Du får höra talas om det ”perfekta” lokala eventet först efter att det redan är slutsålt – eller ännu värre, efter att din konkurrent redan har sponsrat det. Sedan sitter du och pusslar ihop länkar från Eventbrite, Meetup och Facebook Events, och försöker komma ihåg vilka som faktiskt var relevanta.
Marknadschefer känner av det när sponsringsdeadlines smyger sig på. Community-ansvariga känner av det när kalendern ser tom ut. Och grundare får känna av det när ”nätverkande” blir till oändligt scrollande. Den här automatiseringen för eventbevakning lägger grovjobbet på autopilot och ger dig en strukturerad shortlist som du kan agera på.
Nedan ser du exakt vad workflowet gör, vilka resultat du kan förvänta dig och hur du anpassar det till din stad, din bransch och dina sponsringskriterier.
Så här fungerar automatiseringen
Hela n8n-workflowet, från trigger till slutlig output:
n8n Workflow Template: Bright Data + Google Sheets, missa inga nyckelevent
flowchart LR
subgraph sg0["🔘 Manual Start Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "🔘 Manual Start Trigger", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "🌐 Define Events URL", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "🤖 Events Scraping Agent", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "💬 AI Data Processor", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "🌐 BrightData MCP Tool", pos: "b", h: 48 }
n5["<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/>🔀 Separate Event Records"]
n6@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "💬 Sponsorship Fit Analysis", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "📥 Log Results to Sheets", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Auto-Correct Output Parser", pos: "b", h: 48 }
n9@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Conversation Model", pos: "b", h: 48 }
n10@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "📝 Structure Scraped JSON", pos: "b", h: 48 }
n9 -.-> n8
n1 --> n2
n8 -.-> n2
n4 -.-> n2
n3 -.-> n2
n0 --> n1
n2 --> n5
n10 -.-> n8
n5 --> n6
n6 --> n7
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 n2,n6,n8,n10 ai
class n3,n9 aiModel
class n7 database
class n5 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n5 customIcon
Problemet: eventmöjligheter är utspridda och lätta att missa
Att hitta lokala event verkar enkelt tills du försöker göra det konsekvent. Eventbrite har en uppsättning filter, Meetup en annan och Facebook Events är ett helt eget universum. Du kollar några sidor, sparar ett par länkar och säger till dig själv att du ska ”gå igenom senare”. Senare händer aldrig. Eller så händer det precis innan deadline, när du stressar för att gissa deltagarantal, målgruppspassning och om arrangören är seriös. Det värsta är den mentala belastningen. Du tappar inte bara tid – du tappar förtroendet för din shortlist.
Det eskalerar snabbt. Här är var det faller sönder i verkligheten.
- Du lägger cirka 10 minuter per plattform bara på att bekräfta datum, plats och relevans.
- Bra event glider förbi för att du inte kollade rätt dag.
- Dina anteckningar är inkonsekventa, så att jämföra möjligheter blir till gissningar.
- När du väl bestämmer dig är sponsorplatser eller ansökningar för talartid redan borta.
Lösningen: Bright Data-scraping + AI-poängsättning i Google Sheets
Det här workflowet hämtar kommande eventlistningar från flera plattformar, gör röriga sidor till strukturerad data och använder sedan OpenAI för att göra listan faktiskt användbar. Det börjar med att du (eller ett schema du sätter senare) startar körningen i n8n. n8n bygger rätt sök-URL:er för event utifrån din plats, ditt datumintervall och dina nyckelord. Bright Data sköter scrapingen, vilket är den svåra delen när sajter ändrar layout eller blockerar enkla crawlers. Därefter delar workflowet upp de scrape:ade resultaten i enskilda eventposter och skickar varje post genom en AI-analys som taggar eventtyp och sätter en ”sponsringsmatchnings”-poäng. Till sist loggas den korrekt formaterade outputen i Google Sheets så att du har en levande lista i stället för 20 webbläsarflikar.
Workflowet börjar med en trigger, definierar sedan sök-URL:en för event och scrape:ar via Bright Data. Därefter kategoriserar och utvärderar OpenAI varje eventpost. Google Sheets blir din ”single source of truth”, vilket innebär att du kan sortera på poäng, filtrera på typ och fatta beslut snabbt.
Vad du får: automatisering vs. resultat
| Vad workflowet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att du kollar 3 plattformar (Eventbrite, Meetup, Facebook Events) två gånger i veckan. Om det tar cirka 20 minuter per plattform att hitta, öppna och rimlighetskontrollera listningar blir det ungefär 2 timmar i veckan bara för att bygga en ”kanske”-lista. Med det här workflowet triggar du en körning, väntar cirka 10–15 minuter på scraping och AI-poängsättning och granskar sedan ett enda Google Sheet på cirka 10 minuter. Det är ungefär en och en halv timme tillbaka de flesta veckor – och dessutom tittar du på bättre data.
Det här behöver du
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Bright Data för att scrape:a eventplattformar pålitligt
- Google Sheets för att lagra och granska resultaten
- OpenAI API-nyckel (hämta den i OpenAI:s API-dashboard)
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar konton, lägger in API-nycklar och justerar filter som stad, radie och nyckelord.
Vill du inte sätta upp det här själv? Prata med en automationsspecialist (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
En körning triggas. I workflowet som ingår börjar det med en manuell trigger, vilket är perfekt för test. Många team byter till ett schema när allt är intrimmat.
Dina sökparametrar sätts. n8n definierar sök-URL:en för event (plats, datumintervall, nyckelord). Det är här du ”lär” automatiseringen vad som räknas som relevant.
Bright Data scrape:ar och AI utvärderar. Scraping-agenten hämtar listningarna, och sedan bearbetar OpenAI varje eventpost för att klassificera den (konferens, meetup, workshop osv.) och bedöma sponsringsmatchning. Ärligt talat är det här som gör en rå scrape till något du kan lita på.
Resultaten hamnar i Google Sheets. Workflowet loggar de strukturerade eventen i ett kalkylark, så att teamet har en plats att sortera, filtrera och fatta beslut.
Du kan enkelt ändra nyckelord och datumfönster för att matcha olika kampanjer, städer eller målbranscher utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: konfigurera manuell trigger
Det här arbetsflödet startar manuellt så att ni kan verifiera scraping och AI-utdata innan ni aktiverar regelbundna körningar.
- Lägg till och behåll 🔘 Manual Start Trigger som första nod på arbetsytan.
- Koppla 🔘 Manual Start Trigger till 🌐 Define Events URL enligt körflödet.
Steg 2: anslut käll-URL för event
Definiera URL:en för eventlistningen som AI-agenten ska skrapa.
- Öppna 🌐 Define Events URL och lägg till en tilldelning.
- Ställ in URL på
https://10times.com/newyork-us. - Bekräfta att 🌐 Define Events URL är kopplad till 🤖 Events Scraping Agent.
Steg 3: konfigurera AI-agenten för scraping och verktyg
AI-agenten skrapar sidan, strukturerar JSON-utdata och korrigerar automatiskt formateringsproblem.
- Öppna 🤖 Events Scraping Agent och bekräfta att prompten innehåller
{{ $json.URL }}och listar de obligatoriska fälten (event_name, location, date, category, description, url, attendees). - Verifiera att 🤖 Events Scraping Agent har Has Output Parser aktiverat.
- Säkerställ att 💬 AI Data Processor är ansluten som språkmodell för 🤖 Events Scraping Agent. Credential Required: Anslut era openAiApi-uppgifter.
- Säkerställ att 🌐 BrightData MCP Tool är ansluten som verktyg för 🤖 Events Scraping Agent. Credential Required: Anslut era mcpClientApi-uppgifter. Observera att dessa uppgifter läggs till på verktygsnoden, men körs under agenten.
- Bekräfta att Auto-Correct Output Parser och 📝 Structure Scraped JSON är anslutna till agenten som output parsers. Dessa är AI-undernoder, så eventuella nödvändiga modelluppgifter ska läggas till på den överordnade språkmodellnoden, inte här.
- Kontrollera att OpenAI Conversation Model är ansluten till Auto-Correct Output Parser och har uppgifter. Credential Required: Anslut era openAiApi-uppgifter.
Steg 4: dela upp event i individuella poster
Kodnoden omvandlar den skrapade arrayen till ett objekt per event så att varje event kan analyseras och loggas.
- Öppna 🔀 Separate Event Records och bekräfta att JavaScript delar upp arrayen från agenten:
const events = items[0].json.output;. - Säkerställ att koden returnerar ett objekt per event med
return events.map(event => ({ json: event }));. - Verifiera att 🤖 Events Scraping Agent är kopplad till 🔀 Separate Event Records.
Steg 5: analysera sponsringsmatchning med AI
Det här steget utvärderar varje event utifrån sponsringsmatchning och genererar en poängsatt rekommendation.
- Öppna 💬 Sponsorship Fit Analysis och bekräfta att meddelandet inkluderar eventfälten med uttryck som
{{ $json.event_name }},{{ $json.location }}och{{ $json.attendees }}. - Behåll modellen inställd på
gpt-4o-mini. - Credential Required: Anslut era openAiApi-uppgifter för 💬 Sponsorship Fit Analysis.
- Bekräfta att 🔀 Separate Event Records är kopplad till 💬 Sponsorship Fit Analysis.
Steg 6: konfigurera utdata till Google Sheets
Lägg till varje event och dess sponsringsanalys i ett kalkylark för uppföljning.
- Öppna 📥 Log Results to Sheets och ställ in Operation på
append. - Ställ in Document ID på ert kalkylarks-ID (ersätt
[YOUR_ID]). - Ställ in Sheet Name på
gid=0(Sheet1) eller uppdatera den till er målbladflik. - Mappa kolumnerna med de befintliga uttrycken, till exempel: URL →
{{ $('🔀 Separate Event Records').item.json.url }}och Sponsership opportunities →{{ $json.message.content }}. - Credential Required: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-uppgifter.
Steg 7: testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att validera scraping, AI-tolkning och loggning till kalkylarket innan ni aktiverar.
- Klicka på Execute Workflow på 🔘 Manual Start Trigger.
- Bekräfta att 🤖 Events Scraping Agent ger en strukturerad lista med event med fält som
event_name,locationochurl. - Verifiera att 💬 Sponsorship Fit Analysis returnerar en sponsringspoäng och en sammanfattning av möjligheter.
- Kontrollera 📥 Log Results to Sheets för nya tillagda rader med både eventdetaljer och AI-analys.
- När allt är bekräftat, slå på arbetsflödet till Active för produktionsbruk.
Vanliga fallgropar
- Bright Data-inloggningar kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om det strular, börja med att kolla din Bright Data-dashboard och aktiva zoner.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet och sponsringskriterier tidigt, annars kommer du att redigera output för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 45 minuter om du redan har konton för Bright Data, Google Sheets och OpenAI.
Nej. Du klistrar mest in API-nycklar, kopplar Google Sheets och justerar sökfiltren.
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 med OpenAI API-användning, vilket vanligtvis är några cent per körning för den här typen av klassificering.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) 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 huvudskälet till att workflowet är värdefullt. Uppdatera inställningarna i ”Define Events URL” så att den söker i en annan stad, radie, datumintervall eller uppsättning nyckelord. Du kan också justera AI-prompten som används för ”Sponsorship Fit Analysis” så att den poängsätter utifrån dina faktiska kriterier (branschmatchning, förväntad publikstorlek, biljettpris, arrangörskvalitet). Om du vill köra flera städer loopar du vanligtvis igenom en lista och skriver alla resultat till samma Google Sheet med en kolumn för ”City”.
Oftast är det ett autentiseringsproblem eller att zon/behörigheter inte matchar i Bright Data. Skapa om dina Bright Data-credentials (eller bekräfta att rätt zon är aktiverad) och uppdatera dem i n8n. Kontrollera också om målsajten har ändrats och att scrape-outputen nu är tom, eftersom det kan se ut som ett ”anslutnings”-problem längre fram när det verkliga problemet är att data saknas. Om körningar fungerar en gång och sedan fallerar är rate limits eller blockerade anrop en vanlig orsak.
I praktiken beror det på hur många listningar din fråga returnerar och hur snabbt du vill att körningen ska bli klar. Self-hosted n8n har ingen fast körningsgräns, så du kan skala utifrån din server och din Bright Data/OpenAI-användning. På n8n Cloud är det snarare planens månadsvisa körningar som spelar roll än ”event”, eftersom varje körning loggar en batch till Sheets. För lokal bevakning hämtar team ofta några dussin till några hundra event per körning utan problem.
För scraping-tunga workflows är n8n ofta det mer realistiska alternativet eftersom du kan blanda in anpassad logik, hantera knepiga dataformat och self-hosta när du behöver obegränsade körningar. Zapier och Make kan vara enklare för grundläggande flöden i stil med ”ny rad till Slack”, men de är inte byggda för scraping från flera sajter och rörig HTML som ska bli strukturerade poster. En annan faktor är kostnad. Vid högre volymer blir prissättning per task snabbt irriterande. n8n:s flexibilitet gör det också enklare att lägga till en andra output senare, till exempel att skicka en daglig sammanfattning till Slack eller arkivera berikade rader i Airtable. Om du är osäker, prata med en automationsspecialist så får du en rak rekommendation.
När det här väl rullar slutar du jaga event och börjar välja dem. Workflowet tar hand om det repetitiva, så att du kan lägga tiden på outreach, förhandling och att faktiskt vara på plats.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.