Make（Integromat）自動化入門：用拖拉介面打造你的第一個自動化情境

這篇解決的問題是：你每天都在重複做同一件搬資料的事——收到表單手動建檔、收到信手動分類、月底手動整理試算表——卻不知道怎麼讓它自己跑。 適合讀的人是：沒有工程背景、想用自動化省時間的行銷、營運、客服、行政與中小企業老闆。讀完你會具備一個能力——在 Make 裡用純拖拉的方式，從零做出你的第一個自動化情境，把「當某件事發生，就自動完成後面一連串動作」變成現實，全程不用寫一行程式。

為什麼選 Make 當自動化的第一站？

很多人聽到「自動化」會先想到要寫程式、架伺服器、學 API，於是還沒開始就放棄了。但事實是，現在絕大多數的日常自動化，靠一套拖拉工具就能搞定，而 Make（前身叫 Integromat，2022 年改名）正是其中最適合新手、又能撐到進階的選擇。

它的核心優勢有三個。第一是視覺化的圓圈式畫布：每個動作是一個圓形模組，資料像水流一樣從左邊流到右邊，你一眼就看得出「資料現在跑到哪、下一步要去哪」，這對理解流程的初學者非常友善。第二是便宜又能做複雜邏輯：同樣要做分流、迴圈、處理一整批資料，Make 的價格通常比 Zapier 親民，台灣中小企業的預算撐得起。第三是模組生態夠廣：從 Gmail、Google Sheets、Notion、LINE、到各家 AI 模型都有現成模組，接起來不費力。

如果你正在評估到底要用哪套工具，可以先看AI Agent vs RPA 怎麼選，先想清楚「哪些事該自動化、哪些事該交給會判斷的 AI」，再回來動手會更有方向。

核心概念：情境 = 觸發 + 模組 + 連線

Make 把一條自動化流程叫做一個 Scenario（情境）。一個情境由三種東西組成，搞懂這三個詞，你就看得懂任何 Make 畫面：

最關鍵、也是新手最常卡住的觀念是 Mapping。每個模組執行後都會吐出一包資料（例如表單模組吐出「姓名、Email、留言」），後面的模組要用這些資料時，不是手動打字，而是從欄位裡點選前一步的變數塞進去。理解了「資料是一路往後傳的」，你就抓到 Make 的精髓了。

這個「資料一路往後傳」的概念，和我們在 Claude + n8n 自動化工作流教學裡講的流水線是同一套邏輯，差別只在工具的介面長相。

實際教學

我們用一個台灣公司每天都會碰到的情境當範例：「官網聯絡表單被填寫後，自動判斷是不是業務詢價，是的話寄通知信給業務、並把資料寫進 Google Sheets 建檔。」 五步做完，你就有一條能自己跑的情境。

Step 1：先想清楚要自動化什麼

動手前，先用一句「當 A 發生，就自動做 B、C、D」把目標寫下來。以本例就是：

當有人送出聯絡表單，就自動判斷詢價類型 →（若是詢價）寄通知信給業務 → 把資料寫進 Google Sheets。

這句話直接對應後面的模組結構。沒想清楚就開工，是新手最常見的失敗起點——畫到一半發現少了一個步驟，整條要重接。先寫一句話，再開畫布。

Step 2：建立情境與觸發模組

登入 Make，點 Create a new scenario。畫面中央會出現一個大加號，這是你的第一個模組，也就是觸發器。

搜尋你的表單來源（例如 Google Forms、Webhook，或你網站用的表單服務），選擇對應的 Watch responses / Webhook 觸發。第一次使用會要你建立 Connection——也就是用 OAuth 授權 Make 讀取你的表單。授權完成後，觸發模組會變成情境的起點。

如果你的表單沒有現成模組，最通用的做法是用 Webhook 觸發：Make 給你一個網址，把它貼到表單的「送出後通知」設定，任何表單都能接進來。

Step 3：串接動作模組與 Mapping

在觸發模組右側點一下，拉出第二個模組。這裡先接 Google Sheets → Add a row（新增一列）。

設定時，你會看到試算表的每個欄位（姓名、Email、詢價內容…）。重點在 Mapping：點進「姓名」欄位，Make 會跳出一個面板，列出前一步表單模組吐出的所有變數，你直接點「表單的姓名」把它塞進去，其他欄位比照辦理。這就是把資料一路往後傳的動作。

完成後，這條情境已經能做到「收到表單就自動建檔」了。

Step 4：加入篩選與分流

但我們只想替「詢價」類的留言寄通知信，其他（例如履歷、客訴）不寄。這時用 Filter（篩選器）。

在「表單模組」和「寄信模組」之間的連線上點一下扳手圖示，設一個條件，例如：

詢價類型 Equals（等於） 業務詢價

只有符合條件的資料才會往下流到寄信模組，其他資料到這裡就停住。如果分支更多（詢價走 A、客訴走 B、其他走 C），就改用 Router（路由器），一個模組拉出多條路徑，各自設不同 Filter。

Step 5：測試、排程與上線

接上最後的 Email → Send an email 模組，把收件人設成業務信箱，內文用 Mapping 帶入表單資料。

別急著開啟，先按左下角的 Run once 做單次測試。Make 會實際跑一遍，每個模組跑成功會冒出一個小綠勾與資料泡泡，點開可以看到實際傳遞的內容。有紅色驚嘆號就是那一站出錯，點開看錯誤訊息修正。全部綠燈後，設定左下角的 Scheduling（即時觸發或固定間隔），把情境開關打開（ON），它就開始 24 小時替你工作了。

範例：Prompt 與 Workflow

很多人會在 Step 4 的「判斷詢價類型」卡住——如果表單沒有讓使用者自己選類型，留言只是一段自由文字，該怎麼自動分類？答案是在情境中插入一個 AI 模組，讓 AI 讀留言、回傳類型。

以下是可直接複製、貼進 Make 的 OpenAI / Claude 模組的系統提示：

你是一個表單分類助理。我會給你一段網站訪客的留言，請判斷它屬於下列哪一類，並只回傳一個 JSON，不要任何多餘文字。

分類選項（type 只能填這四種其中之一）：
- "業務詢價"：想買產品、問價格、問方案、要報價
- "客訴回饋"：抱怨、退貨、產品問題、表達不滿
- "求職應徵"：投履歷、問職缺、應徵
- "其他"：以上都不是

輸出格式：
{"type": "業務詢價", "urgency": "高/中/低", "summary": "一句話摘要留言重點"}

留言內容：
{{這裡用 Mapping 帶入表單的留言欄位}}

把 AI 模組接在表單模組之後、Filter 之前，Filter 的條件就改成判斷 AI 回傳的 type 是不是「業務詢價」。要求 AI 只回傳 JSON 是關鍵，這樣後面的模組才解析得乾淨；想深入了解怎麼寫穩定的提示，可參考 ChatGPT 提示工程指南。

加入 AI 後，整條情境的文字版流程圖如下：

[觸發] 表單被送出
        ↓
[AI 模組] 讀留言，回傳 {type, urgency, summary}
        ↓
[Google Sheets] 把姓名、Email、type、摘要寫成一列建檔
        ↓
[Filter] type 等於「業務詢價」？
        ↓ 是                        ↘ 否
[Email] 寄通知信給業務             （流程在此停止，僅建檔）
        ↓
[完成] 業務收到即時通知

這條情境跑一次大約消耗 4 到 5 個 operations，免費版一個月也能撐相當的量。想找更多現成的情境骨架，可以逛我們整理的Workflow 流程範本庫，挑一個近似的改 Mapping 就能上線。

常見錯誤

• 一次想做太大條：第一個情境就想自動化整個部門，模組接到二十幾個、出錯找不到源頭。先做三到五個模組的小情境，跑順了再加。
• 忘記設 Filter，operations 被吃光：沒擋掉不需要的資料，每筆都跑完全部模組，免費額度很快見底。能提早擋的就用 Filter 提早擋。
• Mapping 用手打而不是點選變數：手動把上一步的值打進去，資料一變就失效。一定要從面板點選變數，讓資料動態傳遞。
• 沒按 Run once 就直接上線：情境一開就出錯，還可能寄出一堆錯誤通知信。每次改完都先單次測試。
• AI 回傳格式不固定：沒在提示裡要求「只回傳 JSON」，導致後面解析失敗。一定要在系統提示明確規範輸出格式並給範例。
• 連線授權過期沒注意：OAuth 連線過期後情境會默默停擺。在 Make 的通知設定打開「情境失敗就寄信給我」。

最佳實務

第一，幫情境取有意義的名字，例如「官網詢價表單→分類→通知業務」，未來有十幾條情境時才找得到。第二，善用 Note（備註），在關鍵模組旁寫一句它在做什麼，三個月後的你會感謝現在的你。第三，先用 Filter 過濾、再呼叫昂貴模組：AI 模組、寄信這類消耗操作或費用的步驟，盡量放在 Filter 之後，別讓不相關的資料白白跑過。第四，重要情境開啟錯誤通知，並定期看 Make 的 History（執行紀錄），把失敗的那幾筆點開檢查。第五，從別人的範本起步：Make 的 Templates 與我們的範本庫有大量現成情境，改比從零畫快得多。

當你的情境開始需要「自己判斷、自己決定下一步」而不只是照固定路徑跑時，那就踏進了 AI Agent 的範疇，建議延伸閱讀 AI Agent 是什麼？新手完整入門與 MCP 是什麼？讓 AI 連上你所有工具。

實際案例：台中一家機械零件貿易商的詢價處理

台中一家做機械零件外銷的小型貿易商，全公司業務只有三位。過去官網聯絡表單的處理流程是：每天上午行政人員打開信箱，把表單通知信一封封看過，手動判斷哪些是真詢價、哪些是廣告或履歷，再複製貼上到一份共用的 Excel，最後在 LINE 群組 tag 對應業務。這套人工流程平均一筆要 6 到 8 分鐘，而且常常下午才處理到上午的詢價，錯失了海外客戶的回覆黃金時間。

導入 Make 後，他們照本文的結構搭了一條情境：表單送出 → Claude AI 模組判斷類型與急迫度 → 寫進 Google Sheets 自動建檔 → 若是「業務詢價」且急迫度高，立刻發 LINE Notify 給負責該區的業務。整條情境從表單送出到業務收到通知，不到 30 秒。

導入前後對比：

導入三個月後，因為回覆變快，他們估算詢價的成交率提升了約兩成，行政同仁也終於從「每天上午盯信箱」這件事解放，把時間挪去做訂單跟催。整條情境的建置只花了一個下午、零程式碼，月成本是 Make 入門方案加少量 AI 模組的 token 費，遠低於請一位兼職人力。

提醒：本文案例為說明用途的綜合情境，實際成效會因產業、流量與設計而異，導入前請以自身資料小規模測試驗證。涉及客戶個資的自動化，務必遵守台灣《個人資料保護法》，確認蒐集、處理與傳輸都有合法依據與適當保護措施。

結論

Make 之所以是自動化最好的第一站，不是因為它最強，而是因為它讓你用看得懂的方式，把「重複的搬運工作」交給機器。你不需要先變成工程師，只要會把目標寫成一句「當 A 發生，就做 B、C、D」，再用拖拉的方式把模組接起來、做好 Mapping、設好 Filter、按 Run once 測過，一條能 24 小時替你工作的情境就誕生了。

別追求一步到位。先挑一件你每天都在手動做、最煩的小事——收表單建檔、轉寄特定信件、月底整理試算表——做成你的第一條情境。跑順了，你自然會想接第二條、第三條，最後串成一整套讓公司運轉得更輕的自動化系統。需要有人幫你規劃整套自動化藍圖，或想看更多實戰範本，歡迎逛逛我們的Workflow 範本庫，或直接與我們聯繫。

❓ 常見問題 FAQ

🔗 延伸閱讀

• AI Agent 是什麼？新手完整入門
• Claude + n8n 自動化工作流教學
• AI Agent vs RPA 怎麼選
• MCP 是什麼？讓 AI 連上你所有工具
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