Contentaggregatie en automatisering
Ontdek hoe taken voor automatisering kunnen worden gedefinieerd om de efficiëntie te verbeteren.
Mijn rol: Automatiseringsarchitect en ontwikkelaar
Projectbeschrijving
Wij hebben het volledige publicatieproces van nieuws geautomatiseerd – van het parseren van websites en het filteren van onderwerpen tot het schrijven van conceptposts en het verzamelen van betrokkenheidsstatistieken. Nu vindt de bot relevante nieuwsberichten, controleert ze met AI, schrijft concepten, genereert afbeeldingen en meldt zelfs fouten. Mensen houden zich alleen bezig met het verifiëren en goedkeuren van inhoud. Als resultaat heeft het team de dagelijkse werklast van 3,5 uur teruggebracht tot slechts 30 minuten – en bespaart zo bijna een hele werkdag per week. 🥂
Tools
n8n | Automatisering | API | Marketingoperaties en workflows
Klant
Interne marketingafdeling van een middenbedrijf.
Taak
Oorspronkelijk wendde het team zich tot mij met een verzoek voor het automatiseren van posts. Maar na analyse van het proces realiseerden we ons dat er veel meer geautomatiseerd kon worden – alles wat gebeurt voor publicatie: van het zoeken naar referenties en het creëren van inhoud tot het voorbereiden voor publicatie. En ook na publicatie – tot het verzamelen van statistieken over weergaven.
Uitdaging:
- Elke nieuwssite had een andere structuur – sommige hadden RSS-feeds, andere niet, wat het parseren bemoeilijkte.
- Het was nodig om nieuws te filteren op relevantie van onderwerpen.
- Het maken van inhoud vereiste nog steeds de betrokkenheid van een persoon.
- Elke platform had zijn eigen API, waardoor het grootste deel van de ontwikkeltijd verloren ging aan werk met deze API’s.
- Sommige services hadden API-sleutels met een beperkte geldigheid, die zorgvuldig beheerd moesten worden.
Oplossing:
Het proces vereist bijna geen menselijke betrokkenheid.
- Elke ochtend wordt de bot gestart, parseert hij nieuws van gekozen websites en controleert op sleutelwoorden.
- Als het nieuws relevant is, bevestigt de neural net het, en het verhaal wordt automatisch aan de spreadsheet toegevoegd. Zo wordt elke ochtend een verse lijst van actuele nieuwsitems samengesteld.
- Daarna kiest een persoon de benodigde items en de bot schrijft een post en genereert een afbeelding via een aangepaste prompt.
- Na een snelle controle en bewerking wordt de tekst naar de volgende agent gestuurd, die het direct op alle sociale media publiceert.
- Als er een fout optreedt, meldt de bot dit meteen in messengerdiensten.
- Aan het einde van de dag verzamelt hij weergave- en betrokkenheidsstatistieken uit Telegram, LinkedIn, Instagram en Facebook.
Nu is de persoon slechts twee keer betrokken bij het proces – om de inhoud te selecteren en goed te keuren, terwijl alles andere volledig is geautomatiseerd.
Resultaat
- Vroeger besteedde het team ongeveer 3,5 uur per dag: 30 minuten aan zoeken, 1,5 uur aan schrijven en nog eens 1,5 uur aan publiceren.
- Nu duurt het volledige proces slechts 30 minuten per dag.
- Eén volledige week vereiste voorheen ongeveer 25 uur werk, en nu slechts 3,5 uur.
Concluderend met belangrijke conclusies
Dit is een enorm verschil – het team heeft bijna een hele werkdag vrijgemaakt. Waarom zou je automatisering niet vieren met een klein feestje? 🥂 Proost!