Ditt Google Sheet börjar enkelt. Sedan blir ”Description” kolumnen som alla undviker. Den är tom, inkonsekvent eller – ännu värre – fylld med hastigt skriven text som inte matchar ämnet.
Marknadschefer känner av det när innehållsbackloggen växer. En solo-grundare märker det när arket blir ett extra jobb. Och byråer som jonglerar kundlistor hamnar i samma röra. Den här automatiseringen för beskrivningar i Sheets ser till att varje rad blir komplett utan att du behöver handskriva.
Du sätter upp ett n8n-flöde som läser ditt ark, genererar en korrekt formaterad OpenAI-skriven beskrivning från ämnet och uppdaterar sedan rätt rad automatiskt. Du får också se hur mönstret ”läs → lägg till → uppdatera” fungerar, så att du kan återanvända det för andra Sheets senare.
Så fungerar den här automatiseringen
Här är hela flödet som du kommer att sätta upp:
n8n Workflow Template: Google Sheets + OpenAI: beskrivningar ifyllda åt dig
flowchart LR
subgraph sg0["Run Workflow Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Chat Model4", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Structured Output Parser3", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Run Workflow", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Get Rows from Google Sheets", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Generate 1 Row of Data", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Append Data to google", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Write description", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Update Sheets data", pos: "b", h: 48 }
n2 --> n3
n2 --> n4
n6 --> n7
n0 -.-> n6
n4 --> n5
n1 -.-> n6
n3 --> n6
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 n2 trigger
class n1,n6 ai
class n0 aiModel
class n3,n5,n7 database
Varför det här spelar roll: tomma (och felaktiga) beskrivningar saboterar ditt ark
Ett kalkylark är bara användbart när det är konsekvent. Men ”Description” är den klassiska svaga länken eftersom det är det mest tidskrävande fältet och det enklaste att skjuta på ”till senare”. Sedan blir senare till aldrig. Någon kopierar ämnet till beskrivningskolumnen bara för att få raden att se komplett ut. Någon annan skriver tre stycken när du behövde en mening. En vecka senare kan du inte filtrera, sortera eller lämna över arket till någon annan utan att förklara vad som är på riktigt och vad som bara är utfyllnad.
Det växer snabbt. Här är var det faller isär.
- Du fastnar i repetitivt mikroskrivande för varje nytt ämne, och det stjäl i det tysta cirka 2 timmar i veckan.
- Beskrivningar glider i ton och format, vilket gör arket svårt att återanvända för landningssidor, briefs eller interna dokument.
- Manuell copy-paste leder till felmatchade rader, så fel ämne får fel beskrivning och ingen litar på datan.
- När du delegerar det dyker ”utbildningsskatten” upp igen, eftersom varje person fyller i kolumnen på sitt sätt.
Det du bygger: ämne in, beskrivning ut (automatiskt)
Det här flödet gör ditt Google Sheet till ett lättviktigt system för innehållsberikning. Det börjar med att läsa rader från ditt ark, så att n8n vet vad som redan finns och kan referera rätt ämne. Därefter skapar det en exempelpost (bra när du lär dig, och praktiskt senare vid test) och lägger till den posten som en ny rad, ungefär som ett formulärinskick skulle göra. Sedan skriver OpenAI (via GPT-4o) en konsekvent beskrivning baserat på kolumnen ämne. Till sist uppdaterar n8n exakt den rad den just lade till genom att matcha på en stabil identifierare (Email) och skriver tillbaka beskrivningen i rätt cell. Inget flikjonglerande. Inget ”vilken rad var det?”-ögonblick.
Flödet startar med en manuell körning medan du sätter upp det. Därefter läser det ditt ark och skickar ämnet till ett AI-steg som genererar strukturerad output. Sista steget skickar tillbaka beskrivningen till Google Sheets via en uppdateringsåtgärd, så att datan förblir synkad.
Det du bygger
| Det som automatiseras | Det du uppnår |
|---|---|
|
|
Förväntade resultat
Säg att ditt ark får 20 nya ämnen i veckan. Om det tar cirka 5 minuter per styck att skriva och klistra in en kort beskrivning (och det är optimistiskt), blir det ungefär 100 minuter rutinjobb. Med det här flödet lägger du kanske 10 minuter på att köra och stickprova en batch, sedan skrivs och infogas beskrivningarna automatiskt. Du får tillbaka runt 90 minuter varje vecka, och arket håller sig strukturerat nog att lämna över utan en lång förklaring.
Innan du börjar
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Google Sheets för att lagra ämnen och beskrivningar.
- Google Cloud Console för att aktivera Sheets API och OAuth.
- OpenAI API-nyckel (hämta den på sidan OpenAI API Keys i ditt OpenAI-konto)
Svårighetsgrad: Nybörjare. Du kopplar in autentiseringar, väljer ett kalkylark och klistrar in en prompt, men du skriver ingen kod.
Vill du att någon bygger detta åt dig? Prata med en automationsspecialist (gratis 15-minuters konsultation).
Steg för steg
En manuell körning drar igång allt. Flödet använder en Manual Trigger så att du kan testa säkert medan du lär dig. När det fungerar kan du byta trigger till ett schema (dagligen/veckovis) eller en webhook om du vill ha uppdateringar i realtid.
Google Sheets-data hämtas in. n8n läser rader från ”Sheet1” så att det kan komma åt fältet ämne och förstå vad som redan finns i tabellen. Det är också här du säkerställer att dina kolumnnamn är konsekventa, eftersom nästa steg bygger på dem.
En ny rad läggs till för test. Steget ”Create Sample Record” skapar Name, Email, Topic och värdet ”Submitted = Yes” och lägger sedan till det på första tomma raden. I en riktig uppsättning ersätts den här ”exempelposten” ofta av ett formulär, ett CRM eller ett chattinskick.
OpenAI skriver beskrivningen och n8n uppdaterar rätt rad. Ämnet skickas till GPT-4o och flödet tvingar svaret in i en enkel JSON-struktur som { ”description”: ”…” }. Sedan uppdaterar Google Sheets raden genom att matcha på Email, vilket håller allt i linje även om arket växer eller rader flyttas.
Du kan enkelt justera promptens stil för att matcha din tonalitet, eller byta matchningskolumn från Email till ett annat unikt ID utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: konfigurera den manuella triggern
Konfigurera arbetsflödet så att det startar manuellt, så att ni kan köra tester och validera utdata innan aktivering.
- Lägg till noden Manual Execution Start som din trigger.
- Lämna standardinställningarna som de är (inga parametrar krävs för en manuell trigger).
- Observera att Manual Execution Start skickar utdata parallellt till både Fetch Sheet Rows och Create Sample Record.
Steg 2: anslut Google Sheets
Konfigurera Google Sheets-noderna för att läsa, lägga till och uppdatera rader i ert kalkylark.
- Öppna Fetch Sheet Rows och ställ in Document till
[YOUR_ID]och Sheet tillgid=0. - Behörighet krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Fetch Sheet Rows.
- Öppna Append Sheet Entry och bekräfta att Operation är
appendoch att Sheet ärgid=0. - Mappa kolumner i Append Sheet Entry till:
Name →{{ $json.Name }}, Email →{{ $json.Email }}, Topic →{{ $json.Topic }}, Submitted →{{ $json.Submitted }}. - Behörighet krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Append Sheet Entry.
- Öppna Modify Sheet Row och bekräfta att Operation är
updatemed Matching Columns inställt på Email. - Ställ in Email till
{{ $('Fetch Sheet Rows').item.json.Email }}och Description till{{ $json.output.description }}i Modify Sheet Row. - Behörighet krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Modify Sheet Row.
Steg 3: konfigurera AI-generatorn för beskrivningar
Använd AI-agenten för att skapa en beskrivning baserat på ämnet som hämtas från arket.
- Öppna OpenAI Chat Engine och ställ in Model till
gpt-4o-mini. - Behörighet krävs: Anslut era openAiApi-inloggningsuppgifter i OpenAI Chat Engine.
- Öppna Structured Result Parser och ställ in schemat till
{ "description": "description" }. - Öppna Compose Description och ställ in Text till
{{ $json.Topic }}. - I Compose Description ställer ni in System Message till
Take in the topic and write a description.och bekräftar att Prompt Type ärdefine. - Säkerställ att Compose Description har Has Output Parser aktiverat för att använda Structured Result Parser.
Steg 4: konfigurera exempeldata och uppdateringar i arket
Förbered en exempelpost, lägg till den i arket och berika befintliga rader med AI-genererade beskrivningar.
- Öppna Create Sample Record och ställ in fälten till: Name =
Sample User, Email =[YOUR_EMAIL], Topic =n8n workflows, Submitted =Yes. - Verifiera flödet: Create Sample Record → Append Sheet Entry för att lägga till exempelfilen.
- Verifiera flödet: Fetch Sheet Rows → Compose Description → Modify Sheet Row för att berika befintliga poster.
Steg 5: testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att validera varje gren och aktivera därefter arbetsflödet för regelbunden användning.
- Klicka på Execute Workflow för att köra Manual Execution Start.
- Bekräfta att Append Sheet Entry lägger till en ny rad med exempelvärdena.
- Bekräfta att Modify Sheet Row uppdaterar kolumnen Description med
{{ $json.output.description }}. - Om resultatet ser korrekt ut, växla arbetsflödet till Active för användning i produktion.
Felsökningstips
- Google Sheets-autentisering kan gå ut eller sakna rätt scopes. Om det skapar fel, kontrollera autentiseringen i n8n och bekräfta först att kalkylarket är delat med samma Google-konto.
- Om du byter från manuell testning till schemalagda körningar kan körningstajming avslöja saknade data. Öka väntetiden bara om du senare lägger till externa beroenden; annars fokusera på att fältet ämne aldrig är tomt.
- Standardprompter för AI är ärligt talat för generiska för varumärkesarbete. Lägg till regler för ton, längd och formatering tidigt, så att du inte behöver städa upp varje beskrivning manuellt.
Snabba svar
Cirka 30 minuter om dina Google- och OpenAI-konton är redo.
Nej. Du kopplar Google Sheets och OpenAI, och justerar sedan en prompt och ett par fältmappningar.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på $20/månad för högre volym. Du behöver också räkna in OpenAI API-kostnader, som oftast är några cent per batch för korta beskrivningar.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärt och hanterar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serveradministration.
Ja, och det bör du. Du kan byta Manual Trigger mot ett schema eller en webhook, och du kan ändra logiken ”matcha på Email” i Google Sheets-uppdateringssteget till att matcha på valfri unik kolumn du litar på (som ett inskick-ID). Vanliga justeringar är att generera flera fält samtidigt (sammanfattning, taggar, CTA), kräva ett striktare output-format i den strukturerade parsern eller skriva om prompten så att den matchar din produktkategori.
Oftast är det ett OAuth- eller behörighetsproblem. Bekräfta att Google Sheets API är aktiverat i ditt Google Cloud-projekt och säkerställ sedan att kalkylarket är delat med samma Google-konto som är kopplat till din n8n-autentisering. Om det fungerade en gång och sedan slutade, autentisera om Google Sheets-autentiseringen i n8n eftersom refresh tokens kan återkallas. Kontrollera också att ditt ark och ditt fliknamn fortfarande matchar det som noden pekar på.
Tillräckligt för de flesta små team: hundratals rader per körning är normalt, och du kan batcha det enligt schema. På n8n Cloud är din praktiska gräns din månatliga exekveringskvot; vid self-hosting finns ingen fast exekveringsgräns, det beror på din server. OpenAI-steget är den främsta flaskhalsen, så om du hanterar tusentals ämnen samtidigt, takta anropen eller kör i mindre batchar för att undvika rate limits.
Ofta, ja, eftersom det är vid uppdatering av rätt rad i ett växande ark som enklare verktyg blir frustrerande. n8n hanterar mönstret läs → lägg till → uppdatera snyggt, och AI + strukturerad output-upplägget är enklare att styra när du vill ha konsekvent formatering. Om du bara behöver ”ny rad in, ny rad ut” kan Zapier eller Make kännas snabbare. När du bryr dig om att matcha på en unik nyckel (som Email) och uppdatera på plats är n8n oftast ett smidigare val. Prata med en automationsspecialist om du vill ha hjälp att välja.
När det här väl rullar slutar ditt ark att förfalla över tid. Flödet fyller de repetitiva luckorna, och du kan använda datan i stället för att passa den.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.