做自动化流程的经验

分享下我自己做自动化流程的一些经验，总体上就一个原则，不管三七二十一先将自己的业务跑起来，后面找机会慢慢优化。

举个例子吧，我做关键词调研的时候一般会习惯查询一下这个关键词域名有没有注册。

针对这么一个简单的需求，我的第一版本方案是创建一个谷歌表格，然后再在谷歌表格里写一个域名注册查询函数。

每次调研完关键词之后，便将这个关键词保存到表格中，批量用函数下拉一下便可以很方便的将一批关键词的域名注册信息查询出来了。

但是这种习惯坚持久了之后，会导致整个表格的数据慢慢变多，于是新的需求出现了。

一、我需要将关键词的搜索数据与关键词域名的注册数据连接起来，集中在表格里面呈现出来。

二、我需要每个月定时更新表格里关键词数据，包括搜索量信息与域名注册信息（有些关键词域名）。

等到这个阶段，简单的谷歌表格函数便满足不了我的要求，此时就需要借助第三方工具的能力了。

过去我还挺喜欢使用 N8N 这款软件的，但可能是我嫌弃这款工具的操作比较麻烦吧，所以现在更倾向于直接使用 Python 代码去做。

那要想实现上面这样的需求，便进一步开发呗。

比如去谷歌云的管理后台，申请谷歌表格的 API 以实现后续谷歌表格与应用程序之后的数据同步。

至于关键词搜索数据的更新，直接使用 KeywordsEverywhere 这款软件提供的 API，域名的注册信息周期性查询使用一个定时任务便可以了。

每次等数据更新完成之后，程序便可以自动将相应数据同步到谷歌表格中了。

如此一个基本不需要操心的关键词信息监控流程便做完了。

且流程优化到这一步，已经够日常使用了，但新需求永远都会存在，或者说折腾永不停歇，自然就要求我的流程需要不断优化。

过去的我的关键词搜集方式，是我在工作过程中碰到了，或者调研竞对时发现了，便将其记录下来。

那我现在想更进一步，让这套程序主动去采集这类关键词信息，比如电商平台的商品类目关键词、趋势热点类关键词、甚至是某些头部网站的关键词出词信息。

而要实现这样的需求，自然就需要我的流程加上主动抓取功能。

于是继续用程序去实现这部分内容便好，因为你的基本需求明确之后，剩余的流程优化工作可以借助 AI 模型的帮助，能极大程度上帮我们提高效率。

重点还是自己得知道自己想要什么功能，然后通过什么逻辑实现，这部分主要内容明确之后，剩下的编码实现操作则可以交给 AI 去做了。

这样一套关键词信息的监控流程，便在不断迭代的过程中越来越强大了。