> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.hablla.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.hablla.com/hablla-docs-es/flujos-de-automatizaciones/todos-los-componentes/componentes-de-instagram/instagram.md).

# Instagram

### Visión general

El **Componente de Integración y Recursos de Instagram** es un nodo de acción modular y multifuncional basado en el grafo de datos de la API de Meta. Su función principal es ampliar los recursos del chatbot más allá de los mensajes privados, permitiendo interactuar directamente con la cronología, analizar métricas y realizar automatizaciones basadas en el comportamiento social del usuario. Con él, el flujo puede validar el estado de relación del contacto (como verificar si sigue la página) e interactuar con medios públicos y menciones a la marca.

### Parámetros de configuración

La parametrización del componente es dinámica y se adapta según el nivel de acción elegido por el administrador del flujo:

* **Credencial:** Menú desplegable para seleccionar el token de acceso o la cuenta institucional autenticada de Instagram Business que ejecutará el comando en la API.<br>
* **Recurso:** Define la categoría macro de datos que sufrirá la intervención del componente. Las opciones listadas en la interfaz en `image_348b2b.png` incluyen:
  * `Seguidores`: Validaciones de vínculo y auditoría de base de usuarios.<br>
  * `Publicaciones`: Creación, monitoreo o lectura de publicaciones tradicionales del feed.<br>
  * `Comentarios`: Moderación o respuestas automáticas en publicaciones públicas.<br>
  * `Reels`: Publicación o lectura de datos de videos del formato Reels.<br>
  * `Historias`: Publicación y monitoreo de contenidos temporales.<br>
  * `Insights`: Recopilación de métricas e informes de rendimiento de engagement.<br>
  * `Menciones`: Rastreo de publicaciones de terceros que citan el @ de la marca.<br>
* **Operación:** Campo contextualizado que muestra acciones específicas según el recurso seleccionado. Como se ejemplifica en la `image_3477eb.png` (cuando el recurso está definido como *Menciones*), las operaciones abarcan:
  * `Obtener publicaciones en las que fuiste mencionado`<br>
  * `Obtener datos de un comentario en el que fuiste mencionado`<br>
  * `Obtener datos de una publicación en la que fuiste mencionado`<br>
  * `Comentar en una publicación en la que fuiste mencionado`<br>
  * `Responder a un comentario en el que fuiste mencionado`<br>

### Constructor visual

La interfaz gráfica de este componente opera bajo un modelo de formulario en cascada altamente receptivo:

* **Diseño en cascada inteligente:** Los campos de configuración aparecen de forma condicional. Seleccionar el ítem *Recurso* desbloquea instantáneamente el menú *Operación*. Si el usuario elige una operación de publicación (como "Crear un Reel"), el formulario se expande para mostrar los campos obligatorios de carga de archivo y escritura de descripción (*caption*).<br>
* **Mapeo de retornos condicionales:** Si la operación seleccionada es de consulta (como obtener datos de una publicación), el nodo añade metadatos de salida al editor de flujos, permitiendo que los bloques posteriores consuman los textos o IDs devueltos por la Graph API.<br>

### Operadores especiales

Las propiedades lógicas de este componente manejan auditorías transaccionales y disparadores de engagement público:

* **Validador de estado de engagement (Follower Check):** Cuando se configura en el recurso `Seguidores`el motor realiza una llamada síncrona para comprobar si el ID del usuario que inició el chat pertenece a la lista de seguidores de la marca. El componente genera dos salidas booleanas, permitiendo, por ejemplo, liberar cupones de descuento solo para quienes ya siguen activamente el perfil.<br>
* **Interpolación de cadenas en comentarios y descripciones:** En los bloques enfocados en responder o crear contenido, los campos admiten el uso de llaves dobles `{{...}}` para que el bot publique textos dinámicos de forma automatizada en el feed (ej.: "Gracias por el cariño, `{{nombre}}`!").<br>

### Ejemplos prácticos

La tabla a continuación muestra escenarios clásicos de cómo utilizar este componente modular en estrategias de marketing y atención automatizada:

| **Recurso seleccionado** | **Operación elegida**                                   | **Variable / payload de destino**  | **Caso de uso práctico**                                                                                                                                         |
| ------------------------ | ------------------------------------------------------- | ---------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Seguidores**           | *Verificar si el usuario es seguidor*                   | Salida condicional binaria         | El cliente solicita un obsequio en el chat. El bot valida si sigue la página; si es así, entrega el enlace; si no, le pide que la siga primero.                  |
| **Menciones**            | *Responder a un comentario en el que fuiste mencionado* | Texto fijo con etiquetas dinámicas | Un influencer menciona la marca en un comentario de una publicación. El bot detecta el webhook y envía una respuesta pública automática de agradecimiento.       |
| **Reels**                | *Crear una publicación de Reel*                         | `{{video_url}}` + descripción      | Al finalizar el procesamiento de un video promocional en un sistema externo, el flujo del robot hace la publicación automática en el feed de Instagram.          |
| **Insights**             | *Obtener métricas de engagement*                        | Variable `datos_metricas`          | Un flujo programado por tiempo (*Cron*) ejecuta el componente cada madrugada para extraer las métricas de alcance y enviar un informe resumido al grupo interno. |


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.hablla.com/hablla-docs-es/flujos-de-automatizaciones/todos-los-componentes/componentes-de-instagram/instagram.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.