Автоматизация контента на Make.com - это построение цифрового конвейера, где Google Таблицы выступают командным центром, а искусственный интеллект выполняет роль штата сотрудников. Внедрение такой системы сокращает время на SMM-рутину на 80-90%, позволяя генерировать тексты и изображения, адаптировать их под разные соцсети и публиковать без прямого участия человека.
Признайтесь, у вас тоже есть эта папка или заметка в телефоне с гениальными идеями для постов, которые никогда не увидят свет. Проблема не в отсутствии идей, а в сопротивлении рутине. Открыть редактор, написать, вычитать, подобрать картинку, зайти в одну соцсеть, во вторую, поправить формат… На третьем шаге энтузиазм обычно заканчивается.
Я решила эту проблему радикально. Я уволила своего внутреннего «публикатора» и наняла робота. Теперь моя работа - набросать тему в таблицу за утренним кофе. Остальное делает алгоритм. Ниже я расскажу, как собрать такую машину, которая работает без выходных, больничных и творческих кризисов.
Архитектура системы: как это работает изнутри
Многие думают, что автоматизация - это просто кнопка «Сделать красиво». На деле это инженерная задача. Мы строим завод. В центре системы стоит не нейросеть, а база данных. Обычно это Google Sheets или Airtable. Это ваш пульт управления.
Типовой сценарий (Scenario) на платформе make com выглядит как цепочка блоков, передающих данные по эстафете. Вот как выглядит этот процесс по шагам.
Шаг 1. Триггер: Кнопка запуска
Все начинается с модуля Google Sheets (Watch Rows). Система, словно вахтер, следит за вашей таблицей. Как только вы добавляете новую строку с темой или меняете статус черновика на «Ready», сценарий просыпается. Это экономит ресурсы: робот не работает вхолостую, а ждет команды.
Совет: Используйте фильтры (Filters). Настройте систему так, чтобы она игнорировала пустые строки или те, где вы просто исправляете опечатки. Make тарифицируется по операциям (Operations), и нам не нужно платить за лишние движения.
Шаг 2. Генерация смыслов (Make ChatGPT)
Здесь происходит магия. Make берет тему из вашей таблицы и отправляет запрос в OpenAI (ChatGPT). Но не совершайте ошибку новичка, отправляя запрос «Напиши пост про маркетинг».
Для качественного результата (Quality Content) нужно передавать контекст. Создайте в таблице отдельные колонки:
- Tone: дерзкий, официальный, дружелюбный.
- Target Audience: новички, профи, домохозяйки.
- Goal: продажа, вовлечение, обучение.
Внутри модуля OpenAI соберите промпт из этих переменных: «Act as a SMM expert. Write a post about {{Topic}} for {{Target Audience}} in a {{Tone}} tone.» Это называется динамическим промптингом.
Шаг 3. Визуализация
Сухой текст читают хуже. Поэтому следующий модуль в нашей цепочке - генерация изображений. Мы можем использовать OpenAI (DALL-E 3) прямо внутри сценария.
Лайфхак: Не пытайтесь сами придумывать описание для картинки. Добавьте промежуточный шаг: попросите текстовый ChatGPT (предыдущий модуль) описать идеальную иллюстрацию для этого поста на английском языке. И уже этот технический текст скармливайте DALL-E. Результат получается на порядок точнее.
Шаг 4. Маршрутизация (Router)
Самая грубая ошибка - постить одинаковый текст везде. Telegram любит лонгриды и форматирование, Instagram* требует визуал и хештеги, LinkedIn - деловой стиль.
Для этого в https make com существует модуль Router. Он делит поток данных на несколько рукавов:
- Ветка Telegram: Текст прогоняется через дополнительную обработку для добавления Markdown-разметки (жирный шрифт, курсив) и эмодзи.
- Ветка Instagram*: Отдельный запрос генерирует список из 30 релевантных хештегов, которые публикуются первым комментарием.
- Ветка LinkedIn: Текст «сушится», убирается лишняя эмоциональность, добавляется бизнес-ценность.
Шаг 5. Отчетность
Система должна замкнуть круг. Последним шагом модуль Google Sheets (Update Row) возвращает ссылки на опубликованные посты обратно в вашу таблицу и меняет статус на «Posted». Если что-то пошло не так, в колонку «Error Log» падает текст ошибки. Вы всегда контролируете ситуацию.
Экономика автоматизации: робот против фрилансера
Давайте посмотрим на цифры. Это не просто удобно, это математически выгодно. Сравним стоимость создания одного качественного поста (текст + уникальная картинка + адаптация под 3 соцсети).
Фрилансер (SMM + Дизайн)
Время создания - 2–4 часа (с правками)
Стоимость единицы - 500–1500 руб.
Доступность - Рабочие часы (Пн-Пт)
Человеческий фактор - Болезни, выгорание, забывчивость
Система на Make + OpenAI
Время создания - 3–5 минут
Стоимость единицы - ~10–15 руб. ($0.10–0.15)
Доступность - 24/7/365
Человеческий фактор - Исключен (при корректной настройке)
Разница в стоимости колоссальная. При переходе на автоматизацию вы платите только за токены API и подписку на сервис (у www make com есть и бесплатный тариф, которого хватит для старта).
Тренды 2025: куда движется автоматизация
Простая генерация текста - это уже вчерашний день. Сейчас мы внедряем более сложные механики.
- Мультимодальность. Вы наговариваете сбивчивое голосовое сообщение в Telegram, система транскрибирует его, структурирует мысли и выдает готовую статью.
- AI-Агенты и фактчекинг. Интеграция с Perplexity позволяет системе сначала «нагуглить» свежие новости по теме, проверить факты, и только потом писать пост. Это спасает от галлюцинаций нейросети.
- Vision API. Вы загружаете фото товара в таблицу, нейросеть «смотрит» на него и пишет описание именно того, что видит, учитывая цвета, материалы и настроение кадра.
Как не сойти с ума при настройке
Собрать такую систему по инструкции можно за вечер. Но дьявол кроется в деталях: как правильно передать JSON-объект, почему Instagram* выдает ошибку формата картинки или как научить ChatGPT писать не шаблонно, а вашим голосом (Tone of Voice).
Я потратила сотни часов на отладку сценариев, чтобы они работали стабильно. Если вы хотите сэкономить это время и сразу получить готовые шаблоны (Blueprints), которые нужно просто импортировать в свой аккаунт, а также видео-инструкции по их адаптации, то добро пожаловать в мой закрытый канал.
Там мы разбираем не только техническую часть, но и стратегию: как повышать охваты с помощью автоматизации, а не просто спамить контентом.
Для тех, кто готов пробовать самостоятельно, начните с регистрации на www.make.com и изучения документации.
Частые вопросы
Нужно ли уметь программировать, чтобы работать в Make?
Нет, это No-Code платформа. Весь процесс строится визуально: вы перетаскиваете кружочки-модули и соединяете их линиями. Однако понимание логики «Если - То» (If-Then) необходимо. Это похоже на составление блок-схемы.
Сколько стоит использование Make и ChatGPT в связке?
У Make.com есть бесплатный тариф (1000 операций в месяц), которого хватит для постинга примерно 30-60 постов. API OpenAI (GPT-4o) платный, но очень дешевый для текстовых задач: 100 постов обойдутся вам примерно в 1–3 доллара.
Почему нельзя просто копировать из ChatGPT в соцсети руками?
Можно, но это не масштабируется. Ручное копирование «съедает» фокус внимания. Автоматизация убирает переключение контекста: вы один раз настроили систему (make chatgpt) и потом только управляете процессом, не отвлекаясь на интерфейсы соцсетей.
Безопасно ли подключать соцсети к сторонним сервисам?
Make использует официальные API (Application Programming Interface) платформ. Это «белый» метод интеграции, в отличие от серых сервисов масс-постинга, за которые можно получить бан. Вы авторизуетесь через официальные окна входа Google, Telegram или Meta.
А если нужно больше материала, смотри остальные ссылки ниже.
*принадлежат Meta, деятельность которой признана в России экстремистской и запрещена