信息获取的自动化流程

有段时间我一直在折腾 N8N 这个自动化工具，然后也顺利利用这个工具做了几个自动化的工作流。可能我折腾的时候，AI 还没进化到现在这个程度，使得我当时做的一些自动化流程都没嵌入 AI 这块内容。

但今时不同往日，利用这种自动化工具，然后再在流程中嵌入 AI 能力，真的能极大提升我们的工作效率。

我这里拿选品场景做一个简单的示例。

独立站的选品上，我之前有个习惯就是抓取非常多的 Shopify 站点（十几万条数据），然后逐一分析这些站点，看看做得怎么样、竞争怎么样。碰到那些符合自己要求的案例后，再进行进一步的处理。

这里自然就涉及到两步操作，其一是抓取非常多的 Shopify 站点，其二是逐一分析这些站点。

按照过往的方案，抓取信息这个流程完全可以使用技术手段来实现高效的信息整理，且实操起来并不难。难的是信息抓取并整理完后，需要人工去筛选相应的网站信息。毕竟十几万条信息，一一用人工去检验的话并不现实。

所以这块数据，我之前只是简单的抓取下来了，并没有完全消化完（百分之一都不到）。

好在现在 AI 能力很强了，这部分消化的工作便可以完全交给 AI 去做了。比如将网页地址交给 AI 后，让其帮我整理页面的主要内容，并初步整理出一份关键词词表。

甚至我可以接入相应的 API 来自动查询这个网站的流量情况，与相应的谷歌搜索引擎表现。等这些维度的数据整理完后，便可以将信息聚合起来，整理成相应的报表并呈现到我的面前。

逻辑很简单，对吧。

其实流程更简单，无非就是三步走。先将信息抓取并保存下来；然后将上一步抓取下来的信息做筛选与处理整理，交给 AI 处理，让其帮助整理我需要的信息；最后便是将这些信息用可视化报表呈现出来。

那在这种高效流程的帮助下，原来用人工根本做不完的工作，交由自动化流程处理的话，顶多几天时间就能完成了（处理速度主要受限于数据爬取的数据）。

如此，我便收获了一份比较详尽的独立站选品的产品库，与优秀对手的案例库。

其实这种信息获取的自动化流程，能应用的场景非常广。像我们自己的团队，已经在邮件回复与客户开发上开始实践这种自动化流程了，且我们自己也使用这套自动化逻辑来消化我们工作中使用到的一些信息了。

无非还是自己多留心，碰到那些人工消耗大的环节就好好思考下，能不能用 AI 与自动化流程来协助我们提升效率。