Make-Integration

turbometrics lässt sich über Webhooks mit Make verbinden. So kannst du Scan-Ergebnisse und Alerts visuell weiterverarbeiten — ohne Programmierung.

Voraussetzungen

• turbometrics Pro-Plan oder höher
• Make-Account (kostenlos nutzbar für einfache Szenarien)
• Webhook-URL aus Make (siehe Schritt 1)

Schritt 1 — Webhook in Make erstellen

1. Make öffnen → Create a new scenario
2. Erstes Modul hinzufügen: Webhooks → Custom webhook
3. Add klicken → Webhook benennen (z. B. „turbometrics") → URL kopieren
4. OK klicken — das Szenario wartet jetzt auf einen Test-Request

Schritt 2 — URL in turbometrics eintragen

1. turbometrics → Account → Benachrichtigungen
2. Webhook-URL einfügen
3. Gewünschte Ereignisse aktivieren:
   • Alert ausgelöst
   • Alert aufgelöst
   • Scan abgeschlossen
   • Live-Daten Alert ausgelöst
   • Live-Daten Alert aufgelöst
4. Webhook Test senden klicken
5. Zurück zu Make → Make empfängt den Payload und erkennt alle Felder automatisch

Schritt 3 — Weiteres Modul hinzufügen

Nachdem Make den Test-Payload empfangen hat, kannst du beliebige Module anschließen.

Google Sheets — Scan-Ergebnis speichern

Modul: Google Sheets → Add a Row

Felder mappen:

• url → URL
• score → Score
• scanned_at → Datum

Slack — Ergebnis posten

Modul: Slack → Create a Message

Beispiel-Nachricht: Scan fertig: {{url}} — Score: {{score}}

HTTP — Eigene API ansprechen

Modul: HTTP → Make a request

Für eigene Weiterverarbeitung oder Weiterleitungen an interne Systeme.

Schritt 4 — Szenario aktivieren

Schalter oben links auf ON stellen — ab jetzt läuft das Szenario automatisch bei jedem eingehenden Webhook.

Verfügbare Ereignisse

Welche Ereignisse gesendet werden, steuerst du in den Benachrichtigungseinstellungen.

Payload-Beispiel (scan.completed)

{
  "event": "scan.completed",
  "url": "https://example.com/",
  "score": 74,
  "score_speed": 29,
  "score_images": 73,
  "score_caching": 96,
  "score_tech": 90,
  "lcp_ms": 2800,
  "ttfb_ms": 141,
  "cls": 0.001,
  "tbt_ms": 1635,
  "scan_url": "https://turbometrics.de/scan/01KN...",
  "scanned_at": "2026-04-03T20:45:00+00:00"
}

Payload-Beispiel (rum.alert.triggered)

{
  "event": "rum.alert.triggered",
  "alert_name": "LCP zu hoch",
  "domain": "example.com",
  "metric": "LCP",
  "p75": 3200.0,
  "threshold": 2500.0,
  "unit": "ms",
  "samples": 48,
  "window_minutes": 60,
  "triggered_at": "2026-04-05T10:00:00+00:00",
  "rum_dashboard_url": "https://turbometrics.de/rum/1"
}

Typischer Anwendungsfall: Slack-Nachricht bei LCP-Verschlechterung: Live-Daten Alert: {{domain}} — {{metric}} p75 bei {{p75}}{{unit}} (Schwelle: {{threshold}}{{unit}})

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• Alert-Verlauf
• REST API