Где-то месяц назад я поймал себя на том, что каждое утро делаю одно и то же: открываю сайты конкурентов, проверяю их блоги, листаю соцсети, пытаюсь понять, что у них изменилось за ночь. Уходило минут сорок, иногда больше — и всё равно я пропустил, как один из них тихо переписал ценовую страницу. Заметил случайно, через две недели.
Тогда решил: хватит делать это руками. Нужен был агент, который сам следит, сам анализирует и присылает только то, что реально изменилось. Перебрал несколько вариантов, остановился на связке Perplexity + Make. Расскажу, как собрал и где споткнулся.
Почему Perplexity, а не просто GPT с браузером
Сначала пробовал через ChatGPT с включённым поиском. Работало, но нестабильно: то выдавал актуальные данные, то галлюцинировал новости двухлетней давности. Потратил часа два, пока не понял, что GPT-поиск — это не для регулярного мониторинга. Слишком непредсказуемо.
Perplexity ведёт себя иначе. Он делает поиск в реальном времени и возвращает информацию с источниками. Для задачи "что нового у конкурента за последние 7 дней" это работает куда надёжнее. И у него есть API — для автоматизации это принципиально.
Плюс Perplexity умеет отвечать на вопрос "что изменилось у компании X за последнюю неделю" и сразу структурировать это в связный текст, а не выдавать набор ссылок. Make потом с таким текстом работать удобнее.
Как устроена автоматизация в Make
Make (бывший Integromat) — платформа для визуальной автоматизации. Если не сталкивались: строите сценарий из блоков, каждый блок — это действие. Один делает запрос, другой парсит ответ, третий отправляет сообщение в Telegram. Всё соединяется стрелками.
Для этого агента я собрал такую цепочку.
Триггер по расписанию — каждое утро в 8:00 Make запускает сценарий. Я выбрал ежедневно, потому что конкуренты не меняются каждый час, но можно поставить любую частоту.
Дальше — HTTP-запрос к Perplexity API. Make отправляет POST-запрос с промптом: "Найди новости и изменения, связанные с компанией [название] за последние 7 дней. Что нового в их продукте, ценах, маркетинге, найме? Дай структурированный ответ." Список конкурентов хранится в Google Sheets — Make берёт их оттуда через итератор.
Parplexity возвращает JSON, из которого Make вытаскивает текст ответа. Здесь пришлось повозиться с маппингом полей: структура ответа у Perplexity не такая прозрачная, как у OpenAI.
На выходе стоит фильтр. Если ответ содержит фразы вроде "no recent news" или "ничего существенного не найдено" — сообщение не отправляется. Без него каждое утро прилетал бы бесполезный спам.
Финальный блок отправляет дайджест в личный чат или канал команды в Telegram.
Подключение Perplexity API: где я застрял
Это заняло больше времени, чем должно было.
Для API нужен аккаунт с оплатой — бесплатного тира нет, только для веб-интерфейса. Я не ожидал этого и потерял время, пока разбирался, почему запросы возвращают 401.
Модель для мониторинга я выбрал sonar — поисковая модель с доступом к интернету. Именно она делает реальный поиск, а не отвечает из обучающих данных. Если поставить обычную модель без поиска — получите ответы, которые могут оказаться устаревшими.
В Make при настройке HTTP-модуля нужно правильно выставить заголовки. Authorization: Bearer [ваш ключ] — стандартно, но Content-Type: application/json обязателен, иначе сервер возвращает ошибку. Я минут двадцать смотрел на 400-ю, пока не заметил.
Сам запрос выглядит так:
{
"model": "sonar",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Найди новости об изменениях в компании [название] за последние 7 дней..."
}
],
"search_recency_filter": "week"
}
Параметр search_recency_filter здесь важен. Без него Perplexity может подтянуть что-то старое — с ним поиск ограничивается нужным периодом.
Что получилось и что всё ещё не идеально
Агент работает три недели. Каждое утро прилетает дайджест по пяти конкурентам — обычно 3-4 сообщения в Telegram, остальные отфильтровываются как "без новостей".
За это время я дважды получил сигнал раньше, чем заметил бы сам. Один конкурент обновил тарифы, другой запустил реферальную программу — агент поймал оба события в день публикации.
Но есть ограничения, о которых честно скажу. С небольшими компаниями Perplexity иногда путается: если у конкурента нет медийного присутствия, агент просто молчит, хотя изменения могли быть. Для крупных игроков работает хорошо, для нишевых — хуже.
Ещё не решена проблема дублей. Если конкурент делает что-то шумное, агент упоминает это событие несколько раз за неделю — в понедельник как новость, в среду как "недавнее изменение", в пятницу снова. Думаю добавить базу уже виденных новостей через Airtable, но руки пока не дошли.
Сколько стоит содержать такого агента
Make на бесплатном плане даёт 1000 операций в месяц. Для пяти конкурентов ежедневно это примерно 150 операций в день — лимит кончится за неделю. Я перешёл на базовый план за $9 в месяц, там 10 000 операций, хватает с запасом.
Perplexity API: запрос к модели sonar стоит около $5 за миллион входящих токенов и $15 за миллион исходящих. На практике мониторинг пяти конкурентов обходится в $2-3 в месяц — дешевле чашки кофе.
Итого инфраструктура выходит примерно в $12 в месяц. За сорок минут в день, которые я раньше тратил руками, это нормальная сделка.
Агент не идеален, и я его продолжаю допиливать. Но даже сейчас он делает одну вещь хорошо: я перестал просыпаться с чувством, что пропустил что-то важное. Теперь это чувство возникает только когда Make присылает что-то реально интересное — и это уже совсем другое ощущение.
