Автоматизація збору даних з Apify за допомогою make.com та AI

1. Apify: Make an API Call
Функція: Запитує дані на Apify (Scraper, агент, парсер або кастомний інтегратор).
Вхід: Налаштування API та потрібний workload (наприклад, список сторінок, даних чи конфігів).
Вихід: Масив даних (наприклад, json об'єкти з інформацією про ліди, сторінки, контакти).

2. Iterator
Функція: Послідовно розбиває отриманий масив із Apify на окремі "пакети" — кожен елемент масиву стає окремим циклом для подальшої обробки.
Вхід: Масив об’єктів.
Вихід: Один об'єкт (елемент масиву) на ітерацію.

3. Tools: Text aggregator
Функція: Збирає певні текстові/потрібні поля в один текстовий блок, наприклад, склеює кілька елементів у один рядок для відправки в AI.
Вхід: Дані з Iterator.
Вихід: Строка для AI (наприклад, весь опис ліда/клієнта в одному полі).

4. Perplexity AI: Create a chat completion
Функція: Надсилає зібраний текст у Perplexity AI для аналізу, витягування структури або додаткового enrichment (наприклад, для розпізнавання контактів, аналізу змісту, summary).
Вхід: Строка з попереднього блоку.
Вихід: Структурований блок (текст/JSON із знайденими ключовими полями).

5. Text parser: Match pattern
Функція: Парсить AI-відповідь згідно з заданим патерном (регулярний вираз, шаблон, тощо).
Вхід: Відповідь AI.
Вихід: Масив знайдених об'єктів, які відповідають шаблону.

6. Array aggregator
Функція: Збирає всі отримані підмасиви або окремі елементи назад у єдиний масив (reverse-iterator), щоб далі пакетно додавати дані у Google Sheets.
Вхід: Елементи, отримані після парсера (може бути багато пакетів).
Вихід: Оновлений масив для групового додавання.

7. Iterator (ще раз!)
Функція: Новий цикл — розгортає агрегований масив і вже готує кожен окремий рядок для внесення у Google Sheets.
Вхід: Масив з Array aggregator.
Вихід: Окремий елемент на ітерацію.

8. Google Sheets: Add a Row
Функція: Додає отриманий на попередньому кроці об'єкт у потрібний аркуш.
Вхід: Дані елемента (контакт, email, дата, будь-що).
Вихід: Новий рядок у Google Sheets.

Навіщо така структура:
Це дозволяє масову обробку з Apify та enrichment через AI для складних нерозмічених даних, на виході отримавши ідеально підготовлену структуру для Google Sheets.
Два ланцюги Iterator/Aggregator потрібні для масивів: спочатку паралелізуємо масив на пакети-для-AI, потім — збираємо batch-результат і знову розгортаємо для швидкого додавання у таблицю.

Типовий кейс використання:
LinkedIn/email/web scraping → enrich + clean дані через AI → парсинг і додавання структурованого списку у Google Sheets для подальшої роботи командами продажів, маркетингу чи аналітики.