Steg 2: anslut Google Sheets

Konfigurera ert mål i Google Sheets för att lagra SERP-resultaten.

1. Lägg till noden 📊 Update Sheets Log och koppla den efter 🧠 Shape SERP Records.
2. I 📊 Update Sheets Log ställer ni in Operation till appendOrUpdate.
3. Ställ in Document till [YOUR_ID] (ert Google Sheet-ID) och Sheet Name till gid=0.
4. Mappa kolumner i Columns med uttryck: URL → {{ $json.url }}, Rank → {{ $json.rank }}, Title → {{ $json.title }}, Description → {{ $json.description }}.
5. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i 📊 Update Sheets Log.

Steg 3: konfigurera nyckelordsinmatning

Definiera nyckelordet som ska användas för SERP-sökningen.

1. Öppna 🗒️ Keyword Input Setup och lägg till en tilldelning för keyword.
2. Ställ in keyword till best running shoes (eller byt ut mot ert målnyckelord).
3. Verifiera kopplingen från 🗒️ Keyword Input Setup till 🤖 SERP Retrieval Agent.

Steg 4: konfigurera AI-baserad SERP-hämtning och parsning

Konfigurera AI-agenten, dess verktyg och strukturerade parsningsnoder så att ni får tillbaka ren SERP-data.

1. Öppna 🤖 SERP Retrieval Agent och ställ in Prompt till =Based on the following keyword, provide me ranking of the 1st 5 website. keyword: {{ $json.keyword }}.
2. Säkerställ att OpenAI Conversation Model är ansluten till 🤖 SERP Retrieval Agent som språkmodell. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era openAiApi-inloggningsuppgifter i OpenAI Conversation Model.
3. Konfigurera verktygsanslutningen: MCP Search Connector måste vara kopplad till 🤖 SERP Retrieval Agent som ett AI-verktyg med Tool Name search_engine och Tool Parameters ={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Tool_Parameters', ``, 'json') }}. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era mcpClientApi-inloggningsuppgifter i MCP Search Connector.
4. Koppla Auto-Correct Output Parser till 🤖 SERP Retrieval Agent och säkerställ att Structured Output Parser B är ansluten till Auto-Correct Output Parser som output parser.
5. Öppna Structured Output Parser B och bekräfta att JSON Schema Example matchar ert förväntade SERP-output (det medföljande rankningsschemat 1–5).
6. Säkerställ att OpenAI Dialogue Model 2 är ansluten till Auto-Correct Output Parser som språkmodell. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era openAiApi-inloggningsuppgifter i OpenAI Dialogue Model 2.

Steg 5: konfigurera formatering av SERP-poster

Omvandla AI-output till ett objekt per SERP-resultat så att det kan loggas rad för rad i Sheets.

1. Öppna 🧠 Shape SERP Records och klistra in JavaScript-koden som mappar varje resultat till ett objekt:

// Get the SERP list from the incoming item const serpList = items[0].json.output; // Emit each result as a separate item return serpList.map(result => { return { json: result }; });

1. Bekräfta flödet: 🤖 SERP Retrieval Agent → 🧠 Shape SERP Records → 📊 Update Sheets Log.

Steg 6: testa och aktivera ert arbetsflöde

Kör ett manuellt test för att validera AI-svaret och loggningen till arket innan ni slår på automatiseringen.

1. Klicka på Execute Workflow för att testa från ⏱️ Scheduled Rank Check.
2. Verifiera att 🤖 SERP Retrieval Agent returnerar en rankningslista 1–5 och att 🧠 Shape SERP Records skickar ut flera objekt.
3. Öppna ert Google Sheet och bekräfta att nya rader läggs till/uppdateras med URL, Rank, Title och Description.
4. Växla arbetsflödet till Active så att ⏱️ Scheduled Rank Check kör det enligt schemat.