Behöver ert företag hjälp med att implementera AI? Kontakta oss och få prisoffert här →
AI Skolan
januari 22, 2026

Bright Data till Google Sheets: logga Twitter-statistik

Rickard Andersson Partner, Nodenordic.se

Att kopiera tweet-mått till ett kalkylark låter enkelt tills du är inne på din fjärde profil, dina flikar inte matchar och din ”snabbrapport” redan är inaktuell. Missar du en dag blir siffrorna gamla. En dålig inklistring och hela arket blir osäkert.

Den här automatiseringen av Twitter-statistik slår hårdast mot marknadschefer, men analytiker som bygger konkurrent-ögonblicksbilder och grundare som gör snabb marknadsresearch känner av den också. Resultatet är enkelt: ett korrekt formaterat Google-ark som uppdateras med tweet- och profilmått för valfritt datumintervall.

Du får se hur workflowet triggas, hur det väntar på att Bright Data ska bli klart med skrapningen och hur det loggar den slutliga datamängden i Sheets så att du kan dela den utan omarbete.

Så fungerar den här automatiseringen

Se hur detta löser problemet:

n8n Workflow Template: Bright Data till Google Sheets: logga Twitter-statistik

Utmaningen: att hålla Twitter-mått korrekta i Sheets

Twitter (X)-data är ett av de där ”lätt att komma åt, jobbigt att samla in”-jobben. Du behöver profilstatistik, tweet-prestanda och ett datumfönster som matchar din rapportperiod. Sedan behöver du det i ett kalkylark eftersom det är det som delas, filtreras och klistras in i slides. Manuellt blir det snabbt flikkaos: olika kolumner per person, inkonsekventa tidsstämplar, saknade visningsantal och inget pålitligt sätt att bevisa att datan är aktuell. Det handlar inte bara om tid. Det är den mentala kostnaden av att dubbelkolla allt innan du skickar det till någon viktig.

Det bygger upp snabbt. Här är var det skapar fel i riktiga team.

  • Att hämta tweet-mått för hand betyder oftast att växla mellan profiler, scrolla och kontrollera datum igen tills du inte ens är säker på vad du fångade.
  • Kopiera-och-klistra-flöden skapar tysta fel som förskjutna kolumner, felmatchade rader och siffror som lagras som text, vilket gör sammanställningar opålitliga.
  • När rapporter byggs av skärmdumpar eller ad hoc-anteckningar tappar du rådatat du behöver för trender, benchmarks och ”vad ändrades?”-frågor.
  • De flesta team skjuter upp uppdateringar eftersom det är omständligt att uppdatera arket, så ”veckorapporten” blir en kvalificerad gissning.

Lösningen: Bright Data-skrapning loggad till Google Sheets

Det här workflowet gör insamling av Twitter-profiler och tweets till en repeterbar körning du kan starta när som helst. Du skickar in en Twitter-profil-URL och väljer start- och slutdatum via ett enkelt formulär. n8n skickar förfrågan till Bright Datas Twitter-dataset, som kör skrapningen professionellt (så att du slipper handplocka inlägg eller brottas med inkonsekventa fält). Medan Bright Data jobbar kontrollerar workflowet status automatiskt och väntar mellan återförsök i stället för att banka på API:t. När datamängden är klar laddar den ner resultatet, formaterar nyckelfälten och lägger till dem i en Google Sheets-logg som redan är strukturerad för rapportering.

Workflowet startar med en formulärinsändning. Sedan kör Bright Data skrapningen medan n8n övervakar jobbstatus i bakgrunden. Till sist hamnar de skrapade tweetsen och profilmåtten i Google Sheets som korrekt formaterade rader, redo för filter, pivottabeller och delning.

Vad som förändras: före vs. efter

Effekt i verkligheten

Säg att du följer 10 konkurrentprofiler varje måndag för de senaste 7 dagarna. Manuellt kanske du lägger cirka 20 minuter per profil på att hämta senaste tweets, kopiera engagemangssiffror och rensa arket, vilket är ungefär 3 timmar borta. Med det här workflowet skickar du in formuläret på cirka en minut per profil och väntar sedan på att Bright Data ska bli klart (ofta några minuter) medan n8n sköter kontrollen. Du granskar fortfarande arket, men det är oftast en snabb genomgång, inte en ombyggnad.

Krav

  • n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
  • Alternativ för egen drift om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
  • Bright Data för åtkomst till Twitter-dataset-skrapning.
  • Google Sheets för att lagra och dela datamängden.
  • Bright Data API-nyckel (hämta den i din Bright Data-dashboard).

Kunskapsnivå: Nybörjare. Du kopplar konton, klistrar in ett Sheet-ID och testar en formulärinsändning.

Behöver du hjälp att implementera detta? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).

Workflow-flödet

En formulärinsändning startar allt. Du anger en Twitter-profil-URL och väljer start- och slutdatum för tidsfönstret du vill analysera.

Bright Data tar emot skrapförfrågan. n8n skickar parametrarna via HTTP Request, vilket startar ett jobb i Bright Datas Twitter-dataset.

Status kontrolleras automatiskt. Workflowet pollar efter att jobbet är klart, pausar mellan kontroller med en Wait-nod och fortsätter först när jobbet faktiskt är redo.

Resultaten hämtas och loggas i Google Sheets. Workflowet laddar ner tweets och profilmått, formaterar fälten och lägger sedan till rader i ditt kalkylark så att den senaste körningen alltid finns med.

Du kan enkelt ändra utdatafälten så att de matchar din rapportmall utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för alternativ för anpassning.

Steg-för-steg-guide för implementation

Steg 1: Konfigurera formulärtriggern

Det här arbetsflödet startar när en användare skickar in ett formulär med en URL till en Twitter-profil och ett datumintervall.

  1. Lägg till och öppna Incoming Form Entry.
  2. Ställ in Form Title till Twitter profile url.
  3. Bekräfta att formulärfälten inkluderar Twitter Profile url, start date (datum) och end date (datum).
  4. Spara noden för att generera formulär-URL:en och testnyttolaster.

Steg 2: Anslut Google Sheets

Det här steget förbereder kalkylarket som destination för de skrapade tweetsen.

  1. Öppna Append to Sheets Log.
  2. Autentiseringsuppgifter krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter.
  3. Ställ in Document till YOUR_GOOGLE_SHEET_ID.
  4. Ställ in Sheet till Sheet1 (gid=0).

Steg 3: Konfigurera Bright Data-skraploopen

Det här arbetsflödet startar en skrapning, kontrollerar status, väntar och loopar tills datasetet är klart.

  1. Öppna Launch Data Scrape och ställ in URL till https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger med Method POST.
  2. I Launch Data Scrape ställer ni in JSON-body så att den inkluderar uttrycken {{ $json['Twitter Profile url'] }}, {{ $json['start date'] }} och {{ $json['end date'] }}.
  3. I Launch Data Scrape ställer ni in query-parametrar: dataset_id gd_lwxkxvnf1cynvib9co, include_errors true, type discover_new, discover_by profile_url.
  4. Ställ in headern Authorization i Launch Data Scrape till Bearer [CONFIGURE_YOUR_TOKEN].
  5. Öppna Check Scrape Status och ställ in URL till =https://api.brightdata.com/datasets/v3/progress/{{ $json.snapshot_id }} med samma Authorization-header.
  6. Konfigurera Pause Before Retry med Unit minutes och Amount 1.
  7. I Validate Scrape Readiness ställer ni in villkoret så att det kontrollerar att ={{ $json.status }} är lika med ready.

Körflöde: Incoming Form EntryLaunch Data ScrapeCheck Scrape StatusPause Before RetryValidate Scrape ReadinessRetrieve Scraped Tweets.

⚠️ Vanlig fallgrop: Om Bright Data API-token saknas eller är ogiltig i headern Authorization kommer arbetsflödet att loopa i all oändlighet utan att nå Retrieve Scraped Tweets.

Steg 4: Konfigurera utdata-noden

När skrapningen är klar hämtar arbetsflödet datasetet och lägger till rader i Google Sheets.

  1. Öppna Retrieve Scraped Tweets och ställ in URL till =https://api.brightdata.com/datasets/v3/snapshot/{{ $json.snapshot_id }}.
  2. I Retrieve Scraped Tweets ställer ni in query-parametern format till json och inkluderar samma Authorization-header som i tidigare requests.
  3. I Append to Sheets Log bekräftar ni att kolumnmappningarna använder uttryck som ={{ $json.id }}, ={{ $json.name }}, ={{ $json.likes }} och ={{ $json.timestamp }}.

Steg 5: Testa och aktivera ert arbetsflöde

Kör ett skarpt test för att säkerställa att skraploopen slutförs och att data hamnar i ert ark.

  1. Klicka på Execute Workflow och skicka in en testpost i Incoming Form Entry.
  2. Verifiera att Launch Data Scrape returnerar ett snapshot_id, och följ sedan loopen via Check Scrape Status, Pause Before Retry och Validate Scrape Readiness.
  3. Bekräfta att Retrieve Scraped Tweets returnerar tweet-objekt och att Append to Sheets Log lägger till rader i Google Sheets.
  4. När allt fungerar växlar ni arbetsflödet till Active för användning i produktion.
🔒

Lås upp fullständig steg-för-steg-guide

Få den kompletta implementeringsguiden + nedladdningsbar mall

Se upp med

  • Bright Data-inloggningsuppgifter kan löpa ut eller så kanske Twitter-datasetet inte är aktiverat på ditt konto. Om det skapar fel, kolla först i din Bright Data-dashboard att du har dataset-åtkomst och att token-status är okej.
  • Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder fallerar på tomma svar.
  • Behörigheter i Google Sheets skapar ofta förvirringen ”det körde men inget skrevs”. Bekräfta att OAuth-kontot i n8n kan redigera målarket och att du skriver till rätt flik.

Vanliga frågor

Hur snabbt kan jag implementera den här automatiseringen av Twitter-statistik?

Cirka 15 minuter om dina Bright Data- och Google Sheets-konton är redo.

Kan icke-tekniska team implementera den här loggningen av Twitter-statistik?

Ja. Du kopplar konton, klistrar in ditt Sheet-ID och kör en testinsändning från formuläret.

Är n8n gratis att använda för det här workflowet för automatisering av Twitter-statistik?

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 volymer. Du behöver också räkna in Bright Datas avgifter för dataset-användning.

Var kan jag hosta n8n för att köra den här automatiseringen?

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 serveradministration.

Hur anpassar jag den här automatiseringslösningen för Twitter-statistik till mina specifika utmaningar?

Du kan ändra datumintervall-fälten i formuläret och justera vilka fält som skrivs i mappningen för ”Append to Sheets Log”. Om du inte behöver media-URL:er kan du ta bort foto-/videofälten för att hålla arket mer städat. Vill du spåra flera profiler samtidigt? Lägg till en kolumn med URL:er i Google Sheets och loopa igenom dem, och återanvänd sedan samma ”Launch Data Scrape”-request för varje profil.

Varför misslyckas min Bright Data-anslutning i det här workflowet?

Oftast beror det på en ogiltig eller utgången API-token, eller att ditt konto saknar åtkomst till Bright Datas Twitter-dataset. Skapa en ny token i Bright Data och uppdatera autentiseringen i HTTP-headern i n8n. Om skrapningen startar men aldrig blir klar, kontrollera Bright Data-jobbstatus i dashboarden eftersom misslyckade jobb kan se ut som ”fast polling” i n8n. Rate limits kan också ställa till det när du kör många profiler efter varandra, så att sprida ut förfrågningarna kan hjälpa.

Vilken kapacitet har den här automatiseringslösningen för Twitter-statistik?

Bright Datas begränsningar och din n8n-plan spelar större roll än själva workflowet. Många team kör cirka 10 till 50 profiler per dag beroende på datumintervall och hur aktiva kontona är. Om du kör n8n i egen drift finns ingen körningsbegränsning, men du måste fortfarande respektera begränsningar för skrapning och Sheets API. För stora volymer, lägg in fördröjningar och skriv i batchar för att minska antalet Google Sheets-anrop.

Är den här automatiseringen av Twitter-statistik bättre än att använda Zapier eller Make?

Ofta, ja, eftersom det här mönstret bygger på polling, villkorsstyrda grenar och att vänta tills ett externt jobb är klart. n8n hanterar den typen av kontrollflöde snyggt, och egen drift gör körningarna mer förutsägbara när du skalar. Zapier och Make kan fortfarande fungera om du håller det enkelt, men flerstegs-återförsök och upplägg som ”kolla tills klart” kan bli pilliga och dyra. Om din rapportering är en kärnprocess kommer du uppskatta den extra kontrollen här. Prata med en automationsexpert om du vill ha en snabb rekommendation baserat på din volym.

Du får ett kalkylark du kan lita på, och ärligt talat är det hela poängen. Kör det veckovis, dagligen eller bara när du behöver en ny ögonblicksbild, och sluta bygga om samma rapport från grunden.

Kontakta oss

Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.

×

Använd mall

Få direkt tillgång till denna n8n-arbetsflödes JSON-fil

Launch login modal Launch register modal