Matomo Plugin · Open Source · GPL-3.0
Das Forecast-Plugin berechnet automatisch zukünftige Besucherzahlen auf Basis historischer Daten – angetrieben von Facebook Prophet, einem bewährten KI-Modell für Zeitreihenanalysen.
Vorschau – Besuchsprognose (30 Tage)
Alle Funktionen sind nahtlos in die Matomo-Oberfläche integriert – kein separates Tool, keine externen Dashboards.
Berechnet täglich die voraussichtlichen Besucherzahlen der nächsten Wochen auf Basis der letzten 12 Monate historischer Daten.
Das Forecast-Widget lässt sich wie gewohnt per Drag-and-drop auf jedem Matomo-Dashboard platzieren und zeigt die Prognose auf einen Blick.
Ein vollständiger Matomo-Bericht unter der Kategorie „Forecast" mit Export- und Filterfunktionen – genau wie alle anderen Matomo-Berichte.
Prognosedaten über die Matomo-HTTP-API abrufen Forecast.getForecastReport und in eigene Anwendungen integrieren.
Tägliche Berechnung über einen einfachen Cron-Job – vollautomatisch, ohne manuellen Eingriff. Prognosen sind morgens frisch verfügbar.
Im Remote-Modus werden nur anonymisierte Zeitreihendaten (Datum + Besucherzahl) übertragen – kein Personenbezug, keine IP-Adressen.
Wählen Sie den Modus, der zu Ihrer Infrastruktur passt. Beide Modi erzeugen identische Ergebnisse und können jederzeit gewechselt werden.
Matomo ruft ein lokales Python-Skript auf, das Prophet direkt auf dem Server ausführt. Alle Daten verlassen Ihren Server zu keinem Zeitpunkt.
Cron-Beispiel
0 2 * * * www-data php ./console forecast:local
Matomo sendet anonymisierte Zeitreihendaten an einen verwalteten API-Dienst und ruft die fertigen Prognosen ab – kein Python auf Ihrem Server nötig.
Cron-Beispiel
0 2 * * * www-data php ./console forecast:remotePersist
0 4 * * * www-data php ./console forecast:remoteFetch
Prophet ist ein additives Regressionsmodell von Meta, das Trend, Saisonalität und Feiertage automatisch erkennt.
Das Plugin liest die letzten 12 Monate Besuchsdaten aus der Matomo-Datenbank.
Das KI-Modell erkennt Trends, Wochenmuster und saisonale Effekte und berechnet die Prognose.
Die Prognosen werden in der Tabelle forecast_access_count gespeichert.
Widget, Bericht und API stehen sofort zur Verfügung – ohne Neukonfiguration.
Die Installation folgt dem Matomo-Standardprozess und erfordert keine komplexen Abhängigkeiten.
Matomo
5.0+
PHP
7.2.5+
Python (lokal)
3.8+
Schnellstart – Lokaler Modus
1. Plugin-Verzeichnis kopieren
cp -r Forecast/ /var/www/html/plugins/
2. Plugin aktivieren & Datenbank aktualisieren
./console plugin:activate Forecast
./console core:update
3. Python-Abhängigkeiten installieren
cd plugins/Forecast/Prophet
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
4. Erstmalig ausführen
su www-data -s /bin/bash -c "php -d memory_limit=-1 ./console forecast:local"
Die HTTP-API gibt strukturierte Prognosedaten zurück, die sich leicht in jede Anwendung integrieren lassen.
Anfrage
?module=API
&method=Forecast.getForecastReport
&idSite=1
&period=day
&date=today
&format=json
Antwort
[
{
"label": "2026-03-25",
"nb_visits": 1247
},
{
"label": "2026-03-26",
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]