Att kopiera Trustpilot-recensioner till ett kalkylark låter enkelt – tills du gör det varje vecka. Länkar slutar fungera, du missar en recensionssida och dubbletter smyger sig in precis när du behöver en strukturerad export.
Marknadschefer som försöker uppdatera sidor med kundomdömen märker det först. Men byråägare som bygger kundcase och presentationsmaterial, samt ops-team som håller datasets prydliga, hamnar i samma röra. Den här Trustpilot–Sheets-automationen håller din recensionslogg felfri, sökbar och exportklar när du behöver den.
Du får se hur det här flödet hämtar recensioner, formaterar två olika ark (rådata + HelpfulCrowd-klart) och håller dina rader fria från dubbletter utan att du behöver passa processen.
Så fungerar automationen
Se hur detta löser problemet:
n8n Workflow Template: Trustpilot till Google Sheets, redo att exportera
flowchart LR
subgraph sg0["When clicking ‘Test workflow’ Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When clicking ‘Test workflow’", pos: "b", h: 48 }
n1["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/httprequest.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get reviews"]
n2@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Global", pos: "b", h: 48 }
n3["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Parse reviews"]
n4@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "HelpfulCrowd edits", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Split Out", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "General edits", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "General sheet", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "HelpfulCrowd Sheets", pos: "b", h: 48 }
n9@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Schedule Trigger", pos: "b", h: 48 }
n2 --> n1
n5 --> n4
n5 --> n6
n1 --> n3
n6 --> n7
n3 --> n5
n9 --> n2
n4 --> n8
n0 --> n2
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n0,n9 trigger
class n7,n8 database
class n1 api
class n3 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n1,n3 customIcon
Utmaningen: att hålla Trustpilot-recensioner exportklara
Trustpilot-recensioner är utmärkt bränsle för marknadsföring, men insamlingen är irriterande skör. En person exporterar en sida manuellt, någon annan copy-pastar utdrag i ett dokument, och plötsligt har du tre ”sanningar” som inte stämmer överens. Det blir värre när du behöver ett specifikt format för ett verktyg som HelpfulCrowd, eftersom formatering blir ett eget miniprojekt. Och om du hämtar recensioner regelbundet är dubbletter i princip garanterade – om inte någon bevakar ID:n och datum som om det vore ett heltidsjobb (det borde det inte vara).
Det eskalerar snabbt. Här brukar det oftast fallera.
- Paginering är lätt att missa, så du hoppar tyst över recensioner och märker det inte förrän rapporten ser ”tunn” ut.
- Manuell copy-paste skapar dubbletter, särskilt när du kör samma export igen senare.
- Fält blir inkonsekventa (namn, betyg, datum, länkar), vilket gör filtrering och sortering onödigt jobbigt.
- HelpfulCrowd-importer misslyckas när CSV-kolumnerna inte matchar exakt, så någon får formatera om i sista minuten.
Lösningen: skrapa Trustpilot och spara strukturerade rader i Sheets
Det här n8n-flödet hämtar recensioner från en Trustpilot-profil, extraherar recensionsdata och skriver in den i en Google Sheets-mall byggd för två syften. För det första underhåller den ett rått ”trustpilot”-ark där du kan lagra varje recension i ett enhetligt, sökbart format. För det andra fyller den ett ”helpfulcrowd”-ark som följer HelpfulCrowds importstruktur, plus en extra kolumn review_id så att flödet kan göra upsert (uppdatera befintliga rader i stället för att skapa dubbletter). Du kan köra det på beställning när du behöver nya social proof, eller schemalägga det så att din recensionslogg uppdateras automatiskt. När arket är fyllt är det enkelt att exportera som CSV för HelpfulCrowd.
Flödet startar antingen manuellt eller via en schemalagd trigger. Det hämtar en eller flera Trustpilot-sidor med recensioner, extraherar varje recension och mappar sedan fälten till två format innan rätt flikar uppdateras i Google Sheets.
Vad som förändras: före vs. efter
| Vad detta eliminerar | Effekten du märker |
|---|---|
|
|
Praktisk effekt
Säg att du hämtar recensioner för ett varumärke varje fredag. Manuellt kanske du öppnar 5 sidor med Trustpilot-recensioner, kopierar nyckelfält, rensar dubbletter och formaterar om för HelpfulCrowd. Det är ungefär 10 minuter per sida plus ytterligare 30 minuters städning, alltså cirka 1,5 till 2 timmar totalt. Med det här flödet anger du Trustpilot-företagsnamnet en gång, trycker kör (eller schemalägger), och exporterar sedan HelpfulCrowd-klara arket som CSV. Ditt ”arbete” blir 5 minuters kontroll i arket i stället för en eftermiddag med rutinjobb.
Krav
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen drift om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Google Sheets för att lagra råloggen och exportklara loggar.
- Trustpilot-profil (företagsnamn) för att skrapa rätt recensionssidor.
- Google Sheets API-inloggningsuppgifter (hämta dem från Google Cloud Console).
Svårighetsgrad: Nybörjare. Du kopplar Google Sheets, klistrar in företagsnamnet och kör ett test.
Behöver du hjälp att implementera detta? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Flödet steg för steg
Start av körning. Du kan starta manuellt när du vill ha nya recensioner, eller låta den schemalagda triggern köra enligt en rytm (dagligen, veckovis – vad som passar).
Hämta Trustpilot-sidor. Flödet initierar inställningar (ditt Trustpilot-företagsnamn och paginering) och använder sedan HTTP-förfrågningar för att hämta de recensionssidor du vill åt.
Extrahera och forma data. Recensionsinnehållet parsas och delas upp i enskilda recensionsobjekt. Därefter mappar flödet fälten två gånger: en mapping för en generell ”trustpilot”-logg och en annan mapping som matchar HelpfulCrowds CSV-format (inklusive review_id som används för upserts).
Skriva till Google Sheets. Två Google Sheets-noder uppdaterar rätt flikar i din mall, så att du får en felfri rålogg och ett separat exportklart ark.
Du kan enkelt justera pagineringsgränser för att hämta fler (eller färre) recensioner beroende på behov. Se hela implementeringsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: konfigurera de manuella och schemalagda triggrarna
Det här arbetsflödet kan köras manuellt eller enligt ett schema. Konfigurera båda triggrarna så att ni kan testa och automatisera scrapingen.
- Öppna Manual Launch Trigger och behåll standardinställningarna för manuella körningar.
- Öppna Scheduled Run Trigger och ställ in önskat schema i Rule (arbetsflödet använder för närvarande standardintervallet).
- Verifiera att både Manual Launch Trigger och Scheduled Run Trigger är kopplade till Initialize Settings.
Steg 2: anslut Google Sheets
Båda utdatasheeten kräver Google Sheets-inloggningsuppgifter för att lägga till eller uppdatera recensionsrader.
- Öppna Update Main Spreadsheet och välj målarket Document ID
1yf_RYZGFHpMyOvD3RKGSvIFY2vumvI4474Qm_1t4-jMoch Sheet NameConfigured Sheet. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Update Main Spreadsheet.
- Öppna Update HelpfulCrowd Sheet och välj samma Document ID
1yf_RYZGFHpMyOvD3RKGSvIFY2vumvI4474Qm_1t4-jMmed Sheet NameConfigured Sheet. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Update HelpfulCrowd Sheet.
Steg 3: ställ in hämtning och extrahering av recensioner
Definiera vilket företag som ska skrapas, hur många sidor som ska hämtas och extrahera recensions-JSON från Trustpilots HTML-svar.
- Öppna Initialize Settings och ställ in company_id till
n8n.iooch max_page till100. - Öppna Fetch Review Pages och ställ in URL till
=https://trustpilot.com/review/{{ $json.company_id }}. - I Fetch Review Pages, bekräfta att Query Parameters inkluderar sort inställt på
recency. - I Fetch Review Pages, säkerställ att paginering använder page-värdet
={{ $pageCount + 1 }}, med maxRequests satt till={{ $json.max_page }}och requestInterval på5000. - Öppna Extract Review Data och behåll den angivna JavaScript-koden som tolkar script-taggen
#__NEXT_DATA__och returnerar{reviews: reviews}.
#__NEXT_DATA__-script-tagg i HTML:en. Om Trustpilot ändrar sin sidstruktur kommer noden att returnera tomma recensionsarrayer.Steg 4: dela upp och mappa recensionsfält
Dela upp recensionsarrayen i items och mappa fält för det generella sheetet och HelpfulCrowd-sheetet. Expand Review Items skickar output till båda mappningsnoderna parallellt.
- Öppna Expand Review Items och ställ in Field to Split Out till
reviews. - Notera den parallella exekveringen: Expand Review Items skickar output till både Map HelpfulCrowd Fields och Map General Fields parallellt.
- I Map General Fields, ställ in Date till
={{ $json.dates.publishedDate }}, Author till={{ $('Extract Review Data').item.json.reviews[0].consumer.displayName }}, Body till={{ $json.text }}, Heading till={{ $json.title }}, Rating till={{ $json.rating }}, Location till={{ $json.consumer.countryCode }}och review_id till={{ $json.id }}. - I Map HelpfulCrowd Fields, mappa kärnfält som rating till
={{ $json.rating }}, title till={{ $json.title }}, feedback till={{ $json.text }}, customer_name till={{ $json.consumer.displayName }}, status till={{ $json.pending ? 'pending' : 'published' }}, review_date till={{ $json.dates.publishedDate.split('T')[0] }}, verified till={{ $json.labels.verification.isVerified ? 'yes' : 'no' }}och review_id till={{ $json.id }}.
Steg 5: konfigurera utdata till Google Sheets
Slutför åtgärderna för att lägga till eller uppdatera för båda utdatasheeten.
- I Update Main Spreadsheet, behåll Operation inställt på
appendOrUpdateoch mappa kolumner till uttrycken: Body={{ $json.Body }}, Date={{ $json.Date }}, Author={{ $json.Author }}, Rating={{ $json.Rating }}, Heading={{ $json.Heading }}, Location={{ $json.Location }}och review_id={{ $json.review_id }}. - I Update HelpfulCrowd Sheet, behåll Operation inställt på
appendOrUpdateoch mappa fält från Map HelpfulCrowd Fields, som title={{ $('Map HelpfulCrowd Fields').item.json.title }}och review_date*={{ $('Map HelpfulCrowd Fields').item.json.review_date }}. - Bekräfta att matchande kolumner är satta till review_id i båda Google Sheets-noderna för att undvika dubbletter.
Steg 6: testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att bekräfta att recensionsdata hämtas och skrivs till båda kalkylarken, och aktivera sedan schemat.
- Klicka på Execute Workflow och kör Manual Launch Trigger för att testa flödet från början till slut.
- Verifiera att Update Main Spreadsheet och Update HelpfulCrowd Sheet lägger till eller uppdaterar rader med review_id som matchningsnyckel.
- Om ni ser tomma outputs, kontrollera Fetch Review Pages och Extract Review Data för HTML-ändringar eller rate limits.
- När testet är lyckat, slå om arbetsflödet till Active för att aktivera Scheduled Run Trigger för produktionskörningar.
Saker att se upp med
- Google Sheets-inloggningar kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om något skapar fel, kontrollera n8n-skärmen Credentials och bekräfta att det anslutna Google-kontot fortfarande har åtkomst till arket.
- Om du använder schemalagda körningar kan processtider variera beroende på hur många sidor du hämtar. Om efterföljande steg uppdaterar innan alla objekt har expanderats, justera batchstorlek eller lägg till lite buffertid.
- Trustpilots sidstruktur kan ändras utan förvarning. Om extraherade fält plötsligt ser tomma ut, inspektera HTTP-svaret och uppdatera extraheringslogiken så att den matchar aktuell HTML.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om din Google Sheets-åtkomst är klar.
Ja. Du skriver ingen kod, men du kommer att kopiera en Google Sheets-mall och koppla inloggningsuppgifter i n8n.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen drift och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver även räkna med Google API-användning (vanligtvis försumbar vid små hämtningar).
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller egen drift på en VPS. För egen drift är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Egen drift ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Du kan justera vad som hämtas och var det hamnar. De flesta börjar i Initialize Settings för att ändra Trustpilot-företagsnamn och paginering, och justerar sedan Map General Fields om de vill ha extra kolumner i råloggen. Om du bara bryr dig om HelpfulCrowd-exporter kan du slimma mappingen för råarket och fokusera på Map HelpfulCrowd Fields. Vissa team lägger också till en tredje destination (som Excel 365 eller Mailchimp) när kärnloggen är stabil.
Oftast beror det på en utgången OAuth-anslutning eller att behörigheterna för arket har ändrats. Återanslut Google Sheets-inloggningen i n8n och bekräfta sedan att samma Google-konto kan öppna och redigera målarket. Om noden kan se din Drive men inte kan skriva rader är det ofta en saknad behörighet för just den filen – eller att fliknamnen inte matchar.
För de flesta små varumärken hanterar den utan problem typiska veckohämtningar.
Ofta, ja – eftersom det här inte är en enkel ”Trustpilot-app till Sheets”-koppling. Du hämtar sidor, extraherar recensionsobjekt, expanderar items och skriver sedan till två olika scheman (rådata plus HelpfulCrowd-klart), vilket är där Zapier-scenarier kan bli klumpiga eller dyra. n8n ger dig även möjlighet till egen drift om du vill ha obegränsade körningar, och det är enklare att styra pagineringslogik när du behöver det. Med det sagt: om ditt use case bokstavligen är ”skicka en notis när en ny recension kommer in” kan Zapier eller Make gå snabbare att sätta upp. Om du vill ha en second opinion, prata med en automationsexpert.
När detta väl rullar slutar dina Trustpilot-recensioner vara en rörig tillgång och blir i stället ett pålitligt dataset. Sätt upp det, håll det schemalagt och exportera när en kampanj behöver färska bevis.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.