Du ska inte behöva skumma igenom ett 12-minutersklipp bara för att svara på en fråga: ”Vad händer i den här videon, scen för scen?” Men det är verkligheten när kunder vill ha snabbare feedback, redigerare behöver kontext och ingen har tid att titta om på råmaterial.
Det här drabbar marknadschefer hårdast, ärligt talat. Men videoredigerare och byråchefer känner av det också, eftersom granskningar och godkännanden alltid slutar i ”Kan du plocka fram tidskoder?” Den här automatiseringen för Gemini-loggning i Sheets förvandlar en videouppladdning till en strukturerad sammanfattning som du kan skanna och dela.
Du får se hur flödet fungerar, vad du behöver för att köra det och hur ”bra” ser ut när resultatet hamnar i Google Sheets i stället för att ligga i någons inkorg.
Så fungerar automatiseringen
Hela n8n-flödet, från trigger till slutligt resultat:
n8n Workflow Template: Google Gemini till Google Sheets, videoreferat loggas
flowchart LR
subgraph sg0["Start: Upload Your Video Flow"]
direction LR
n0["<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/form.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Start: Upload Your Video"]
n1@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "1. Analyze Video with Gemini", pos: "b", h: 48 }
n0 --> n1
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 n1 ai
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n0 customIcon
Problemet: videogranskningar är långsamma, otydliga och svåra att följa upp
Video är ett uselt format för ”snabb referens”. Informationen du behöver finns där, men den är låst bakom spelhuvuden, tidskoder och någons minne av vad de såg. Så du tittar om. Eller så frågar du redigeraren, som tittar om. Eller så skickar du klippet till en kollega och väntar på en sammanfattning som kommer tillbaka som några vaga punkter. Under tiden drar godkännanden ut på tiden, underlag skrivs om och bra idéer försvinner eftersom ingen kan skanna en video på samma sätt som de skannar ett dokument.
Friktionen byggs på. Det märks i små saker, och plötsligt har du slösat en halv dag på något som borde ha tagit tio minuter.
- Du slutar med att titta på samma klipp flera gånger bara för att få ut en användbar shot list.
- Feedback blir subjektiv eftersom ingen tittar på samma ”single source of truth”-sammanfattning.
- Det finns ingen konsekvent plats att lagra resultaten på, så gamla anteckningar är i praktiken borta.
- Manuella sammanfattningar varierar kraftigt i detaljnivå, vilket leder till mer fram och tillbaka senare.
Lösningen: ladda upp en gång, låt Gemini sammanfatta, logga i Sheets
Det här flödet börjar med ett enkelt uppladdningsformulär i n8n. Du lägger in en videofil, skickar in, och flödet skickar videon till Google Gemini för multimodal analys. Gemini returnerar sedan en detaljerad beskrivning scen för scen av vad den ser: handlingar, objekt och vad som förändras från ögonblick till ögonblick. I stället för att låta sammanfattningen fastna i n8n:s körningsloggar (eller klistras in i Slack där den försvinner) kan du lagra den i Google Sheets så att den blir sökbar, delbar och enkel att granska vid godkännanden. Resultatet känns mindre som ”AI-utdata” och mer som ett repeterbart granskningssystem.
Flödet startar när en video laddas upp via formuläret. Gemini analyserar klippet och tar fram en strukturerad textsammanfattning. Till sist loggar du sammanfattningen till en rad i Google Sheets (och kan även spegla den till Airtable om du vill ha en innehållsdatabas).
Vad du får: automatisering vs. resultat
| Vad det här flödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut i praktiken
Säg att ditt team granskar 10 klipp i veckan för annonser, UGC och produktdemos. Manuellt tar även ”snabba” granskningar ofta runt 15 minuter per klipp när du räknar in omtittning, anteckningar och att strukturera sammanfattningen, alltså ungefär 2–3 timmar per vecka. Med det här flödet laddar du upp varje video på ungefär en minut och väntar sedan medan Gemini bearbetar den. Den granskningsklara sammanfattningen loggas automatiskt till Google Sheets, så den mänskliga tiden sjunker till cirka 10 minuter totalt för hela batchen (mest uppladdning och snabb genomläsning).
Det här behöver du
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Alternativ för självhosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Google Gemini för videoanalys och scen-sammanfattningar
- Google Sheets för att lagra och dela sammanfattningarna
- API-åtkomst till Google AI (Gemini) (skaffas via Google AI Studio / ditt Google Cloud-projekt)
Kunskapsnivå: Nybörjare. Du kopplar in behörigheter, klistrar in ett Sheets-ID och testar med en video.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
En formuläruppladdning triggar körningen. Du öppnar länken till n8n Form Trigger, bifogar en videofil och skickar in. Den åtgärden är den enda ”manuella” delen du behöver per klipp.
Videon skickas till Gemini för multimodal analys. n8n skickar den uppladdade filen till Google Gemini-noden (Gemini 2.5 Pro i det här flödet). Gemini tittar igenom innehållet och skapar en detaljerad textbeskrivning av scener, objekt och handlingar.
Flödet formar svaret till något som går att logga. Sammanfattningen omvandlas till korrekt formaterade fält så att den kan lagras konsekvent (till exempel en titel, en fullständig sammanfattning scen för scen och anteckningar som uppladdningstid).
Ditt team får en post i kalkylarket. Slutresultatet skrivs till Google Sheets, vilket innebär att redigerare, marknadsförare och kunder kan läsa det utan att öppna n8n.
Du kan enkelt ändra uppladdningstriggern så att den använder Google Drive i stället för ett formulär, beroende på dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: Konfigurera formulärtriggern
Konfigurera formuläret som samlar in videofilen och triggar arbetsflödet.
- Lägg till noden Begin Video Upload Form som trigger.
- Ställ in Form Title på
Video Analyzer. - I Form Fields, lägg till ett fält av typen file med Field Label inställt på
Video to Analyze.
Tips: Den uppladdade filen kommer att refereras via sitt binära egenskapsnamn i senare steg, så håll etiketten konsekvent.
Steg 2: Koppla Google Gemini
Konfigurera Gemini-noden för att analysera den uppladdade videon.
- Lägg till noden Analyze Clip with Gemini och anslut den till Begin Video Upload Form.
- Ställ in Model på
models/gemini-2.5-pro. - Ställ in Resource på
videooch Operation påanalyze. - Ställ in Input Type på
binaryoch Binary Property Name påVideo_to_Analyze. - Autentiseringsuppgifter krävs: Anslut era googlePalmApi-autentiseringsuppgifter.
⚠️ Vanlig fallgrop: Binary Property Name måste matcha den binära egenskap som genereras från formuläruppladdningen. Om ni ändrar formulärfältets etikett, säkerställ att den binära egenskapen fortfarande mappar till Video_to_Analyze.
Steg 3: Granska valfri varumärkesnotering
Arbetsflödet innehåller en visuell notering för dokumentation och varumärkesändamål.
- Behåll Flowpast Branding om ni vill ha den inbäddade referensen för synlighet i teamet.
- Ingen konfiguration eller autentiseringsuppgifter krävs för Flowpast Branding.
Steg 4: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Verifiera formulärinlämningen och AI-analysen innan ni aktiverar arbetsflödet i produktion.
- Klicka på Test workflow i n8n och öppna den genererade formulärlänken för Begin Video Upload Form.
- Ladda upp en exempelvideo och skicka in formuläret.
- Bekräfta att Analyze Clip with Gemini körs och returnerar ett analysresultat i nodens exekveringsdata.
- När det fungerar, växla arbetsflödet till Active för att ta emot inlämningar live.
Vanliga fallgropar
- Inloggningsuppgifter för Google Gemini kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om något skapar fel, kontrollera först inloggningsuppgifterna i ditt Google Cloud-projekt och inställningarna för autentisering i n8n.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar bearbetningstiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder misslyckas på grund av tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du att redigera utdata för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 20 minuter när dina Google-inloggningsuppgifter är klara.
Nej. Du kopplar konton och klistrar in några ID:n. Det mesta av jobbet är bara att testa med en riktig video.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för självhosting och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna med kostnader för användning av Google Gemini API, som beror på modell och videolängd.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller självhosting på en VPS. För självhosting är Hostinger VPS prisvärt och hanterar n8n bra. Självhosting ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, men du behöver byta trigger. Ersätt n8n Form Trigger med en Google Drive-trigger (ny fil i mapp) och skicka sedan filen vidare till samma Gemini-analyssteg. Vanliga justeringar är att lägga till ett fält för ”kundnamn”, skapa en kortare sammanfattning för intressenter och spara både rå och formaterad version i separata kolumner i Sheets.
Oftast är det ett problem med API-nyckel eller OAuth-inloggningsuppgifter i n8n, eller att Google-projektet inte har rätt Gemini-åtkomst aktiverad. Dubbelkolla vilken autentisering du har valt i Gemini-noden och bekräfta att den är kopplad till rätt Google Cloud-projekt. Om det bara misslyckas för större videor kan du slå i request-gränser eller filstorleksbegränsningar, så testa med ett mindre klipp först för att verifiera grunderna.
På n8n Cloud styrs gränsen främst av dina månadsvisa körningar och hur lång tid varje körning tar; vid självhosting beror det på din server. I praktiken börjar de flesta små team med en handfull videor per dag och skalar därifrån när de har koll på bearbetningstider och Gemini-kostnader.
Ofta ja, eftersom du hanterar filer och ett AI-analyssteg, vilket kan bli krångligt (och dyrt) i enklare automationsverktyg. n8n är mer flexibelt med förgreningslogik och databearbetning, så att du kan lagra korrekt formaterade fält i Sheets i stället för en klump text. Du har också alternativet att självhosta, vilket spelar roll när du kör många videor. Samtidigt: om din process bara är ”skicka sammanfattningen till ett ställe” och du aldrig behöver anpassa, kan Zapier eller Make vara snabbare att klicka ihop. Prata med en automationsexpert om du vill ha en rekommendation baserat på din volym och din granskningsprocess.
När detta är på plats slutar videogranskningar vara ett omtittningsmaraton och börjar likna en enkel checklista. Flödet sköter den repeterbara sammanfattningen, och du får tillbaka tiden för faktiska kreativa beslut.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.