Cómo ver Instagram Reels o publicaciones dirigidas al mensaje directo de un Chatbot

Superar las limitaciones de Instagram DM para chatbots

Cuando comencé a crear un chatbot para Instagram, me lo imaginé manejando todo tipo de interacción que los usuarios presentaban, incluido el acceso a publicaciones y carretes compartidos. Después de todo, el potencial del chatbot para atraer a los usuarios depende en gran medida de una comunicación fluida. 😊

Sin embargo, rápidamente me encontré con un obstáculo. Los usuarios enviaron publicaciones y carretes de Instagram a los mensajes directos del chatbot, pero el bot no pudo hacer mucho con ellos. Herramientas como Chatfuel, ManyChat e incluso SendPulse no admitían este tipo de funcionalidad. Esto me dejó desconcertado y buscando una solución.

Como desarrollador, sabía que tenía que haber una solución. Ya sea a través de API o codificación personalizada, quería que mi chatbot desbloqueara esta capacidad. La promesa de una mejor interacción con el usuario me mantuvo motivado a pesar de los reveses iniciales.

En este artículo, compartiré mi viaje para abordar este problema, explorar posibles soluciones y revelar lo que funcionó. Si se encuentra en una situación similar, quédese para aprender pasos prácticos para permitir que su chatbot interactúe con publicaciones de Instagram y carretes compartidos en mensajes directos. 🚀

// 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

Explicación de los scripts de acceso a los medios del Chatbot de Instagram

El script de Node.js aprovecha Express.js para crear un webhook que escucha los eventos entrantes de Instagram. Está diseñado para capturar mensajes en los que los usuarios envían medios como publicaciones o carretes a los mensajes directos del bot. Una parte clave del guión es el uso de analizador corporal, que ayuda a extraer la carga útil JSON que Instagram envía al webhook. Al procesar estos datos, podemos acceder a la matriz de "entrada" en la carga útil y recuperar el enlace multimedia almacenado en la propiedad "archivos adjuntos" anidados. Este enfoque es eficaz porque garantiza que todos los mensajes entrantes se analicen y procesen sistemáticamente. 😊

Para interactuar con los medios, el script utiliza el campo "payload.url", que proporciona el enlace directo a la publicación o reel compartido de Instagram. Este enlace luego se puede procesar para acciones adicionales, como almacenar los medios o activar respuestas de bot personalizadas. Por ejemplo, si los usuarios envían un reel promocionando un producto, el bot puede extraer este enlace y responder con información detallada sobre el producto. El script enfatiza la flexibilidad, lo que lo hace ideal para bots diseñados para manejar interacciones dinámicas de usuarios.

En la solución Python, Flask se utiliza para crear un webhook similar. Aquí, el jsonificar La función juega un papel importante, ya que permite que el script responda a las solicitudes de validación del webhook de Instagram y envíe respuestas en formato JSON. Cuando un usuario comparte medios en un DM, la aplicación Flask extrae el "media_url" de la carga útil del mensaje. Esta modularidad garantiza que los desarrolladores puedan adaptar rápidamente el bot para manejar otros tipos de entradas de usuario. Por ejemplo, si un usuario envía un carrete que muestra un servicio, el bot podría usar la URL para buscar contenido relacionado y compartirlo con el usuario en tiempo real. 🚀

Las pruebas son una parte esencial de ambos guiones. En la implementación de Node.js, la biblioteca "supertest" permite a los desarrolladores simular solicitudes HTTP al webhook, asegurando que maneje correctamente las cargas útiles válidas e inválidas. De manera similar, el script Python usa Pytest para validar su funcionalidad. Por ejemplo, durante las pruebas, podemos simular un escenario en el que un usuario comparte un carrete y el bot debe devolver una respuesta específica. Estas pruebas no solo validan la funcionalidad sino que también ayudan a optimizar el rendimiento y la seguridad de los scripts, garantizando que estén listos para la implementación en producción.

Explorando los desafíos del acceso a los medios en los chatbots de Instagram

Un aspecto que se pasa por alto al crear un chatbot de Instagram es el desafío de procesar publicaciones y bobinas compartido por los usuarios en mensajes directos. Muchas plataformas de chatbot listas para usar carecen de la capacidad de extraer y utilizar enlaces de medios de estos mensajes. Esta limitación puede interrumpir los flujos de trabajo de las empresas, como responder a consultas sobre productos específicos que aparecen en los carretes. Por ejemplo, un usuario puede enviar un carrete de un bolso de diseñador para consultar sobre la disponibilidad, pero el robot no puede recuperar el contenido. Resolver esto requiere ir más allá de las herramientas sin código para integrar API programáticas.

La clave para desbloquear esta funcionalidad radica en la API Graph de Instagram, que permite a los desarrolladores acceder a las interacciones de los usuarios mediante programación. La API admite integraciones de webhooks que notifican a su bot cada vez que se recibe un mensaje que contiene medios. Al analizar la carga útil enviada al webhook, los robots pueden extraer URL de medios y utilizarlas para su posterior procesamiento, como buscar metadatos o proporcionar respuestas personalizadas. Este enfoque ofrece más control, permitiendo interacciones avanzadas como recomendar artículos similares o automatizar la atención al cliente.

Además, el uso de marcos de prueba sólidos como Jest para Node.js o Pytest para Python garantiza que las soluciones personalizadas sean confiables y seguras. La simulación de varios casos de uso durante las pruebas ayuda a optimizar el rendimiento y reduce la probabilidad de errores de tiempo de ejecución. Por ejemplo, una prueba podría imitar a un usuario que comparte un carrete con varias etiquetas de productos, garantizando que el bot lo maneje con elegancia. Al adoptar estas estrategias, los desarrolladores pueden crear chatbots de Instagram ricos en funciones que realmente mejoren la experiencia del usuario. 😊