Hvad skal du bruge til at komme i gang?
- En aktiv Deepseek Enterprise-konto med API-adgang (kræver typisk aftale med deres salgsteam)
- En MAKE-profil på Premium-plan (pga. de avancerede http-moduler)
- Grundlæggende forståelse for JSON og REST APIer
- Adgang til tracking-data i dit system
Step-by-step: Opsætning af din første integration
1. Forberedelse af Deepseek-API’en
Log ind på Deepseek og gå til Developer Portal. Her skal du:
- Oprette en ny API-nøgle med “read/write”-rettigheder
- Notere base-URL’en (f.eks. api.deepseek.com/v3)
- Sætte IP-whitelist til MAKE’s servere (spørg deres support for aktuelle IP-ranges)
2. Opret HTTP-modul i MAKE
Brug “HTTP – Make a Request”-modulet og konfigurér:
Headers: - Authorization: Bearer {din_api_nøgle} - Content-Type: application/json Body: { "query": "SELECT * FROM campaigns WHERE status = 'active'", "format": "json" }
3. Fejlhåndtering og retry-logik
Her er hvor mange fejler – tilføj altid disse steps:
- Error handler-modul der fanger 4xx/5xx fejl
- Automatisk retry ved timeout (max 3 forsøg)
- Notifikation til Slack/Email ved kritiske fejl
4. Data transformation
Deepseek returnerer data i nested JSON – brug JSON-modulet til at parse:
{ "campaign_id": {{body.response.0.id}}, "spend": {{body.response.0.metrics.spend}}, "custom_param": "{{replace(body.response.0.name, 'Test', '')}}" }
5. Output til destinationssystem
Her kan du f.eks. sende data til:
- Google Analytics 4 via Measurement Protocol
- Klaviyo til profilberigelse
- Internt dashboard via webhook
3 Skarpe Use Cases fra vores egne kunder
Case 1: Realtime budgetjustering i Google Ads
En kunde bruger denne flow:
- Deepseek analyser konverteringsrate hver time
- MAKE-modul beregner optimalt bud på baggrund af LTV-data
- Automatisk justering af bids via Google Ads API
Resultat: 23% lavere CPA på 3 måneder
Case 2: Dynamisk prissætning til e-commerce
Integrationen her inkluderer:
- Deepseek analyser konkurrentpriser og lagerbeholdning
- MAKE behandler data og sender til Shopify API
- Automagisk prisforslag til merchandising-teamet
Case 3: Personaliseret content delivery
Flow:
- Deepseek forudsiger brugerinteresser baseret på session-data
- MAKE henter relevant indhold fra CMS
- Viser dynamisk indhold via Edge-functions
De 5 mest almindelige fejl (og hvordan du undgår dem)
1. Rate limiting
Deepseek’s API har typisk grænser på 100 calls/minut. Løsning:
- Brug batch-moduler
- Implementer delay ved 90% af limit
- Cache ofte-brugte queries
2. Dataformat-mismatch
MAKE forventer tit ISO-datoer, mens Deepseek bruger Unix-timestamp. Brug formatters:
{{formatDate(timestamp, "YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ")}}
3. Sikkerhedshuller
Undgå at eksponere API-nøgler:
- Brug altid encrypted vault til credentials
- Rotér nøgler hver 30. dag
- Brug scoped tokens kun til nødvendige endpoints
4. Manglende datahistorik
Altid gem rådata før transformation:
- Brug Google BigQuery til arkivering
- Eller send en kopi til server-side tracking
5. Ignorering af webhook-validering
Hvis du modtager data fra Deepseek via webhooks:
- Valider altid HMAC-signaturer
- Tjek event-typen før processing
- Implementer idempotency keys
Hvordan Moselstudio kan hjælpe
Vi tilbyder:
- API-integrationsaudit af din nuværende setup
- Skræddersyede MAKE-skabeloner til Deepseek
- Hybrid løsninger med Google Tag Manager
- Compliance-tjek til GDPR og CCPA
Har du brug for hjælp til at få din automation til at flyve? Book en gratis konsultation hvor vi gennemgår dine behov. Eller udforsk vores tidligere cases for inspiration til, hvad der er muligt med den rigtige integration.
Pro tip: Start altid med en simpel POC (Proof of Concept) før du bygger komplekse flows. Det sparede os for 120 timers spildt arbejde på et mislykket projekt sidste år!
Skriv et svar