Make 與 Zapier 的 AI 應用實戰：兩大自動化平台串接 AI 的完整指南

Make 與 Zapier 是什麼

Make（前身為 Integromat）與 Zapier 都是雲端型的自動化平台，讓你不必寫程式就能把不同軟體串在一起，例如「收到 Gmail 就存進 Google Sheet」，「Shopify 有新訂單就發 LINE 通知」。兩者近年都深度整合了 AI，特別是 OpenAI 與內建的 AI 助理，讓自動化流程不只是搬資料，還能理解與生成內容。

這兩個平台的定位略有不同。Zapier 主打簡單直覺，介面像填空題，非常適合完全沒有技術背景的人，整合的 App 數量也是業界最多。Make 則採用視覺化的節點畫布，設定較有彈性，能處理更複雜的分支與迴圈，且相同任務下通常較省錢，適合願意花一點時間學習的進階使用者。

計費模式的關鍵差異

理解計費是控管成本的第一步。Zapier 以「任務數（Task）」計費，一個 Zap 每執行一個動作步驟就算一個或多個 Task，步驟越多、跑越頻繁，消耗越快。Make 則以「操作數（Operation）」計費，通常單價更低，且對於過濾掉的資料多半不計費，因此在資料量大的情境下 Make 往往更划算。

實務上的建議是：若你的流程簡單、每月執行次數不多，且你完全不想碰技術細節，Zapier 的體驗最順。若你需要複雜邏輯、資料量大或想省錢，Make 更值得投入。台灣使用者付款時兩者皆以美元計價，記得換算成台幣評估每月預算。

AI 串接的兩種做法

無論哪個平台，串接 AI 主要有兩條路。

第一條是使用平台內建的 AI 模組。Zapier 有內建的 AI by Zapier 與 ChatGPT 整合，Make 也有 OpenAI 模組，直接在流程裡填提示詞即可，不必自己管理程式碼，最適合新手。

第二條是透過 HTTP 模組自行呼叫 API。當內建模組不夠彈性，或你想用特定模型與參數時，可用 HTTP Request 直接打 OpenAI 或其他 AI 服務的 API，自由度最高，但需要懂一點 API 的基本概念。

實戰一：用 AI 自動分類並回覆 Email（Zapier）

情境：客服信箱每天收到大量詢問，希望 AI 先判斷類別並草擬回覆。

第一步，選擇 Trigger 為 Gmail 的 New Email Matching Search，設定只抓特定標籤或關鍵字的信件。

第二步，加入 ChatGPT 步驟，提示詞設計為請 AI 判斷這封信屬於「報價」，「售後」，「合作」還是「其他」，並輸出分類與一段繁體中文回覆草稿。

第三步，用 Paths（分支）依分類走不同路線，例如「報價」轉給業務，「售後」建立工單。

第四步，將 AI 草稿以 Gmail 建立草稿（Create Draft）而非直接寄出，保留真人最後把關的機會。這種設計能兼顧效率與品質，避免 AI 直接對客戶發出不當內容。

實戰二：用 AI 自動產生社群貼文（Make）

情境：每當 Google Sheet 新增一則產品資訊，就自動產生三個平台的貼文文案。

第一步，Trigger 選 Google Sheets 的 Watch New Rows。

第二步，加入 OpenAI 模組，提示詞請 AI 依產品名稱與賣點，分別產出 Facebook、Instagram、Threads 三種語氣的文案，並要求用繁體中文與全形標點。

第三步，用 Router 把三段文案分流，分別寫回不同工作表或直接透過各平台模組排程發布。

第四步，善用 Make 的 Data Store 記錄已處理過的列，避免重複產生。這個流程能把原本每天耗時的社群小編工作壓縮到幾秒完成初稿。

實戰三：彙整表單回覆並產生每週摘要

情境：問卷或報名表每天有新回覆，希望每週一自動產生一份重點摘要寄給主管。

做法是用 Schedule 觸發（每週一），先從資料表撈出上週的所有回覆，用工具把多筆合併成一段文字，再交給 AI 產出重點摘要與待辦建議，最後寄送 Email。這種「排程加彙整加 AI 摘要」的組合，是行政與營運場景最實用的自動化模式之一。

成本控管技巧

第一，善用過濾器提早攔截不需要的資料。在流程越前面過濾，越能減少後續昂貴步驟（尤其是 AI 呼叫）的觸發次數。

第二，選對 AI 模型。分類、判斷這類簡單任務用便宜的小模型即可，只有需要高品質長文時才用大模型。

第三，控制觸發頻率。把「每分鐘檢查」改成「每十五分鐘」或「每小時」，在多數情境下體驗差異不大，卻能大幅減少消耗。

第四，定期檢視使用量儀表板。兩個平台都提供用量統計，養成每月檢視的習慣，才能及早發現失控的流程。

常見陷阱

第一個陷阱是「無限迴圈」。例如流程 A 寫入資料表又觸發流程 A 自己，短時間內把額度燒光。設計時務必加上條件過濾或標記已處理，避免自我觸發。

第二個陷阱是「AI 幻覺直接對外」。切勿讓 AI 未經人工審核就直接寄信給客戶或發布公開內容，尤其涉及報價、承諾等敏感資訊，一律先產生草稿再由真人確認。

第三個陷阱是「忽略錯誤處理」。當某步驟失敗，流程可能默默中止。兩平台都支援錯誤處理設定（Make 的 Error Handler、Zapier 的重試與通知），務必設定失敗告警。

第四個陷阱是「資料落地與隱私」。串接 AI 等於把資料送到第三方，處理個資或營業機密前，請先確認公司政策與相關法規，必要時對資料去識別化。

該選哪一個

如果你是完全的新手，只想快速把幾個常用軟體串起來，選 Zapier，你會更快看到成果。如果你追求彈性、資料量大、想長期省錢，且願意花一兩個週末學習，Make 的天花板更高。許多團隊最後會兩者並用，用 Zapier 處理簡單串接，用 Make 處理複雜流程。無論選哪個，先從一個能立刻節省時間的小流程開始，再逐步擴大，才是導入自動化最穩健的方式。