Сбор репутации с помощью n8n: автоматизация мониторинга и анализа
Один из мощных инструментов для такой автоматизации — n8n, low-code платформа для создания рабочих процессов. В этой статье разберём, как с его помощью собирать и анализировать данные о репутации.
Какие источники данных можно использовать?
-
Социальные сети (Twitter/X, Facebook, Instagram, LinkedIn).
-
Отзовики и рейтинговые платформы (Google Reviews, Trustpilot, Yelp).
-
Форумы и тематические сообщества (Reddit, специализированные сайты).
-
Новостные агрегаторы (Google News, Яндекс.Новости).
-
Собственные CRM и базы клиентов (если есть отзывы внутри системы).
Как настроить сбор репутации в n8n?
Пример 1: Мониторинг отзывов с Google Maps.
-
Используем HTTP-запрос (нода HTTP Request) для обращения к API Google Places.
-
Парсим данные (нода JSON или Function для обработки ответа).
-
Фильтруем новые отзывы (нода IF для проверки даты).
-
Отправляем уведомление (нода Telegram или Email).
Пример 2: Анализ тональности упоминаний в Twitter.
-
Подключаемся к Twitter API (нода Twitter).
-
Извлекаем твиты по ключевым словам (хэштеги, название бренда).
-
Передаём текст в API анализа тональности (например, Aylien или собственный ML-модель через Function).
-
Сортируем по эмоциональной окраске (нода Switch).
-
Записываем в Google Sheets (нода Google Sheets).
Пример 3: Сбор отзывов с Trustpilot.
-
Используем веб-скрейпинг (нода Webhook + HTML Extract или внешний парсер).
-
Фильтруем по дате и рейтингу.
-
Отправляем негативные отзывы в Slack для быстрой реакции.
Как автоматизировать обработку данных?
-
Регулярный запуск (нода Cron или Schedule Trigger).
-
Интеграция с ChatGPT для автоматического составления ответов на отзывы.
-
Визуализация в BI-системах (Power BI, Tableau через API).
Развернув n8n в docker можно построить эффективную систему мониторинга репутации, которая экономит время и даёт конкурентное преимущество. Начните с простых сценариев и постепенно расширяйте функционал!
Лучшее в блогах
Вам понравится
Команда Verdi обратилась к нам за редизайном и разработкой интернет-магазина. Основной особенностью стало создание уникального дизайн-кода для digital-пространства, который бы ассоциировался исключительно с брендом и выделял его среди конкурентов.
Аналитический центр Российской индустрии рекламы подвел итоги 11 волны Исследования функционала и доходов сотрудников рекламных агентств, которое ежегодно проводится по инициативе Ассоциации коммуникационных агентств России (АКАР).
Неделя рекламы
Энциклопедия обмана