Marknadsundersökningar ska göra beslut tydligare. I stället blir det ofta fem flikar, ett halvfärdigt dokument och en hög med copy-pastade ”källor” som du aldrig hittar igen.
Den här Perplexity Google Docs-automationen drabbar konsulter och grundare hårdast. Analytiker som gör veckovisa omvärldsskanningar känner också igen sig. Du går från en enda prompt till en strukturerad, delningsbar business case-studie utan den röriga mellanfasen.
Nedan ser du hur flödet körs i n8n, vad det producerar och de praktiska siffrorna bakom tiden du får tillbaka.
Så fungerar den här automationslösningen
Hela n8n-flödet, från trigger till slutleverans:
n8n Workflow Template: Perplexity till Google Docs: marknadsrapporter på autopilot
flowchart LR
subgraph sg0["When chat message received Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When chat message received", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Anthropic Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Google Docs", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Research Scope Definer Agent", pos: "b", h: 48 }
n4["<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/perplexity.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Perplexity Business Case Dee.."]
n5@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Claude Business Case Writer", pos: "b", h: 48 }
n1 -.-> n5
n0 --> n3
n5 --> n2
n3 --> n4
n4 --> n5
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 trigger
class n3,n5 ai
class n1 aiModel
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n4 customIcon
Problemet: research som dör i utkastläge
Du börjar med en enkel fråga: ”Är den här marknaden värd att satsa på?” Sedan börjar det riktiga jobbet. Du samlar statistik, skummar rapporter, plockar konkurrentanteckningar och försöker sy ihop allt till något som ditt team (eller en kund) kan lita på. När du väl har formaterat ett dokument, skrivit en sammanfattning och lagt in länkar som inte ser ut som en slumpmässig bokmärkesdump har du bränt en eftermiddag. Och ärligt talat beror kvaliteten fortfarande på hur koffeinstinn du var när du skrev första stycket.
Det summerar sig snabbt. Här är var det oftast faller isär i riktiga team.
- Live-research blir utspridd i webbläsare, vilket gör det svårt att motivera beslut i efterhand.
- Att göra om anteckningar till en sammanhängande business case-studie kan ta cirka 2 till 4 timmar varje gång.
- Källor kopieras utan sammanhang, så dokumentet ser trovärdigt ut tills någon frågar: ”Var kommer den här siffran ifrån?”
- När du behöver samma struktur varje vecka skriver du ändå om strukturen varje vecka.
Lösningen: prompt-till-rapport-automation i Google Docs
Det här flödet gör om ett enda chattmeddelande till en komplett, strukturerad marknadsrapport och sparar den direkt i Google Docs. Du börjar med att skicka en prompt via n8n:s inbyggda chatt-trigger (till exempel en marknadsmöjlighetsanalys för en specifik bransch och region). Flödet använder först en AI-modell för att definiera researchens scope, så att din input blir tydliga komponenter som marknad, geografi, trender, risker och konkurrenslandskap. Sedan kör Perplexity live webbresearch och returnerar relevanta fynd med källhänvisningar. Slutligen skriver en annan AI-kedja en business case-studie med konsekventa avsnitt (sammanfattning, möjlighetsanalys, rekommendationer med mera), och den färdiga rapporten läggs till i ett kopplat Google-dokument.
Flödet startar med din prompt i chatten. Därifrån avgränsar det researchen, hämtar live-källor via Perplexity och skriver en genomarbetad business case-studie med en dedikerad skrivmodell. Slutresultatet hamnar i Google Docs automatiskt, redo att delas eller redigeras.
Vad du får: automation vs. resultat
| Vad det här flödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att du tar fram en marknadsrapport per vecka för intern planering. Manuellt brukar flödet vara cirka 30 minuter för att samla källor, cirka 2 timmar för att syntetisera och skriva, och ytterligare 30 minuter för formatering och för att städa upp länkar, alltså runt 3 timmar totalt. Med det här flödet lägger du kanske 10 minuter på att skriva en bra prompt och ytterligare 20 minuter på att granska utkastet i Google Docs efter att det genererats. Det är ungefär 2 timmar tillbaka varje vecka, utan att sänka ribban för struktur eller källor.
Det här behöver du
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Self-hosting-alternativ om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Google Docs för att lagra de färdiga marknadsrapporterna
- Perplexity för att köra live webbresearch
- OpenAI API-nyckel (hämta den i OpenAI API-dashboarden)
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar konton, lägger till API-nycklar och justerar prompts på ett säkert sätt.
Vill du inte sätta upp det här själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Ett chattmeddelande startar allt. Du skickar en enda prompt via n8n:s Chat Intake Trigger, till exempel: ”Ge mig en analys av marknadsmöjligheten för en cykeluthyrningsverksamhet i Nordafrika.” Korta prompts fungerar. Specifika prompts fungerar bättre.
Din idé blir ett research-scope. AI-steget ”Define Research Scope” bryter ner förfrågan i strukturerade delar (bransch, geografi, trender, utmaningar). Den strukturen är viktig eftersom den styr vad som undersöks och hur slutrapporten organiseras.
Perplexity samlar in live-källor. Noden Perplexity Deep Research hämtar relevanta datapunkter, konkurrentkontext och trendsignaler från webben. Det här är stunden då ”ingen mer slumpmässig Googling-spiral” händer.
En case-studie skrivs och sparas. Flödet sätter ihop en komplett business case-studie (från sammanfattning till slutsats) och lägger till den i ditt Google-dokument, så outputen hamnar direkt där teamet redan delar och kommenterar.
Du kan enkelt ändra rapportstrukturen så att den matchar din organisations mall utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: konfigurera chattriggern
Konfigurera arbetsflödets startpunkt så att användarens chattinmatning startar research-pipelinen.
- Lägg till noden Chat Intake Trigger som trigger.
- Behåll standardinställningen för Options om ni inte har anpassade chattinställningar.
- Verifiera kopplingen från Chat Intake Trigger till Define Research Scope.
Steg 2: koppla in AI för scope-definition
Det här steget använder en chattmodell för att omvandla chattinmatningen till ett strukturerat research-scope.
- Välj Define Research Scope och ställ in Model till
chatgpt-4o-latest. - Ställ in första meddelandets Content till
{{ $json.chatInput }}. - Behåll systemmeddelandets innehåll exakt som det är angivet för att säkerställa att utdata blir en Perplexity-färdig prompt.
- Credential Required: Anslut era OpenAI-credentials i Define Research Scope.
Steg 3: kör Perplexity-research
Den här noden genomför djupgående research baserat på den avgränsade prompten och ger en strukturerad sammanfattning som utdata.
- Öppna Perplexity Deep Research och ställ in Model till
sonar-deep-research. - Ställ in användarmeddelandets Content till
{{ $json.message.content }}. - Bekräfta kopplingen från Define Research Scope till Perplexity Deep Research.
- Credential Required: Anslut era Perplexity-credentials i Perplexity Deep Research.
Steg 4: sätt upp case study-komposition med Anthropic
Skapa den slutliga case study:n med en chain LLM-nod som drivs av Anthropic.
- I Compose Case Study, ställ in Text till
{{ $json.choices[0].message.content }}. - Behåll Prompt Type som
defineoch behåll det angivna meddelandeinnehållet för case study-strukturen. - Säkerställ att Anthropic Conversation Model är kopplad till Compose Case Study som språkmodell.
- Credential Required: Anslut era Anthropic-credentials i Anthropic Conversation Model (credentials ställs in på den överordnade modellen, inte på Compose Case Study).
Steg 5: konfigurera utdatadokumentet
Skicka den genererade case study:n till ett Google Doc för lagring och delning.
- Öppna Update Google Document och ställ in Operation till
update. - Ställ in Document URL till
[YOUR_ID]och ersätt det med er faktiska Google Doc-URL. - I Actions, ställ in den infogade Text till
{{ $json.text }}. - Credential Required: Anslut era Google Docs-credentials i Update Google Document.
⚠️ Vanlig fallgrop: Om ni lämnar [YOUR_ID] som det är kommer uppdateringen att misslyckas. Klistra in hela Google Doc-URL:en i stället.
Steg 6: testa och aktivera ert arbetsflöde
Validera varje steg innan ni slår på arbetsflödet.
- Klicka på Execute Workflow och skicka ett exempelmeddelande till Chat Intake Trigger.
- Bekräfta att Define Research Scope ger en strukturerad prompt som utdata och att Perplexity Deep Research returnerar en sammanfattning med källhänvisningar.
- Verifiera att Compose Case Study producerar en formaterad case study på 1500 ord.
- Kontrollera att Update Google Document infogar innehållet i ert måldokument.
- Slå på arbetsflödet med reglaget Active när testerna lyckas.
Vanliga fallgropar
- Google Docs-inloggningar kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om något slutar fungera, kontrollera först det anslutna Google-kontot i n8n:s Credentials-vy.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder misslyckas på grund av tomma svar.
- Standardprompts i AI-noder är generiska. Lägg in din tonalitet tidigt, annars kommer du att redigera output i all evighet.
Vanliga frågor
Cirka 30–45 minuter om dina konton är redo.
Nej. Du kopplar mest konton och klistrar in API-nycklar i rätt credential-fält.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer startar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in användningskostnader för OpenAI och Perplexity (ofta några dollar i månaden vid låg volym).
Två alternativ: n8n Cloud (hanterad tjänst, enklast setup) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det är till största delen promptarbete. Uppdatera kedjan ”Compose Case Study” så att den producerar en brief på en sida, och strama åt outputen från ”Define Research Scope” så att den hämtar färre avsnitt. Vanliga anpassningar är att ta bort konkurrenslandskapet, tvinga fram en specifik output-mall som ditt team redan använder och lägga till ett avsnitt ”Viktiga källor” i slutet för snabb verifiering.
Oftast beror det på en utgången Google OAuth-anslutning i n8n, eller att fel Google-konto är anslutet. Anslut Google Docs-credentials igen och bekräfta sedan att måldokumentet är åtkomligt för det kontot. Om du lägger till i ett delat företagsdokument är behörigheter den tysta boven oftare än folk tror.
På en typisk n8n Cloud-plan är det realistiskt med dussintals till hundratals per månad.
Ofta, ja, eftersom det här inte är ett enkelt tvåstegsflöde som ”skicka data från A till B”. Det här flödet behöver strukturerad prompting, förgreningslogik och AI-generering i flera steg, och n8n hanterar det snyggt utan att varje extra steg blir en kostnadschock. Zapier och Make kan fortfarande fungera, men du kommer oftast att slåss med begränsningar kring komplexa AI-kedjor och datamodellering. En annan sak: den här mallen använder community-noder som kräver self-hostad n8n, vilket ändå driver dig mot n8n. Om du vill ha hjälp att välja rätt stack för din volym och dina krav på efterlevnad, prata med en automationsexpert.
När det här väl rullar slutar du ”börja från noll” varje gång någon ber om en marknadsskanning. Flödet tar hand om de repetitiva delarna, och du kan lägga din energi på besluten som faktiskt spelar roll.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.