原 Integromat, Visual Automation Platform, 以强大的Data Processing能力和灵活的Scenario设计著称. 适合需要复杂逻辑和Data转换的Workflow.
| Solution | 详情 |
|---|---|
| free | 1000 operations/month, 2 scenarios |
| core | $9/月 - 10,000 次操作 |
| pro | $16/月 - 10,000 次操作 + 高级功能 |
| teams | $29/月 - 10,000 次操作 + Team协作 |
| enterprise | 定制Price |
可访问:是 |速度:中等
国内可直接访问, 偶尔加载较慢. 本土应用 (飞书/钉钉/企微) 需通过 HTTP 模块自定义对接.
Integration应用数:1500 | 社区:活跃, 官方论坛+Discord 社区, 中文Tutorial较少
Make 采用独特的画布式Visual Edit器, 模块之间通过连线表达Data流向, 整体布局清晰直观. 拖拽操作流畅, 每个模块点击后展开详细Configure面板, 支持实时预览Data结构. 相比传统的列表式Edit器, 这种方式在Processing分支和并行逻辑时优势明显. Beginner可能需要 1-2 hours熟悉模块概念, 但一旦上手效率极高. 整体 UI 设计现代, 暗色主题对长时间使用友好.
Make 最强大的能力在于Data转换——内置的 JSON 解析, 数组操作, 文本Processing函数远超同类Product. Router 模块支持条件分支和并行执行, Iterator 和 Aggregator 组合可以优雅Processing Batch Data. Error Processing机制设计精良, 支持 Break, Resume, Rollback 等多种策略. Data Store 功能允许在Scenario间共享Data, 相当于内置了一个简易Data库. HTTP 模块的灵活性使得即使没有官方Integration的应用也能轻松对接.
Make 的 AI 模块支持 OpenAI, Claude, Hugging Face 等主流模型, Configure简单且支持流式输出. 实际使用中, AI 模块与Data Processing模块的组合非常强大, 例如可以先用 Iterator 拆分文档段落, 逐段调用 AI Processing后再用 Aggregator 合并结果. AI 辅助Scenario搭建功能目前还比较基础, Generation的Workflow往往需要Manual调整. 但 AI Data映射Suggestion确实能Save Configure时间, 准确率约 70-80%. 整体而言 AI Integration Practical性强, 但不是Platform最大卖点.
Make 最适合 5-50 人的中小型Technical Team或有一定Technical背景的Operations Team. 电商领域表现突出, Order Sync, Inventory Management, 多Platform Data Summary等Scenario是其强项. Marketing Automation方面, Email序列, 社交媒体Publishing, 广告Data回传等Workflow搭建效率很高. 对于需要Processing API 对接和Data清洗的Scenario, Make 的性价比远超 Zapier. 不太适合完全无Technical背景的User或只需要极简单Automation的个人.
与 Zapier 相比, Make 在Data Processing深度和性价比上有明显优势, 同样Budget下可执行的操作次数多出数倍. 与 n8n 相比, Make 无需运维Server, 开箱即用, 但灵活性略逊于自Deployment Solution. Make 独有的Visual调试功能 (可以看到每个模块的输入输出Data) 是排查Issue的利器. 操作次数计费模式比 Zapier 的Task计费更透明, 一个Scenario中多个模块各算一次操作. 总体定位是功能与易用性的平衡点.
Suggestion从 Core 计划Start, 随着使用量增长再Upgrade. 善用 Data Store 和变量功能可以大幅减少重复模块, 降低操作消耗. 定期检查Scenario执行Log, Optimization不必要的模块调用. 对于高频Scenario Suggestion开启 Instant 触发而非轮询, 既能提升响应速度又能Save操作次数. 长期来看, Make 的功能迭代速度快, 社区Template丰富, 值得作为主力Automation Platform投入学习.
监听 Shopify/Woo Commerce 新Order, Auto提取商品信息, Customer Data, 格式化后推送到金蝶或用友 ERP, 同时Update Inventory表.
Monitoring收件箱新Email, 用 AI Analysis Email意图和情绪, Auto Classification到对应标签, 对FAQGeneration Reply草稿并Notification Support Staff审核.
从 Google Sheets 读取Content Calendar, 按计划时间Auto Publishing到微博, Twitter, Linked In 等多个Platform, 并记录Publishing Status.
Scheduled抓取Competitor网站Product Price, 与自己的定价Comparison, 价差超过阈值时Auto Send Slack Notification并Update Monitoring看板.
每日Auto拉取 Google Ads, Meta Ads, Tik Tok Ads 的投放Data, 统一格式后写入 Google Sheets 并Generation Visual图表.
Make 的计费以操作次数 (Operations) 为核心, 每个模块执行一次算一次操作, 这意味着一个包含 5 个模块的Scenario每次Run消耗 5 次操作. 隐性成本在于复杂Scenario中 Iterator 循环会成倍放大操作消耗, Processing 100 条Data的循环就是 100 次操作. 相比 Zapier 同等功能的Price约低 60-70%, 性价比突出. Suggestion初期选择 Core 计划试水, 月操作量稳定超过 8000 次再考虑Upgrade Pro 以获取优先执行和全量历史Log.
Make 是功能深度与Price之间的最佳平衡点, 特别适合需要Processing复杂Data流和多步骤逻辑的中小Team. 如果你的Automation Demand超越了简单的触发-动作模式, 且不想自己运维Server, Make 是最值得投入学习的Platform.