Вам больше не нужно быть программистом, чтобы автоматизировать сложные рабочие процессы. Раньше для таких задач, как веб-скрапинг, обработка данных и сбор аналитических данных, требовался разработчик. Теперь? Вы можете сделать это самостоятельно, используя подходящие инструменты. Грань между технической и нетехнической работой быстро стирается, и если вы хотели бы создать собственную автоматизацию, сейчас самое время начать.

В этом и заключается идея этого пошагового руководства. Мы создадим простую, но практичную схему, используя Crawlbase, n8nи Модель ИИ создать помощника по анализу товаров на Amazon. Весь рабочий процесс прост и выглядит примерно так:

Каждый шаг играет свою роль: небольшая форма собирает ключевые слова и данные пользователя, Crawlbase ИИ находит листинги Amazon, обрабатывает всё, и итоговый отчёт отправляется по электронной почте. Это понятный, автоматизированный цикл, работающий без необходимости иметь техническую подготовку.

Этот тип настройки полезен для исследователей продуктов, групп электронной коммерции, отслеживающих конкурентов, агентств, проверяющих ниши, или всех, кому нужна быстрая информация без ручного просмотра страниц продуктов.

Готовы начать? Вот краткое руководство по созданию агента Amazon AI с использованием n8n и Crawlbase:

Что вам нужно для создания ИИ-агента Amazon

1. Crawlbase аккаунт с API-ключом

Это то, что фактически выводит результаты поиска Amazon. Всё готово, если вы уже используете Crawlbase. Если не, создание учетной записи и тянет ваш Ключ API Это займет всего минуту.

2. Учетная запись n8n (размещенная самостоятельно или n8n.cloud)

n8n — это место, где вы соединяете все компоненты. Разместите его самостоятельно или используйте облачную версию, если вам не хочется возиться с серверами.

3. Ключ API OpenAI (или другого поставщика ИИ)

Агенту ИИ нужен мозг, и это всё. Подойдёт любая модель, способная резюмировать текст. Просто убедитесь, что у вас есть активный ключ API, чтобы n8n мог с ним взаимодействовать.

4. Учетная запись SendGrid для отправки электронных писем

Эта часть отвечает за доставку. Без неё ваше тщательно обработанное резюме некуда девать. Для этого проекта обычно достаточно бесплатной учётной записи SendGrid.

5. Знакомство с рабочими процессами n8n

Если вы можете перетаскивать узлы и задавать несколько полей, всё будет в порядке. Действия здесь простые, и мы всё равно их рассмотрим.

Пошаговое руководство по созданию автоматизированной системы искусственного интеллекта Amazon

Шаг 1: Начните с триггера формы

Создайте новый рабочий процесс в n8n, щелкните поле «Добавить первый шаг…» и выберите «При отправке формы» из списка триггеров.

Затем добавьте в каждое поле следующее значение:

При отправке формы

Имя поляЗначение
АутентификацияНичто
Название формыAmazon SERP AI Agent с n8n и Crawlbase
Описание формыВведите ключевое слово для анализа продукта на Amazon, и n8n будет использовать Crawlbase для извлечения данных о товарах, таких как названия, цены и рейтинги. Затем результаты отправляются ИИ-агенту для быстрого анализа и составления сводки.
Отвечайте, когдаЗавершение рабочего процесса

Добавить элементы формы

Имя поляТип элементаЗаполнительОбязательное поле
Ключевое слово продуктаТекстбеспроводные наушникиДа
Ваше имяТекстИван ИвановДа
Эл. адресЭл. адрес[электронная почта защищена]Да

Прокрутите вниз до раздела «Параметры» и добавьте следующее в раздел «Ответ формы»:

Форма ответа

Имя поляЗначение
Ответить сФорма отправлена ​​Текст
Текст для показаПожалуйста, проверьте вашу электронную почту

Шаг 2: Добавьте узел HTTP-запроса

После срабатывания триггера формы нажмите кнопку плюс (+) Нажмите кнопку рядом, чтобы добавить следующий шаг. В строке поиска справа введите «HTTP», А затем выберите «HTTP-запрос»

Мы будем использовать этот узел для отправки ключевого слова из формы в Crawlbase и получите результаты поиска Amazon.

Теперь настройте узел HTTP-запроса. Вот что вам нужно ввести:

Узел HTTP-запроса

Имя поляЗначение
Способ доставкиПОЛУЧИТЬ
URLhttps://api.crawlbase.com
Параметры отправки запросаДа
Укажите параметры запросаИспользование полей ниже

После этого прокрутите вниз до Параметры запроса вкладку и введите следующие значения:

Параметры HTTP-запроса

Имя параметраЗначение
знак<your-crawlbase-normal-token>
URLhttps://www.amazon.com/s?k={{ $json['Product Keyword'] }}
скребокamazon-serp

Для того, чтобы получить URL поле, вы можете либо ввести выражение вручную, либо просто перетащить Ключевое слово продукта поле с левой панели в поле значения. n8n автоматически вставит для вас правильное выражение.

Шаг 3: Добавьте узел коммутации для автоматического повтора

Чтобы добавить узел, нажмите кнопку плюс (+) нажмите кнопку еще раз после узла HTTP-запроса и найдите Коммутатор.

Идея проста: если Crawlbase возвращает неожиданный или неудавшийся ответ, рабочий процесс возвращается к исходному циклу и автоматически повторяет попытку. Crawlbase не взимает плату за невыполненные запросы, что гарантирует продолжение работы только при наличии действительного результата.

Настройте Коммутатор узел следующим образом:

Узел переключения

Имя поляЗначение
режимПравила

Затем добавьте следующее Правила маршрутизации:

Правила маршрутизации

FxоператорЗначениеПереименовать выводИмя выхода
{{ $json.original_status }}# is equal to200Дауспех
{{ $json.original_status }}# is not equal to200Дане удалось

Вы можете ввести выражение вручную или просто перетащить его original_status поле с левой панели в поле значения. n8n автоматически вставит для вас правильное выражение.

Убедитесь в том, тип установлен на «Число» Поскольку эта часть важна. Если оставить её в виде строки, сравнение может быть выполнено некорректно, и логика повторных попыток не будет работать ожидаемым образом.

Подключить неудачный выход разъем к началу HTTP-запрос узел для повторной попытки запроса в случае неудачи.

Шаг 4: Используйте ИИ для анализа данных

Как только цикл повторных попыток будет настроен, мы можем перейти к части, связанной с ИИ. Нажмите кнопку плюс (+) Кнопка на успех На этот раз вывод узла Switch. На панели справа найдите OpenAI и «Написать модели».

Этот узел будет принимать данные о продукте, возвращаемые Crawlbase и передайте его вашей ИИ-модели (ChatGPT или любой другой выбранной вами). ИИ затем обобщит тенденции, выделит ценовые диапазоны, распространённые бренды, средние показатели по отзывам или любую другую необходимую вам информацию.

Примечание: Если вы еще не настроили свой Учетные данные OpenAI Однако сначала вам нужно будет это сделать. Имейте в виду, что эта функция работает только с платной учётной записью OpenAI.

Теперь настройте узел OpenAI, используя следующие параметры:

узел OpenAI

Имя поляЗначение
Учетные данные для подключения<your-configured-open-api-key>
РесурсТекст
ЭксплуатацияНаписать сообщение модели
МодельGPT-4

В Сообщения область узла OpenAI, установите Тип значение для Текст и Роли в Информация о пользователе. Затем вставьте следующую подсказку в Незамедлительный ящик:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
Вы — аналитик, занимающийся исследованиями продуктов. Вот данные поиска на Amazon по запросу «{{ $('On form submit').item.json['Product Keyword'] }}»:

{{ $('HTTP Request').item.json.body.products.map((item, index) => "\n" + (index + 1) + ". " + item.name + " | " + item.price + " | " + (item.isPrime ? "Amazon Prime" : "Not Amazon Prime") +  " | " + item.customerReview + " | " + item.boughtInfo) }}

Проанализируйте эти данные и обобщите основные выводы:
- Топ-3 популярных бренда
- Средний ценовой диапазон
- Известные сделки или тенденции
- Краткое описание рынка (3–4 предложения)

Шаг 5: Отправьте результаты по электронной почте

Теперь, когда ИИ сгенерировал сводку, последний шаг — отправить её вам на почту. Нажмите кнопку плюс (+) кнопку после узла OpenAI и найдите «SendGrid» на правой панели, затем под Действия с почтой, выберите «Отправить электронное письмо».

Этот узел отправит электронное письмо на адрес, указанный пользователем в форме, с кратким описанием ИИ в тексте сообщения. Просто убедитесь, что ваш Учетные данные SendGrid настроены таким образом, что n8n может отправлять сообщения без каких-либо проблем.

Затем заполните форму узла SendGrid следующим образом:

Параметры SendGrid

Имя поляЗначение
Учетные данные для подключения<your-configured-sendgrid-api-key>
РесурсПочта
ЭксплуатацияОтправить
Электронная почта отправителя<same-sender-email-you-configured-in-sendgrid>
Отправитель Имя{{ $('On form submission').item.json['Your Name'] }}
Электронная почта получателя{{ $('On form submission').item.json.Email }}
Тема Amazon Listing Analysis for '{{ $('On form submission').item.json['Product Keyword'] }}'
Mime TypePlain Text
Тело сообщения{{ $json.output[0].content[0].text }}

После того, как всё подключено, рабочий процесс становится довольно чётким. Форма собирает ключевые слова, Crawlbase Получает данные, Switch обрабатывает повторные попытки, ИИ суммирует их, а SendGrid отправляет. Это должно выглядеть примерно так:

Тестирование рабочего процесса

Продолжайте и активируйте свой рабочий процесс в n8n. После того, как он будет запущен, откройте URL-адрес производства из Узел отправки формы. Вы должны увидеть простую форму, готовую к тестированию.

Заполните форму с вашими данными, нажмите ОТОСЛАТЬ, и подождите немного. В течение нескольких секунд вы получите электронное письмо с обзором ИИ, основанным на вашем ключевом слове поиска на Amazon. Это быстрый способ увидеть весь рабочий процесс в действии.

Заключение

Вы только что создали помощника по исследованию продуктов на основе искусственного интеллекта, работающего на автопилоте.

Что вы будете делать дальше, решать вам. Отслеживайте цены конкурентов. Контролируйте уровень запасов. Отправляйте данные на панель управления, а не в почтовый ящик. Фреймворк работает по тому же принципу. И Crawlbase не только для Amazon; он может скопировать большинство публичных сайтов, поэтому вы можете использовать этот же подход и для других платформ.

Если вы хотите продолжать строить, Подписаться на Crawlbase и посмотрите, что еще можно автоматизировать.