Оптимизация обработки данных: Автоматизация фильтрации JSON на make.com для повышения эффективности бизнес-процессов

Продвинутая фильтрация JSON-данных в Make: путеводитель для умного обработки данных

Пирожочки, вы когда-нибудь задумывались, почему одни тратят миллионы на маркетинг, а другие получают тысячи переходов за счет автоматики и грамотной работы с данными? Истинная сила часто скрыта в работе с информацией, которую мало кто замечает. Сегодня разбираем каждую трещину, каждый виток в теме фильтрации JSON-данных, до самого дна и с оголенной практикой.

Что такое JSON и зачем его фильтровать

Давайте по-честному: если вы хоть раз работали с интеграциями, автоматизациями, нейросетями — вы встречали JSON. Это как универсальный язык для передачи данных, где все строго по шаблону: ключ — значение. Весь современный интернет на этом собран — личные сообщения, отчеты, уведомления ботов, заявки клиентов. Но вот беда: большой JSON — не значит ценный. Важны не все данные, а только те, что подходят под вашу цель. Остальное — шум.

Фильтрация — это выжимка сути. Знаете, когда среди тысячи писем ищешь одно, где “ваша карта одобрена”? Вот то же самое, только на автомате и по любым условиям: возраста, статуса, суммы, даты.

Как фильтрация JSON изменила игру… и бизнес

Вместо разговоров — факты. Вот реальные результаты, которых добились только за счет автоматики и фильтрации данных. Без бюджета. Ни копейки на трафик — только чистые алгоритмы и грамотное применение Make.

Статистика сайта:

Скрин выше — это цифры переходов, зафиксированных на нашем сайте. Каждый пик — результат правильно настроенной цепочки фильтрации и маршрутизации данных.

Статистика Дзен:

А это приток читателей на Яндекс.Дзен. Секрет один — автоматизированный отбор релевантных тем и данных, публикация через интеграции. Даже маркетинговые отделы корпораций часто не могут обеспечить такой результат. Причина? Они пытаются объять все подряд, а мы концентрируемся только на нужном. Вот что дает продвинутая фильтрация.

Психология данных: зачем фильтровать с умом

Я однажды сидел вечером, перебирая сообщения от клиентов. Тридцать писем — двадцать просто “Спасибо”, пять — “Хочу рассрочку”, три — новые заказы. Раньше я искал их вручную. Теперь мне просто приходит отчет: “3 новых заказа. Вот подробности…”. Жить стало проще. Пирожочки, фильтрация экономит не только время. Она возвращает в сутки те самые часы, когда можно наконец выдохнуть и пойти поесть нормальные пирожки из духовки, а не в очередной раз втыкать в Excel.

Классические методы фильтрации JSON

JavaScript filter
Все начинается банально — с базовой фильтрации в JavaScript:

const data = [
    { name: "John", age: 25 },
    { name: "Doe", age: 30 },
];
const filtered = data.filter(person => person.age > 25);

Понятная схема — получили объект, прогнали через filter, забрали только то, что нужно. Для маленьких данных этого с головой.

JsonPath
Вам мало? Хотите сложнее? JsonPath — ваш билет к глубокому поиску:

$.friends ? (@.age > 32)

Такой запрос изучает массив на “друзей старше 32”. Работает быстро, гибко и подходит под любую структуру.
Круто, что JsonPath поддерживают многие инструменты автоматизации, в том числе Make. Можно строить сценарии, где из сотен строк выхватываешь конкретные совпадения и дальше запускаешь уже под них свои процессы: рассылки, уведомления, даже оплату.

Топовые инструменты для продвинутой фильтрации

ElasticSearch
Взрывной уровень, если надо искать по огромным массивам. ElasticSearch — не просто фильтрация, а почти полноценная поисковая машина среди ваших данных. Фильтры, агрегации, сложные композиции условий — все это можно собрать под капотом Elastic, и подать нужное на серебряной тарелке (или в Slack нотификацию).

DuckDB, ClickHouse
Когда данные не лежат столбцами — они ползут строками, символами, вложенными объектами. DuckDB и ClickHouse поддерживают SQL-запросы. Можно грузить сразу миллион записей и спрашивать только то, что сейчас интересно.

import duckdb
query = "SELECT * FROM 'path/to/file.json' WHERE value > 100"
result = duckdb.sql(query).fetchdf()

Преимущество — универсальность и скорость. Не нужно морочиться с ручным парсингом, SQL все вытянет сам.

Фильтрация в Make: от простого к сложному

Главная фишка Make — глубочайшая кастомизация данных без программирования. Но и здесь, Пирожочки, многое зависит от того, как грамотно выстроить сценарий. Алгоритм прост:

1. Забираете данные через модуль (например, HTTP-запрос).
В реальной жизни — получаете лиды с сайта, чек-листы из CRM, ответы пользователей.

2. Ставитесь фильтр прямо в Make.
Например: “Статус = Новый”, “Возраст больше 28”, “Сумма заказа больше 10 000”. Это можно сделать без одной строчки кода.

3. Для сложных ветвлений используете JSONPath, регулярные выражения, или даже подключаете SQL через сторонние базы.

И вот тут начинается настоящая магия. В Make можно сотворить такой пайплайн, где очищенные, отфильтрованные данные сразу же отправляются в рассылку, CRM или какую-нибудь Google-табличку, где они ждут вас как горячие пирожки к чаю.

Пример сценария для Make

Реальный кейс: Pирожочек, у тебя интернет-магазин электроники. В день приходит 5000 заказов. Клиент спрашивает: “Есть у вас товары с гарантией больше 2 лет, по цене ниже 15 тысяч?” Раньше ты бы тратил часы на копание в таблицах. Теперь — решается в пару действий:


1. HTTP-запрос тянет все заказы.
2. Фильтр Make выбирает только нужные по условиям.
3. Итог отправляется на e-mail или в Telegram.

Отбирать можно по любой комбинации: от наличия подарка до индивидуального промокода. Экономишь часы. Гораздо круче, чем просто отправлять всё подряд.

Личный опыт, схемы и диалоги

Я помню, когда первый раз клиент сказал: “Хочу автоматический отчет по всем сделкам, выше 100 000 рублей, но только по Москве и только за последние семь дней”. Вручную? Занял бы вечер. Через продвинутую фильтрацию в Make я получил файл через 18 секунд. Ответил клиенту:

— Вот ваш отчет. У вас семь таких сделок. Смотрите.

Очень часто слушаю одно: “Так разве можно?” Можно. И не просто можно, а нужно, если не хочешь рано или поздно выпасть из игры.

Зачем автоматизировать фильтрацию: экономия, рост и спокойствие

Посмотри еще раз на скрины выше. Это не photoshop и не магия. Это результат одной вещи — грамотная фильтрация + автоматизация через платформу вроде Make. Ни один маркетолог в отпуске не обеспечит тебе поток без участия, а Make — обеспечит.

Где еще брать практики и примеры?

Подписывайтесь на channel about automating work and business processes using neural networks and the Make platform. Пирожочки, там делаю разборах, выкладываю готовые схемы, помогаю с промптами для Make — всё максимально жарко и по делу.

Кстати, вот видео, которое откроет глаза на автоматизацию данных через Make:

Инструкция по фильтрации данных в Make на практике Как срезать ненужное и вытаскивать только полезное — на конкретных примерах и подробно.

Полезные ссылки и ресурсы

Официальная регистрация в Make — получайте бесплатный доступ и тестируйте на своих данных.

Обучение по автоматизации работы на Make.com — и вы поймете, как строить подобные сценарии “под ключ”.

Коллекция блюпринтов и схем для быстрой сборки автоматизаций: примеры и подписка.

Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей ? Подпишитесь на наш Telegram-канал

Обучение по make.com
Блюпринты по make.com

Готовые шаблоны для фильтрации в Make

Пирожочки, времени на эксперименты часто нет. Большинство задач у всех плюс-минус одинаковое: чистить лиды по конкретным полям, отсеивать спамные заявки, разбивать потоки по категориям. Чтобы не изобретать велосипед каждый день, выручают шаблоны. Вот топ скриптов, которые можно взять и внедрить:

— Отбор заказов по статусу:
Вам приходят заказы из десятков источников, но обрабатывать надо только оплаченные. Просто используйте фильтр по “status = paid” на этапе после получения данных.

— Фильтрация контактов:
В базе 3000 контактов, но для рассылки нужно отобрать только тех, у которых e-mail прошел валидацию и не попал под спаммерскую блокировку. Проверяйте через регулярки или модули в Make. Результат — только “живые” адреса.

— Распределение заявок по регионам:
Вся Россия в одной таблице, но отдельные менеджеры отвечают за свои города. Делайте ветвления по “region = Москва” и автоматически отправляйте заявки нужным сотрудникам.

Схемы для сложных сценариев: в чем сила Make

Когда стандартной логики становится мало, раскрывается мощь платформы Make.com. Тут реально собрать любые многоступенчатые фильтры:

1. Получаете сырой поток JSON (например, все новые комментарии на сайте).
2. Первый фильтр разбивает поток на позитивные и негативные отзывы на основе тональности.
3. Второй фильтр “очищает” позитивные отзывы — удаляет те, где не указан продукт.
4. Оставшиеся идут в CRM отдельному менеджеру по категории товаров.

Такую схему можно скопировать и адаптировать под любого клиента или свой проект.

Особенности продвинутой фильтрации: главные фишки

1. Условия завязанные на несколько параметров.
Логика вида “Только если сумма больше 50 000, регион — Москва или Питер, и дата создания не позже прошлой недели”. В Make легко строится через стек фильтров, промежуточных переменных и статуса выполнения других задач.

2. Постобработка результатов.
Обычно мало просто отобрать — надо пересчитать итоговые суммы, сгруппировать вывод, отправить сформированный отчет или визуализировать результат. Платформа Make держит любую логику, а интеграции с Google Sheets или Notion позволяют сразу формировать наглядные таблицы.

3. Интеграция с нейросетями.
Сценарии, в которых после фильтрации данные отправляются на дополнительный анализ ChatGPT, SORA API или ЯндексGPT — уже реальность. Можно автоматически дообрабатывать большие массивы, получать инсайты и запускать дальнейшие действия без ручного труда.

Практические кейсы и эмоциональные моменты

Помню, как один клиент ворвался вечером:

— Мне горящая рассылка по всем активным контактам из Сибири! Только те, у кого заказ оформлялся через сайт, а не по телефону!
Спокойно собираю фильтры в Make. Прогоняю весь массив. В ответ успеваю только улыбнуться — три минуты и задача решена. Человек в шоке, а ты понимаешь, что автоматы берут работу на себя даже в нерабочее время.

Такие моменты — это настоящее облегчение. Бизнес не тормозит, не зависишь от человеческого фактора. Уведомления, отчеты, новые лиды стекаются без единой ошибки.

— А если надо сложнее?
Вам никто не мешает добавлять ветвления — разбить по сегментам, добавить score по фильтрам, автоматизировать напоминания жирным клиентам. Всё строится по принципу конструктора. Комбинируйте фильтры, подключайте сторонние сервисы. Вот где появляется настоящее поле для роста — и личного, и бизнесового.

Интеграция Make с внешними сервисами и нейросетями

Открытый REST API, тысячи готовых модулей и кастомные запросы делают Make.com раем для автоматизаторов. Вы загрузили данные, отфильтровали — и на выходе можете запускать любые сторонние цепочки: создание изображений через SORA API, генерацию текстов через ChatGPT, интеграцию с Яндекс.SaaS-сервисами, формирование лидов для CRM и даже публикацию в Телеграм и Дзен за секунды.

Видео по теме SORA API — как автоматизировать создание изображений, баннеров, карточек товаров через Make, смотрите тут:
SORA API , автоматизация создания изображений, баннеров, карточек товаров и прочего через make.com

Отсюда открывается абсолютная свобода для маркетинга, клиентского сервиса и поддержки. Только от вашей фантазии зависит, насколько сложной станет цепочка и какие сегменты данных попадут в обработку.

Полезные видео по автоматизации фильтрации и работе с Make

Для вас — подборка видео, чтобы разобраться во всех тонкостях и подглядеть реально рабочие решения:

Делаем Telegram-бот для селлеров Wildberries: мониторинг слотов и автоматизация
ПОЛНЫЙ ГАЙД: Автоматизация Threads через Make.com 2025 | Бесплатный трафик без ограничений.
Полная Автоматизация ТГ-канала: секреты настройки с Make.com
От спама до продаж: Как создать идеального нейросетевого Telegram-админа на Make.com
Автоматизация ответов в Telegram: Бизнес-Бот для личных сообщений с ChatGPT на Make.com
Полная автоматизация Дзен: От идеи до публикации за 5 минут с Make.com, ChatGPT и Midjourney
Автоматизация ВК: Боты и постинг с использованием Make.com
Автоматизация создания обложек с логотипом и текстом для блога и соцсетей . Make.com и placid

Находите свой вариант применения, смотрите, как построить сценарии для личного или бизнес-проекта, и внедряйте сразу. Главное — не теоретизировать, а делать на практике.

Ошибки и подводные камни при фильтрации JSON

Опыт работает тогда, когда ты насыпал шишек на старте — оглядываешься назад и видишь, как можно было сделать лучше. Вот с чем чаще всего сталкиваются:

— Фильтрация только по одному полю без учёта вложенных уровней.
— Пропуск пустых значений — из-за пустых строк ломаются отчеты и автоматические отправки.
— Отсутствие тестирования на живых данных — в итоге сценарий работает только с левого кейса, а реальные заявки улетают “мимо”.
— Работа с устаревшими шаблонами — многие забывают обновлять условия фильтров, хотя носимые данные давно изменились.

Пирожочки, подстраховаться просто: после внедрения фильтра в Make подключите логирование, сохраняйте промежуточные результаты и просматривайте отчеты о том, сколько и какие данные отсеялись. Это минимизирует ошибки на старте, и ваша автоматизация будет работать не только “на бумаге”.

Советы и практикумы из реального бизнеса

— Используйте временные фильтры: делайте выборки по дате создания и последней активности, чтобы исключить “мертвые” лиды.
— Разделяйте обработку по каналам: email, мессенджеры, сайты — фильтры лучше строить отдельно под каждый источник, не мешая логику.
— Добавляйте антиплагиат и антиспам: с помощью интеграции с нейросетями можно автоматически отделять спамные заявки даже на этапе загрузки.
— Не бойтесь экспериментировать: попробуйте комбинировать фильтры, подключайте ручные проверки при сложных сценариях, добавляйте дополнительные этапы аналитики.

Каждый сценарий — новое пространство для творчества. Базу знаний можно наращивать бесконечно: уникальные шаблоны, срезы, практические наработки — вот ваша ценность на рынке.

Рекомендации для старта: за 5 шагов к стабильному потоку данных

1. Зарегистрируйтесь на официальной странице Make.com.
2. Посмотрите видеоуроки ниже — хватит 20 минут, чтобы понять нюансы.
3. Настройте свой первый фильтр: для начала простой, с одним-двумя условиями.
4. Добавьте интеграцию с базой данных, если нужно сложнее — реально пару кликов.
5. Протестируйте на живых данных и запустите автоматизацию. Не откладывайте на потом — все ошибки видны сразу.

Полная подборка видео по автоматизации фильтрации, созданию ботов и публикаций

Для максимальной пользы приводим самые топовые разборы:

Финальные мысли: автоматизация фильтрации JSON — ключ к масштабированию

Когда у вас каждый поток данных автоматически пропускается сквозь фильтры и попадает только в нужные корзины, появляется ощущение контроля и уверенности. Пирожочки, продвинутая фильтрация и автоматизация — это не про экономию на персонале, а про скорость, масштаб, качество и спокойствие. Вас не остановить ни одной неожиданной ситуацией — автоматическая логика всегда в деле. Успеваете реагировать первыми, обрабатывать больше, делать качественнее без страха утопить клиентов или захлебнуться в рутине.

Самое главное — не бояться внедрять, комбинировать, проверять свои решения на реальных данных. Главная победа — когда утром вы открываете почту, а там уже свежий сегмент заказов, “живые” контакты, минус мусор и спам, плюс прилив сил и работоспособности для более важных задач.

Держите на закладку:
Официальная регистрация на Make.com
Обучение по автоматизации бизнес-процессов: курс Make.com
Коллекция готовых шаблонов и блюпринтов: блюпринты для Make.com

Хотите быть в курсе последних новостей о нейросетях и автоматизации? Подпишитесь на наш Telegram-канал: https://t.me/maya_pro

Обучение по make.com
Блюпринты по make.com