有段時(shí)間我一直在折騰 N8N 這個(gè)自動(dòng)化工具，然后也順利利用這個(gè)工具做了幾個(gè)自動(dòng)化的工作流?？赡芪艺垓v的時(shí)候，AI 還沒(méi)進(jìn)化到現(xiàn)在這個(gè)程度，使得我當(dāng)時(shí)做的一些自動(dòng)化流程都沒(méi)嵌入 AI 這塊內(nèi)容。

但今時(shí)不同往日，利用這種自動(dòng)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(chǎng)景做一個(gè)簡(jiǎn)單的示例。

獨(dú)立站的選品上，我之前有個(gè)習(xí)慣就是抓取非常多的 Shopify 站點(diǎn)（十幾萬(wàn)條數(shù)據(jù)），然后逐一分析這些站點(diǎn)，看看做得怎么樣、競(jìng)爭(zhēng)怎么樣。碰到那些符合自己要求的案例后，再進(jìn)行進(jìn)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(diǎn)，其二是逐一分析這些站點(diǎn)。

按照過(guò)往的方案，抓取信息這個(gè)流程完全可以使用技術(shù)手段來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的信息整理，且實(shí)操起來(lái)并不難。難的是信息抓取并整理完后，需要人工去篩選相應(yīng)的網(wǎng)站信息。畢竟十幾萬(wàn)條信息，一一用人工去檢驗(yàn)的話并不現(xiàn)實(shí)。

所以這塊數(shù)據(jù)，我之前只是簡(jiǎn)單的抓取下來(lái)了，并沒(méi)有完全消化完（百分之一都不到）。

好在現(xiàn)在 AI 能力很強(qiáng)了，這部分消化的工作便可以完全交給 AI 去做了。比如將網(wǎng)頁(yè)地址交給 AI 后，讓其幫我整理頁(yè)面的主要內(nèi)容，并初步整理出一份關(guān)鍵詞詞表。

甚至我可以接入相應(yīng)的 API 來(lái)自動(dòng)查詢這個(gè)網(wǎng)站的流量情況，與相應(yīng)的谷歌搜索引擎表現(xiàn)。等這些維度的數(shù)據(jù)整理完后，便可以將信息聚合起來(lái)，整理成相應(yīng)的報(bào)表并呈現(xiàn)到我的面前。

邏輯很簡(jiǎn)單，對(duì)吧。

其實(shí)流程更簡(jiǎn)單，無(wú)非就是三步走。先將信息抓取并保存下來(lái)；然后將上一步抓取下來(lái)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(bào)表呈現(xiàn)出來(lái)。

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

如此，我便收獲了一份比較詳盡的獨(dú)立站選品的產(chǎn)品庫(kù)，與優(yōu)秀對(duì)手的案例庫(kù)。

其實(shí)這種信息獲取的自動(dòng)化流程，能應(yīng)用的場(chǎng)景非常廣。像我們自己的團(tuán)隊(duì)，已經(jīng)在郵件回復(fù)與客戶開(kāi)發(fā)上開(kāi)始實(shí)踐這種自動(dòng)化流程了，且我們自己也使用這套自動(dòng)化邏輯來(lái)消化我們工作中使用到的一些信息了。

無(wú)非還是自己多留心，碰到那些人工消耗大的環(huán)節(jié)就好好思考下，能不能用 AI 與自動(dòng)化流程來(lái)協(xié)助我們提升效率。