Automatisieren Sie Ihr Geschäft (E-Commerce & AI-Inhalte) mit Make in 2025

1) Warum 2025 machen: was ist neu

Make bleibt eine visuelle, no-code/low-code-Plattform mit einem großen Katalog (2.700+-Integrationen), einem leistungsstarken Mapping-Panel und Echtzeit-Triggern über Webhooks. Im Jahr 2025 sind mehrere Änderungen besonders relevant:

• KI-Agenten (beta): Erstellen Sie Agenten-Workflows, die Ihre Szenarien als Werkzeuge verwenden und langfristigen Kontext (Dateien/Text) halten können.
• Make Grid (offene Beta): eine lebendige, autogenerierte Karte Ihrer gesamten Automatisierungs- und KI-Landschaft, um Abhängigkeiten und Debug schneller zu visualisieren.
• Credits Abrechnung (Aug 27, 2025): „Betriebe“ wurde Kredite. Die meisten Nicht-AI-Features immer noch konsumieren 1 Kredit pro Betrieb; Make’s eingebaute KI-Funktionen können verwenden Dynamik Kredite auf Basis der Token/Dateinutzung.
• Webhook Durchsatz & Warteschlangen: Instant Trigger laufen in der Regel parallel und Make kann bis zu 30 eingehende Webhook-Anfragen/Sekunde über einen Webhook; Sie können ein Szenario auf sequentielle, wenn nötig umschalten.
• Twitter/X App-Deprekation: die X-Integration (früher Twitter) wurde im Jahr 2025 aufgrund der API-Richtlinie/Pricing eingestellt; Plan Migrationen entsprechend.
• 400+ AI-App-Integrationen: Machen Sie Listen 400+ vorgefertigte KI-App-Integrationen zusammen mit 2.500+ allgemeinen Apps, so dass es einfach ist, LLM-Tools mit Business-Systemen zu mischen.

2) Kernkonzepte, die wichtig sind

Visuelle Szenarien & Mapping

Automatisierungen als bauen Szenarien auf einer Leinwand. Die Ein- und Ausgänge jedes Moduls werden Felder in den Kartierung Panel, wo Sie Daten ziehen, Werte (Funktionen) transformieren und Arrays/Kollektionen navigieren. Sie können ein einzelnes Modul ausführen, um seine Ausgangsstruktur "learn" zu starten, und dann zuversichtlich zu den nächsten Schritten abbilden.

Router, Iteratoren & Aggregate

Router Verzweigen Sie Ihren Fluss in mehrere Routen mit Filtern und einem möglichen Zurück zur Übersicht Route (verarbeitet sequentiell). Itering ein Array in ein Bündel pro Element teilen; Array-Aggregat danach, wenn Sie die Ergebnisse neu kombinieren müssen.

Auslöser: Abfrage vs webhooks

Polling-Module überprüfen nach Änderungen im Zeitplan. Webhoot Wenn Sie die geordnete Verarbeitung bevorzugen oder über gemeinsame Ressourcen verfügen (z.B. eine satzbegrenzte API), aktivieren Sie die HTTP-Anforderungen und lösen Sie typischerweise Szenarien sofort aus. sequentiell Ausführung.

Fehlerbehebung und unvollständige Ausführung

Befestigen Sie Fehlerhandler (Ignorieren, Wiederaufnahme, Commit, Rollback, Break), um erwartete Fehler zu bewältigen, ohne Ihr Szenario zu deaktivieren. unvollständige Ausführung um den Zustand eines gescheiterten Laufs für eine spätere Wiederaufnahme zu speichern und Datenverlust zu vermeiden. exponentieller Rückschlag für automatisierte Nachläufe.

Datenspeicher & Datenstrukturen

Datenspeicher sind Make’s integrierte, leichte Datenbank für wichtige Geschäftsdaten (Dämpfsets, Cursors, id caches). Datenstrukturen formell JSON/XML/CSV Schemas beschreiben, so dass das Mapping vorhersehbar und validiert ist.

KI Agenten & Kontext

Agenten können Ihre Szenarien als Werkzeuge verwenden, halten Kontext (Dateien/Text) als Langzeitspeicher und laufen Sie innerhalb von Zeit-/Schrittlimits, die Sie konfigurieren. Sie können entweder Make’s AI Provider (dynamische Kreditnutzung) oder Ihre eigene KI-Verbindung auf Pro+-Pläne verwenden.

3) Schritt für Schritt Tutorial (mit Diagrammen)

A) Bereiten Sie Ihren Arbeitsraum vor

1. Erstellen Sie ein Team und Ordner (z.B., E-Commerce, Inhalt, Ops). Name Szenarien klar (präfix by domain and intent).
2. Variables Umgebungsset (API-Tasten) als Verbindungen. Für sensible Ströme verwenden Sie ein engagiertes Team mit begrenzten Mitgliedern.
3. Plan Eingaben/Ausgaben für Szenarien, die als Werkzeuge (Agenten oder andere Szenarien) verwendet werden. Verwenden Sie “Scenario Inputs/Outputs”, um Typen und Validierungen zu definieren.

B) Erstellen Sie eine Echtzeit-Leitaufnahme (Webhook -> CRM)

1. Trigger: Webhoot > Benutzerdefinierte Webhook. Kopieren Sie die URL; Ihre Formular / Verlandung Seite wird hier POST.
2. Validierung: Eine neue JSON > Parse JSON mit einem Datenstruktur Wenn ungültig, Route zu einem Fehler-Handler, der Slack alarmiert.
3. Routing: Eine neue Router für VIP vs Standard Leads (Filter auf UTM/Quelle oder ausgeben). Zurück zur Übersicht.
4. CRM-Upsert: Verwenden Sie natives CRM-Modul (oder HTTP) um finden->create/update. Überlegen sequentiell Szenario, wenn die CRM API strenge Ratenlimits durchsetzt.
5. Benachrichtigen: Slack- oder E-Mail-Zusammenfassung (Karteierte Felder). Fügen Sie einen Link zurück zu Ihrem CRM-Record.
6. Beobachtungsfähigkeit: Ermöglichen unvollständige Ausführung und ein Leichtgewicht schaffen Datenspeicher für Dedupe-Tasten (email+source).

C) Pipeline bestellen (Shopify -> Notion/Airtable + Gmail/Slack)

1. Trigger: Laden Sie die Erstellung von Bestellungen (falls vorhanden) oder Bestäubung ein.
2. Iterator: Iterate Line Items. Für jeden Artikel normalisieren SKUs und sammeln Gesamtsummen.
3. Branching: Router durch Erfüllungsregel (Dropship vs in-house) und Kunden-Tier.
4. Schreibe: Wenden Sie eine Notion/Airtable-Reihe mit kartierten Feldern an; fügen Sie Rechnung PDF an, wenn vorhanden.
5. Comms: Senden Sie eine personalisierte Gmail-Nachricht; posten Sie eine präzise Slack-Zusammenfassung mit Bestelllink.
6. Widerstandsfähigkeit: Fehler-Handler -> Rollback Data Store Updates oder Flagge der Bestellung für manuelle Überprüfung (unvollständige Ausführung).

D) Redaktionskalender (AI-assisted)

1. Auslösen Sie von einem Notion/Airtable “ideas” Tisch oder über Webhook von Ihrem CMS.
2. Verwenden Sie KI-Toolkit oder Ihre bevorzugte KI-App zu machen Klassifikation Ideen und Erstellung von Umrissen (Kredite: Fest + Token-basiert, wenn Sie Make-Anbieter verwenden).
3. Erstellung von Aufgaben, Entwurf von Dokumenten und Terminen über Apps (Notion/Trello/Asana). Datenspeicher Cursors, um doppelte Entwürfe zu vermeiden.

E) Minimale Diagramme (textuell)

Webhook ▶ Parse JSON ▶ Router (VIP / Standard / Fallback)
  VIP ▶ CRM Upsert ▶ Slack VIP channel
  Standard ▶ CRM Upsert ▶ Slack general
  Fallback ▶ Notify + Data Store log

Shopify (Order) ▶ Iterator (Items) ▶ Branch (Fulfillment)
  In-house ▶ Pack & Ship app ▶ Gmail customer
  Dropship ▶ Supplier API ▶ Slack ops
        

4) E-Commerce & AI-Inhalte: reale Anwendungsfälle

Tipp: Halten Sie einen schmalen Bereich pro Szenario; Kette über Webhooks oder Szenarieneingänge/Ausgänge, um riesige, hart-to-Debug-Flows zu vermeiden.

5) Zuverlässigkeit: Fehler, Retries, Geschwindigkeitsgrenzen

Webhooks und Durchsatz

Instant Webhooks sofort ausführen und läuft sind parallel standardmäßig. Wenn strenge Ordnungsfragen (Zahlungen, Aktien), toggle sequenzielle Verarbeitung. Machen kann bis zu 30 eingehende Webhook-Anfragen/Sekunde per Webhook; darüber erhalten Sie HTTP 429.

Default exponentielle Backoff

Für transiente Fehler (RateLimitError, ConnectionError, ModuleTimeoutError), Machen Sie automatisch Termine wieder mit zunehmenden Verzögerungen. Mit unvollständigen Ausführungen aktiviert, geht die Retry-Leiter ~1 min -> 10 min -> ... bis zu Stunden vor dem Abschalten des Zeitplans, wenn Fehler bestehen bleiben.

Fehlerbediener (5 Typen)

• Ignorieren (Drop/Fortsetzung) Verbrauch (Fortsetzung mit Standardeinstellungen), Mittelbindung / Zurück zur Übersicht (für ACID-fähige Module), Bruch (Kraft unvollständige Ausführung).

Praktisches Muster

1. Ermöglichen unvollständige Ausführung und sequentiell wenn Sie auf den gleichen Rekord schreiben, um Race Bedingungen zu vermeiden.
2. Verwenden Sie einen Data Store-Eintrag, um die Idempotenz zu schützen (z.B. Hash of Payload).
3. Putzmittel Antwort von Webhook in der Nähe des Endes, wenn Sie auf “error deaktiviert Szenario” Verhalten für Sichtbarkeit.

6) Data Stores, Data Structures & Mapping

Datenspeicher

Denken Sie an Data Stores als schnelle, strukturierte Tische innerhalb von Make: perfekt für Dedupe, Inkremental Cursors, kleine Referenzwörterbücher oder temporäre Warteschlangen. Sie sind kein Ersatz für Ihre Haupt-DB, aber sie beseitigen eine Menge Leim-Code für kleine Stateful Needs.

Datenstrukturen

Definieren und Wiederverwenden von Schemas für JSON/XML/CSV. Strukturen validieren Eingaben/Ausgaben und machen das Mapping vorhersehbar. Verwenden Sie den Generator, indem Sie eine Muster-Payload, dann tweak-Typen und benötigte Felder.

Mapping-Arrays

Sie können Array-Elemente in der Mapping-UI und kombinieren Array-Funktionen, um Werte nach Schlüssel zu wählen. Wenn Sie Struktur-Info (z.B. nach Parse JSON) fehlen, führen Sie das Modul einmal so Machen “learns” seine Ausgabe und zeigt Felder nachgeschaltet.

7) Machen Sie KI-Agenten: wo sie passen

Agenten sind ideal für Aufgaben, die flexible Entscheidungen benötigen: Triaging-Tickets, Anreicherung von Leads, Summierung von Docs oder Orchestrieren von mehrstufigen Aufgaben, die von Kontext abhängig sind. In Make konfigurieren Sie den Agenten (Modell, Systemaufforderung, Tools = Szenarien, Kontextdateien). Führen Sie einen Agenten Modul.

• Kontext: Upload von Dateien (PDF, DOCX, CSV, JSON, TXT) oder Textbausteinen, um den Langzeitspeicher des Agenten zu erstellen.
• Werkzeuge: ausgewählte Szenarien (muss On-Demand oder benutzerdefinierte webhook-triggered) mit klaren Namen/IO-Beschreibungen aussetzen.
• Zeit/Schritte: cap Ausführungszeit und Iterationsschritte für Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle.
• Credits: Verwendung von Make’s AI-Anbieter verbraucht Credits basierend auf Tokens (plus 1 Credit pro Operation); mit Ihrem eigenen AI-Anbieter verwendet 1 Credit/op und Sie zahlen Tokens an diesen Anbieter.

8) Make Grid: Beobachtbarkeit & Skala

Da Automatisierungen sich vermehren, wird die Sichtbarkeit zum Engpass. Grid machen (open beta) zeigt eine Live-, autogenerierte Karte von Szenarien, Apps und KI-Komponenten, damit Sie Abhängigkeiten erkennen, Datenflüsse verstehen und schneller debug können.

Grid ist in offener Beta und entwickelt; Überprüfen Sie die aktuelle Verfügbarkeit in Ihrem Konto.

9) DSGVO, Einwilligung & Protokollierung Tipps

• Sammeln Sie die Zustimmung auf Ihrer Website; Feuer GA4 nur nach der Annahme von Analytics. Verwenden Sie den Consent Mode v2 und speichern Sie die Wahlen mit einem Zeitstempel.
• Log sensible Handlungen (Kreate/Update-Kunde, Rückerstattungen) mit minimalen Daten in einem sicheren System; Vermeidung von Geheimnissen in Szenariennoten.
• Stellen Sie Zugriffspfade der betroffenen Person bereit: Sie können Artefakte (Data Stores, Connections, etc.) aus der UI löschen, falls erforderlich.
• Beschränken Sie den Zugriff auf das Team. Benutzen Sie das Mindestberechtigungsverhältnis und trennen Sie ggf. „Bauen“ von „Betrieben“.

10) Praktische Grenzen & wenn nicht automatisieren

• Unstable APIs: Verwenden Sie Retries/Backoff und Alarme, aber akzeptieren Sie manuelle Rückschläge, wenn Anbieter flaky sind.
• Hochrisikosequenzen: (z.B.:Löschen, Erstattung) hinter expliziten Filtern und Genehmigungen.
• Mega-Szenarien: aufgeteilt in kleinere On-Demand-Tools, die über Webhooks gekettet werden; diese skaliert besser und debugs schneller.
• X/Twitter Workflows: Plan Alternativen (Buffer, Hootsuite, Mastodon, Bluesky), da die X-App im Jahr 2025 eingestellt wurde.