Comment afficher les bobines ou les publications Instagram dirigées vers le message direct d'un chatbot

Surmonter les limitations d'Instagram DM pour les chatbots

Lorsque j’ai commencé à créer un chatbot pour Instagram, je l’imaginais gérer tous les types d’interactions que les utilisateurs lui proposaient, y compris l’accès aux publications et aux bobines partagées. Après tout, le potentiel du chatbot à engager les utilisateurs repose en grande partie sur une communication transparente. 😊

Cependant, je me suis rapidement heurté à un barrage routier. Les utilisateurs ont envoyé des publications et des bobines Instagram aux DM du chatbot, mais celui-ci ne pouvait pas faire grand-chose avec eux. Des outils comme Chatfuel, ManyChat et même SendPulse ne prenaient pas en charge ce type de fonctionnalité. Cela m'a laissé perplexe et à la recherche d'une solution.

En tant que développeur, je savais qu'il devait y avoir une solution de contournement. Que ce soit via des API ou un codage personnalisé, je voulais que mon chatbot débloque cette fonctionnalité. La promesse d’une meilleure interaction avec les utilisateurs m’a motivé malgré les premiers revers.

Dans cet article, je partagerai mon parcours pour résoudre ce problème, explorer des solutions potentielles et révéler ce qui a fonctionné. Si vous êtes dans une situation similaire, restez dans les parages pour découvrir les étapes pratiques permettant à votre chatbot d'interagir avec les publications et les bobines Instagram partagées dans les DM. 🚀

// 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

Expliquer les scripts d'accès aux médias du chatbot Instagram

Le script Node.js exploite Express.js pour créer un webhook qui écoute les événements entrants d'Instagram. Il est conçu pour capturer les messages dans lesquels les utilisateurs envoient des médias tels que des publications ou des bobines aux DM du robot. Un élément clé du script est l'utilisation de analyseur de corps, qui permet d'extraire la charge utile JSON qu'Instagram envoie au webhook. En traitant ces données, nous pouvons accéder au tableau « entry » dans la charge utile et récupérer le lien multimédia stocké dans la propriété « attachments » imbriquée. Cette approche est efficace car elle garantit que tous les messages entrants sont analysés et traités systématiquement. 😊

Pour interagir avec les médias, le script utilise le champ « payload.url », qui fournit le lien direct vers la publication ou la bobine Instagram partagée. Ce lien peut ensuite être traité pour d'autres actions, telles que le stockage du média ou le déclenchement de réponses personnalisées du robot. Par exemple, si les utilisateurs envoient une bobine faisant la promotion d’un produit, le robot peut extraire ce lien et répondre avec des informations détaillées sur le produit. Le script met l'accent sur la flexibilité, ce qui le rend idéal pour les robots conçus pour gérer les interactions dynamiques des utilisateurs.

Dans la solution Python, Flask est utilisé pour créer un webhook similaire. Ici, le jsonifier La fonction joue un rôle important, permettant au script de répondre aux demandes de validation du webhook d'Instagram et d'envoyer des réponses au format JSON. Lorsqu'un utilisateur partage un média dans un DM, l'application Flask extrait le « media_url » de la charge utile du message. Cette modularité garantit que les développeurs peuvent rapidement adapter le bot pour gérer d'autres types d'entrées utilisateur. À titre d'exemple, si un utilisateur envoie une bobine présentant un service, le robot pourrait utiliser l'URL pour récupérer le contenu associé et le partager avec l'utilisateur en temps réel. 🚀

Les tests sont une partie essentielle des deux scripts. Dans l'implémentation Node.js, la bibliothèque « supertest » permet aux développeurs de simuler des requêtes HTTP adressées au webhook, garantissant ainsi qu'il gère correctement les charges utiles valides et non valides. De même, le script Python utilise Pytest pour valider sa fonctionnalité. Par exemple, lors des tests, nous pouvons simuler un scénario dans lequel un utilisateur partage une bobine et le bot doit renvoyer une réponse spécifique. Ces tests valident non seulement la fonctionnalité, mais contribuent également à optimiser les performances et la sécurité des scripts, garantissant ainsi qu'ils sont prêts pour le déploiement en production.

Explorer les défis de l'accès aux médias dans les chatbots Instagram

Un aspect négligé de la création d'un chatbot Instagram est le défi du traitement messages et bobines partagés par les utilisateurs dans les messages directs. De nombreuses plateformes de chatbots prêtes à l’emploi n’ont pas la capacité d’extraire et d’utiliser les liens multimédias de ces messages. Cette limitation peut perturber les flux de travail des entreprises, par exemple pour répondre aux demandes de renseignements sur des produits spécifiques présentés dans les bobines. Par exemple, un utilisateur peut envoyer une bobine d'un sac de créateur pour se renseigner sur la disponibilité, mais le robot ne parvient pas à récupérer le contenu. Pour résoudre ce problème, il faut aller au-delà des outils sans code pour intégrer des API programmatiques.

La clé pour débloquer cette fonctionnalité réside dans l'API Instagram Graph, qui permet aux développeurs d'accéder aux interactions des utilisateurs par programmation. L'API prend en charge les intégrations de webhooks qui avertissent votre bot chaque fois qu'un message contenant un média est reçu. En analysant la charge utile envoyée au webhook, les robots peuvent extraire les URL des médias et les utiliser pour un traitement ultérieur, comme récupérer des métadonnées ou fournir des réponses personnalisées. Cette approche offre plus de contrôle, permettant des interactions avancées telles que la recommandation d'articles similaires ou l'automatisation du support client.

De plus, l'utilisation de frameworks de test robustes tels que Jest pour Node.js ou Pytest pour Python garantit que les solutions personnalisées sont fiables et sécurisées. La simulation de divers cas d'utilisation pendant les tests permet d'optimiser les performances et de réduire le risque d'erreurs d'exécution. Par exemple, un test pourrait imiter un utilisateur partageant une bobine avec plusieurs balises de produit, garantissant ainsi que le robot la gère avec élégance. En adoptant ces stratégies, les développeurs peuvent créer des chatbots Instagram riches en fonctionnalités qui améliorent véritablement l'expérience utilisateur. 😊