Como visualizar carretéis do Instagram ou postagens direcionadas para uma mensagem direta de um chatbot

Superando as limitações do Instagram DM para chatbots

Quando comecei a construir um chatbot para Instagram, imaginei que ele lidaria com todo tipo de interação que os usuários apresentavam, incluindo o acesso a postagens e rolos compartilhados. Afinal, o potencial do chatbot para envolver os usuários depende muito de uma comunicação contínua. 😊

No entanto, rapidamente me deparei com um obstáculo. Os usuários enviaram postagens e vídeos do Instagram para os DMs do chatbot, mas o bot não pôde fazer muito com eles. Ferramentas como Chatfuel, ManyChat e até mesmo SendPulse não suportavam esse tipo de funcionalidade. Isso me deixou confuso e em busca de uma solução.

Como desenvolvedor, eu sabia que deveria haver uma solução alternativa. Seja por meio de APIs ou codificação personalizada, eu queria que meu chatbot desbloqueasse esse recurso. A promessa de uma melhor interação com o usuário me manteve motivado apesar dos contratempos iniciais.

Neste artigo, compartilharei minha jornada para lidar com esse problema, explorando soluções potenciais e revelando o que funcionou. Se você estiver em uma situação semelhante, fique por aqui para aprender etapas práticas para capacitar seu chatbot a interagir com postagens e rolos do Instagram compartilhados em DMs. 🚀

// 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

Explicando os scripts de acesso à mídia do Instagram Chatbot

O script Node.js aproveita o Express.js para criar um webhook que escuta eventos recebidos do Instagram. Ele foi projetado para capturar mensagens onde os usuários enviam mídia como postagens ou rolos para os DMs do bot. Uma parte fundamental do script é o uso de analisador de corpo, que ajuda a extrair a carga JSON que o Instagram envia para o webhook. Ao processar esses dados, podemos acessar o array de “entrada” na carga útil e recuperar o link de mídia armazenado na propriedade “anexos” aninhada. Esta abordagem é eficiente porque garante que todas as mensagens recebidas sejam analisadas e processadas sistematicamente. 😊

Para interagir com a mídia, o script utiliza o campo “payload.url”, que fornece o link direto para o post ou reel compartilhado no Instagram. Esse link pode então ser processado para ações adicionais, como armazenar a mídia ou acionar respostas personalizadas do bot. Por exemplo, se os usuários enviarem um vídeo promovendo um produto, o bot pode extrair esse link e responder com informações detalhadas sobre o produto. O script enfatiza a flexibilidade, tornando-o ideal para bots projetados para lidar com interações dinâmicas do usuário.

Na solução Python, Flask é usado para criar um webhook semelhante. Aqui, o jsonificar A função desempenha um papel significativo, permitindo que o script responda às solicitações de validação de webhook do Instagram e envie respostas em formato JSON. Quando um usuário compartilha mídia em um DM, o aplicativo Flask extrai o “media_url” da carga útil da mensagem. Essa modularidade garante que os desenvolvedores possam adaptar rapidamente o bot para lidar com outros tipos de entradas do usuário. Por exemplo, se um usuário enviar um rolo apresentando um serviço, o bot poderá usar a URL para buscar conteúdo relacionado e compartilhá-lo de volta com o usuário em tempo real. 🚀

O teste é uma parte essencial de ambos os scripts. Na implementação do Node.js, a biblioteca "supertest" permite que os desenvolvedores simulem solicitações HTTP para o webhook, garantindo que ele lide corretamente com cargas válidas e inválidas. Da mesma forma, o script Python usa Pytest para validar sua funcionalidade. Por exemplo, durante o teste, podemos simular um cenário em que um usuário compartilha um reel e o bot deve retornar uma resposta específica. Esses testes não apenas validam a funcionalidade, mas também ajudam a otimizar o desempenho e a segurança dos scripts, garantindo que estejam prontos para implantação em produção.

Explorando os desafios de acesso à mídia nos chatbots do Instagram

Um aspecto esquecido da construção de um chatbot do Instagram é o desafio de processar postagens e carretel compartilhados pelos usuários em mensagens diretas. Muitas plataformas de chatbot prontas para uso não têm a capacidade de extrair e utilizar links de mídia dessas mensagens. Essa limitação pode atrapalhar os fluxos de trabalho das empresas, como responder a perguntas sobre produtos específicos apresentados nos Momentos. Por exemplo, um usuário pode enviar um rolo de uma bolsa de grife para perguntar sobre a disponibilidade, mas o bot não consegue recuperar o conteúdo. Resolver isso requer ir além das ferramentas sem código para integrar APIs programáticas.

A chave para desbloquear essa funcionalidade está na API Instagram Graph, que permite aos desenvolvedores acessar as interações do usuário de forma programática. A API oferece suporte a integrações de webhook que notificam seu bot sempre que uma mensagem contendo mídia é recebida. Ao analisar a carga enviada ao webhook, os bots podem extrair URLs de mídia e usá-los para processamento posterior, como buscar metadados ou fornecer respostas personalizadas. Essa abordagem oferece mais controle, permitindo interações avançadas, como recomendar itens semelhantes ou automatizar o suporte ao cliente.

Além disso, o uso de estruturas de teste robustas, como Jest para Node.js ou Pytest para Python, garante que as soluções personalizadas sejam confiáveis ​​e seguras. A simulação de vários casos de uso durante os testes ajuda a otimizar o desempenho e reduz a probabilidade de erros de tempo de execução. Por exemplo, um teste pode imitar um usuário compartilhando um rolo com várias tags de produto, garantindo que o bot lide com isso normalmente. Ao adotar essas estratégias, os desenvolvedores podem criar chatbots do Instagram ricos em recursos que melhoram genuinamente as experiências do usuário. 😊