</>radovssky> связаться

// кейсКисметика/Парфюмерия

AI-ассистент первой линии в соцсетях

Агент, который отвечает на комментарии подписчиков Instagram, Facebook (деятельность Meta (запрещённой в РФ организации)), Youtube и VK, для компании с 14 миллионов подписчиков

  • n8n
  • OpenAI
  • Instagram
  • Facebook
  • VK
  • YouTube
  • Telegram
  • Webhooks
AI-ассистент первой линии в соцсетях

// контекст

Что было: Крупный ренд парфюмерии с аудиторией больше 14 миллионов. Посты идут в четырёх соцсетях: Instagram, Facebook, VK, YouTube. Под каждым постом — поток комментов: вопросы про ароматы, отзывы, благодарности, заявки, спам, иногда негатив.

Менеджер по соцсетям работал один. Каждый день нужно было:

  • просеять сотни комментов во всех каналах вручную,
  • понять, где вопрос, где горячий лид, а где спам,
  • ответить в стиле бренда — быстро, по-человечески, на разные типы реакций,
  • вытащить горячее к себе в работу, не потеряв в шуме.

В одиночку это не масштабируется: к ночи очередь копится, в выходные никто не отвечает, лиды остывают, а модерация съедает столько сил, что до важного контакта руки просто не доходят.

Что делает агент: Видит новые комменты во всех каналах 24/7, разбират по типу и отвечает в стиле бренда: на вопрос — по существу, лиду — подсказкой, куда вести, благодарности — человеческим «спасибо», спам и грубый негатив — тихо убирает, а сложное — подсвечивает менеджеру. Всё в одном контуре, ничего не теряется.

// решение

Архитектура

BY KAORI ведёт соцсети в Instagram, Facebook, VK и YouTube. Агент подключается к каждой площадке через её API, забирает новые комменты в единый контур в n8n и отвечает в стиле бренда. Всё логируется в собственной базе на сервере заказчика — история комментов, типы реакций и статусы обработки.

Instagram / Facebook / VK / YouTube
     ↓
n8n · polling новых комментов
     ↓
LLM · классификация + генерация ответа в стиле бренда
     ↓
n8n · публикация ответа в той же соцсети
     ↓
PostgreSQL · лог обработки

Что делает агент

  1. Забирает новые комменты — по 4 соцсетям через их API, в реальном времени. Курсор в собственной БД, чтобы не терять и не дублировать.
  2. Классифицирует — LLM разносит каждый коммент по типам: вопрос, лид, благодарность, негатив, спам.
  3. Генерирует ответ в стиле бренда — на основе типа и tone of voice BY KAORI формирует короткий человеческий ответ.
  4. Публикует — отправляет ответ в той же соцсети, где появился коммент. В тест-режиме — только логирует, чтобы команда проверила качество до выхода в прод.
  5. Логирует — каждый коммент, его тип, сгенерированный ответ и статус уходят в comments_log для отчётности и аудита.
  6. Подсвечивает сложное менеджеру — спорные кейсы и явные лиды приходят менеджеру, чтобы человек подключился вовремя.

// результат

  • Менеджер перестал тонуть в потоке комментов — агент разбирает входящие 24/7, до человека доходит только то, что требует живого внимания.
  • Каждый из 4 каналов бренда получает ответ без задержки — поток больше не упирается в одного человека, ни в выходные, ни ночью.
  • Стиль бренда выдерживается автоматически — тон, формулировки, человеческий голос. Без шаблонных «спасибо за обращение» и продажного нахрапа.
  • Спам и грубый негатив убираются автоматически, сложное — сразу подсвечивается менеджеру. Рутинная модерация больше не съедает рабочий день.