Автоматизация LinkedIn через Make.com в российских реалиях звучит как что-то между мечтой перфекциониста и квестом по 152-ФЗ. Я как человек, который годами живет в связке «публикации в LinkedIn — внутренний аудит — ИТ-риски», хорошо чувствую этот разрыв: хочется, чтобы посты улетали по расписанию, ответы клиентам формировались сами, а на деле сидишь вечером и заполняешь журналы обработки персональных данных. В этой статье я разложу по шагам, как подойти к автоматизации LinkedIn через Make.com в России так, чтобы и процессы заработать, и Роскомнадзор не прислал привет. Поговорим про архитектуру, политику, локализацию, пять шагов к рабочему контуру и те грабли, на которые я уже наступила за вас. Статья для тех, кто настраивает автоматизацию сам: маркетологи, основатели, ИТ-специалисты, поклонники n8n и Make, у кого голова болит не только о конверсиях, но и о том, что будет, если трансграничка вдруг окажется «не та».
Время чтения: примерно 15 минут
Я заметила, что разговоры про автоматизацию публикаций в LinkedIn обычно начинаются с восторженного «там же есть готовые модули в Make.com, подключаешь и живешь счастливо». Потом у российского специалиста открывается вкладка с текстом 152-ФЗ, список изменений на 2025 год, и счастье чуть притормаживает. У меня было примерно так же: сначала я радостно рисовала красивые workflow, где LinkedIn, Telegram, RSS, CRM и почта дружно обмениваются данными, а потом накладывала на это требования по локализации, уведомлению Роскомнадзора, трансграничной передаче, и схема становилась сильно скромнее. Но это не означает, что автоматизация невозможна, просто она выглядит иначе, чем в западных гайдах «как настроить автопостинг за 30 минут». В российских реалиях эти 30 минут превращаются в пару вечеров с политикой обработки, чекбоксами согласия и обезличиванием. Зато когда это однажды собрать, дальше уже действительно можно жить спокойнее, а не дергаться от каждого сообщения про новую утечку данных в новостях.
Представь себе вечер: чай остыл, а Make.com сценарий не хочет отрабатывать фильтр, потому что я упрямо пытаюсь не тащить в LinkedIn ничего, что может считаться персональными данными граждан РФ. В этот момент очень ясно понимаешь, зачем нужен системный подход, а не «быстренький автопостинг». И как раз о таком подходе я и хочу поговорить — без магии, с цифрами и с учетом того, что мы работаем в России, а не в вакууме. Это означает, что в тексте будут упоминания Роскомнадзора, российских сервисов, необходимости уведомления и того факта, что Make.com — иностранное облако, которое можно использовать, но только аккуратно.
Почему автоматизация LinkedIn в России — это целый квест, а не кнопка «on»
Если коротко, автоматизация LinkedIn через Make.com для российских специалистов упирается не в технику, а в юриспруденцию и регуляторные ограничения. Настроить сценарий «новый пост в блоге — опубликовать в LinkedIn» технически несложно, особенно если ты уже трогал n8n или любые no-code конструкторы. Сложность в том, что LinkedIn собирает и показывает персональные данные: имена, должности, компании, иногда контакты, а с 1 июля 2025 года правила трансграничной передачи ужесточаются, особенно для данных граждан РФ. Это автоматически делает любую массовую интеграцию с LinkedIn зоной повышенного внимания, потому что данные могут утекать в иностранное облако без локализации. Получается, что каждая автоматизация должна начинаться не с кнопки «создать сценарий», а с вопроса «какие данные тут вообще бегают и можно ли их так трогать».
Я поняла это на собственном опыте, когда пыталась прикрутить Make.com к LinkedIn для учета публикаций и реакций. На уровне логики всё красиво: Make получает событие о новом посте, записывает его в российскую систему, присылает уведомление в мессенджер, дальше автоматом считает метрики. Но как только начинаешь размечать поля, выясняется, что в ответе API LinkedIn (или в парсинге страницы, если обходиться без официального API) у тебя появляются профили людей, их имена, должности и другие персональные данные. В теории можно сказать «ну это же открытые данные, они сами разместили», но в 152-ФЗ есть отдельные требования про согласие на распространение, а штрафы за нарушения уже не символические. Это критично, потому что автоматизация по определению масштабирует и скорость, и риск: если один человек руками скопировал что-то не то — это одна история, а если сценарий Make гоняет такие данные сотни раз в день — совсем другая.
Я часто слышу аргумент «но мы же просто постим контент компании, это не CRM, какие еще персональные данные». И вот здесь реальность чуть жестче: даже если вы не трогаете личные сообщения и не собираете список подписчиков, сам факт того, что сценарий может захватывать имена комментаторов, лайкающих или сотрудников, уже создает риски. Плюс отдельная боль — трансграничная передача. Make.com живет на иностранных серверах, LinkedIn — тоже, и если вы где-то по пути добавите туда ФИО или e-mail сотрудника из России, это будет считаться трансграничной передачей персональных данных в не самую дружественную юрисдикцию. Я не пугаю, я просто не хочу, чтобы автоматизация превращалась в источник «непредвиденных» штрафов и блокировок.
Чтобы визуализировать весь этот зоопарк роутинга, запросов и тонких мест, я обычно рисую схему процесса, где видно, какие данные куда летят. Ниже типовой workflow публикации в LinkedIn, с которым я часто работаю в своих проектах.
На такой картинке сразу видно, где у процесса слабые места по персональным данным и где нам нужно либо обезличивать, либо локализовывать, либо просто честно отказаться от лишних полей. Это означает, что автоматизация LinkedIn в России начинается не со слова «как бы ускорить маркетинг», а со слова «как бы не нарушить 152-ФЗ, пока мы ускоряем маркетинг». Дальше я покажу, как этот квест разложить на вполне конкретные шаги, чтобы не жить в постоянном страхе перед Роскомнадзором и при этом не бросать идею автоматизации совсем.
Как требования 152-ФЗ меняют привычные подходы к публикациям в LinkedIn
Когда я первый раз серьезно села разбирать связку «публикации в LinkedIn — Make.com — российский сайт», меня немного выбило из привычной маркетинговой логики. Обычно путь такой: «есть контент, есть площадки, нужно обеспечить стабильный выход постов и сбор статистики». А с 152-ФЗ приходится накладывать еще один слой: «есть субъекты персональных данных, есть оператор, есть регулятор, есть локализация, есть уведомление о начале обработки». Это добавляет минимум три-четыре документа к вашей «скромной» идее автопостинга. Придется завести политику обработки персональных данных, отдельные согласия (если вы как-то используете данные сотрудников, клиентов или подписчиков в контенте), а также решить, где физически лежат эти данные — в России или нет.
Я заметила интересный разворот: многие компании, которые с опаской смотрят на автоматизацию LinkedIn, уже живут с автоматизацией заявок на сайте, ведут журналы обработки в каких-нибудь отечественных системах вроде QForm, но почему-то считают, что соцсети — это «другая планета, там можно проще». Увы, нет. Если в российских системах у вас все аккуратно разнесено по целям обработки, срокам хранения и правам субъекта, то публикации в LinkedIn — это еще одна цель обработки, и она тоже должна быть описана в документах. Особенно если вы автоматизируете не только публикацию, но и, например, сбор отзывов, комментариев или обратную связь через профили сотрудников, и все это завязано на Make.com или n8n.
Чтобы не утонуть в абстракциях, я обычно фиксирую для себя одну мысль: любая интеграция, где фигурирует хотя бы одно ФИО или контакт россиянина, автоматически попадает в зону 152-ФЗ. А если это еще и уходит за границу, то появляется трансграничка, а вместе с ней обязанности по проверке уровня защиты, возможные уведомления и риски блокировок. На практике это означает, что сценарии «добавить e-mail клиента в подпись к посту», «автоматически подтягивать ФИО из CRM в LinkedIn» или «слить в Make.com базу подписчиков российского сайта и как-то с ней поиграться» лучше сразу выкинуть из головы.
Чтобы немного выдохнуть, скажу приятное: публикации в LinkedIn можно автоматизировать безопаснее, если держать в сценариях только контент без идентифицирующих данных граждан РФ. То есть текст поста, ссылку на ваш сайт, картинку, метки подбора рубрик. Всё, что связано с ФИО, e-mail, телефоном, биометрией и прочим, оставляем в российских системах. А Make.com используем как транспортный слой, который не знает, кто именно из людей стоит за этим контентом. Да, это не полная мечта маркетолога, но это рабочий компромисс для России.
Если относиться к LinkedIn не как к CRM с персональными данными, а как к витрине контента, автоматизация становится куда безопаснее и предсказуемее.
Чем российская автоматизация отличается от западных гайдов по Make.com
Когда я смотрю западные туториалы «как автоматизировать LinkedIn через Make.com», мне всё время хочется сделать пометку: «не повторять дома в России без адаптации». Там сценарии легко цепляются к Google Sheets, Airtable, иностранным CRM и почтовым сервисам, и никто особенно не задумывается, где физически лежат базы и что именно считается персональными данными. В наших реалиях такой подход может закончиться не вдохновляющим кейсом, а проверкой Роскомнадзора и очень неприятными суммами в протоколе. Поэтому я всегда разделяю: есть универсальная логика автоматизации (триггеры, действия, фильтры, роутеры), а есть российский контекст, который просто нельзя игнорировать.
Я поняла, что самый продуктивный способ — не спорить с этим контекстом, а использовать его как рамку для архитектуры. Если закон говорит «локализуй», значит, мы локализуем то, что обязаны и можем, и четко отделяем «чувствительные» данные от условно нейтральных. Если закон говорит «нужно уведомление о начале обработки», значит, мы не ждем «когда-нибудь потом», а закладываем этот шаг как старт проекта по автоматизации. Когда это становится частью процесса, а не «дополнительной бумажкой», сопротивление сильно падает, а Make.com перестает казаться чем-то опасным сам по себе. Опасны обычно мы, когда настраиваем сценарии «на авось» без разметки полей и понимания, кто за что отвечает.
Я сейчас сознательно много говорю про регуляторику, потому что дальше будут вполне прикладные вещи: схемы, шаги, архитектура, плюс примеры, как это выглядит в живых workflow. Мне хочется, чтобы ты читала их уже с мыслью «окей, значит, вот здесь я не трогаю ФИО, здесь ставлю обезличивание, а здесь завожу запись в реестре обработки», а не с вопросом «а точно ли это можно в России». Это экономит и время, и нервы. В конце концов, наша цель — не просто автоматизировать публикации в LinkedIn, а сделать так, чтобы этот процесс работал долго и спокойно, а не до первой проверки.
Получается, что автоматизация LinkedIn в России — это не запрет, а приглашение к аккуратному конструированию: меньше хаоса в сценариях, больше осознанности в данных и немного больше уважения к 152-ФЗ, чем хотелось бы маркетологу в пятницу вечером.
Как подготовить правовую основу для автоматизации LinkedIn по 152-ФЗ
Я заметила, что именно юридическая подготовка чаще всего останавливает специалистов от автоматизации: всё, что связано с политикой обработки, журналами и уведомлениями, кажется скучным и бесконечным. При этом без этой части автоматизация LinkedIn через Make.com в России превращается в мину замедленного действия: всё работает, пока никто не спросил, на каком основании вы вообще гоняете данные. Поэтому я всегда начинаю такие проекты с минимального, но системного юридического набора. Нам нужно описать цели обработки (в том числе для публикаций в LinkedIn), оформить публичную политику, продумать согласия (особенно если вы используете данные сотрудников или клиентов в контенте), а также отправить уведомление о начале обработки в Роскомнадзор, если вы раньше этого не делали. Звучит объёмно, но если идти по шагам, это не так страшно.
Вот как это выглядит на практике: сначала вы честно отвечаете себе, кого и какие данные вы затрагиваете, когда публикуете или автоматизируете активности в LinkedIn. Например, если в постах участвуют сотрудники с указанием ФИО и должностей, и это часть стратегии продвижения, это уже цель обработки персональных данных «маркетинг, PR, презентация команды». Она должна быть описана в политике. Если вы приводите в постах истории клиентов с именами или отзывами, нужна отдельная цель и согласие. Дальше вам нужно описать, как именно эти данные хранятся: в российской CRM, в файловых хранилищах, в документе на сервере, через какой сервис передаются, и появится ли где-нибудь Make.com как обработчик или просто транспорт. После этого уже можно заносить всё в реестр обработки и формировать уведомление для регулятора.
Многих пугает идея, что под каждый чих нужно отдельное согласие, и на этом месте часть людей откладывает автоматизацию «до лучших времен». На практике требования чуть мягче, но формулировки должны быть точными: нельзя прятать согласие внутри политики, нельзя писать «на всё и сразу», нельзя не указывать срок хранения и способы отзыва. Я обычно делаю маленькие целевые согласия с четкой связкой «цель — основание — срок — права субъекта». Например, если сотрудник согласен на использование своего ФИО и фото в корпоративном LinkedIn, это отдельная бумага (или электронная форма с галочкой) с указанием права в любой момент отказаться. Так вам не придется переписывать политику каждый раз, когда кто-то передумал светить лицом в соцсетях.
Юридическая часть кажется лишней ровно до первого вопроса «а покажите, на каком основании вы это всё делаете» — вот тогда наличие политики и реестра обработки становится лучшим другом автоматизатора.
Для визуализации разницы между «голой» автоматизацией и автоматизацией с юридическим фундаментом я часто показываю сравнительную схему. Ниже как раз один из таких материалов, где сравнивается Make.com с более кастомными подходами, включая вопросы контроля и прозрачности.
Смысл в том, что юридическая часть — это не «бумажка ради галочки», а условие, при котором вы вообще можете спокойно масштабировать сценарии без постоянного страха что-то нарушить. Как только базовый набор документов и уведомлений становится частью процесса, обсуждение автоматизации сдвигается с «можно или нельзя» на «как сделать лучше и прозрачнее». В следующих подразделах я разберу, из чего минимум должен состоять такой набор и как не утонуть в деталях, если вы маркетолог, а не юрист.
Как описать цель обработки для публикаций в LinkedIn и не запутаться
Когда я первый раз формулировала цели обработки персональных данных для публикаций в LinkedIn, получилось страшное предложение на полстраницы, в котором были и маркетинг, и PR, и аналитика, и «вообще всё». Потом я села, взяла кофе (который, конечно, тоже успел остыть) и переписала всё на человеческий язык. Я исходила из простой связки: что именно я делаю с данными людей, зачем и как долго. Если упрощать, типичная цель для соцсетей выглядит так: «информирование о деятельности компании, продвижение услуг и формирование имиджа через публикации в социальных сетях с использованием имени, фото и должности сотрудников (или клиентов)». Этого достаточно, чтобы показать регулятору, что вы хотя бы понимаете, зачем трогаете персональные данные и не таскаете их куда попало.
На практике я делю цели для LinkedIn на несколько блоков: использование данных сотрудников (ФИО, фото, должность), использование данных клиентов (имена, должности, кейсы и отзывы), а также возможные взаимодействия через личные сообщения и комментарии. Последние я стараюсь вообще не автоматизировать через Make.com, чтобы не тащить лишние данные в иностранные облака. Если вы не уверены, нужна ли та или иная цель, лучше сначала сделать минимальный набор и описать только то, что реально используете, а расширять уже по мере роста автоматизации. Избыточность здесь так же плоха, как и недосказанность.
Я заметила, что многие пытаются «спрятать» использование LinkedIn за общей формулировкой «использование в интернете», и здесь есть риск. С одной стороны, это добавляет гибкости, с другой — регулятор не любит слишком размазанные формулировки. Я обычно прямым текстом указываю основные площадки: сайт, VK, Telegram, LinkedIn, чтобы не было ощущения, что вы хитрите. Плюс это помогает вам же при проектировании Make.com сценариев: видно, какие цепочки относятся к какой цели обработки, и можно аккуратно развести разные процессы.
Получается, что аккуратно описанная цель обработки — это база, от которой потом удобно строить и политику, и согласия, и архитектуру автоматизации, а не бюрократическая пытка ради галочки.
Как оформить политику, согласия и уведомление Роскомнадзора под автоматизацию
На практике я вижу три документа, без которых автоматизация публикаций в LinkedIn в России выглядит рискованно: политика обработки персональных данных, целевые согласия (например, для сотрудников) и уведомление о начале обработки в Роскомнадзор. Политику проще всего сделать публичной на сайте, в отдельном разделе. У меня, например, на сайте MAREN такая политика висит внизу, и туда же я добавляю упоминание про использование данных в соцсетях, включая LinkedIn. Главное — не прятать туда согласие: это отдельная история. Согласия удобно оформлять в виде шаблонов: один — для сотрудников, которые участвуют в коммуникациях (ФИО, фото, должность), другой — для клиентов, если вы используете их кейсы и отзывы в открытых публикациях.
Уведомление в Роскомнадзор — отдельная песня, но здесь я придерживаюсь принципа «лучше один раз отправить и спать спокойно». Сейчас у регулятора усиливается внимание к ИСПДн, особенно если есть трансграничка, а автоматизация через Make.com теоретически может её порождать. В уведомлении вы описываете категории субъектов, типы данных, цели, меры защиты. Если вы уже уведомляли РКН, но не упоминали маркетинг и соцсети как цель, имеет смысл актуализировать данные. Да, это ещё одна форма, но в сравнении с потенциальными штрафами и блокировками это мелочь.
Я иногда слышу вопрос: можно ли «обойтись без всего этого», если мы не храним ничего, а просто публикуем. И тут я каждый раз качаю головой. Если вы хоть раз используете ФИО сотрудника в посте в LinkedIn — вы уже обрабатываете персональные данные с целью продвижения, и лучше иметь под этим нормальную юридическую основу. Всё то же самое касается Make.com: если через него идут какие-либо данные, относящиеся к физлицу в России, его нужно рассматривать как обработчика, пусть и иностранного, и включать в описание модели обработки. В противном случае автоматизация рискует из удобного инструмента превратиться в источник лишних писем от регуляторов.
Юридическая подготовка — это как ремень безопасности в машине: да, иногда кажется, что без него быстрее, но как только что-то случается, его отсутствие очень сильно чувствуется.
Как спроектировать архитектуру автоматизации LinkedIn через Make.com
Когда с юридической рамкой более-менее понятно, наступает момент, который я люблю гораздо больше: рисование архитектуры. Тут автоматизация LinkedIn через Make.com перестает быть абстракцией и превращается в набор модулей, связей и фильтров. Я обычно начинаю с двух вопросов: откуда у нас берется контент и куда мы его хотим складывать помимо LinkedIn. Чаще всего это сайт, Telegram-канал, иногда корпоративный блог и внутренняя CRM, где мы храним историю публикаций. Для российского контекста я сразу закладываю, что все хранилища, где есть хотя бы намек на персональные данные граждан РФ, должны быть на российских серверах, а Make.com играет роль шины, которая берет только безопасный кусок информации — сам текст поста, ссылки и медиафайлы без идентификационных данных.
Вот как это выглядит на практике: есть источник контента (например, таблица в российской системе, Notion, внутренняя CMS), есть Make.com, который по расписанию или по триггеру забирает оттуда заготовки постов, и есть несколько выходов — LinkedIn, Telegram, сайт. При этом все поля, которые могут содержать ФИО, телефоны, e-mail или что-то, что сильно привязано к конкретному человеку из России, либо в сценарий не попадают, либо заранее обезличиваются. Если очень хочется хранить полную версию записей с персональными данными, я делаю это в локальной ИСПДн и в Make отдаю только «обрезанный» вариант. Так мы соблюдаем баланс между удобством автоматизации и требованиями по защите данных.
Чтобы не оставаться на уровне слов, приведу схему, которая как раз описывает один из моих рабочих процессов по автоматизации публикаций в LinkedIn через Make.com. Здесь хорошо видно, на каких этапах можно отрезать лишние данные и оставить только то, что безопасно гонять через иностранный сервис.
Такая визуализация помогает не только технической команде, но и юристам: они видят, где именно в потоке появляются или исчезают персональные данные, и могут вовремя сказать «вот тут лучше не надо». Дальше я расскажу, на какие элементы я разбиваю архитектуру и как их собирать так, чтобы и Make, и российские сервисы жили в мире и согласии.
Как выбрать источники контента и не потащить лишние данные в Make.com
Когда я сажусь проектировать сценарий автоматизации публикаций в LinkedIn, первым делом я смотрю на источник правды для контента. Это может быть CRM, Notion, Google Sheets, внутренняя база, Telegram-канал — вариантов много. В России у этого выбора есть нюанс: если в источнике лежат персональные данные граждан РФ, а вы собираетесь тащить его целиком в Make.com, нужно очень аккуратно выделить только безопасные поля. Я обычно делаю отдельную «витрину» контента — таблицу или сущность, где вообще нет ФИО, телефонов, адресов, а есть только текст поста, заголовок, ссылка на картинку и метки рубрик. Всё, что относится к конкретным людям, остается в первичной системе и не участвует в сценарии.
На практике это выглядит, например, так: в российской CRM есть карточка кейса клиента с подробным описанием, контактами, ФИО, согласиями и т.д. Рядом есть сущность «публикация», где я храню уже обезличенную версию текста, который пойдет в LinkedIn, ссылку на публичную страницу кейса на сайте и, возможно, псевдоним или код кейса вместо имени клиента. В Make.com я забираю только эту сущность, а не исходную карточку. Так даже если что-то неожиданно протечет, в логах Make будут только «маркетинговые» данные, а не полный набор ПДн.
Я заметила, что такой двухслойный подход сначала кажется лишней сложностью, а потом становится нормой. Плюс он дисциплинирует: если вы не можете четко выписать, какие поля нужны для автоматизации, значит, сценарий еще сырой и его надо доработать. К тому же это сильно упрощает коммуникацию с ИТ и безопасниками: вы показываете им конкретный набор полей, а не абстрактное «мы тут что-то из CRM в LinkedIn шлем». Это совсем другой уровень доверия к автоматизации.
Это означает, что правильный выбор и подготовка источника контента — половина успеха в безопасной автоматизации LinkedIn: чем чище и нейтральнее данные на входе в Make.com, тем меньше у вас поводов нервничать.
Как настроить Make.com так, чтобы он стал шиной, а не хранилищем ПДн
На практике я рада относиться к Make.com как к «глупой» транспортной шине, а не как к умному хранилищу данных. Чем меньше он знает о людях, тем спокойнее мне спится. В сценариях для LinkedIn я включаю только те модули, которые нужны для доставки контента: получение записи из источника, форматирование текста, подстановка ссылок и медиа, и финальный модуль публикации. Я намеренно не кладу туда ничего, что связано с трекингом конкретных пользователей или сбором аналитики по отдельным профилям. Для России это слишком скользкая тема, особенно с учетом иностранных серверов.
Технически Make.com, конечно, умеет и хранить историю, и логировать все поля, которые проходят через сценарий. Поэтому я настраиваю карты данных так, чтобы туда не попадали идентификаторы, e-mail, ФИО, даже если они теоретически есть в источнике. Плюс полезно настроить политику хранения логов на минимальный разумный срок, чтобы не держать лишнее. Отдельная деталь — подключение через российский прокси или VPN. Я пробовала подобные варианты, но честно скажу: прокси не решает вопросов трансграничной передачи, потому что сервер Make все равно остается за границей. Поэтому я не считаю это «магическим спасением», а лишь технической мерой для устойчивости соединения.
Чтобы описать идеальный образ Make.com в моей голове: это сервис, который видит набор обезличенных строк «текст поста — ссылка на картинку — URL страницы» и не имеет ни малейшего представления, кому этот пост посвящен и чьи данные внутри корпоративной ИСПДн связаны с этим контентом. Всё, что нужно для идентификации, остается на российской стороне. А уже на выходе LinkedIn показывает этот пост миру, и дальше включаются другие нормы — например, про согласие на распространение персональных данных, если вы все же кого-то упоминаете по имени в самом тексте.
Чем проще и «глупее» сценарий в Make, тем меньше поводов объяснять его смысл юристам и регуляторам — и тем охотнее они соглашаются на эксперимент с автоматизацией.
Как связать LinkedIn с российскими системами учёта и аналитики
Я заметила интересную особенность: многим хочется не только постить в LinkedIn автоматически, но и вести у себя аккуратный учет всех публикаций, реакций и кликов. Это уже напоминает полноценную маркетинговую аналитику, и тут снова вылезают вопросы по данным. Если вам нужны только агрегированные показатели — количество публикаций, среднее число реакций, динамика по неделям, — всё довольно просто. Вы можете хранить эти данные в российской системе (CRM, BI, даже в таблицах) и не тащить никаких ФИО. Если же хочется видеть, кто из конкретных людей как реагировал, нужны дополнительные согласия и гораздо более тщательная работа с 152-ФЗ.
У меня подход такой: для внутренней отчетности и понимания эффективности контента я использую агрегированные данные. Make.com может забрать метрики с уровня поста (количество просмотров, комментариев, лайков) и сложить их в российскую базу, где каждая запись относится к публикации, а не к человеку. Никаких списков «кто конкретно что нажал» я сознательно не веду. Если требуется глубже, компании обычно подключают отдельные инструменты, которые уже проходят серьёзный аудит по безопасности и защите данных. Для среднего бизнеса это, честно, чаще всего избыточно, поэтому мы ограничиваемся аккуратным, но «обезличенным» учетом.
Чтобы наглядно показать, как это может выглядеть, я использовала визуализацию архитектуры, где LinkedIn, Make.com и российские хранилища связаны так, чтобы чувствительные данные не утекали наружу. На этой картинке хорошо видно, где стоит ставить «стоп» для персональных данных и какие сегменты процесса можно спокойно автоматизировать.
Такой подход позволяет оставить LinkedIn и Make в роли каналов доставки и витрины, а всё содержательное, связанное с людьми и их правами, держать внутри российской инфраструктуры. Это комфортный компромисс, когда хочется и автоматизации, и спокойного сна.
Какие пять шагов нужны, чтобы запустить автоматизацию LinkedIn и не бояться проверок
Когда общая картинка уже в голове, приятно сложить её в конкретный маршрут. Я поняла, что людям намного проще двигаться, когда есть не абстрактное «проработайте политику и архитектуру», а понятные шаги: сначала документы, потом витрина контента, потом сценарий в Make.com, потом тесты и только потом масштабирование. Да, это звучит скучнее, чем «запусти автопостинг за час», зато такой процесс реально выдерживает столкновение с реальностью — от проверки Роскомнадзора до внезапного роста аудитории. Ниже я разберу пять шагов, которые я сама использую как чек-лист, когда мы с клиентами запускаем автоматизацию LinkedIn под российские законы.
Вот как это выглядит на практике, если упростить до лестницы из пяти ступенек: понять, какие данные вы вообще трогаете (инвентаризация ПДн), подготовить документы (политика, согласия, уведомление), сделать «чистый» источник контента без лишних полей, собрать базовый сценарий в Make.com и прогнать его через серию тестов, где мы специально имитируем разные нештатные ситуации. На последнем шаге уже можно добавлять удобства — подключить Telegram-уведомления (без ПДн), настроить дашборд статистики, продумать, как сценарий будет масштабироваться, если публикаций станет в три раза больше. Если идти именно в такой последовательности, риск споткнуться сильно меньше, чем если начинать сразу с техникой и откладывать юридическую часть «на потом».
Чтобы эту лестницу было проще держать в голове, я однажды оформила её в наглядный гайд по автоматизации публикаций в LinkedIn через Make.com. Там видно и логику шагов, и то, как они завязаны между собой.
Такая схема хороша тем, что на ней сразу видно, где вы находитесь: кто-то застрял на шаге с документами, кто-то дошел до тестов и боится нажать кнопку «активировать», а кто-то уже живет на пятом уровне и думает, как добавить ИИ-агентов для черновиков. Дальше я пройдусь по каждому из шагов чуть подробнее, но уже без фанатизма — чтобы не превратить гайд в учебник по комплаенсу.
С чего начать: инвентаризация данных и минимальный набор документов
На практике я начинаю с довольно прозаичной вещи: садимся и выписываем, какие данные и о ком могут фигурировать в наших публикациях в LinkedIn и сценариях вокруг них. Сотрудники, клиенты, партнеры, спикеры мероприятий — у каждого свои нюансы. Дальше рядом пишем, где эти данные сейчас живут: в CRM, в таблицах, в папках на диске, в письмах. Уже на этом этапе становится видно, какие системы попадают в ИСПДн, какие нет, и где мы потенциально можем задеть трансграничную передачу. Это может выглядеть нудно, но один такой час экономит потом недели на разбор полетов, если что-то пойдет не так.
После инвентаризации я почти всегда прихожу к мысли, что нужен минимальный набор документов: политика обработки ПДн с указанием соцсетей как одной из целей, шаблоны согласий для сотрудников и клиентов, а также, если вы ещё не делали этого раньше, уведомление в Роскомнадзор. Не обязательно сразу писать монументальный том, достаточно привести рамку в порядок. Кстати, если хочется не возиться в одиночку, я иногда разбираю такие штуки у себя в telegram-канале MAREN на живых примерах, и это сильно снижает уровень ужаса от юридической части.
Если коротко, первый шаг — это честно признаться себе, какие данные вы трогаете, и легализовать это базовым пакетом документов, чтобы дальше уже заниматься техникой без постоянного ощущения, что вы «делаете что-то не то».
Как собрать «чистый» источник контента и настроить базовый сценарий в Make.com
Когда юридический фундамент более-менее под ногами, я перехожу к источнику контента. Здесь мой внутренний аудитор побеждает внутреннего художника: чем структурированнее, тем лучше. Я создаю отдельную сущность или таблицу «публикации», где каждый пост для LinkedIn — это запись с полями «дата», «текст», «ссылка», «медиа», «статус», иногда «рубрика» и «ответственный». Все персональные данные, которые могут быть в исходных материалах, остаются в других местах и сюда не попадают. Это может быть российская CRM, локальная база, даже просто хороший таблицер с доступом только из России — главное, чтобы источник был понятен и безопасен.
Дальше начинается самая приятная часть — сборка сценария в Make.com. Здесь все достаточно стандартно: модуль, который по расписанию проверяет источник на новые записи со статусом «готов к публикации», модуль, который формирует текст поста (иногда с подстановкой UTM-меток), модуль загрузки картинки и модуль публикации в LinkedIn. Плюс я почти всегда добавляю логирование результата обратно в источник — чтобы видеть, что и когда ушло. С третьей попытки обычно всё заработает как надо, особенно если не лениться и проверять поля на каждом шаге.
Базовый сценарий в Make для LinkedIn — это не магия, а просто дисциплинированное перечисление шагов: от «где лежит текст» до «куда прилетела публикация и что с ней дальше делать».
Как тестировать и запускать сценарий, чтобы не испугаться первого сбоя
На этапе тестов я всегда немного занудствую. Сначала гоняю сценарий на черновых записях, которые не содержат ничего чувствительного и могут хоть десять раз улететь не туда. Смотрю, какие данные попадают в логи, что сохраняется в Make.com, есть ли где-то неожиданное поле с user_id или e-mail. Если вижу что-то лишнее — возвращаюсь к маппингу полей и источник чистки. Когда техническая часть выглядит прилично, прогоняю несколько реальных постов, но с внимательным взглядом на то, чтобы в тексте и картинках не было персональных данных, которые требуют отдельного согласия.
После этого я рекомендую клиентам оставить сценарий работать в полуручном режиме: включен, но каждая публикация подтверждается человеком. Это убирает страх «что он там сам наделает», дает время присмотреться к поведению Make.com и LinkedIn, посмотреть, как ведут себя тайминги, не обрывается ли сессия авторизации. Через неделю-две такого режима обычно становится понятно, что процесс достаточно стабилен, и можно переводить его в более автоматический формат. При этом юридическая часть уже готова, источники вычищены, и если вдруг что-то идет не так, вы можете быстро показать, что действовали осознанно, а не наугад.
Получается, что пятый шаг — не «жать на газ», а выстраивать доверие к своему же процессу: чем тщательнее вы прошлись по тестам, тем спокойнее воспринимаются редкие сбои, которые в любом случае будут.
Что можно сэкономить на автоматизации LinkedIn: время, нервы и штрафы
Я заметила любопытную вещь: когда говоришь «экономия от автоматизации LinkedIn», многие сразу думают про рост продаж и воронки. В российском контексте я бы чуть сместила акцент. Да, автопостинг и связка с другими каналами Communications экономят часы жизни маркетолога, это факт. Но не менее заметный эффект в 2025 году — снижение рисков штрафов и блокировок, если вы сразу проектируете автоматизацию в белой зоне 152-ФЗ. В итоге вы экономите сразу по трём фронтам: меньше ручного труда, меньше хаоса в процессах, меньше шансов нарваться на 15 миллионов штрафа за утечку или некорректную трансграничную передачу.
Вот как это выглядит в цифрах. Если вы публикуете в LinkedIn регулярно, руками это обычно забирает от 15 до 30 минут на пост: собрать текст, проверить ссылки, загрузить картинку, отметить нужные теги, запостить, потом еще свериться, что всё вышло. При частоте 3-4 публикации в неделю это уже 2-3 часа, а в месяц — целый рабочий день. С автоматизацией через Make.com та же рутина превращается в заполнение одной записи в источнике контента и, максимум, проверку ленты. Это от силы 10-15 минут в неделю, если всё настроено аккуратно. Плюс вы снимаете с себя риск «забыли запостить», «напутали временные зоны» и прочие милые мелочи, которые в сумме превращаются в хаос.
Помимо времени есть еще один слой экономии — управляемость процессов и прозрачность. Когда у вас есть один сценарий в Make, один источник контента и одна понятная политика обработки данных, разговаривать с проверяющими проще, чем когда всё делается вручную, иногда с личных аккаунтов, иногда через сторонние сервисы, о которых никто ничего толком не знает. В одном из проектов мы параллельно внедряли российскую систему для учета ПДн и настраивали автоматизацию публикаций. В итоге внутренний аудит смог за пару часов собрать полную картинку: кто отвечает за контент, как он двигается, где ложится в журналы, где пересекается с LinkedIn. Без автоматизации и без структурированного процесса такой обзор занял бы недели.
Чтобы не быть голословной, я порой показываю визуальный чек-лист шагов автоматизации LinkedIn, в котором видно, какие элементы дают наибольшую экономию сил и где тонко по рискам. Этот чек-лист по сути сводит воедино все, о чем мы сейчас говорим.
Если пройтись по такому чек-листу честно и без попыток «срезать углы», автоматизация LinkedIn из потенциального источника проблем превращается в аккуратный сервис, который просто делает свою работу. Дальше разберем, какие виды экономии проявляются в реальных проектах и почему иногда «избежали штрафа» — это самая существенная строка выгоды.
Как автоматизация LinkedIn экономит время маркетолога и команды
Когда я считаю эффект от автоматизации, я не стесняюсь умножать мелочи на месяцы. Один пост в LinkedIn руками — это не только загрузка текста, но и переключение контекста, проверка, поднятие старых черновиков, иногда беготня за согласованием. Если к этому добавить еще пару площадок (VK, Telegram, сайт), то «пятиминутка» превращается в плотную получасовку. В одном из проектов у нас было расписание публикаций четыре раза в неделю, и маркетолог тихо ненавидел дни, когда надо было кросс-постить всё это по каналам.
После внедрения сценария через Make.com, где LinkedIn был одним из выходов, всё свелось к тому, что человек один раз заносил пост в таблицу, прикреплял нужные медиа и отмечал галочкой площадки. Дальше сценарий сам решал, куда и когда что отправить. По ощущениям человека нагрузка упала в три-четыре раза, плюс исчез страх «ой, я что-то забыла выложить». Да, первый месяц ушел на настройку и отладку, пару вечеров мы честно потанцевали с фильтрами и отловом ошибок, но дальше это окупилось с лихвой. Прибавьте сюда то, что теперь у него было время не только кликать кнопки, но и подумать о стратегии, и картина становится довольно приятной.
Получается, что автоматизация LinkedIn не просто «экономит пару часов», а освобождает мозг маркетолога от рутины, позволяя думать о содержании, а не о механике публикаций.
Как структурированная автоматизация снижает риски штрафов и блокировок
В 2025 году разговоры про штрафы за нарушения 152-ФЗ перестали быть абстрактными страшилками. Суммы до 15 млн рублей за утечки и некорректную обработку персональных данных делают даже самых отважных любителей no-code чуть более осторожными. Я не сторонник жить в страхе, но я очень за то, чтобы строить процессы так, чтобы не подставляться на ровном месте. Если у вас есть прозрачная схема маршрута данных, понятная политика обработки и минимальный, хорошо описанный сценарий в Make.com, вы уже сильно снижаете риск попасть под раздачу.
Например, одна компания пришла ко мне после внутренней проверки, когда выяснилось, что один из менеджеров самостоятельно настроил интеграцию LinkedIn с какой-то зарубежной CRM, куда утекали контакты и переписки. Никто об этом не знал год, пока не подняли логи. В итоге они решили перевести всё в централизованный сценарий, где LinkedIn использовался только как канал публикаций, а все чувствительные данные хранились в российской системе и попадали в соцсети только в обезличенном виде. Мы настроили Make.com как транспорт для контента, оформили документы, и через пару месяцев повторная проверка уже не нашла тех страшных дыр, что были раньше.
Структурированная автоматизация — это не просто про удобство, а про возможность в любой момент показать: «вот наш процесс, вот его границы, вот меры по защите данных». Это совсем другой разговор с проверяющими.
Как измерять эффект: не только про ROI, но и про спокойствие
Я люблю цифры, но не все эффекты удобно мерить только деньгами. В автоматизации LinkedIn есть вполне осязаемый экономический эффект: меньше затраты на ручной труд, меньше простоев из-за человеческих ошибок, меньше риск штрафов. Но есть и мягкая, психологическая часть: у команды появляется уверенность, что процесс под контролем, что никто не выносит базы в личные таблички, что публикации не зависят от отпусков и болезней. Для бизнеса это не менее важно, чем прямые рубли.
Если хочется всё же посчитать, можно сложить экономию часов маркетолога (и, если есть, ИТ-специалиста, который раньше помогал «раз в месяц что-то подкрутить»), вероятностную экономию от невылетевших сроков публикаций, плюс риски штрафов, которых удалось избежать благодаря формализации. В моей практике компании редко делают такой расчет детально, но на уровне «стало проще и спокойнее» эффект чувствуется довольно быстро. Особенно это заметно в моменты, когда внешняя среда начинает штормить, а у вас процесс всё равно идет по расписанию, как и настроено.
В итоге экономия от автоматизации LinkedIn через Make.com в российских реалиях складывается из трех слоев: времени, управляемости и юридической защищенности, и все три стоит учитывать, когда вы решаете, браться за этот проект или нет.
Где автоматизация LinkedIn чаще всего ломается и как это чинить
Я заметила, что люди обычно боятся не самой автоматизации, а ее сбоев: страшно представить, что сценарий вдруг запостит что-то не то, не туда или в не то время. В российских условиях к этому добавляется ещё один страх — что вместе с этим «не тем» куда-то утекут персональные данные. Хорошая новость в том, что большинство проблем довольно предсказуемы: авторизация в LinkedIn, нестабильный источник контента, невнимательное обращение с полями, падения Make.com, странные обновления API. Плохая новость — эти проблемы всё равно периодически будут, какой бы аккуратной ни была архитектура. Поэтому я предпочитаю не обещать «сценарий без сбоев», а строить систему, которая переживает сбои спокойно и без лишних драм.
Вот как это выглядит на практике: мы заранее продумываем, что будет, если LinkedIn внезапно решит перелогиниться, если Make.com не сможет достучаться до источника контента, если кто-то случайно изменит структуру таблицы, если API начнет возвращать новые поля. На каждый из таких случаев стоит иметь план — от простых уведомлений до временного отключения сценария. Параллельно я слежу, чтобы в любых логах и временных записях не появлялись лишние персональные данные, которые могли бы «подвиснуть» в полубитых объектах. Чем чище сценарий по данным, тем проще переживать технические аномалии.
Чтобы не говорить абстрактно, я однажды нарисовала архитектурную схему, где отмечены как основные этапы автоматизации, так и потенциальные узкие места. Она хорошо показывает, что ломается чаще всего и где лучше заранее поставить защитные барьеры.
Если смотреть на такую схему честно, становится видно, что идеальных процессов без сбоев не бывает, но можно сильно уменьшить последствия, если заранее договориться с собой и командой, как вы на них реагируете. Дальше я поделюсь тремя типовыми зонами ломкости, которые чаще всего вижу у клиентов.
Что происходит, когда ломается авторизация или меняется API LinkedIn
Самый частый и одновременно самый скучный тип поломок — все, что связано с авторизацией. LinkedIn может периодически требовать перелогиниться, обновить токен, подтвердить подозрительную активность. Make.com, в свою очередь, честно сообщает, что «модуль не авторизован» и отказывается публиковать. Если сценарий не снабжен нормальными уведомлениями, это можно заметить через пару дней, когда лента подозрительно молчит. Поэтому я почти всегда добавляю в такие сценарии шаг, который в случае ошибки отправляет уведомление в рабочий чат или на почту (без ПДн, просто текстом «проверь авторизацию»).
Менее частый, но более болезненный случай — изменения в API LinkedIn, если вы используете именно его, а не парсинг страниц. Поля могут переименоваться, что-то станет обязательным, что-то перестанет работать. Тогда сценарий в Make.com начинает выдавать загадочные ошибки, и приходится руками открывать каждое соединение и смотреть, где всё сломалось. Здесь меня выручает привычка комментировать шаги и хранить схему процесса отдельно: так проще догадаться, какие куски сценария чувствительны к обновлениям. Ну и да, иногда приходится принять, что кое-что уже не автоматизируется так элегантно, как раньше.
Если смотреть трезво, такие сбои неизбежны, но они не смертельны, если вы заранее заложили слой уведомлений и не гоняете через сценарий критичные персональные данные, потеря которых была бы катастрофой.
Почему нестабильные источники контента ломают даже самые аккуратные сценарии
Вторая зона риска — это источник контента. Если он живой, меняется структура, кто-то иногда случайно удаляет колонки, меняет названия полей или формат дат, сценарий в Make.com начинает «обижаться». В одном проекте каждую пятницу кто-то вносил косметические изменения в таблицу, чтобы «было красивее», и каждый понедельник мы ловили новые ошибки. После третьей такой серии я тихо закрыла доступ к структурной части таблицы большинству пользователей и завела отдельную инструкцию, какие поля трогать можно, а какие нельзя. Звучит занудно, но иначе автоматизация превращается в постоянный ремонт.
Еще одна частая история — непредсказуемые значения в полях. Например, поле «дата публикации» иногда пустое, иногда с текстом «когда будет готово», иногда с двумя датами через запятую. Make.com такие эксперименты не любит, ему подавай четкие форматы. Поэтому я стараюсь вводить базовую валидацию прямо на уровне источника: чекбоксы вместо «да/нет», выпадающие списки вместо свободного текста, маски для дат. Чем меньше творчества в структурных полях, тем стабильнее ведет себя сценарий. Творчество мы оставляем для текста поста, а не для ключей и дат.
Автоматизация любит предсказуемость: если источник живет по понятным правилам, сценарии в Make ложатся на него как родные, если же в нем хаос, сценарии тоже начинают хаотично падать.
Как реагировать на сбои так, чтобы не откатываться в «ручной режим навсегда»
Самая большая ловушка в работе с автоматизацией — психологическая. Как только происходит первый заметный сбой (пост ушел не в то время, не с тем заголовком, не в ту аудиторию), часть команды сразу говорит: «ну его, этот Make.com, давайте вернемся к ручному режиму». Я каждый раз мягко прошу выдохнуть и сначала разобраться, что именно пошло не так. В 90% случаев это либо ошибка в данных (неправильно заполненная запись в источнике), либо один забытый фильтр, либо последствия неосторожного изменения в структуре. То есть проблема не в самом подходе, а в конкретной реализации.
Я поняла, что лучше всего работает подход «постмортема по-маленьки»: короткий разбор каждого сбоя с фиксацией причины и изменением процесса так, чтобы оно больше не повторялось. Это может быть добавление еще одного условия в сценарий, изменение формата поля, ужесточение прав доступа к источнику или настройка уведомления. При таком подходе сбои превращаются не в повод «забанить автоматизацию», а в источник обучения. Да, звучит по-деловому, но на практике это спасает много нервов и позволяет сохранить все плюсы от сценариев в Make.com.
Если относиться к сбоям как к нормальной части жизни автоматизированной системы, а не как к личному оскорблению, автоматизация LinkedIn становится устойчивым помощником, а не капризной игрушкой, которую хочется спрятать после первой же ошибки.
Короткая дорожная карта для тех, кто хочет действовать аккуратно
Я заметила, что после длинных разборов людям хочется чего-то понятного и компактного — пусть даже в голове. Поэтому я люблю сводить всё сказанное в небольшую дорожную карту: что делать, в каком порядке и о чем точно не забыть, если вы решили автоматизировать публикации в LinkedIn через Make.com в российских условиях. Это не магическая инструкция, но вполне рабочий маршрут, который можно адаптировать под свой масштаб и отрасль. Главное — не пытаться прыгнуть сразу на шаг с красивой схемой сценария, пропуская вопросы про данные и 152-ФЗ.
Вот как я бы сформулировала эту дорожную карту в минималистичном виде: сначала вы садитесь и честно описываете, какие персональные данные и чьи задействованы в ваших коммуникациях, где они живут и как относятся к LinkedIn. Потом приводите в порядок документы: политика, согласия, уведомление. Затем создаете «чистую» витрину контента без лишних полей, к которой будете цеплять Make.com. После этого спокойно собираете базовый сценарий: источник — форматирование — публикация — логирование. И только в конце добавляете украшения в виде уведомлений в рабочий чат, аналитики и прочих бонусов. При этом на каждом шаге помните: Make.com — это всего лишь инструмент, а контроль за данными и соблюдением закона все равно остается на вас.
Чтобы эту дорожную карту было проще вспоминать, я однажды оформила её в виде лаконичной инфографики: от источника и политики до финальной публикации. Она хорошо работает как напоминание, что автоматизация — это не «один клик», а цепочка решений.
Если держать такую картинку перед глазами, становится легче не скатываться в хаотичные эксперименты и строить процессы осмысленно, даже когда очень хочется «просто попробовать». Ниже я в последний раз соберу ключевые акценты, чтобы всё не расползлось в памяти через неделю.
Какие принципы стоит взять с собой из этого гайда
Когда я думаю о том, что хочется, чтобы у тебя осталось после прочтения, в голову приходят не конкретные кнопки в Make.com, а принципы. Первый — разделять данные и контент: персональные данные граждан РФ должны жить в российских системах под защитой и с понятной политикой, а в Make.com и LinkedIn мы отдаем только то, что можно показать миру без лишних рисков. Второй — сначала юридическая рамка, потом техника. Это не значит, что нужно год писать документы, но базовая политика, согласия и уведомление должны быть, иначе любое красивое решение висит в воздухе.
Третий принцип — прозрачность процесса. Рисуйте схемы, комментируйте шаги сценария, фиксируйте, кто за что отвечает. Это помогает не только тебе, но и всем, кто рано или поздно столкнется с этим процессом — от маркетолога до безопасника. И четвертый — спокойное отношение к сбоям. Они будут, особенно на старте, и это нормально. Важно не прятать голову в песок и не бросать автоматизацию после первой же ошибки, а аккуратно чинить и улучшать. Если всё это сложить, автоматизация LinkedIn через Make.com перестает быть страшной и становится просто еще одним управляемым процессом в твоей системе.
Получается, что путь к «5 шагам к успеху» в российских реалиях — это не про чудо и не про волшебную кнопку, а про аккуратное соединение юридической грамотности, технической дисциплины и желания вернуть себе время, которое раньше утекало в ручной публикации.
Немного тишины после всей этой автоматизации
Я подумала, что после всего объема деталей и оговорок неплохо сделать пару более спокойных абзацев. Автоматизация LinkedIn через Make.com в России и правда не похожа на сказку про «подключил модуль и ушел на пляж». Скорее это история про то, как мы, живя в довольно регулированной среде, всё равно умудряемся строить работающие связки между ИИ, no-code и юридической реальностью. Да, приходится слегка заморочиться с политикой обработки, продумать архитектуру, вычистить таблички и пару вечеров потратить на отладку. Зато потом публикации выходят по расписанию, сценарии честно отрабатывают, а в логах и документах не стыдно показать маршрут данных, если вдруг кто-то спросит.
Если оглянуться на пройденный путь, основная мысль, которая для меня звучит громче остальных: автоматизация — это не про лень, а про уважение к своему времени. Когда мы переводим рутину с плеч человека на Make.com или других «железных» помощников, мы высвобождаем место для того, что пока мало кому под силу делегировать — стратегию, смыслы, творчество, контакт с людьми. В российских реалиях к этому добавляется ещё и уважение к закону: если уж мы автоматизируемся, то давайте делать это так, чтобы и нам было удобно, и регулятору было, на что опереться, а не только за что хвататься.
Мне нравится думать об автоматизации LinkedIn как о небольшой тренировке управляемости: если ты научился настраивать такую штуку аккуратно, с учетом 152-ФЗ, то следующие проекты с ИИ-агентами, сложными workflow и интеграциями уже не кажутся чем-то запредельным. Ты знаешь, как описывать цели обработки, как разводить системы по зонам ответственности, как не путать «можно технически» с «можно юридически». А дальше остается только постепенно расширять арсенал — n8n, российские сервисы, ИИ для черновиков — и каждый раз задавать себе один и тот же тихий вопрос: «а это будет жить спокойно или превратится в очередной источник проблем».
Если отвечать честно и проектировать аккуратно, автоматизация перестает быть страшилкой и становится нормой — в том числе в такой чувствительной связке, как LinkedIn, Make.com и российские законы о персональных данных.
Куда идти дальше, если хочется не только читать, но и делать
Если ты дочитала до этого места, я почти уверена: у тебя или уже есть свои публикации в LinkedIn, или как минимум есть планы оживить этот канал без бесконечных ручных заходов. Теоретической базы у тебя теперь достаточно, чтобы не строить иллюзий про «быстрые 30 минут настройки» и при этом не бояться слов «152-ФЗ» и «локализация». Дальше всё упирается в практику: сесть, нарисовать свою схему, выписать данные, почистить источники, собрать первый сценарий в Make.com и позволить ему сделать пару аккуратных шагов.
Если по пути захочется подсмотреть живые разборы, схемы и примеры сценариев, можно заглянуть на мой сайт про автоматизацию и ИИ MAREN — я регулярно обновляю материалы и тихо допиливаю архитектуры под новые требования. А если комфортнее обсуждать всё в более неформальной обстановке, у меня есть telegram-канал MAREN, где мы говорим про Make.com, n8n, ИИ-агентов и российские правила игры без пафоса и с примерами из реальных рабочих задач. Для тех, кто готов переходить от чтения к аккуратной практике, это хороший способ двигаться не в одиночестве, а в компании людей, которые тоже строят свои сценарии и при этом хотят спать спокойно.
Что ещё важно знать
Можно ли автоматизировать LinkedIn через Make.com, не затрагивая персональные данные граждан РФ
Да, если построить процесс так, чтобы в Make.com попадал только обезличенный контент — тексты постов, ссылки на страницы и медиа без привязки к конкретным людям. При этом любые ФИО, контакты и другие ПДн должны оставаться в российских системах, а в LinkedIn использоваться только в пределах, на которые есть согласие и которые не требуют передачи «сырых» данных через иностранные сервисы.
Нужно ли уведомлять Роскомнадзор, если я просто публикую посты в LinkedIn от имени компании
Если в этих постах вообще не используются персональные данные, формально это обычная работа с контентом. Но как только вы начинаете упоминать сотрудников, клиентов или других физлиц, это уже обработка ПДн, и её стоит описать в политике и, при необходимости, отразить в уведомлении. Лучше один раз уточнить набор целей обработки и обновить уведомление, чем спорить потом, «считалось» ли это обработкой или нет.
Можно ли использовать Make.com как хранилище базы подписчиков или клиентов из России
Я бы этого не делала. Make.com удобен как интеграционная шина, но он расположен за рубежом, и хранить там сами базы ПДн граждан РФ рискованно с точки зрения 152-ФЗ и трансграничной передачи. Гораздо безопаснее держать базы в российских системах, а в Make отправлять только то, что нужно для конкретного действия и не содержит идентифицирующей информации.
Что делать, если сценарий в Make.com начал падать с ошибками при публикации в LinkedIn
Сначала стоит посмотреть, не слетела ли авторизация LinkedIn и не изменился ли набор полей в модуле. Затем проверить, не поменялась ли структура источника данных и форматы ключевых полей. Если причина неочевидна, можно временно перевести сценарий в ручной режим с подтверждением шагов и собрать логи, а уже потом вносить точечные правки, не откатывая весь процесс обратно на ручной труд.
Можно ли подключать к такому сценарию уведомления в мессенджеры
Подключать можно, но лучше использовать те каналы, которые не создают дополнительных правовых рисков для передачи ПДн, и не отправлять в уведомлениях персональные данные граждан РФ. То есть уведомление вида «пост успешно опубликован» безопасно, а вот «новый лид Иван Иванов с номером телефона» в иностранный мессенджер уже выглядит сомнительно с точки зрения российского регулирования.
Нужно ли каждый раз получать согласие сотрудника, если его имя уже есть в старых публикациях
Если согласие на использование ФИО и других данных в целях продвижения было получено ранее и не отозвано, его можно продолжать использовать в рамках оговоренных целей и сроков. Но если цель меняется, формат использования сильно расширяется или сотрудник явно просит прекратить использование его данных в новых материалах, лучше оформить новое согласие или учесть его отказ и не включать этого человека в будущие публикации.
Метки: ai-agents, makecom, n8n, автоматизация, автопостинг, контент-план