信息獲取的自動化流程

有段時間我一直在折騰 N8N 這個自動化工具，然后也順利利用這個工具做了幾個自動化的工作流。可能我折騰的時候，AI 還沒進化到現在這個程度，使得我當時做的一些自動化流程都沒嵌入 AI 這塊內容。

但今時不同往日，利用這種自動化工具，然后再在流程中嵌入 AI 能力，真的能極大提升我們的工作效率。

我這里拿選品場景做一個簡單的示例。

獨立站的選品上，我之前有個習慣就是抓取非常多的 Shopify 站點（十幾萬條數據），然后逐一分析這些站點，看看做得怎么樣、競爭怎么樣。碰到那些符合自己要求的案例后，再進行進一步的處理。

這里自然就涉及到兩步操作，其一是抓取非常多的 Shopify 站點，其二是逐一分析這些站點。

按照過往的方案，抓取信息這個流程完全可以使用技術手段來實現高效的信息整理，且實操起來并不難。難的是信息抓取并整理完后，需要人工去篩選相應的網站信息。畢竟十幾萬條信息，一一用人工去檢驗的話并不現實。

所以這塊數據，我之前只是簡單的抓取下來了，并沒有完全消化完（百分之一都不到）。

好在現在 AI 能力很強了，這部分消化的工作便可以完全交給 AI 去做了。比如將網頁地址交給 AI 后，讓其幫我整理頁面的主要內容，并初步整理出一份關鍵詞詞表。

甚至我可以接入相應的 API 來自動查詢這個網站的流量情況，與相應的谷歌搜索引擎表現。等這些維度的數據整理完后，便可以將信息聚合起來，整理成相應的報表并呈現到我的面前。

邏輯很簡單，對吧。

其實流程更簡單，無非就是三步走。先將信息抓取并保存下來；然后將上一步抓取下來的信息做篩選與處理整理，交給 AI 處理，讓其幫助整理我需要的信息；最后便是將這些信息用可視化報表呈現出來。

那在這種高效流程的幫助下，原來用人工根本做不完的工作，交由自動化流程處理的話，頂多幾天時間就能完成了（處理速度主要受限于數據爬取的數據）。

如此，我便收獲了一份比較詳盡的獨立站選品的產品庫，與優秀對手的案例庫。

其實這種信息獲取的自動化流程，能應用的場景非常廣。像我們自己的團隊，已經在郵件回復與客戶開發上開始實踐這種自動化流程了，且我們自己也使用這套自動化邏輯來消化我們工作中使用到的一些信息了。

無非還是自己多留心，碰到那些人工消耗大的環節就好好思考下，能不能用 AI 與自動化流程來協助我們提升效率。