Wyzwanie
FTB Rolety to firma z Wałbrzycha z własnym zakładem produkcyjnym i piętnastoletnim doświadczeniem w osłonach okiennych, oknach i bramach. Jej wizytówka Google w połowie września 2026 miała 284 opinie — 283 z pięcioma gwiazdkami i jedną z dwiema — i zero odpowiedzi właściciela. Dochodziło od siedmiu do dziesięciu nowych opinii miesięcznie.
Odpowiedź właściciela czyta każdy, kto ogląda wizytówkę przed telefonem do firmy. Ręczne nadrobienie kilkuset zaległych opinii to jednak dni pracy, a odpowiedzi pisane hurtem brzmią jak szablon. Klient chciał odpowiadać konkretnie, w tonie firmy, bez zatrudniania kogoś do tego zadania — i bez oddawania publikacji maszynie bez kontroli.
Jak działa automat
Zasada jest jedna: automat przygotowuje, człowiek publikuje. Model proponuje odpowiedź na podstawie faktów o firmie, a decyzja o każdej publikacji należy do osoby po stronie klienta — jednym kliknięciem w telefonie.
Codzienne pobranie nowych opinii
Raz na dobę serwer daje impuls, a automat pobiera opinie z wizytówki przez API Google Business Profile. Opinie, które mają już odpowiedź, są pomijane; granica wieku zaległych opinii jest jedną liczbą w konfiguracji.
Propozycja odpowiedzi z bazy wiedzy o firmie
Model Claude dostaje treść opinii i bazę wiedzy zbudowaną wyłącznie z faktów ze strony klienta. Zwraca klasyfikację (ocena, sygnały krytyki, pewność) i propozycję w tonie firmy: forma „Państwo”, konkret zamiast frazesu, podpis zespołu. Google tłumaczy komentarze automatycznie, więc automat czyta oryginał, nie tłumaczenie.
Eskalacja zamiast zgadywania
Ocena 1–3, krytyka w opinii pozytywnej, niska pewność modelu albo podejrzenie fałszywej opinii oznaczają wiadomość jako pilną. Takie opinie zawsze wymagają decyzji człowieka — także wtedy, gdy klient włączy automat dla opinii pozytywnych.
Jedna wiadomość, trzy przyciski
Decydent dostaje w Telegramie opinię i propozycję w jednej wiadomości oraz przyciski: Publikuj, Edytuj, Pomijamy. Edycja to zwykła odpowiedź w czacie — bot pokazuje podgląd i pyta ponownie. Partia to 10 opinii; po rozstrzygnięciu partii następna przychodzi sama.
Publikacja przez API i potwierdzenie
Kliknięcie „Publikuj” wysyła odpowiedź do Google przez API wizytówki. Automat potwierdza publikację odczytem z API (Google pokazuje ją publicznie z opóźnieniem do kilkunastu minut) i zapisuje zdarzenie w rejestrze w Google Sheets — kto, kiedy, czy edytowano.
Zaległości nadrabiane partiami
Na start wizytówka miała 284 opinie bez odpowiedzi. Automat pobiera je stronami po 50, najnowsze najpierw, i podaje decydentowi partiami. Komenda w bocie uruchamia kolejną stronę, gdy poprzednia jest rozstrzygnięta.
Odporność: obsługa błędów i strażnik
Cały system to jeden scenariusz Make z około 170 modułami. Każdy moduł ma obsługę błędu, bo nieobsłużony błąd wyłączałby scenariusz razem z kolejką. Strażnik na serwerze Nexivio sprawdza co 10 minut, czy scenariusz działa, włącza go ponownie i alarmuje. Po 48 godzinach bez decyzji bot przypomina, a w poniedziałek wysyła podsumowanie tygodnia.
Raport kwartalny i koszty na komendę
Raz na kwartał powstaje raport PDF z wynikami i kosztami (model, Make), a komenda w bocie pokazuje koszty za okres i łącznie. Wysyłka raportów e-mailem z domeny klienta czeka na konfigurację DNS po jego stronie — moduły są gotowe.
Co rozstrzyga automat, a co człowiek
Automat: pobranie, klasyfikacja, propozycja, rejestr
Program pobiera opinie, rozpoznaje ocenę i sygnały krytyki, pisze propozycję z bazy wiedzy, prowadzi kolejkę i stan każdej opinii, zapisuje zdarzenia i liczy koszty. Progi (kiedy opinia jest pilna, jak długa jest partia, ile miesięcy wstecz sięgają zaległości) są liczbami w konfiguracji, nie regułami w kodzie.
Człowiek: każda publikacja, treść i zasady
Decydent klika przy każdej odpowiedzi, poprawia treść, gdy chce, i decyduje, czy w przyszłości pozytywne opinie mogą być publikowane automatycznie. Opinii nikt nie usuwa i nie zgłasza automatycznie — system może jedynie zasygnalizować podejrzenie. Po pierwszych 51 zatwierdzeniach powstaje nowa wersja promptu nauczona na decyzjach decydenta.
Mechanizm w skrócie
Pierwsze odpowiedzi pojawiły się na wizytówce tego samego dnia, w którym scenariusz został włączony. Zaległe opinie schodzą partiami po dziesięć, każda po kliknięciu decydenta, a rejestr pokazuje, kto i kiedy podjął decyzję.
Co zmienił automat
- Zaległości bez dni pracy — kilkaset opinii idzie partiami, decyzja zajmuje sekundy na telefonie
- Odpowiedzi z faktami, nie z szablonu — model pisze z bazy wiedzy o ofercie, markach i procesie obsługi; nie twierdzi niczego, czego w bazie nie ma
- Krytyka zawsze u człowieka — oceny 1–3 i krytyczne uwagi w opiniach pozytywnych nigdy nie są publikowane automatycznie
- Koszt widoczny na bieżąco — około 0,04 USD za opinię w pierwszych pięćdziesięciu, zestawienie kosztów na komendę i w raporcie kwartalnym
Kiedy takie rozwiązanie nie ma sensu
Przy kilku opiniach rocznie właściciel odpowie szybciej sam. Jeśli firma chce od pierwszego dnia publikować bez udziału człowieka — także przy krytyce — nie budujemy tego: odpowiedź na negatywną opinię to decyzja firmy, nie modelu. Warunkiem jest też dostęp do wizytówki na poziomie menedżera, bo API Google publikuje odpowiedzi tylko w imieniu uprawnionego konta.
Czego tu nie ma
Na tej stronie nie ma treści opinii ani odpowiedzi, danych recenzentów, identyfikatorów kont i scenariuszy ani kosztów klienta w złotych. Pokazujemy mechanizm, bo to on jest przenośny między firmami. Liczby pochodzą z publicznej wizytówki i z rejestru systemu w dniu publikacji strony.
Pytania o ten projekt
Czy odpowiedzi publikują się automatycznie?
Nie. W obecnej fazie każda odpowiedź czeka na kliknięcie decydenta w Telegramie. Automatyczna publikacja pozytywnych opinii jest osobną decyzją klienta i dziś jest wyłączona, a opinie z oceną 1–3 i z krytyką w treści zawsze przechodzą przez człowieka — w każdej fazie.
Skąd model wie, co napisać o firmie?
Z bazy wiedzy zbudowanej wyłącznie z faktów ze strony klienta: oferta, marki partnerskie, proces obsługi, obszar działania. Baza ma też listę rzeczy, których nie wiemy — model nie może ich twierdzić. Kodeks odpowiedzi ustala formę „Państwo”, długość, zakazane zwroty i podpis zespołu.
Co się dzieje z opinią negatywną?
Trafia do decydenta oznaczona jako pilna, z propozycją odpowiedzi i trzema przyciskami. Decydent może opublikować propozycję, wpisać własną treść albo pominąć. Opinii nigdy nie usuwamy — to zasada klienta zapisana w projekcie.
Jak zabezpieczony jest bot w Telegramie?
Wiadomości od kont poza listą dozwolonych są ignorowane. Publikacja wymaga aktywnej sesji: PIN ważny 7 dni, blokada po kilku nieudanych próbach, wiadomość z PIN-em jest usuwana z czatu. Bez sesji przyciski odpowiadają komunikatem o wymaganym PIN-ie.
Co, gdy Make się wyłączy albo API Google nie odpowie?
Każdy moduł scenariusza ma obsługę błędu, więc jedna nieudana operacja nie zatrzymuje kolejki. Osobny strażnik na serwerze sprawdza co 10 minut, czy scenariusz jest aktywny, w razie potrzeby włącza go ponownie i wysyła alarm. Publikacje są potwierdzane odczytem z API Google.
Ile kosztuje utrzymanie takiego automatu?
Koszt modelu jest mierzony na każdej opinii — w pierwszych pięćdziesięciu wyszło około 0,04 USD na opinię — do tego operacje w Make. Zestawienie kosztów jest dostępne na komendę w bocie i w raporcie kwartalnym, więc klient widzi je bez pytania. Koszt wdrożenia wyceniamy indywidualnie po rozmowie.
Macie opinie bez odpowiedzi?
Na pierwszej rozmowie sprawdzamy dostęp do wizytówki, liczbę zaległych opinii i to, kto u Was klika „Publikuj”. Automat powtarza ton firmy — decyzja zostaje po Waszej stronie.
Szczegóły projektu
Technologie
Make.com · Google Business Profile API · Anthropic Claude · Telegram Bot API · Google Sheets, Docs i Drive · Resend · cron i strażnik na VPS
Zakres prac
Inne realizacje
Automatyczna archiwizacja dokumentów AI
Bot odbiera dokument z maila, rozpoznaje go i zapisuje posortowany na Drive — poniżej 30 sekund od e-maila do pliku.
Automatyczne raporty finansowe
Jeden skoroszyt od księgowości raz w miesiącu, a z niego komplet raportów PDF i XLSX oraz jeden mail dla zarządu.