躺著讀懂使用者心聲！

哈囉，我是浪花科技的資深工程師 Eric。每天看著客戶網站的後台，留言區、產品評論、客服表單… 資訊量跟雪崩一樣，你是不是也覺得頭昏腦脹？客戶回饋是金礦，這句話誰都會說，但現實是，我們常常被埋在文字堆裡，根本沒時間好好分析，更別提從中找出改善服務的洞見了。手動一篇篇讀？慢得要死，還可能因為當天心情影響判斷，完全不科學。

但時代變了。隨著像 Google Gemini 這樣強大的大型語言模型 (LLM) 問世，AI 不再是遙不可及的黑科技。今天，我就要帶你動手，把這個強大的 AI 大腦植入你的 WordPress 網站，打造一個 24 小時不休息的「情感分析機器人」。它能自動分析每一則客戶回饋，告訴你使用者是開心、生氣還是覺得普通，甚至幫你總結重點。準備好了嗎？讓我們把那些雜亂的文字，變成清晰、可操作的商業智慧吧！

為什麼是 Gemini API？AI 如何顛覆客戶回饋分析？

你可能會問，市面上不是有很多分析工具嗎？為什麼要自己動手串接 Gemini API？問得好，這就是工程師的堅持所在了。使用現成工具固然方便，但往往缺乏彈性，而且數據掌握在別人手上。自己串接 API，就像是拿到一把萬能鑰匙，你可以：

• 高度客製化： 你可以設計專屬的分析指令 (Prompt)，不只是單純的正面/負面，甚至可以要求 AI 判斷回饋屬於「功能建議」、「價格問題」還是「客服抱怨」。
• 成本效益： 對於中小型網站來說，API 的用量計費模式，前期成本可能遠低於訂閱昂貴的 SaaS 服務。
• 數據自主： 分析結果直接儲存在你的 WordPress 資料庫，你可以隨心所欲地進行二次利用，例如製作報表、觸發自動化流程等。
• 掌握最新技術： Google 不斷更新其 AI 模型，像是最新的 Gemini 1.5 Pro 擁有超大上下文視窗，未來可應用的場景只會更廣。自己串接，才能第一時間享受到技術紅利。

我們的目標很明確：將使用者留下的非結構化文字（例如：「你們家新出的鍵盤手感超棒，但物流速度可以再快點嗎？」），轉化為機器看得懂的結構化數據（例如：{ "sentiment": "positive", "category": "product_feedback", "summary": "對鍵盤手感滿意，但建議改善物流速度。" }）。有了這些數據，一切都變得簡單了。

架構藍圖：WordPress 如何與 Gemini API 對話？

在我們開始寫程式碼之前，先搞懂整個流程是很重要的，這能讓你清楚知道每一步的目的。這就像蓋房子前要先看設計圖一樣，不然蓋出來可能會變成比薩斜塔。

整個自動化流程大致如下：

1. 觸發事件： 使用者在你的網站上提交了一則新留言或評論。
2. WordPress 掛鉤 (Hook)： WordPress 內建的機制會「攔截」到這個事件。
3. 執行函式： 我們撰寫的 PHP 函式被觸發，它會取得留言內容。
4. API 請求： PHP 函式打包好我們的分析指令和留言內容，透過 HTTP 請求發送給 Google Gemini API。
5. AI 分析： Gemini API 收到請求後，進行自然語言處理與情感分析。
6. API 回應： Gemini API 將分析結果以 JSON 格式回傳給我們的 WordPress 網站。
7. 儲存數據： 我們的 PHP 函式解析回傳的 JSON，並將「正面」、「負面」等標籤，以及重點摘要，存到資料庫對應的留言欄位中。

聽起來很順暢吧？要完成這個任務，你需要準備以下幾樣東西：

• 一個 WordPress 網站（這不是廢話嗎）。
• 一個 Google 帳號，用來在 Google AI Studio 取得免費的 API 金鑰。
• 一點點 PHP 的基礎概念，不過別擔心，跟著我的程式碼複製貼上，你也能完成。
• 一顆樂於嘗試的心！

實戰教學：一步步打造你的 AI 分析引擎

理論說完了，來點實際的吧！我會以分析「文章留言」為範例，手把手帶你完成整個建置過程。

步驟一：取得你的 Gemini API 金鑰

首先，我們需要一把跟 Google AI 對話的「鑰匙」。

1. 前往 Google AI Studio。
2. 用你的 Google 帳號登入，並同意服務條款。
3. 點擊左上角的「Get API key」，然後「Create API key in new project」。
4. 你會得到一長串的字元，這就是你的 API 金鑰。務必妥善保管，不要外洩！

身為一個有經驗的工程師，我必須囉嗦一句：千萬不要把 API 金鑰直接寫在你的主題 `functions.php` 檔案裡！這非常不安全。最好的做法是把它定義在 `wp-config.php` 檔案中。

打開你 WordPress 根目錄的 `wp-config.php` 檔案，在 /* That's all, stop editing! Happy publishing. */ 這行註解的上方，加入以下程式碼：

define( 'ROAMER_GEMINI_API_KEY', '貼上你剛剛取得的API金鑰' );

步驟二：設定 WordPress 掛鉤 (Hook)，攔截新回饋

接著，我們要告訴 WordPress：「喂！只要有新留言進來，就通知我一下！」這就要用到 WordPress 強大的 Action Hook 機制。

打開你佈景主題的 `functions.php` 檔案（建議使用子佈景主題，以免主題更新後修改被覆蓋），加入以下程式碼：

add_action( 'comment_post', 'roamer_analyze_comment_sentiment', 10, 1 );

這行程式碼的意思是，當 `comment_post` 這個動作（也就是成功新增一筆留言）發生時，就去執行我們等下要寫的 `roamer_analyze_comment_sentiment` 這個函式。

步驟三：呼叫 Gemini API 的核心函式

重頭戲來了！我們要來撰寫實際跟 Gemini API 溝通的 PHP 函式。這段程式碼會負責組合請求、發送請求，並接收回應。請將以下完整的函式碼加到你的 `functions.php` 檔案裡。

function roamer_analyze_comment_sentiment( $comment_id ) {
    // 檢查 API 金鑰是否存在，不存在就直接結束，避免出錯
    if ( !defined( 'ROAMER_GEMINI_API_KEY' ) ) {
        return;
    }

    // 透過留言 ID 取得完整的留言物件
    $comment = get_comment( $comment_id );
    if ( !$comment ) {
        return;
    }

    $api_key = ROAMER_GEMINI_API_KEY;
    $api_url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=' . $api_key;

    // 這就是我們給 AI 的指令 (Prompt)，非常關鍵！
    // 我們要求它回傳固定的 JSON 格式，方便後續處理
    $prompt = '請將以下使用者評論進行情感分析，判斷它是正面的(positive)、負面的(negative)，還是中性的(neutral)。' . 
              '請只回傳一個符合規範的 JSON 物件，不要有其他任何文字或說明。' . 
              'JSON 物件必須包含兩個鍵：' . 
              '1. "sentiment": 其值為 "positive", "negative", 或 "neutral" 其中之一。' . 
              '2. "summary": 用不超過25個字的繁體中文總結這則評論的核心觀點。' . 
              '\n\n評論內容如下：\n' . $comment->comment_content;

    // 組合要發送給 API 的資料
    $request_body = [
        'contents' => [
            [
                'parts' => [
                    ['text' => $prompt]
                ]
            ]
        ]
    ];

    // 使用 WordPress 內建的 wp_remote_post 函式來發送請求
    $response = wp_remote_post( $api_url, [
        'headers' => ['Content-Type' => 'application/json'],
        'body' => json_encode( $request_body ),
        'timeout' => 30, // 設定30秒超時，避免網站卡住
    ]);

    // 檢查 API 請求是否成功
    if ( is_wp_error( $response ) || wp_remote_retrieve_response_code( $response ) != 200 ) {
        // 可以在這裡記錄錯誤日誌，以便追蹤問題
        error_log('Gemini API request failed: ' . print_r($response, true));
        return;
    }

    // 解析 API 回傳的 JSON 資料
    $response_body = json_decode( wp_remote_retrieve_body( $response ), true );
    $ai_response_text = $response_body['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'] ?? '';

    // Gemini 有時會回傳被 Markdown 包裹的 JSON，我們需要把它清乾淨
    $clean_json_text = trim( str_replace( ['```json', '```'], '', $ai_response_text ) );
    $analysis_result = json_decode( $clean_json_text, true );

    // 確保解析後的資料是我們預期的格式，再進行儲存
    if ( isset( $analysis_result['sentiment'] ) && isset( $analysis_result['summary'] ) ) {
        // 使用 update_comment_meta 將分析結果存到資料庫
        update_comment_meta( $comment_id, '_sentiment', sanitize_text_field( $analysis_result['sentiment'] ) );
        update_comment_meta( $comment_id, '_sentiment_summary', sanitize_text_field( $analysis_result['summary'] ) );
    }
}

在上面的程式碼中，最重要的部分是 $prompt 變數。我們明確地指示 AI 回傳指定的 JSON 格式，這就是所謂的「提示工程 (Prompt Engineering)」。好的指令能讓 AI 更準確地回傳我們想要的結果，大幅降低後續處理的複雜度。

步驟四：(加分題) 在後台優雅地展示分析結果

數據存進資料庫了，但如果每次都要進資料庫撈才能看，也太不方便了。讓我們多做一步，直接在 WordPress 的留言管理後台，加上一個欄位來顯示分析結果。

同樣在 `functions.php` 中，加入以下兩段程式碼：

// 1. 新增一個名為「情感分析」的欄位標題
add_filter( 'manage_edit-comments_columns', 'roamer_add_sentiment_column' );
function roamer_add_sentiment_column( $columns ) {
    $columns['sentiment_analysis'] = '情感分析';
    return $columns;
}

// 2. 顯示該欄位的內容
add_action( 'manage_comments_custom_column', 'roamer_display_sentiment_column_content', 10, 2 );
function roamer_display_sentiment_column_content( $column, $comment_id ) {
    if ( 'sentiment_analysis' == $column ) {
        $sentiment = get_comment_meta( $comment_id, '_sentiment', true );
        $summary = get_comment_meta( $comment_id, '_sentiment_summary', true );

        if ( $sentiment ) {
            $color = 'grey';
            if ($sentiment == 'positive') $color = 'green';
            if ($sentiment == 'negative') $color = 'red';

            echo '<strong style="color:' . $color . ';">' . esc_html( ucfirst( $sentiment ) ) . '</strong>';
            if ($summary) {
                echo '<br/><small>' . esc_html( $summary ) . '</small>';
            }
        } else {
            echo '—';
        }
    }
}

完成後，你去「後台 > 留言」，就會驚喜地發現多了一個「情感分析」欄位！每當有新留言進來，幾秒鐘後，這裡就會自動顯示出 AI 的分析結果，是不是超酷？

工程師的囉嗦時間：上線前必須注意的魔鬼細節

程式碼能動了，但一個專業的工程師不會就此打住。在上線服務大量使用者前，還有幾個細節你必須考慮：

• 成本控管： Gemini API 目前有免費額度，但超過了就要收費。如果你的網站留言量非常大，記得去 Google Cloud Platform 設定預算快訊，避免收到驚人的帳單。
• 效能問題： API 呼叫需要時間（通常是 1-3 秒）。我們上面的寫法是「同步」執行，意味著使用者送出留言後，必須等 API 分析完，頁面才會跳轉。如果留言量大，這會影響使用者體驗。更進階的作法是「非同步」處理，先把留言存起來，再透過 WordPress 的排程 (WP-Cron) 或更可靠的 Queue/Worker 機制在背景分析。這能讓前端體驗瞬間完成，但架構也更複雜。
• 錯誤處理： 如果 Gemini API 暫時掛了，或是回傳的格式不對，我們的程式碼需要有能力優雅地處理這些錯誤，而不是讓網站直接噴出錯誤訊息。上面的範例中，我們有用 is_wp_error 做基本檢查，但在正式環境，你應該要有更完善的日誌紀錄 (Logging) 機制。
• 指令的持續優化： AI 的表現高度依賴你的指令。你可能會發現，目前的指令對某些類型的留言判斷不準。這就需要你持續去微調你的 Prompt，讓它更符合你的業務需求。

結論：讓 AI 成為你的最強助攻

我們今天從零到一，成功地將 Google Gemini 這個強大的 AI 引擎整合進了 WordPress。這不只是一個有趣的技術實驗，它更是一個強大的商業工具。透過自動化的情感分析，你可以快速掌握使用者脈動、優先處理負面客訴、從正面回饋中提煉行銷亮點，真正做到「數據驅動」決策。

AI 時代的浪潮已經來了，與其觀望，不如親身駕馭它。今天這個應用只是冰山一角，未來你可以將它擴展到分析 WooCommerce 產品評論、客服表單內容，甚至結合 CRM 系統，打造更複雜的自動化工作流。

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