Com veure els rodets o publicacions d'Instagram dirigides al missatge directe d'un Chatbot

Superació de les limitacions d'Instagram DM per a Chatbots

Quan vaig començar a crear un bot de xat per a Instagram, em vaig imaginar que gestionava tots els tipus d'interaccions que els usuaris van llançar, inclòs l'accés a publicacions i rodets compartits. Al cap i a la fi, el potencial del chatbot per implicar els usuaris depèn en gran mesura d'una comunicació perfecta. 😊

Tanmateix, ràpidament em vaig trobar amb un bloqueig. Els usuaris van enviar publicacions i rodets d'Instagram als missatges directes del chatbot, però el bot no va poder fer gaire amb ells. Eines com Chatfuel, ManyChat i fins i tot SendPulse no admetien aquest tipus de funcionalitat. Això em va deixar desconcertat i buscant una solució.

Com a desenvolupador, sabia que hi havia d'haver una solució alternativa. Ja sigui mitjançant API o codificació personalitzada, volia que el meu chatbot desbloquegés aquesta capacitat. La promesa d'una millor interacció amb l'usuari em va mantenir motivat malgrat els contratemps inicials.

En aquest article, compartiré el meu camí per abordar aquest problema, explorar possibles solucions i revelar què ha funcionat. Si us trobeu en una situació similar, seguiu-vos per aprendre passos pràctics per habilitar el vostre chatbot perquè interactuï amb les publicacions d'Instagram i els rodets compartits en missatges directes. 🚀

// Import necessary modules
const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const fetch = require('node-fetch');
const app = express();
app.use(bodyParser.json());
// Webhook endpoint to receive messages
app.post('/webhook', async (req, res) => {
  try {
    const { entry } = req.body; // Extract entry from Instagram payload
    const messaging = entry[0].messaging[0];
    if (messaging.message && messaging.message.attachments) {
      const mediaUrl = messaging.message.attachments[0].payload.url;
      console.log('Media URL:', mediaUrl);
      // Process the media URL as needed
    }
    res.status(200).send('Event received');
  } catch (error) {
    console.error('Error processing webhook:', error);
    res.status(500).send('Internal Server Error');
  }
});
// Start the server
const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => console.log(`Server running on port ${PORT}`));

from flask import Flask, request, jsonify
import requests
import os
app = Flask(__name__)
@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
    try:
        data = request.json
        entry = data['entry'][0]
        messaging = entry['messaging'][0]
        if 'attachments' in messaging['message']:
            media_url = messaging['message']['attachments'][0]['payload']['url']
            print(f"Received Media URL: {media_url}")
        return jsonify({'status': 'success'}), 200
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        return jsonify({'status': 'error'}), 500
if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

// Jest Test for Node.js
const request = require('supertest');
const app = require('./app');
describe('Webhook Endpoint', () => {
  it('should return success on valid payload', async () => {
    const res = await request(app)
      .post('/webhook')
      .send({ entry: [{ messaging: [{ message: { attachments: [{ payload: { url: 'http://test.com/media.jpg' } }] } }] }] });
    expect(res.statusCode).toBe(200);
  });
});

# Pytest Test for Python
import app
import pytest
@pytest.fixture
def client():
    app.app.config['TESTING'] = True
    return app.app.test_client()
def test_webhook(client):
    payload = {
        "entry": [{
            "messaging": [{
                "message": {
                    "attachments": [{
                        "payload": {
                            "url": "http://test.com/media.jpg"
                        }
                    }]
                }
            }]
        }]
    }
    response = client.post('/webhook', json=payload)
    assert response.status_code == 200

Explicació dels scripts d'accés a mitjans de Chatbot d'Instagram

L'script Node.js aprofita Express.js per crear un webhook que escolta els esdeveniments entrants d'Instagram. Està dissenyat per capturar missatges on els usuaris envien mitjans com publicacions o rodets als DM del bot. Una part clau del guió és l'ús de analitzador corporal, que ajuda a extreure la càrrega útil JSON que Instagram envia al webhook. Mitjançant el processament d'aquestes dades, podem accedir a la matriu "entrada" a la càrrega útil i recuperar l'enllaç multimèdia emmagatzemat a la propietat "attachments" imbricada. Aquest enfocament és eficient perquè assegura que tots els missatges entrants s'analitzin i processin sistemàticament. 😊

Per interactuar amb els mitjans, l'script utilitza el camp "payload.url", que proporciona l'enllaç directe a la publicació o rodet d'Instagram compartit. Aquest enllaç es pot processar per a més accions, com ara emmagatzemar els mitjans o activar respostes de bot personalitzades. Per exemple, si els usuaris envien un rodet promocionant un producte, el bot pot extreure aquest enllaç i respondre amb informació detallada sobre el producte. L'script posa l'accent en la flexibilitat, el que el fa ideal per a robots dissenyats per gestionar les interaccions dinàmiques dels usuaris.

A la solució de Python, Flask s'utilitza per crear un webhook similar. Aquí, el jsonify La funció té un paper important, permetent que l'script respongui a les sol·licituds de validació de webhook d'Instagram i enviï respostes en format JSON. Quan un usuari comparteix contingut multimèdia en un missatge directe, l'aplicació Flask extreu "media_url" de la càrrega útil del missatge. Aquesta modularitat garanteix que els desenvolupadors puguin adaptar ràpidament el bot per gestionar altres tipus d'entrades d'usuari. Per exemple, si un usuari envia un rodet que mostra un servei, el bot podria utilitzar l'URL per obtenir contingut relacionat i compartir-lo de nou amb l'usuari en temps real. 🚀

Les proves són una part essencial d'ambdós scripts. A la implementació de Node.js, la biblioteca "supertest" permet als desenvolupadors simular sol·licituds HTTP al webhook, assegurant-se que gestiona correctament les càrregues útils vàlides i no vàlides. De la mateixa manera, l'script Python utilitza Pytest per validar la seva funcionalitat. Per exemple, durant les proves, podem simular un escenari en què un usuari comparteix un rodet i el bot ha de retornar una resposta específica. Aquestes proves no només validen la funcionalitat, sinó que també ajuden a optimitzar el rendiment i la seguretat dels scripts, garantint que estiguin preparats per al desplegament de producció.

Explorant els reptes d'accés als mitjans als chatbots d'Instagram

Un aspecte que s'ha passat per alt de la creació d'un chatbot d'Instagram és el repte del processament publicacions i rodets compartit pels usuaris en missatges directes. Moltes plataformes de chatbots que no tenen la capacitat d'extreure i utilitzar enllaços multimèdia d'aquests missatges. Aquesta limitació pot interrompre els fluxos de treball de les empreses, com ara respondre a consultes sobre productes específics que apareixen als rodets. Per exemple, un usuari pot enviar un rodet d'una bossa de disseny per consultar la disponibilitat, però el bot no aconsegueix recuperar el contingut. Per solucionar-ho, cal anar més enllà de les eines sense codi per integrar API programàtiques.

La clau per desbloquejar aquesta funcionalitat es troba a l'API d'Instagram Graph, que permet als desenvolupadors accedir a les interaccions dels usuaris de manera programàtica. L'API admet integracions de webhook que notifiquen al vostre bot sempre que es rep un missatge que conté contingut multimèdia. Mitjançant l'anàlisi de la càrrega útil enviada al webhook, els robots poden extreure els URL dels mitjans i utilitzar-los per a un processament posterior, com ara obtenir metadades o proporcionar respostes personalitzades. Aquest enfocament ofereix més control, permetent interaccions avançades com recomanar articles similars o automatitzar l'atenció al client.

A més, l'ús de marcs de prova robustos com Jest per a Node.js o Pytest per a Python garanteix que les solucions personalitzades siguin fiables i segures. La simulació de diversos casos d'ús durant les proves ajuda a optimitzar el rendiment i redueix la probabilitat d'errors en temps d'execució. Per exemple, una prova podria imitar un usuari que comparteix un rodet amb diverses etiquetes de producte, assegurant-se que el bot ho gestiona amb gràcia. En adoptar aquestes estratègies, els desenvolupadors poden crear chatbots d'Instagram rics en funcions que milloren realment les experiències dels usuaris. 😊