在深入运营Zalo渠道的这几年，我遇到的最大难题之一就是——如何自动筛选、分类并优先处理高价值客户消息。特别是当Zalo成为我们在越南市场的主力沟通渠道后，客服每天需要处理数百条信息，靠人工根本忙不过来。于是我开始着手开发一个Zalo消息过滤机器人，实现真正意义上的消息自动分流、标签化与智能预警。

这篇文章，我将系统拆解这套消息过滤机器人的开发逻辑、技术选型和部署经验，适合你参考或二次开发。

一、为什么要开发Zalo消息过滤机器人？

✅ 1. 人工筛选太低效

即便有客服团队，我们每天依然会遗漏大量消息，尤其是高意向客户常常被“淹没”在群发和无效对话中。

✅ 2. 自动化成效显著

机器人可以 24 小时不间断筛选、打标签、分流客户，对接CRM或推送提醒，极大减轻了人工客服负担。

✅ 3. 现成工具不够灵活

目前市面上的Zalo运营工具多为“模板消息+客服插件”，对消息筛选的自动化控制力非常有限。

于是我们决定自建一套机器人服务，核心目标是：按关键词和规则实时分类消息+标签处理+提醒推送+同步CRM系统。

二、整体架构设计图与技术栈

👇 架构总览

Zalo OA 用户对话
       ↓
Zalo API Webhook 接收新消息
       ↓
自建消息处理服务器（Node.js/Python）
       ↓
消息过滤引擎（关键词识别 / 模糊匹配 / NLP打分）
       ↓
匹配规则触发动作：
- 打标签
- 发送机器人自动回复
- 通知客服（邮件/钉钉/Telegram）
- 同步到CRM系统

✅ 技术选型建议：

三、关键模块详解

1️⃣ 消息监听模块（Webhook）

你需要先创建一个 Zalo Official Account 并申请开发者权限，获取：

• OA ID

• Access Token

• Webhook 回调 URL 配置权限

Zalo 每当有新用户发消息、点击菜单、触发事件，都会 POST 到你指定的Webhook地址。

{
  "event_name": "user_send_text",
  "sender": {
    "id": "zalo_user_openid"
  },
  "message": {
    "text": "我想了解批发价格"
  }
}

2️⃣ 消息过滤核心模块（规则引擎）

我设计了一个规则配置文件（支持动态更新），例如：

{
  "rules": [
    {
      "keyword": ["价格", "报价", "多少钱"],
      "tag": "商机_价格咨询",
      "priority": "high",
      "auto_reply": "您好，请问您咨询的是哪一款产品的价格？"
    },
    {
      "keyword": ["代理", "加盟"],
      "tag": "商机_渠道合作",
      "notify": true
    }
  ]
}

支持关键词匹配 / 同义词扩展 / 拼音模糊识别，机器人每接收到一条新消息，就会循环匹配所有规则，执行对应操作。

3️⃣ 标签打标 + 自动回复模块

每条消息匹配成功后，机器人会：

• 给该联系人打上“高意向_价格咨询”标签

• 如果设置了自动回复，则调用 Zalo OA 的 API 发出消息

4️⃣ 实时提醒机制（可选）

我集成了Telegram Bot 和钉钉机器人，用于：

• 新商机自动通知销售负责人

• 超时未处理消息提醒运营人员

📩【Zalo新消息提醒】  
用户：Nguyễn Văn A  
内容：“我想代理你们的产品”  
匹配标签：【商机_渠道合作】  
已自动归档至CRM客户池

5️⃣ CRM系统对接模块（选配）

将打标签的客户同步进CRM：

• 写入客户信息（OpenID、昵称、对话内容、标签）

• 设定线索状态、负责人自动分配

• 保留所有历史会话

四、部署与安全建议

• 使用 ngrok 或 Nginx 代理Webhook地址

• Access Token 放入环境变量中

• 开启签名校验防伪造

• 为Webhook接口加限速保护

• 使用 Redis 缓存加速规则判断

五、上线后的效果与收益

自动化不只是替代人工，更是提升整体运营效能的关键。

六、未来可拓展方向

• 集成多语言意图识别（NLP）

• 客户画像 + 商机打分系统

• 结合GPT模型做初步应答

• 多平台（Zalo、Messenger、WhatsApp）统一接入。