Bir Chatbot'un Direkt Mesajına Yönlendirilen Instagram Reel'lerini veya Gönderilerini Görüntüleme

Chatbotlar için Instagram DM Sınırlamalarını Aşmak

Instagram için bir sohbet robotu oluşturmaya ilk başladığımda, bunun, paylaşılan gönderilere ve makaralara erişim de dahil olmak üzere, kullanıcıların karşılaştığı her türlü etkileşimi gerçekleştirdiğini hayal ettim. Sonuçta, chatbot'un kullanıcılarla etkileşime geçme potansiyeli büyük ölçüde kesintisiz iletişime dayanıyor. 😊

Ancak hızla bir engelle karşılaştım. Kullanıcılar, sohbet robotunun DM'lerine Instagram gönderileri ve kısa videolar gönderdi ancak bot bunlarla pek bir şey yapamadı. Chatfuel, ManyChat ve hatta SendPulse gibi araçlar bu tür işlevleri desteklemiyordu. Bu beni şaşkına çevirdi ve bir çözüm aramaya yöneltti.

Bir geliştirici olarak bir geçici çözüm olması gerektiğini biliyordum. İster API'ler ister özel kodlama yoluyla olsun, chatbotumun bu özelliğin kilidini açmasını istedim. Daha iyi kullanıcı etkileşimi vaadi, başlangıçtaki aksiliklere rağmen beni motive etti.

Bu makalede, bu sorunla mücadele etme, olası çözümleri keşfetme ve nelerin işe yaradığını ortaya çıkarma yolculuğumu paylaşacağım. Benzer bir durumdaysanız, sohbet robotunuzun Instagram gönderileri ve DM'lerde paylaşılan gerçeklerle etkileşime geçmesini sağlayacak pratik adımları öğrenmek için burada kalın. 🚀

// 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

Instagram Chatbot Medya Erişim Komut Dosyalarının Açıklaması

Node.js betiği, Instagram'dan gelen etkinlikleri dinleyen bir web kancası oluşturmak için Express.js'den yararlanır. Kullanıcıların gönderiler veya makaralar gibi medyaları botun DM'lerine gönderdiği mesajları yakalamak için tasarlanmıştır. Komut dosyasının önemli bir kısmı kullanımıdır. vücut ayrıştırıcıInstagram'ın webhook'a gönderdiği JSON yükünün çıkarılmasına yardımcı olur. Bu verileri işleyerek payload'daki "entry" dizisine erişebilir ve iç içe geçmiş "attachments" özelliğinde saklanan medya bağlantısını alabiliriz. Bu yaklaşım etkilidir çünkü gelen tüm mesajların sistematik olarak ayrıştırılmasını ve işlenmesini sağlar. 😊

Medyayla etkileşim kurmak için komut dosyası, paylaşılan Instagram gönderisine veya makarasına doğrudan bağlantı sağlayan "payload.url" alanını kullanır. Bu bağlantı daha sonra medyayı depolamak veya özel bot yanıtlarını tetiklemek gibi başka eylemler için işlenebilir. Örneğin, kullanıcılar bir ürünün tanıtımını yapan bir makara gönderirse, bot bu bağlantıyı çıkarıp ürünle ilgili ayrıntılı bilgilerle yanıt verebilir. Komut dosyası esnekliği vurgulayarak onu dinamik kullanıcı etkileşimlerini yönetmek üzere tasarlanmış botlar için ideal kılar.

Python çözümünde Flask, benzer bir web kancası oluşturmak için kullanılır. Burada, jsonify işlevi, komut dosyasının Instagram'ın web kancası doğrulama isteklerine yanıt vermesine ve yanıtları JSON formatında göndermesine olanak tanıyarak önemli bir rol oynar. Bir kullanıcı DM'de medya paylaştığında Flask uygulaması, mesaj yükünden "media_url"yi çıkarır. Bu modülerlik, geliştiricilerin botu diğer türdeki kullanıcı girişlerini yönetecek şekilde hızlı bir şekilde uyarlayabilmelerini sağlar. Örnek olarak, bir kullanıcı bir hizmeti gösteren bir makara gönderirse bot, ilgili içeriği getirmek ve onu gerçek zamanlı olarak kullanıcıyla paylaşmak için URL'yi kullanabilir. 🚀

Test her iki senaryonun da önemli bir parçasıdır. Node.js uygulamasındaki "süper test" kitaplığı, geliştiricilerin webhook'a yönelik HTTP isteklerini simüle etmesine olanak tanıyarak geçerli ve geçersiz yükleri doğru şekilde işlemesini sağlar. Benzer şekilde Python betiği şunu kullanır: Pytest işlevselliğini doğrulamak için. Örneğin, test sırasında, bir kullanıcının bir makarayı paylaştığı ve botun belirli bir yanıt vermesi gerektiği bir senaryoyu simüle edebiliriz. Bu testler yalnızca işlevselliği doğrulamakla kalmaz, aynı zamanda komut dosyalarının performansını ve güvenliğini optimize etmeye yardımcı olarak üretim dağıtımına hazır olmalarını sağlar.

Instagram Chatbot'larda Medyaya Erişim Zorluklarını Keşfetmek

Instagram sohbet robotu oluşturmanın gözden kaçan yönlerinden biri, işleme zorluğudur gönderiler Ve makaralar kullanıcılar tarafından doğrudan mesajlarda paylaşılır. Kullanıma hazır birçok chatbot platformu, bu mesajlardan medya bağlantılarını çıkarma ve kullanma becerisinden yoksundur. Bu sınırlama, makaralarda yer alan belirli ürünlerle ilgili sorulara yanıt vermek gibi işletmelerin iş akışlarını kesintiye uğratabilir. Örneğin, bir kullanıcı, stok durumunu öğrenmek için özel tasarım bir çantanın makarasını gönderebilir, ancak bot içeriği alamaz. Bunu çözmek, programatik API'leri entegre etmek için kodsuz araçların ötesine geçmeyi gerektirir.

Bu işlevselliğin kilidini açmanın anahtarı, geliştiricilerin kullanıcı etkileşimlerine programlı olarak erişmesini sağlayan Instagram Graph API'sinde yatmaktadır. API, medya içeren bir mesaj alındığında botunuza bildirimde bulunan webhook entegrasyonlarını destekler. Botlar, webhook'a gönderilen yükü ayrıştırarak medya URL'lerini çıkarabilir ve bunları meta verileri getirmek veya özel yanıtlar sağlamak gibi daha ileri işlemler için kullanabilir. Bu yaklaşım, benzer öğeleri önermek veya müşteri desteğini otomatikleştirmek gibi gelişmiş etkileşimleri mümkün kılarak daha fazla kontrol sunar.

Ayrıca Node.js için Jest veya Python için Pytest gibi sağlam test çerçevelerinin kullanılması, özel çözümlerin güvenilir ve emniyetli olmasını sağlar. Test sırasında çeşitli kullanım durumlarının simüle edilmesi performansın optimize edilmesine yardımcı olur ve çalışma zamanı hataları olasılığını azaltır. Örneğin, bir test, birden fazla ürün etiketi içeren bir makarayı paylaşan bir kullanıcıyı taklit ederek botun bunu zarif bir şekilde işlemesini sağlayabilir. Geliştiriciler, bu stratejileri benimseyerek, kullanıcı deneyimlerini gerçekten geliştiren, zengin özelliklere sahip Instagram sohbet robotları oluşturabilirler. 😊