Automatizzare la pubblicazione sui social: un caso reale

Ogni volta che pubblico un post sul blog, finisco per promuoverlo sui social buttando giù in fretta una breve descrizione e incollando il link.

È un’attività importante, senza di essa difficilmente qualcuno leggerà l’articolo, ma anche ripetitiva e noiosa. Perché non automatizzarla?

In questo post vedremo come è possibile farlo utilizzando un progetto che ho sviluppato in questi giorni ed ho reso disponibile su GitHub.

Cos’è n8n?

n8n è uno strumento open source per costruire workflow di automazione in modo visuale. Permette di collegare servizi diversi: WordPress, OpenAI, X/Twitter, Slack, Google Calendar e molti altri, con una logica definita da chi lo configura. È possibile utilizzare la versione Community Edition di n8n in modo gratuito, ospitandolo su un proprio server.
Il vantaggio principale è che n8n permette di costruire una logica completa, definendo condizioni, approvazioni, rami alternativi, verifiche e notifiche finali.

Non si tratta solo di integrazione, ma di gestione di un processo.

Come funziona il flusso?

Nel progetto wp-social-publisher-with-n8n [3] ho realizzato un workflow che fa esattamente quello che facevo a mano, ma in modo automatico e coerente.

Ogni mattina alle 6 n8n controlla se nel giorno precedente sono stati pubblicati dei nuovi post sul mio sito WordPress. Se non ce ne sono, si ferma. Se ne trova uno nuovo, lo prende e lo prepara: estrae il titolo, il testo, l’URL e l’immagine in evidenza, se presente.

A questo punto passa tutti i dati all’intelligenza artificiale che ha lo scopo di produrre un post che annunci la pubblicazione dell’articolo e che sia coerente con il contenuto dell’articolo. La proposta mi arriva via e-mail con due pulsanti, Pubblica e Non pubblicare, tramite i quali decido la sorte del post su X/Twitter con un solo clic.

Le istruzioni dettagliate su come installare e configurare questo flusso sono nel paragrafo Setup di [4].

Il ruolo dell’intelligenza artificiale

Ogni nodo all’interno del flusso svolge un compito ben preciso (vedi Current workflow nodes in [4]), il nodo Generate AI Message scrive un testo per X/Twitter che rispetti quattro vincoli:

• essere nella stessa lingua dell’articolo;
• includere l’hashtag #n8n e l’immagine in evidenza;
• terminare con l’URL dell’articolo;
• non superare i 280 caratteri.”

Il blocco Validate AI Message fa dei controlli ulteriori per verificare che questi vincoli siano rispettati e che l’LLM non si sia preso troppe libertà.

In questo flusso l’AI è uno strumento come gli altri ed è inserito in un processo con regole precise, svolge un compito ben preciso, i suoi gradi di libertà sono limitati e il suo lavoro controllato e verificato.

Non stiamo delegando il controllo del flusso all’AI.

L’approvazione umana

Il nodo Approval Gate costituisce forse la parte più interessante di questo flusso, infatti il testo prodotto dalla AI viene inviato per e-mail al responsabile, in questo caso io, che, dopo averlo letto, può accettarlo o rifiutarlo. In fondo alla e-mail, infatti, dopo il testo dell’articolo, il link all’articolo e il link all’immagine, ci sono due pulsanti: Pubblica e Non pubblicare.

Se entro 24 ore non si clicca su nessuno di questi due pulsanti, la pubblicazione non viene effettuata e il processo si interrompe; in ogni caso al responsabile arriva una e-mail che informa su come si è concluso il processo.

Il risultato

Questo flusso è già in produzione e lo sto testando in questi giorni: funziona bene e, nella sua semplicità, lo trovo estremamente comodo e utile.

I post di solito li scrivo e li pubblico la sera o il pomeriggio, ma non è raro che mi ritrovi a correggerli dopo cena, facendo le ore piccole, quando sono già pubblicati.

La mattina, mentre controllo la posta, trovo la proposta di pubblicazione del post su X/Twitter. La leggo: se mi convince e ho voglia di condividere l’articolo, la approvo; altrimenti la rifiuto e, più tardi, riscrivo il post a mano quando sono più ispirato.
Da allora mi sono venuti in mente tanti altri processi che potrei automatizzare con n8n sia in ambito lavorativo che privato.

E tu? Hai qualche processo noioso e ripetitivo che ti ruba tempo e che vorresti provare ad automatizzare?

Il flusso di debug

Il flusso principale di cui abbiamo discusso finora può essere attivato sia da una schedulazione giornaliera (funzionamento standard) sia a mano tramite un trigger da far scattare a piacimento dalla UI di n8n per scopi di debug.

Accanto al flusso principale ne esiste uno secondario dedicato al debug: è un ramo isolato che non pubblica nulla sui social, non passa dai nodi di approvazione e serve unicamente a operazioni di manutenzione e verifica interna.

ll suo scopo è azzerare la memoria di deduplicazione usata da Deduplicate via Data Store, così il workflow può considerare di nuovo come “nuovi” anche post WordPress già elaborati in passato.

Sviluppi futuri

Quello presentato è un flusso volutamente essenziale, che si potrebbe generalizzare e potenziare. L’obiettivo, più che rispondere a una reale necessità, era sperimentare una nuova metodologia di lavoro [2]. Allo stesso tempo, durante questo primo perodo di utilizzo mi sono venute in mente alcune modifiche e alcune aggiunte che si potrebbero fare:

• Produzione di post anche per: Facebook, Linkedin, Instagram e Telegram.
• Possibilità di modificare il testo del post rispondendo alla e-mail invece che cliccando su Pubblica o Non pubblicare.
• Possibilità di personalizzare i template delle e-mail.
• Possibilità di far generare una immagine alla AI se l’articolo non ha featured image.
• Personalizzazione della frequenza con cui il flusso è schedulato.

Considerazioni finali

Questo flusso dimostra che utilizzare l’AI in un processo non significa delegarle responsabilità capaci di rendere il risultato finale imprevedibile o addirittura disastroso.

È possibile sia controllare con mezzi automatici i semilavorati prodotti da una AI sia delegare a un operatore umano ogni decisione finale. Allo stesso tempo l’utilizzo dell’AI permette di velocizzare attività che richiedono un po’ di creatività ma che sono anche noiose e ripetitive.

Con il giusto equilibrio tra delega e controllo si possono ottimizzare i processi, rendendoli più veloci ed efficienti.

 

Fonti e riferimenti

1. Workflow Automation: Installazione di n8n in locale e su un server, su questo blog
2. Come realizzare un flusso n8n usando MCP con l’assistenza di ChatGPT e Claude, su questo blog.
3. Il progetto wp-social-publisher-with-n8n su GitHub.
4. README.md del progetto wp-social-publisher-with-n8n, GitHub.
5. n8n – Workflow automation, sito ufficiale.
6. Twitter Developer Platform, sito ufficiale.
7. WordPress RERST API Handbook, documentazione ufficiale.