Automatyzacja zbierania danych z Apify za pomocą make.com i AI

1. Apify: Wykonaj wywołanie API
Funkcja: Pobiera dane z Apify (Scraper, agent, parser lub niestandardowy integrator).
Wejście: Ustawienia API i wymagany ładunek roboczy (na przykład lista stron, danych lub konfiguracji).
Wyjście: Tablica danych (na przykład obiekty json z informacjami o leadach, stronach, kontaktach).

2. Iterator
Funkcja: Sekwencyjnie dzieli otrzymaną tablicę z Apify na oddzielne "pakiety" — każdy element tablicy staje się oddzielną iteracją do dalszego przetwarzania.
Wejście: Tablica obiektów.
Wyjście: Jeden obiekt (element tablicy) na iterację.

3. Narzędzia: Agregator tekstu
Funkcja: Zbiera określone pola tekstowe/konieczne w jeden blok tekstowy, na przykład łączy kilka elementów w jeden wiersz do wysłania do AI.
Wejście: Dane z Iteratora.
Wyjście: Wiersz dla AI (na przykład cały opis leada/klienta w jednym polu).

4. Perplexity AI: Utwórz zakończenie czatu
Funkcja: Wysyła zebrany tekst do Perplexity AI w celu analizy, wydobycia struktury lub dodatkowego wzbogacenia (na przykład do rozpoznawania kontaktów, analizy treści, podsumowania).
Wejście: Wiersz z poprzedniego bloku.
Wyjście: Ustrukturyzowany blok (tekst/JSON z znalezionymi kluczowymi polami).

5. Parser tekstu: Dopasuj wzór
Funkcja: Parsuje odpowiedź AI zgodnie z zadanym wzorem (wyrażenie regularne, szablon itp.).
Wejście: Odpowiedź AI.
Wyjście: Tablica znalezionych obiektów, które odpowiadają wzorowi.

6. Agregator tablic
Funkcja: Zbiera wszystkie otrzymane podtablice lub oddzielne elementy z powrotem w jedną tablicę (reverse-iterator), aby następnie zbiorczo dodać dane do Google Sheets.
Wejście: Elementy uzyskane po parserze (może być wiele pakietów).
Wyjście: Zaktualizowana tablica do zbiorowego dodawania.

7. Iterator (jeszcze raz!)
Funkcja: Nowa iteracja — rozwija agregowaną tablicę i już przygotowuje każdy oddzielny wiersz do wprowadzenia do Google Sheets.
Wejście: Tablica z Agregatora tablic.
Wyjście: Oddzielny element na iterację.

8. Google Sheets: Dodaj wiersz
Funkcja: Dodaje otrzymany na poprzednim kroku obiekt do odpowiedniego arkusza.
Wejście: Dane elementu (kontakt, email, data, cokolwiek).
Wyjście: Nowy wiersz w Google Sheets.

Dlaczego taka struktura:
Pozwala to na masowe przetwarzanie z Apify i wzbogacenie przez AI dla złożonych, nieoznakowanych danych, uzyskując na wyjściu idealnie przygotowaną strukturę do Google Sheets.
Dwa łańcuchy Iterator/Aggregator są potrzebne dla tablic: najpierw równolegle dzielimy tablicę na pakiety-dla-AI, a następnie zbieramy wyniki wsadowe i ponownie rozwijamy do szybkiego dodawania do tabeli.

Typowy przypadek użycia:
LinkedIn/email/web scraping → wzbogacenie + oczyszczenie danych przez AI → parsowanie i dodawanie ustrukturyzowanej listy do Google Sheets do dalszej pracy zespołów sprzedaży, marketingu lub analityki.