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

Facebook + Google Sheets: strukturerad kommentarsmoderering

Rickard Andersson Partner, Nodenordic.se

Du publicerar något, engagemanget rullar in, och sedan blir kommentarerna ett jobb i sig. Vissa är toppen. Vissa kräver ett genomtänkt svar. Några är bara giftiga, och ärligt talat spårar de ur hela tråden om du låter dem ligga kvar.

Social media managers känner det här varje dag. Det gör även en Facebook-sidadministratör som hanterar inlägg med hög volym. Om du driver ett litet varumärke och per automatik är “community-teamet” är Facebook-kommentarsautomation så du får tillbaka din tid utan att låta sidan bli stökig.

Det här flödet övervakar kommentarerna på din Facebook-sida, använder OpenAI för att klassificera dem, svarar på de bra, tar bort de dåliga och loggar allt i Google Sheets så att du kan se vad som hände i efterhand.

Så här fungerar automatiseringen

Här är hela flödet du kommer att sätta upp:

n8n Workflow Template: Facebook + Google Sheets: strukturerad kommentarsmoderering

Varför det här spelar roll: håll kommentarsfältet felfritt utan att bo i Facebook

Manuell moderering ser enkelt ut tills du gör det på flera inlägg, hela dagen. Du öppnar en notis, skummar tråden, kollar om någon redan har svarat, bestämmer tonläge och försöker vara “on brand” samtidigt som det ska gå fort. Under tiden är de värsta kommentarerna de som skärmdumpas, delas och blir ihågkomna. Även när du tar bort dem tappar du ofta spårbarheten, vilket gör det svårt att förklara beslut för en kund eller din chef. Och ju längre du väntar, desto mer sätter tråden sin ton.

Det blir snabbt mycket. Här är var det oftast faller isär.

  • Inlägg med hög volym skapar en ständig kö, så positiva kommentatorer blir ignorerade medan den mest högljudda negativiteten ligger kvar högst upp.
  • Svaren blir inkonsekventa eftersom du svarar i stress (eller för att olika teammedlemmar skriver med helt olika röst).
  • Det är lätt att missa återkommande bråkmakare när du skannar trådar manuellt, särskilt på äldre inlägg som fortsätter få nya kommentarer.
  • Du står utan revisionsspår, vilket betyder att du inte kan granska mönster, träna teamet eller motivera avstängningar senare.

Det du bygger: AI-moderering + konsekventa svar + loggning i Google Sheets

Det här flödet bevakar din Facebook-sida, hämtar dina senaste inlägg och kontrollerar sedan kommentarer på varje inlägg. Innan det gör något letar det efter adminsvar så att det inte svarar dubbelt eller skapar pinsamma “tack!”-staplar. För kommentarer som fortfarande behöver hanteras klassificerar OpenAI meddelandet som positivt, stödjande eller negativt. Positiva och stödjande kommentarer får ett varumärkesanpassat svar genererat på samma språk som originalkommentaren (engelska eller bengali), och publiceras sedan tillbaka på Facebook automatiskt. Negativa kommentarer tas bort, loggas i Google Sheets och kopplas till användaren så att återkommande negativitet kan följas över tid. Om någon fortsätter kan flödet banna dem och uppdatera deras status i arket.

Flödet startar genom att hämta upp till 100 senaste inlägg och loopa igenom dem. Därefter loopar det igenom kommentarer, filtrerar bort sådant som redan hanterats av en admin och skickar bara kommentarer som “behöver uppmärksamhet” till OpenAI. Till sist svarar det (bra kommentarer) eller tar bort och loggar (dåliga kommentarer), med en kontroll för återkommande överträdare som kan trigga en ban.

Det du bygger

Förväntade resultat

Säg att din sida får cirka 80 kommentarer per dag över flera inlägg. Om du lägger bara 1 minut på att avgöra “svara, ignorera, ta bort” och ytterligare en minut på att skriva ett svar blir det ungefär 2,5 timmar per dag. Med det här flödet automatiseras grovjobbet: kommentarer klassificeras, svar genereras och negativa inlägg tas bort och loggas medan du gör annat. De flesta team landar i att de lägger runt 10 minuter på att skumma arket och stickprova gränsfall.

Innan du börjar

  • n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
  • Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
  • Facebook-sida + Graph API-åtkomst för att läsa, svara, ta bort och banna.
  • Google Sheets för att lagra revisionsspåret för modereringen.
  • OpenAI API-nyckel (hämta den i din OpenAI-dashboard)

Svårighetsnivå: Medel. Du kopplar in credentials och bekräftar Facebook-behörigheter, men du bygger ingen app från grunden.

Vill du att någon bygger detta åt dig? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).

Steg för steg

Schemalagd hämtning av senaste inlägg. En Schedule Trigger startar körningen, och sedan hämtar flödet upp till 100 inlägg från din Facebook-sida så att det kan granska vad som aktivt får kommentarer.

Insamling av kommentarer med filtrering av “redan hanterade”. Varje inlägg behandlas ett i taget, kommentarer delas upp till individuella objekt och flödet kontrollerar om ett adminsvar finns. Om tråden redan är hanterad går det vidare.

OpenAI-klassificering och formulering av svar. För kommentarer som fortfarande behöver uppmärksamhet märker OpenAI intentionen (positiv, stödjande, negativ). Positiva och stödjande kommentarer får ett mänskligt, naturligt svar på samma språk som kommentatorn, och sedan publicerar n8n svaret tillbaka på Facebook.

Negativ moderering, loggning och eskalering. Negativa kommentarer tas bort, detaljer läggs till i Google Sheets och flödet kontrollerar arket för att se om den här användaren gjort det tidigare. Om det är en återkommande överträdare bannar flödet dem och uppdaterar deras “bannad”-status i arket.

Du kan enkelt justera svarstonen och tröskeln för ban utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för alternativ för anpassning.

Felsökningstips

  • Facebook Graph API-uppgifter kan löpa ut eller sakna rätt behörigheter. Om det slutar fungera, kontrollera först status för din Facebook App-token och sidbehörigheter i Meta for Developers.
  • Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder faller på tomma svar.
  • Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in din varumärkesröst tidigt, annars kommer du att redigera utdata i all evighet.

Snabba svar

Hur lång tid tar det att sätta upp den här Facebook-kommentarsautomationen?

Cirka 45 minuter om dina Facebook- och Google-uppgifter är redo.

Krävs kodning för att få till det här resultatet för kommentarsmoderering?

Nej. Du kopplar mest konton, klistrar in API-nycklar och finjusterar svarsprompterna.

Är n8n gratis att använda för det här flödet för Facebook-kommentarsautomation?

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 OpenAI API-kostnader, som oftast ligger på några cent för en batch kommentarer beroende på modell och volym.

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

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.

Kan jag anpassa det här flödet för Facebook-kommentarsautomation för andra användningsfall?

Ja, och det bör du förmodligen. Du kan justera OpenAI-prompten för klassificering så att den matchar din modereringspolicy, ändra Switch-grenarna för att lägga till en kategori för “behöver mänsklig granskning” och redigera promparna för Positive Reply/Support Reply så att de matchar din varumärkesröst. Om du inte vill ha autobans kan du helt enkelt inaktivera grenen “Om användaren har mer än 1 negativ kommentar” och bara fortsätta logga.

Varför misslyckas min Facebook-anslutning i det här flödet?

Oftast handlar det om en utgången token eller saknade behörigheter för att läsa kommentarer och administrera sidan. Anslut dina Facebook-uppgifter igen i n8n och bekräfta sedan att din Meta-app har rätt åtkomst till sidan du riktar in dig på. Om det bara fallerar vid borttagning/ban-åtgärder är det ett tydligt tecken på att tokenen kan läsa data men saknar modereringsbehörigheter.

Vilken volym kan det här flödet för Facebook-kommentarsautomation hantera?

Tillräckligt för de flesta sidor: det hämtar upp till 100 inlägg per körning och behandlar kommentarer en och en, så volymen beror främst på hur ofta du schemalägger det och vilken n8n-plan du har.

Är den här Facebook-kommentarsautomationen bättre än att använda Zapier eller Make?

Ofta, ja, eftersom det här inte är en enkel tvåstegs-zap. Du loopar igenom inlägg, loopar igenom kommentarer, kontrollerar adminsvar, förgrenar baserat på AI-klassificering och kör sedan ett flöde för “slå upp användarhistorik och eskalera”. Den typen av logik blir dyr eller klumpig i verktyg som prissätter per task och föredrar linjära automationer. n8n ger dig också ett self-host-alternativ, vilket är praktiskt när du vill ha förutsägbara kostnader. Zapier eller Make kan fortfarande fungera om du bara vill “skicka kommentarer till ett ark” utan modereringsåtgärder. Om du tvekar, prata med en automationsexpert och få en rak rekommendation.

När detta väl är igång slutar moderering vara ett konstant avbrott och blir i stället en snabb granskningsrutin. Flödet tar hand om de repetitiva besluten så att du kan fokusera på communityt, inte på städningen.

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