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微信营销的经验总结一小时搭建微信聊天机器人

2024-03-21 19:32

临近年末，对于从事营销的朋友来讲也该冲刺业绩了，而微信营销作为当下一个至关重要的营销渠道，对于营销人员来讲是需要好好布局一番的，细节决定成败，微信营销成功与否有时也与细节有着至关重要的关系，所以，我们在做微信营销时一定要注意以下事项。

1.包装定位

在微信营销中自我定位包装是非常重要的，因为现在的用户认可这些包装，所以自我定位包括昵称、头像、个性签名、朋友圈内容等都应该一致，传达出你想要表达的个人形象，这样可以给用户专业可信的感觉，一个推销软件的上一个个卡通图片肯定是不合适的，这是基本的常识。

2.内容要带有价值

如今的微信营销不必之前流量泛滥，随便拼凑不文字配张图就可以吸引顾客，现在不存在了，如果你的内容没有价值，用户是不会喜欢的，也就不要谈进一步营销了，因此对于推广内容的定位既要结合自身产品的特点，也要考虑用户的感受，而不是一味地去推送广告，不要以为你把内容推送出去了，用户就会买账。

3.朋友圈不要频繁推送

2019了，做微信营销一定不要再使用朋友圈霸屏式推广，频繁地推送内容那一套了，这对用户来说，已经是噩梦了，甩手送你一个取关很正常。所以，现在微信营销推送营销内容，频率一定要适度，太多会骚扰到用户，太少又失去推广效果，一定要根据自己的业务找到一个适合自己的频率，这点需要自己推敲。

4.图文排版

微信营销很多东西都是环环相扣的，推送内容排版，也需要好好琢磨一下，你会发现有时候用一个有趣的图片，可以获得不俗的流量，发的内容多了之后发现一个排版井然有序的广告，其实也是会有人停驻的。

5.把沟通作为核心

微信诞生的本质就是为了社交，也就是沟通平台，在微信里面做营销，一定要多沟通，用户才可能买你的账，但是，很多人却忽视了这点，使用一些自动回复啊，机器人助手啊，这会让交流的用户心里很不舒服，没有灵魂的回复是一眼就能被看出来的，所以，要想玩好微信营销，沟通互动一定要做为核心，除非你是大佬级别，用户上来就是直接下单。

6.坚持才能有收获

微信营销不同于传统的营销模式，用户看不到实物，对产品或服务的判断只能凭玩些文字的描述或图片，亦或简短的视频，对用户来说，是否完成交易，需要经过长时间攻的考核才能做出判断，这就决定了做微信营销的人不可能在短时间内赢得大众的信任，而是需要一个长期的过程，要花费比线下销售产品还多的精力去跟进，所以，坚持对微信营销人员来说至关重要，只有坚持才能有所收获。

7.善用微信群

对于微信营销来讲，微信群，是一个不容错过的战场，随着现在用户对微信朋友圈广告的排斥，朋友圈打开降低，很多时候想让用户看到你的推广内容，很难了，这个时候就需要往群方面去转移了，把人拉到群里，一方面可以增不是为企业服务的，而是为用户服务的，本质就是单纯的社交。所以，现在微信对于营销这块打压是非常严格，动不动就封号，因此微信号，尤其是新注册的，前期一定避免频繁作为目前作为流量最大的推广渠道，营销确实很有优势，但是随着微信营销的泛滥，普通的发圈，群发广告基本已经意义不大，很多用户都麻木了，因此在今天还想要做好微信营销，就需要多在内容和交流上多下功夫，拉近与客户的距离，带动营销。

另外，近期刚上线的企业微信在推广方面也是一个新的领域，与微信个人号相比也有着独特的推广优势，大家可以扫码一起交流下企业微信在未来推广营销上的价值。

来源：卢松松博客，欢迎分享。

来源链接：https://lusongsong.com/reed/12614.html

一小时搭建微信聊天机器人

最近在研究公众号的开发，前段时间已经上线了电子书关键词的回复功能，调研过程中发现了Chatterbot这个不错的Python机器人库，因此找了一篇还不错的实践教程，经作者授权后分享推荐给大家。

看完之后，你应该可以学会如何正确地接入一个Chatterbot应用。

另外，周日推的那篇推文我在筛选合作的时候不够谨慎，商家的主体和宣传信息存在很大的误导性，因此我已经删除文章了，在这里跟大家道个歉！也提醒昨天几位购买了产品的同学，建议拒收或者退货处理。抱歉~

EarlGrey

文|goodspeed

编辑|EarlGrey

推荐|编程派公众号（ID：codingpy）

使用Python实现聊天机器人的方案有多种：AIML、chatterBot以及图灵聊天机器人和微软小冰等。

考虑到以后可能会做一些定制化的需求，这里我选择了chatterBot（github项目地址：https://github.com/gunthercox/ChatterBot)。

chatterbot是一款python接口的，基于一系列规则和机器学习算法完成的聊天机器人。具有结构清晰，可扩展性好，简单实用的特点。

chatterBot的工作流程如图：

输入模块（inputadapter）从终端或者API等输入源获取数据

输入源会被指定的逻辑处理模块（logicAdapter）分别处理，逻辑处理模块会匹配训练集中已知的最接近输入数据句子A，然后根据句子A去找到相关度最高的结果B，如果有多个逻辑处理模块返回了不同的结果，会返回一个相关度最高的结果。

输出模块（outputadapter）将匹配到的结果返回给终端或者API。

值得一说的是chatterBot是一个模块化的项目，分为inputAdapter、logicAdapter、storageAdapter、outputAdapter以及Trainer模块。

logicAdapter是一个插件式设计，主进程在启动时会将用户定义的所有逻辑处理插件添消息处理模块├──requirements.txt└──supervisord.conf

源码我已经上传到github，有兴趣的可以看一下，也可以直接拉下来测试。项目代码地址

我们先重点看下hello.py文件和helper.py。

#hello.py#-*-coding:utf-8-*-fromsanicimportSanic,Blueprintfromsanic.viewsimportHTTPMethodViewfromsanic.responseimporttextfrommomo.helperimportget_momo_answer#导入获取机器人回答获取函数blueprint=Blueprint('index',url_prefix='/')classChatBot(HTTPMethodView):#聊天机器人http请求处理逻辑asyncdefget(self,request):ask=request.args.get('ask')#先获取url参数值如果没有值，返回'你说啥'ifask:answer=get_momo_answer(ask)returntext(answer)returntext('你说啥?')blueprint.add_route(ChatBot.as_view,'/momo')

#helper.pyfromchatterbotimportChatBotmomo_chat=ChatBot('Momo',#指定存储方式使用mongodb存储数据storage_adapter='chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter',#指定logicadpater这里我们指定三个logic_adapters=["chatterbot.logic.BestMatch","chatterbot.logic.MathematicalEvaluation",#数学模块"chatterbot.logic.TimeLogicAdapter",#时间模块],input_adapter='chatterbot.input.VariableInputTypeAdapter',output_adapter='chatterbot.output.OutputAdapter',database='chatterbot',read_only=True)defget_momo_answer(content):#获取机器人返回结果函数response=momo_chat.get_response(content)ifisinstance(response,str):returnresponsereturnresponse.text

运行命令pythonmanage.py启动项目。

在浏览器访问url：http://0.0.0.0:8000/momo?ask=你是程序员吗

到这里，我们已经启动了一个web项目，可以通过访问url的方式和机器人对话，是时候接入微信公号了！

接入微信公众号前提

拥有一个可以使用的微信公众号（订阅号服务号都可以，如果没有，可以使用微信提供的测试账号）

拥有一个外网可以访问的服务器（vps或公有云都可以aws新用户免费使用一年，可以试试）

服务器配置了python3环境，（建议使用virtualenvwrapper配置虚拟环境）

微信设置

登录微信公众号：https://mp.weixin.qq.com

打开：开发>基本配置

查看公号开发信息：

开启服务器配置：

设置请求url，这里是你配置的url（需要外网可访问，只能是80或443端口）

填写token和EncodingAESKey，这里我选择的是兼容模式，既有明文方便调试，又有信息请求的视图代码：

这里处理微信请求我使用的是我用python写的微信SDKpython-weixin，可以使用pip安装：

pipinstallpython-weixin

这个包最新版本对Python3聊天机器人momo

接入聊天机器人

现在我们公号已经接入了自己的服务，是时候接入微信聊天机器人。

微信聊天机器人的工作流程如下：

看我们消息逻辑处理代码：

#-*-coding:utf-8-*-from__future__importunicode_literalsfromsiximportStringIOimportreimportxmltodictfromchatterbot.trainersimportListTrainerfromsanicimportBlueprintfromsanic.viewsimportHTTPMethodViewfromsanic.responseimporttextfromsanic.exceptionsimportServerErrorfromweixinimportWeixinMpAPIfromweixin.replyimportTextReplyfromweixin.responseimportWXResponseas_WXResponsefromweixin.lib.WXBizMsgCryptimportWXBizMsgCryptfrommomo.settingsimportConfigfrommomo.helperimportvalidate_xml,smart_str,get_momo_answerfrommomo.mediaimportmedia_fetchblueprint=Blueprint('weixin',url_prefix='/weixin')appid=smart_str(Config.WEIXINMP_APPID)token=smart_str(Config.WEIXINMP_TOKEN)encoding_aeskey=smart_str(Config.WEIXINMP_ENCODINGAESKEY)#关注后自动返回的文案AUTO_REPLY_CONTENT="""Hi，朋友！这是我妈四月的公号，我是魔魔，我可以陪你聊天呦！我还能"记账"，输入"记账"会有惊喜呦！历史记录"""classReplyContent(object):_source='value'def__init__(self,event,keyword,content=None,momo=True):self.momo=momoself.event=eventself.content=contentself.keyword=keywordifself.event=='scan':pass@propertydefvalue(self):ifself.momo:answer=get_momo_answer(self.content)returnanswerreturn''classWXResponse(_WXResponse):auto_reply_content=AUTO_REPLY_CONTENTdef_subscribe_event_handler(self):#关注公号后的处理逻辑self.reply_params['content']=self.auto_reply_contentself.reply=TextReply(**self.reply_params).renderdef_unsubscribe_event_handler(self):#取关后的处理逻辑，取关我估计会哭吧passdef_text_msg_handler(self):#文字消息处理逻辑聊天机器人的主要逻辑event_key='text'content=self.data.get('Content')reply_content=ReplyContent('text',event_key,content)self.reply_params['content']=reply_content.valueself.reply=TextReply(**self.reply_params).renderclassWXRequestView(HTTPMethodView):def_get_args(self,request):params=request.raw_argsifnotparams:raiseServerError("invalidparams",status_code=400)args={'mp_token':Config.WEIXINMP_TOKEN,'signature':params.get('signature'),'timestamp':params.get('timestamp'),'echostr':params.get('echostr'),'nonce':params.get('nonce'),}returnargsdefget(self,request):args=self._get_args(request)weixin=WeixinMpAPI(**args)ifweixin.validate_signature:returntext(args.get('echostr')or'fail')returntext('fail')def_get_xml(self,data):post_str=smart_str(data)#验证xml格式是否正确validate_xml(StringIO(post_str))returnpost_strdef_decrypt_xml(self,params,crypt,xml_str):#解密消息nonce=params.get('nonce')msg_sign=params.get('msg_signature')timestamp=params.get('timestamp')ret,decryp_xml=crypt.DecryptMsg(xml_str,msg_sign,timestamp,nonce)returndecryp_xml,noncedef_encryp_xml(self,crypt,to_xml,nonce):#服务器发送的请求参数args=self._get_args(request)weixin=WeixinMpAPI(**args)ifnotweixin.validate_signature:#验证参数合法性raiseAttributeError("Invalidweixinsignature")xml_str=self._get_xml(request.body)#获取formdatacrypt=WXBizMsgCrypt(token,encoding_aeskey,appid)decryp_xml,nonce=self._decrypt_xml(request.raw_args,crypt,xml_str)#解密xml_dict=xmltodict.parse(decryp_xml)xml=WXResponse(xml_dict)or'success'#使用WXResponse根据消息获取机器人返回值encryp_xml=self._encryp_xml(crypt,xml,nonce)#请求blueprint.add_route(WXRequestView.as_view,'/request')

可以看到，我处理微信请求返回结果比较简单，也是使用的python-weixin包封装的接口，主要的处理逻辑是WXResponse。

这里需要注意的是，如果服务器在5秒内没有响应微信服务器会重试。为了聊天机器人的主要处理逻辑，我们运行服务，示例如下：

可以看到这里聊天机器人也可以做简单的数学运算和报时，是因为我在上边指定处理逻辑的时候添机器人的搭建就完成了，详细代码已经长传到了github:https://github.com/gusibi/momo/tree/chatterbot，感兴趣的可以参考一下。

参考链接

ChatterBot项目地址：https://github.com/gunthercox/ChatterBot

ChatterBotTutorial：http://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/tutorial.html

用Python快速实现一个聊天机器人：http://www.jianshu.com/p/d1333fde266f

基于Python-ChatterBot搭建不同adapter的聊天机器人：https://ask.hellobi.com/blog/guodongwei1991/7626

擁有自動學習的Python機器人-ChatterBot：https://kantai235.github.io/2017/03/16/ChatterBotTeaching/

使用ChatterBot构建聊天机器人：https://www.biaodianfu.com/chatterbot.html

python-weixinsdk:https://github.com/gusibi/python-weixin

信息转载自网络，更多相关信息请点击：微信营销http:///shhmt/wxyx/

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