使用Google Ads API生成新关键词及其搜索量

此工作流通过结合Webhook交互、HTML处理、基于AI的数据分析和结构化输出格式，自动化从Product Hunt提取产品数据。它旨在动态处理传入请求，并为进一步使用返回详细的JSON响应。

概述

该工作流处理通过Webhook提交的产品名称。它获取相应的Product Hunt页面，提取并分析内联脚本，并使用AI工具将数据结构化为定义良好的JSON格式。最终的JSON响应通过Webhook返回给客户端。

工作流步骤
1. Webhook监听器
节点：接收产品请求
功能：捕获包含要处理的产品名称的传入请求。
详细信息：接受HTTP请求并从查询字符串中提取产品参数，例如/?product=epigram。
2. 获取产品HTML
节点：获取产品HTML
功能：发送HTTP请求以检索指定Product Hunt页面的HTML内容。
详细信息：使用产品名称构建动态URL并获取页面数据。
3. 提取内联脚本
节点：提取内联脚本
功能：解析HTML内容以提取部分中的内联脚本。
详细信息：排除包含src属性的脚本并验证内联脚本的存在。
4. 使用LLM处理数据
节点：使用LLM处理脚本
功能：使用语言模型分析提取的脚本以识别关键产品数据。
详细信息：处理脚本以获取结构化和有意义的见解。
5. 使用Google Gemini优化数据
节点：使用Google Gemini分析脚本
功能：利用Google Gemini AI增强脚本数据分析。
详细信息：确保提取的数据精确且丰富。
6. 将产品数据格式化为JSON
节点：将产品数据格式化为JSON
功能：将处理后的数据结构化为干净的JSON格式。
详细信息：定义模式以确保输出中包含所有相关字段。
7. 向客户端发送JSON响应
节点：向客户端发送JSON响应
功能：将最终的结构化JSON响应返回给客户端。
详细信息：通过发起请求的同一Webhook发送响应。例如，。

关键特性
– 多功能用例：此工作流可用于收集Product Hunt数据以创建博客文章，或作为AI代理有效研究产品的工具。
– 动态处理：通过动态URL构建适应各种产品名称。
– AI集成：利用Gemini 1.5 8B AI模型，提供减少的延迟和根据用例的最小或零成本。
– 选择器独立性：即使Product Hunt的DOM结构发生变化也能正常工作，因为它不依赖直接DOM选择器。
– 可靠的数据输出：低温度设置（0）和精确定义的JSON模式确保准确和真实的数据提取。
– 结构化输出：确保输出JSON遵循预定义模式以保持一致性。
– 错误处理：包括验证以优雅地处理缺失或格式错误的数据。

自定义选项
限制

– 对Product Hunt的依赖：Product Hunt页面加载数据方式的重大更改可能需要修改工作流。
– 适应性：即使发生变化，由于工作流依赖AI而非直接DOM选择器，也可以更新以保持功能。

– 修改Webhook路径以适应您的应用程序。
– 调整语言模型的提示以包含其他字段。
– 根据需要扩展JSON模式以捕获更多数据字段。

预期输出

性能指标

– 响应时间：通常每个产品约6秒。
– 准确性：由于预定义的JSON模式，数据提取精度>95%。

包含指定产品详细信息的JSON对象。以下是产品Epigram的完整响应示例：

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目标受众

此工作流非常适合寻求自动化从Product Hunt提取和结构化产品数据以进行分析、报告或与其他工具集成的开发人员、营销人员和数据分析师。