Quais são as partes mais importantes de um Webhook
E como automatizar a pesquisa competitiva de SEO com IA e Make
Webhooks são a cola da internet, é o que faz diferentes aplicações se conectarem e são fundamentais para criar a maior parte das gambiarras.
Se você usa o Make, Zapier ou n8n, em algum momento você vai se deparar com algum produto que não tem integração mapeada. Se você não souber construir um webhook, você não vai conseguir avançar na sua gambiarra
Como uma pessoa não técnica, tentei resumir quais são as principais partes de um webhook.
URL da requisição
A URL da requisição vai nos dizer qual parte da aplicação queremos usar no nosso webhook. Por exemplo, você pode fazer uma requisição para criar um novo contato no RDSM ou você pode tagear um contato já existente. No caso da RD, essas duas ações tem URLs - ou endpoints, que seria o termo técnico - diferentes.
E como eu descubro qual é a URL e as ações que são possíveis nas ferramentas que eu quero integrar? Todas essas informações geralmente estão numa documentação de API. API é um grande manual das diferentes ações que você pode fazer através de requisições HTTP e webhook, sem estar dentro da ferramenta. Toda ferramenta, quando disponibilizada, tem uma documentação de referência de API.
Eu posso enviar um prompt para o ChatGPT sem estar na ferramenta, através de uma chamada que posso fazer por webhook. No caso, se eu verificar a API deles, eu sei que essa ação tem como endpoint https://api.openai.com/v1/chat/completions
Método
Além da URL, você precisa de um método da requisição. Existem vários, mas os principais e mais usados nas gambiarras são GET e POST. GET você usa quando quer consultar uma informação existente em algum sistema, POST você usa quando quer passar informações de um sistema para outro.
Às vezes uma URL de requisição pode ter mais de um método possível, porque você pode fazer ações diferentes.
No exemplo anterior, no endpoint de contatos do RD Station Marketing, você pode tanto fazer uma chamada POST para criar um novo contato, quanto fazer uma chamada GET para consultar se tem algum contato com um email específico dentro da sua conta. Mesmo URL, métodos diferentes.
Dentro da documentação da API da ferramenta que você quer integrar que você descobre quais são os métodos existentes em cada URL de requisição da aplicação.
Headers ou cabeçalho da requisição
Geralmente o cabeçalho serve para dar um pouco mais de contexto da requisição que está sendo feita. Informações como qual é o formato da requisição e autenticação são comuns de estarem no cabeçalho, vai depender da API da ferramenta.
Body ou corpo da requisição
No corpo da requisição é onde você vai inserir os dados que você quer passar por essa chamada. Por exemplo, na API da OpenAI, é no body que colocamos qual modelo do ChatGPT e qual o prompt que faríamos através de uma requisição.
Automatize a pesquisa competitiva de artigos com IA e Make.
A gambiarra desta semana é voltada para profissionais de SEO que precisam realizar análises competitivas no Google.
O objetivo é identificar conteúdos que estão bem ranqueados e, a partir disso, ajudar na criação de pautas para a criação de novos artigos.
O que você precisa de ferramenta para a Gambiarra?
Para executar essa gambiarra, utilizamos as seguintes ferramentas:
Apify: Responsável por realizar solicitações aos resultados orgânicos do Google através de um ator específico.
FireCrawl: API gratuita para scraping de páginas, capaz de retornar conteúdo em Markdown e metadados (títulos, descrições, dados estruturados).
ChatGPT: Utilizado para resumir os artigos extraídos e gerar insights estruturados.
Planilhas: Para organizar os dados coletados (palavras-chave, títulos, URLs, resumos e análises).
Passo a passo da Gambiarra
Configuração do Apify:
Selecionar o ator de scraping do Google Search
Defina a palavra-chave desejada.
Configure o número de resultados a serem extraídos.
Especifique localização (Brasil) e idioma (português).
Extração dos resultados:
O scraper coleta os URLs das primeiras posições orgânicas ou pagas do Google.
Esses URLs são processados individualmente.
Scraping do conteúdo:
Utilizando o FireCrawl, extraia o conteúdo completo das páginas em formato Markdown.
Capture também metadados importantes como título e descrição.
Resumo dos artigos:
Envie o conteúdo extraído ao ChatGPT com um prompt específico para gerar resumos e contagem de palavras.
Estruture os resultados em formato JSON para manter a estrutura de dados.
Análise comparativa:
Compile os resumos dos artigos em um único bloco de texto.
Solicite ao ChatGPT uma análise comparativa entre os artigos, identificando padrões e sugerindo melhorias.
Armazenamento dos dados:
Organize as informações coletadas em uma planilha com abas separadas: uma aba para os detalhes dos artigos (palavra-chave, título, URL, resumo); Outra aba para as análises comparativas feitas pelo ChatGPT.
Geração de insights finais:
Baseando-se nos padrões observados nos artigos bem ranqueados (ex.: número de palavras, estrutura do conteúdo), obtenha sugestões específicas para criar o seu artigo.
Destaques do Growth Digest dessa semana
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If you are looking to grow your career, have this conversation in your next 1-1 with your manager. Autora: Elena Verna. Elena enfatiza que o crescimento da carreira é responsabilidade do profissional e não do gerente. Ela recomenda ter conversas proativas sobre aspirações de carreira antes das avaliações de desempenho, pedindo clareza sobre o que é necessário para promoções e fazendo check-ins regulares.