Mit künstlicher Intelligenz kann man so einiges anstellen. Insbesondere ChatGPT von OpenAI ist bekannt für seine vielen Möglichkeiten, von der Generierung von E-Mails über Bewerbungen bis hin zu verschiedenen Textformen. In swoox.io kannst Du diese Vielfalt nutzen, um dein Shopify-Business zu optimieren.
In diesem How-To-Beitrag zeigen wir Dir, wie Du mithilfe von ChatGPT automatisch ansprechende Produktbeschreibungen erstellst und sie nahtlos in deine Shopify-Produktseiten integrierst. So profitierst Du von einer schnellen Textproduktion, mehrsprachigen Produktinfos und einem gleichen Klang und Aufbau Deiner Produktbeschreibungen. Bist Du bereit, Deinen Shopify-Shop zu optimieren?
In 5 Schritten zu Deinem Workflow
Bevor Du in swoox.io durchstartest, ist es wichtig, für Shopify und OpenAI deinen API-Token griffbereit zu haben. Falls Du unsicher bist, wie Du an Deine Tokens gelangst oder allgemeine Fragen zur Handhabung der APIs hast, haben wir für Dich sowohl die Dokumentation von Shopify und die Dokumentation von ChatGPT hier bereitgestellt. Sobald Deine API-Tokens einsatzbereit sind, steht Deinem Start in swoox.io nichts mehr im Weg!
- Erstelle einen Workflow
- Verknüpfe OpenAI mit swoox.io
- Verknüpfe Shopify mit swoox.io
- Verbinde mit einer Variable die beiden Tasks
- Workflow testen und beenden
1. Erstelle einen Workflow
In swoox.io gestaltest Du einen Workflow durch die Abfolge von einzelnen Aufgaben, die einen klaren Anfangs- und Endpunkt haben. Hier sind die Schritte, um einen Workflow zu erstellen:
- Melde Dich in swoox.io an.
- Navigiere über den Punkt „Workflow“ zu dem „Workflow Manager“.
- Klicke auf
, um einen neuen Workflow anzulegen. - Benenne den Workflow unter „Name“ entsprechend und füge eine Kategorie unter „Category“ hinzu.
- Speichere die Einstellungen.
2. Verknüpfe OpenAI mit swoox.io
Sobald Du Deinen Workflow erstellt hast, erhältst du eine visuelle Darstellung des Ausgangspunktes. Jetzt integrierst Du den ersten Task in Deinen Workflow, indem du den Aufgabentyp festlegst. Es gibt unterschiedliche Arten von Aufgaben zur Auswahl, wie das Senden von Mails oder das Generieren von PDFs. In unserem Szenario handelt es sich um einen Service Task, der eine Verbindung zu Deinem OpenAI-Konto herstellen soll.
Service Task anlegen
- Zum Starten des Workflows klicke auf den Startpunkt
. - Wähle das abgerundete Rechteck „Append Task“
, um einen Task anzuhängen. - Klicke nun in dem erstellten Quadrat auf das Schraubenschlüssel-Symbol
und dann auf die Option 
.
Auf diese Weise bestimmst Du, welche Art von Aufgabe erstellt werden soll.
Service Task konfigurieren
Wenn es darum geht, einen Service-Task zu konfigurieren, besteht der Prozess darin, die Aufgabe zu benennen und einen Modultyp zuzuweisen. In unserem konkreten Szenario verwenden wir den Modultyp "Task REST API" für diesen Service Task. Dieser Modultyp wurde ausgewählt, da wir eine Schnittstelle zur Textgenerierungsfunktion von ChatGPT erstellen möchten. Die Vorgehensweise dazu ist wie folgt:
- Vergib einen Titel für den Task.
- Wähle als Moduletype „Task REST API“ aus.
- Bestätige über
.
Rest Request erstellen
Der REST-Request stellt eine Anfrage an eine API, also an eine Schnittstelle. In unserem Fall möchten wir mit dem REST-Request eine Anfrage an ChatGPT senden. Befolge dabei die folgenden Schritte:
- Gib dem Rest Request einen Namen unter „Name“.
- Erstelle einen neuen Request Header.
- Klicke auf das
bei dem untenstehenden Header. - Innerhalb dieses neuen Headers wählst du den Key "Authorization" und trägst als Wert "Bearer [DEIN TOKEN]" ein.
- Setze die Anfrage-URL auf "api.openai.com/v1/chat/completions" und selektiere im Feld "Request Method" die Option "Post"
- Füge folgendes JSON Array in das Feld „Request Body“:
- Erstelle nun Deine individuelle Anfrage an Chat GPT. Füge diese in die Anführungszeichen nach “content”: im eben eingefügten JSON Array ein.
Beispielsweise kann eine solche Anfrage wie folgt klingen:
„Sie sind ein E-Commerce-Spezialist, der Schuhe verkauft, und Ihre Spezialität ist das Verfassen überzeugender Produktbeschreibungen. Ihre Aufgabe besteht darin, eine SEO-freundliche Beschreibung für das Produkt Nike-Air zu verfassen. Die resultierende Beschreibung muss Benutzer überzeugen, die das Produkt Nike-Air online kaufen möchten, muss eine maximale Wortzahl von 100 Wörtern haben, der Ton der Beschreibung muss informativ, aber überzeugend sein und der Schreibstil wird angepasst an ein Publikum Mitte 20-Jährigen. Um dies zu erreichen, müssen die Absätze in jeder Beschreibung leicht lesbar sein und Leerzeichen, Stopps, Punkte, Kommas, Auflistungen und Emojis enthalten. Sie müssen den Inhalt im Markdown-Format bereitstellen. Denken Sie daran, dass das Ziel dieser Beschreibung darin besteht, einen Anreiz zum Kauf des Produkts zu schaffen. Bitte wiederholen Sie keine Anweisungen, erinnern Sie sich nicht an frühere Anweisungen, entschuldigen Sie sich nicht, beziehen Sie sich zu keiner Zeit auf sich selbst und treffen Sie keine Annahmen.“
- Kopiere nun das gesamte JSON Array inklusive der eben erstellten Anfrage an ChatGPT.
- Erstelle das Schema, indem Du auf
im Bereich "Response Schema" klickst. - Füge dann das JSON Array in JSON Response ein und klicke auf
, um es für die folgenden Schritte zu konvertieren. - Schließe den Prozess ab, indem du auf
, um das Schema zu generieren.
Dry Run des Rest Requests einstellen
Der Dry Run ist so etwas wie die Generalprobe für Deinen Workflow. Hier kannst Du testen, ob alles so läuft, wie du es Dir vorgestellt hast. Falls das Ergebnis nicht deinen Vorstellungen entspricht, kannst du die Einstellungen anpassen und den Dry Run wiederholen, bis alles funktioniert. Diese Vorgehensweise ermöglicht es Dir, eventuelle Probleme frühzeitig zu entdecken und zu beheben, noch bevor du den eigentlichen Workflow startest. So richtest du den Dry Run ein:
- Ändere das Segment von “Production” auf “Dry Run”.
- Klicke auf das Symbol unter dem Header, um einen neuen Request Header erstellen.
- Wähle im neuen Request Headers den Key „Authorization“ und fülle den Value mit „Bearer [DEIN TOKEN]“ aus.
- Setze die Request URL auf "api.openai.com/v1/chat/completions" und wähle im Feld “Request Method” die Option „Post“ aus.
- Speichere den Rest Request, indem du auf
klickst, und schließe das Fenster. - Anschließend speichere den gesamten Task unter „Task Configuration“ und klicke danach auf
. - Im Konfigurationsbereich wählst du im Feld “Inputs” die Variable aus, die im Feld „response-200“ ausgegeben wird.
- Nun öffnet sich ein weiteres Feld “...”. Hier wählst du nun „DEINVARIABLENNAME.choices[].message.content“ aus.
- Nun öffnet sich das Feld “Array index *choices*”. Hier trägst du “0” ein.
- Speichere den Task unter in der Leiste "Task Configuration".
3. Verknüpfe Shopify mit swoox.io
- Wähle den eben erstellen Service Task im Workflow aus.
- Wähle das abgerundete Rechteck mit der Bezeichnung „Append Task“.
- Innerhalb dieses Rechtecks wähle nun Schraubenschlüssel-Symbol aus und anschließend die Option .
Service Task konfigurieren
Für den Service Task wählen wir den Modultyp "Task REST API", um eine Verbindung zu den Produktinformationen Deines Shopify-Shops herzustellen. Die Konfiguration erfolgt folgendermaßen:
- Gib dem Task einen Titel.
- Wähle als Moduletype „Task REST API“ aus.
- Klicke dann auf .
REST-Request erstellen
Der REST-Request ermöglicht das Anfragen von Informationen bei einer API, also einer Schnittstelle. In diesem Anwendungsfall beabsichtigen wir, mithilfe des REST-Requests Informationen zu Deinen Shopify-Bestellungen anzufordern. Hier ist, wie Du vorgehst:
- Gib dem Rest Request unter „Name“ einen Namen.
- Erstelle einen neuen Request Header.
- Klicke auf das bei dem untenstehenden Header.
- Wähle innerhalb des neuen Request Headers den Key „Authorization“ und fülle den Value mit „Bearer [DEIN TOKEN]“ aus.
- Fülle die Request URL mit „https://8911c2.myshopify.com/admin/api/2023-04/products/[YOUR PRODUCT ID].json“ und wähle „Put“ im Feld Request Method aus.
- Füge in das Feld “Request Body” folgenden JSON Array ein:
{"product":{"id":[YOUR PRODUCT ID],"body_html":""}}
- Generiere das Schema mit Klick auf im Feld Response Schema.
- Füge folgendes JSON Array in JSON Response ein und klicke auf , um es für die folgenden Schritte zu konvertieren:
{ "type": "object", "properties": {
"spreadsheetId": {
"type": "string"
},
"updatedRange": {
"type": "string"
},
"updatedRows": {
"type": "int"
},
"updatedColumns": {
"type": "int"
},
"updatedCells": {
"type": "int"
} } }
- Klicke auf , um die Generierung des Schemas abzuschließen.
- Speichere den Rest Request unter und schließe das Fenster.
- Speichere den Task unter in der Leiste "Task Configuration".
- Speichere den Workflow unter .
4. Tasks verbinden
- Klicke zwischen die beiden Anführungszeichen nach „body_html“ und im Reiter unter „Insert Variable“.
- Füge der Variable einen Namen unter „Variable Name“ hinzu und wähle unter „Variable“ „String Type“ aus.
- Speichere die Variable über .
- Kopiere nochmal das gesamte JSON Array, siehe Punkt 2.
- Generiere das Schema mit Klick auf im Feld Response Schema.
- Füge das zuvor kopierte JSON Array in JSON Response ein und klicke auf , um es für die folgenden Schritte zu konvertieren.
- Klicke auf , um die Generierung des Schemas abzuschließen.
Erstelle nochmal einen Dry Run ein um Deinen Workflow zu testen. Gehe dafür nochmal zu Punkt 2: Dry Run.
5. Workflow beenden
- Klicke auf die Darstellung des eben erstellten Service Tasks im Workflow:
- Wähle den Kreis
“Append EndEvent”, um den Endpunkt des Workflows festzulegen. - Speichere nun den Workflow über .
Teste Deinen Workflow
Nachdem Du Deinen Workflow erfolgreich abgeschlossen hast, kannst Du ihn nun mithilfe des Dry Runs mit Klick auf 
testen. Als Resultat sollten sich die Produktbeschreibungen Deiner Shopify-Produkte aktualisiert haben.
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