Cách xem các câu chuyện hoặc bài đăng trên Instagram được chuyển hướng đến tin nhắn trực tiếp của Chatbot

Khắc phục các hạn chế của Instagram DM dành cho Chatbots

Khi tôi mới bắt đầu xây dựng một chatbot cho Instagram, tôi đã tưởng tượng nó xử lý mọi loại tương tác mà người dùng thực hiện, bao gồm cả việc truy cập các bài đăng và câu chuyện được chia sẻ. Xét cho cùng, tiềm năng thu hút người dùng của chatbot phụ thuộc rất nhiều vào khả năng giao tiếp liền mạch. 😊

Tuy nhiên, tôi nhanh chóng gặp phải chướng ngại vật. Người dùng đã gửi các bài đăng và đoạn phim trên Instagram tới DM của chatbot, nhưng bot không thể làm được gì nhiều với chúng. Các công cụ như Chatfuel, ManyChat và thậm chí SendPulse không hỗ trợ loại chức năng này. Điều này khiến tôi bối rối và tìm kiếm giải pháp.

Là một nhà phát triển, tôi biết phải có giải pháp thay thế. Cho dù thông qua API hay mã hóa tùy chỉnh, tôi đều muốn chatbot của mình mở khóa khả năng này. Lời hứa về sự tương tác tốt hơn của người dùng đã giúp tôi có động lực bất chấp những trở ngại ban đầu.

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ hành trình giải quyết vấn đề này, khám phá các giải pháp tiềm năng và tiết lộ những gì đã hiệu quả. Nếu bạn đang ở trong tình huống tương tự, hãy tiếp tục tìm hiểu các bước thực tế để trao quyền cho chatbot của bạn tương tác với các bài đăng và đoạn phim trên Instagram được chia sẻ trong 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

Giải thích các tập lệnh truy cập phương tiện truyền thông Chatbot của Instagram

Tập lệnh Node.js tận dụng Express.js để tạo webhook lắng nghe các sự kiện sắp tới từ Instagram. Nó được thiết kế để ghi lại các tin nhắn trong đó người dùng gửi phương tiện như bài đăng hoặc cuộn phim tới DM của bot. Một phần quan trọng của kịch bản là việc sử dụng trình phân tích cú pháp nội dung, giúp trích xuất tải trọng JSON mà Instagram gửi tới webhook. Bằng cách xử lý dữ liệu này, chúng tôi có thể truy cập mảng "mục nhập" trong tải trọng và truy xuất liên kết phương tiện được lưu trữ trong thuộc tính "đính kèm" lồng nhau. Cách tiếp cận này hiệu quả vì nó đảm bảo tất cả các tin nhắn đến đều được phân tích cú pháp và xử lý một cách có hệ thống. 😊

Để tương tác với phương tiện truyền thông, tập lệnh sử dụng trường "payload.url", trường này cung cấp liên kết trực tiếp đến bài đăng hoặc cuộn phim được chia sẻ trên Instagram. Sau đó, liên kết này có thể được xử lý cho các hành động tiếp theo, chẳng hạn như lưu trữ phương tiện hoặc kích hoạt phản hồi của bot tùy chỉnh. Ví dụ: nếu người dùng gửi một đoạn quảng cáo sản phẩm, bot có thể trích xuất liên kết này và phản hồi kèm theo thông tin chi tiết về sản phẩm. Tập lệnh nhấn mạnh tính linh hoạt, khiến nó trở nên lý tưởng cho các bot được thiết kế để xử lý các tương tác động của người dùng.

Trong giải pháp Python, Flask được sử dụng để tạo một webhook tương tự. Ở đây, jsonify Chức năng này đóng một vai trò quan trọng, cho phép tập lệnh phản hồi các yêu cầu xác thực webhook của Instagram và gửi phản hồi ở định dạng JSON. Khi người dùng chia sẻ phương tiện trong DM, ứng dụng Flask sẽ trích xuất "media_url" từ tải trọng tin nhắn. Tính mô-đun này đảm bảo rằng các nhà phát triển có thể nhanh chóng điều chỉnh bot để xử lý các loại thông tin đầu vào khác của người dùng. Ví dụ: nếu người dùng gửi một cuộn phim giới thiệu một dịch vụ, bot có thể sử dụng URL để tìm nạp nội dung liên quan và chia sẻ lại với người dùng trong thời gian thực. 🚀

Kiểm tra là một phần thiết yếu của cả hai tập lệnh. Trong quá trình triển khai Node.js, thư viện "supertest" cho phép các nhà phát triển mô phỏng các yêu cầu HTTP tới webhook, đảm bảo nó xử lý chính xác các tải trọng hợp lệ và không hợp lệ. Tương tự, tập lệnh Python sử dụng Pytest để xác nhận chức năng của nó. Ví dụ: trong quá trình thử nghiệm, chúng tôi có thể mô phỏng tình huống trong đó người dùng chia sẻ một câu chuyện và bot phải trả về một phản hồi cụ thể. Các thử nghiệm này không chỉ xác thực chức năng mà còn giúp tối ưu hóa hiệu suất và tính bảo mật của tập lệnh, đảm bảo chúng sẵn sàng triển khai sản xuất.

Khám phá những thách thức về quyền truy cập phương tiện trong Chatbots trên Instagram

Một khía cạnh bị bỏ qua khi xây dựng chatbot Instagram là thách thức xử lý bài viết Và cuộn phim được người dùng chia sẻ trong tin nhắn trực tiếp. Nhiều nền tảng chatbot sẵn có thiếu khả năng trích xuất và sử dụng các liên kết phương tiện từ những tin nhắn này. Hạn chế này có thể làm gián đoạn quy trình làm việc của doanh nghiệp, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi về các sản phẩm cụ thể có trong guồng quay. Ví dụ: người dùng có thể gửi một cuộn túi hàng hiệu để hỏi về tình trạng còn hàng nhưng bot không truy xuất được nội dung. Việc giải quyết vấn đề này đòi hỏi phải vượt ra ngoài các công cụ không cần mã để tích hợp các API có lập trình.

Chìa khóa để mở khóa chức năng này nằm ở API đồ thị Instagram, cho phép các nhà phát triển truy cập vào các tương tác của người dùng theo chương trình. API hỗ trợ tích hợp webhook để thông báo cho bot của bạn bất cứ khi nào nhận được tin nhắn chứa phương tiện. Bằng cách phân tích cú pháp tải trọng được gửi tới webhook, bot có thể trích xuất URL phương tiện và sử dụng chúng để xử lý thêm, chẳng hạn như tìm nạp siêu dữ liệu hoặc cung cấp phản hồi phù hợp. Cách tiếp cận này cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn, cho phép tương tác nâng cao như đề xuất các mặt hàng tương tự hoặc tự động hóa hỗ trợ khách hàng.

Ngoài ra, việc sử dụng các khung thử nghiệm mạnh mẽ như Jest cho Node.js hoặc Pytest cho Python đảm bảo rằng các giải pháp tùy chỉnh là đáng tin cậy và an toàn. Mô phỏng các trường hợp sử dụng khác nhau trong quá trình thử nghiệm giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm khả năng xảy ra lỗi thời gian chạy. Ví dụ: thử nghiệm có thể bắt chước việc người dùng chia sẻ một cuộn phim có nhiều thẻ sản phẩm, đảm bảo bot xử lý nó một cách khéo léo. Bằng cách áp dụng các chiến lược này, nhà phát triển có thể xây dựng các chatbot Instagram giàu tính năng nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng một cách thực sự. 😊