Make.com 与 Zapier 的 AI 营销自动化对比（2026 年）

Make.com 与 Zapier 的 AI 营销自动化对比

Make.com 和 Zapier 都是自动化平台，它们把你的营销应用连接起来并在彼此之间传递数据。对于 AI 营销来说，两者的实际差别归结为结构和成本：Make.com 使用可视化、可分支的场景构建器，按操作计费；而 Zapier 使用线性、易于搭建的 Zaps，按任务计费。在复杂的多步骤逻辑和大规模的成本效率上，Make.com 往往更胜一筹；而在搭建速度、集成广度和对新手的友好度上，Zapier 更占优势。两者都不生成营销内容——它们只负责传递内容，这也是为什么许多团队最终会把连接器与一个专门的内容平台搭配使用。

本指南将逐一讲解每个工具的实际运作方式、它们在哪里出现分歧、它们的 AI 功能如何比较，以及如何判断哪一个适合你的营销技术栈。价格和套餐名称经常变动，所以请把这里的每个数字都当作方向性的参考框架，而不是报价——在做决定之前，务必查看当前的定价页面。

Zapier 的工作方式

Zapier 围绕 Zap 构建：一个触发器后面跟着一个或多个操作，自上而下按一条直线运行。触发器可能是"CRM 中出现新线索"或"Google 表格里新增一行"，而每个操作只做一件事——发送一封邮件、发布到 Slack、添加一个订阅者。如果这件事发生了，就做那件事，然后做下一件事。

这种心智模型刻意保持简单。你选择一个应用，选择一个事件，映射一些字段，然后把它打开。Zapier 拥有自动化领域最庞大的应用目录之一（数千个集成），所以对于大多数主流营销工具来说，都已经有预建好的连接。这正是 Zapier 的核心优势：你可以在几分钟内从想法变成可运行的自动化，无需考虑数据结构。

Zapier 确实支持分支（Paths）、循环、过滤器和格式化，但这些感觉像是附加在一个本质上线性的系统之上的补充。当一个工作流变得真正复杂时——许多分支、嵌套条件、数据转换——Zaps 会变得难以阅读和维护。

Zapier 的计费模式：按任务计费

Zapier 主要按任务计费。大致上，每当一个 Zap 成功完成一个操作步骤，就计为一个任务。触发器通常是免费的；每个运行并实际做了某件事的操作都会计入你每月的任务配额。中止一个 Zap 的过滤器通常不计为任务。

这对营销的含义是：一个包含三个操作步骤、每月运行 1,000 次的 Zap 大约消耗 3,000 个任务。如果你的自动化简单且低频，这既便宜又可预测。如果你搭建的是频繁触发的多步骤工作流，任务消耗会迅速攀升，你就要根据任务量向上升级付费层级。

Make.com 的工作方式

Make.com（前身为 Integromat）围绕场景构建：一块可视化画布，每个应用是一个模块，你在模块之间画出连线以显示数据如何流动。你得到的不是一个纵向列表，而是一张地图。模块可以分支、合并、遍历数组，并把不同的条目引导到不同的路径上，而且这一切都能同时看到。

这种可视化模型让复杂逻辑更容易看清和推理。你可以让一个触发器扩散成五条并行分支，运行一个聚合器来收集结果，再把它们送入最终步骤——整个过程在空间上一览无余。对于搭建复杂工作流（线索评分、多渠道分发、条件式内容路由）的营销人员来说，这是一个实实在在的优势。

代价是较陡的初始学习曲线。数组、迭代器、聚合器和数据存储这些概念需要花些工夫去学。第一次使用的用户搭建一个 Zap 往往比搭建一个等效的 Make 场景更快，但高级用户往往能在 Make 里把复杂的东西做得更好。

Make.com 的计费模式：按操作计费

Make.com 按操作计费。大致上，每当一个模块运行——包括触发器——就计为一个操作。一个包含触发器加四个模块的场景运行一次大约消耗五个操作。

与 Zapier 的关键区别在于：因为 Make 会把每个模块（包括中间步骤）都计入，但它的套餐通常每美元包含的操作数量要多得多，所以它在大规模下往往更具成本效益——尤其是对于多步骤场景。一个在 Zapier 上任务开销很大的工作流，在 Make 上每月运行数千次时可能会便宜得多。反过来说，操作计数在前期估算时不那么直观，因为分支和迭代会以容易被低估的方式成倍增加操作数。

核心区别

这两个工具解决的是同一个问题——连接应用——但出发点是相反的设计哲学。

可视化场景构建器与线性 Zaps

Zapier 的线性编辑器为常见情况做了优化：一个直截了当的触发器到操作的流程。它搭建速度快，非技术营销人员也能一眼看懂。Make 的可视化画布为复杂情况做了优化：分支、合并和转换数据，一切同时可见。

如果你的大多数自动化都是"当 X 发生时，做 Y"，那么 Zapier 的线性是一个特性，而不是限制。如果你的自动化经常涉及"当 X 发生时，检查三个条件，转换数据，并根据结果发送到不同的地方"，那么 Make 的画布会让你觉得不那么局促。

复杂度上限

两个工具都能处理复杂逻辑，但它们在不同的点上遇到阻力。Zapier 的上限出现在单个工作流需要许多分支和转换时——线性布局不再易读，你往往不得不把逻辑拆分到多个 Zap 上，而这些 Zap 更难从头到尾追踪。Make 在逻辑复杂度上的上限更高，但它的下限也更高：简单的事情要多花一点搭建工夫。

数据处理

Make 让你对数据有更细粒度的控制——映射嵌套字段、遍历数组、聚合结果，以及在数据存储中保存状态。Zapier 也能胜任地处理数据，但抽象掉了更多细节，这对新手更友好，偶尔会限制高级转换。

每个工具中的 AI 步骤支持

两个平台都在 AI 上大力投入，而对于营销自动化来说，很多有趣的工作如今就发生在这里。两者的模式是一样的：一个 AI 步骤坐落在你的工作流内部，接收前面步骤的输入，调用一个模型，再把输出传递给下游。

Zapier 提供 AI 操作和内置的 AI 功能，让你能在任何 Zap 中放入一个调用大语言模型的步骤——总结一封收到的邮件、对线索进行分类、起草回复、从非结构化文本中提取结构化数据。它还有 AI 辅助的 Zap 搭建，你用自然语言描述你想要什么，它就会建议相应的自动化。这进一步降低了非技术用户的门槛。

Make.com 同样提供 AI 模块以及与主要 AI 供应商的原生集成，外加 AI 辅助的场景创建。因为 Make 的数据处理更细粒度，把多个 AI 调用串联起来——一个模型的输出成为下一个模型的输入，中间还有转换——在 Make 的画布上往往构建起来更清晰。

如果想更专门地了解如何在 Zapier 一侧把 AI 构建进自动化营销工作流，我们关于用 Zapier 把 AI 接入自动化营销工作流的指南更深入地介绍了实用的搭建方法。

对两者都要坦诚的一点是：一个 AI 步骤只是一次原始的模型调用。它返回文本或数据，但不管理品牌声音、不生成成品的图片或视频、也不保持一整场营销活动中输出的一致性。它是一个组件，而不是一个内容系统。

正面对决

定价结构和套餐细节经常变动；请在各厂商的网站上核实当前条款。

哪一个适合哪种营销用例

正确的选择更少地取决于哪个工具"更好"，而更多地取决于你工作的形态。

何时选择 Zapier

当你想快速连接主流营销应用，而且你的工作流大多是线性时。Zapier 非常适合一个独立营销人员或小团队，他们需要"新表单提交进入 CRM、Slack 和一封欢迎邮件"这样的流程今天就可靠地运转起来，而无需学习一套新范式。它庞大的集成库意味着你使用的工具很可能已经被支持，而 AI 辅助搭建让非技术人员也能上线自动化。如果你的自动化量不大，Zapier 的按任务定价会保持在相当可预测的范围内。

何时选择 Make.com

当你的自动化复杂、高频，或者两者兼具时。如果你要用条件逻辑把内容路由到许多渠道、串联多次 AI 调用、在系统之间转换数据，或者运行每月触发数千次的工作流，那么 Make 的可视化画布和按操作的效率通常会带来回报。代理机构和运营密集型团队在需求超出简单线性流程后，往往会标准化到 Make 上。前期的学习投入是真实的，但会分摊到众多复杂场景中。

重叠地带

对于中间一大批用例，两个工具都能胜任，决定因素往往是团队偏好：维护这些自动化的人是用列表思考，还是用地图思考？线性思考者在 Zapier 里会更愉快、更快；喜欢一次看到整个系统的人则会偏爱 Make。

何时一体化内容平台胜过把两者拼接起来

这里有一个 Make 和 Zapier 都不会告诉你的诚实局限：它们是管道，而不是工厂。它们在工具之间搬运内容，并根据事件触发操作。它们不产出高质量、贴合品牌的营销内容。当你真正的瓶颈是产出足够多的好内容——邮件、社交帖子、图片、视频短片、博客文章——时，连接器并不能解决问题，因为上游根本没有东西在生成可供路由的素材。

团队往往在搭建了一套精巧的自动化之后才发现：难点从来不在接线上。难点是写第五个邮件版本、生成贴合品牌的图片、制作带字幕和配音的短片，并保持这一切的一致性。把一个连接器拼接到三四个独立的 AI 工具上来覆盖这些工作，反而重新制造出自动化本该减少的那种工具泛滥——而且每当其中任何一个工具改变它的 API 时，你还得维护那些粘合代码。我们关于用一个 AI 平台替代多个营销工具的剖析讲述了为什么对内容密集型团队而言，整合往往胜过拼装。

一个专门的一体化内容平台会接收一个主题或一个品牌，并在同一个地方产出跨格式的成品素材，保持一致的声音，且没有逐个集成的维护负担。EMAX Studio 正是为这份工作而生——生成完整的营销活动，而不是在应用之间倒腾数据。这两种方式并不互相排斥：许多团队让 Make 或 Zapier 处理事件驱动的管道（一次购买触发一个标签，一个表单填入一张表格），同时让一个内容平台产出随后由自动化去分发的营销活动。如果你在权衡到底该为什么付费，我们关于免费与付费 AI 内容工具的对比能帮你把这个决定的规模看清楚。

经验法则是：用 Make 或 Zapier 来连接系统和响应事件。用一个内容平台来制作内容。不要指望一个连接器成为创意工具，也不要指望一个创意工具成为集成中枢。

常见问题

Make.com 比 Zapier 便宜吗？

经常，但并非总是。Make.com 的按操作模式通常每美元包含的操作数量远多于 Zapier 的按任务配额，所以多步骤或高频工作流在 Make 上往往成本更低。对于简单、低频的自动化，差别很小，而 Zapier 的可预测性可能比省下的钱更值。在做决定之前，务必用你自己的具体工作流去对照当前套餐算一算价格。

哪个对非技术营销人员更容易上手？

大多数情况下是 Zapier。它线性的触发器到操作模型和 AI 辅助的 Zap 搭建让新手能在几分钟内做出可运行的自动化，而无需理解数据结构。Make.com 更强大，但要求你学习数组、迭代器这样的概念，第一次上手更陡。

两个工具都能在营销工作流中使用 AI 吗？

可以。两者都提供在工作流内部调用大语言模型的 AI 步骤——总结、分类、起草或提取数据——以及 AI 辅助的工作流搭建。Make 细粒度的数据处理让串联多次 AI 调用更清晰，而 Zapier 的 AI 操作能更快地放进一个简单的 Zap 里。

如果我已经有了 Make 或 Zapier，还需要内容工具吗？

如果内容生产是你的瓶颈，通常还是需要。Make 和 Zapier 会路由和触发内容，但不产出成品的、贴合品牌的邮件、图片或视频。如果你的挑战是制作足够多的好内容而不是搬运它，那么一个专门的内容平台会补上连接器无法覆盖的那一部分。

我能同时使用 Make.com 和 Zapier 吗？

可以，不过大多数团队会标准化到其中一个，以避免重叠的成本和维护。有些团队用 Zapier 主流应用上的集成广度，用 Make 处理复杂的内部逻辑。更常见的是，团队挑一个符合自己思维方式的工具，再搭配一个内容平台来做创意工作。

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