Feedback dyker upp snabbt. Det som går sönder är allt efteråt: att kopiera kommentarer till en “arbets”-flik, gissa taggar och till slut sitta med en tagglista som blir kaos inom en månad.
Produktchefer märker det oftast först, eftersom roadmap-beslut kräver tydliga mönster och korrekt formaterade data. Customer success-ansvariga och UX-researchers hamnar i samma röra, bara med andra etiketter. Den här automationen för Sheets feedback tagging håller kategorier konsekventa och lägger dessutom till sentiment och känslor automatiskt.
Du får se hur flödet hämtar nya rader från Google Sheets, skickar dem till OpenAI i kostnadseffektiva batcher och sedan skriver tillbaka strukturerade taggar som du faktiskt kan filtrera och rapportera på.
Så fungerar den här automationen
Hela n8n-flödet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: Google Sheets + OpenAI: felfria feedback-taggar
flowchart LR
subgraph sg0["When clicking 'Execute workflow' Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When clicking 'Execute workf..", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Fetch Allowed Tags", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Fetch New Feedbacks", pos: "b", h: 48 }
n3["<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/merge.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Merge Tags & Feedbacks"]
n4@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Attach Tags Array", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Tag Feedbacks with AI", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Update Google Sheet (Tagged)", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Process Feedbacks in Batches", pos: "b", h: 48 }
n8["<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/>Aggregate Batch Items"]
n9["<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/>Split Batch Results"]
n10@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Schedule Trigger", pos: "b", h: 48 }
n10 --> n1
n10 --> n2
n4 --> n7
n1 --> n3
n2 --> n3
n9 --> n6
n8 --> n5
n5 --> n9
n3 --> n4
n7 --> n8
n6 --> n7
n0 --> n1
n0 --> n2
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,n10 trigger
class n5 ai
class n1,n2,n6 database
class n8,n9 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n3,n8,n9 customIcon
Problemet: feedbacktaggar driver iväg och rapportering blir gissningslek
Om du samlar feedback i Google Sheets blir arket snabbt en dumpningsplats. En person taggar “Prissättning”, en annan använder “Kostnad”, en tredje skriver “För dyrt” — och plötsligt ljuger filtren för dig. Multiplicera det med dussintals kommentarer per dag så börjar du undvika datan eftersom den är brusig. Det jobbiga är inte att tagga en rad. Det är det ständiga tvivlandet, omarbetet och mötena där någon frågar “Är vi säkra på att det här stämmer?” eftersom era kategorier inte är konsekventa.
Det eskalerar snabbt. Här är var det brukar fallera.
- Du lägger ungefär 1–2 timmar i veckan på att rensa taggar så att filter fungerar igen.
- Sentiment blir magkänsla, vilket gör att eskaleringar sker för sent.
- Nya teammedlemmar hittar på nya etiketter, och din rapport om “topp-teman” blir en rörlig måltavla.
- Manuell taggning blir inkonsekvent under stressiga dagar, så den värsta feedbacken kan slinka igenom.
Lösningen: batch-tagga feedback i Google Sheets med OpenAI
Det här flödet bevakar ditt feedback-ark efter nya rader som ännu inte har bearbetats (där kolumnen Status är tom). Vid varje körning laddar det först din godkända tagglista från ett separat “Tags”-ark, så att systemet alltid vet hur “felfritt” ska se ut. Sedan slår det ihop tillåtna taggar med de nya feedbackraderna och skickar dem till OpenAI i batcher om 10, med en strukturerad prompt som ber om upp till tre taggar, en sentimentetikett (Mycket negativt till Mycket positivt) och en känsloanalys. Till sist skriver det tillbaka allt till samma rad: Tagg 1–3, sentiment, primär och sekundär känsla, AI-taggar samt en uppdaterad tidsstämpel. Ingen copy-paste. Ingen taggexplosion.
Flödet startar enligt schema (var 60:e minut) eller via en manuell testkörning. Det grupperar feedback i batcher för att minska antalet API-anrop, och sedan returnerar OpenAI strukturerade resultat som n8n delar upp tillbaka till radvisa uppdateringar. Ditt Google Sheet förblir sanningskällan — bara berikat och uppstädat.
Det här får du: automation vs. resultat
| Det här automatiserar flödet | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att du samlar in cirka 60 feedbackkommentarer per dag från säljsamtal, supportärenden och onboarding-enkäter. Att manuellt tagga varje kommentar (välja taggar, välja sentiment, lägga till en notering) tar kanske 2 minuter, vilket blir runt 2 timmar per dag. Med det här flödet lägger du feedback i “Feedbacks”-arket och går vidare. Den schemalagda körningen bearbetar dem i batcher om 10, skriver tillbaka resultaten och din “felfria” vy är klar på under en timme.
Det här behöver du
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen drift om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Google Sheets för att lagra taggar och feedbackrader.
- OpenAI för att generera taggar, sentiment och känslor.
- OpenAI API-nyckel (hämta den i OpenAI API-dashboarden).
Svårighetsgrad: Nybörjare. Du kopplar konton, duplicerar ett mallark och klistrar in rätt sheet-URL:er i några noder.
Vill du inte sätta upp det själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
En tidsstyrd eller manuell trigger startar flödet. Du kan köra det på beställning under test, och sedan byta till 60-minutersschemat när allt fungerar stabilt.
Dina “tillåtna taggar” hämtas från Google Sheets. Det enda steget är anledningen till att taggarna blir strukturerade: modellen styrs att välja från din godkända lista i stället för att hitta på nya kategorier.
Nya feedbackrader slås ihop och skickas i batcher. n8n hämtar rader där Status är tom, buntar 10 åt gången och skickar en strukturerad förfrågan till OpenAI:s chattmodell (GPT-4o-mini i det här flödet). Färre anrop, enklare granskning.
Resultaten skrivs tillbaka i originalraderna. Flödet delar upp AI-svaret i raduppdateringar och skriver Tagg 1–3, sentiment, primär/sekundär känsla samt ett uppdaterat datum så att du kan filtrera på “nyligen behandlad” data.
Du kan enkelt ändra batchstorleken eller taggningsprompten för att matcha din taxonomi. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: Konfigurera triggertypen
Konfigurera både manuella och schemalagda körningar så att ni kan testa vid behov och köra varje timme i produktion.
- Lägg till och placera Manual Launch Trigger för testning vid behov.
- Öppna Timed Run Trigger och ställ in schemaregeln så att den kör var 60:e minut (som konfigurerat i workflowet).
- Bekräfta parallell exekvering: Timed Run Trigger skickar output parallellt till både Retrieve Tag List och Load New Feedback.
- Bekräfta att samma parallella fan-out finns för Manual Launch Trigger till både Retrieve Tag List och Load New Feedback.
Steg 2: Anslut Google Sheets
Hämta taggar och ny feedback från Google Sheets och säkerställ att rätt kalkylark och arknamn används.
- Öppna Retrieve Tag List och ställ in Document till
=GOOGLE_SHEETS_URLoch Sheet Name tillTags. - Autentisering krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-uppgifter i Retrieve Tag List.
- Öppna Load New Feedback och ställ in Document till
=GOOGLE_SHEETS_URLoch Sheet Name tillFeedbacks. - Behåll filtret i Load New Feedback med lookupColumn satt till
Statusför att rikta in er på obehandlade poster. - Autentisering krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-uppgifter i Load New Feedback.
Steg 3: Sätt upp bearbetningspipelinen
Slå ihop taggar med feedback, bygg en tagg-array och batcha poster för AI-analys.
- Öppna Combine Tags & Entries och ställ in Mode till
chooseBranchför att slå ihop Retrieve Tag List och Load New Feedback. - I Append Tag Array ställer ni in fältet tags till
{{ $items('Retrieve Tag List').map(i => i.json['Tags']) }}för att skapa listan över tillåtna taggar. - I Batch Feedback Items ställer ni in Batch Size till
=10för att bearbeta feedback i chunkar. - Behåll loop-kopplingen så att Write Tags to Sheet går tillbaka till Batch Feedback Items för att fortsätta genom alla batchar.
Steg 4: Sätt upp AI-analys för taggning
Aggregatera varje batch till en enda payload, kör den genom AI-modellen och dela upp svaret tillbaka till poster.
- I Aggregate Batch Payload behåller ni den medföljande JavaScript-koden som outputtar
feedbackBatchochtagsför AI-begäran. - Öppna AI Tagging Analyzer och ställ in Model till
gpt-4o-mini. - Säkerställ att innehållet i användarmeddelandet är satt till
{{ JSON.stringify({ allowed_tags: $json.tags, feedbacks: $json.feedbackBatch }) }}för AI:ns inputformat. - Autentisering krävs: Anslut era openAiApi-uppgifter i AI Tagging Analyzer.
- I Distribute AI Results behåller ni den medföljande JavaScript-koden för att parsa
$input.first().json.message.contentoch mappa resultat tillbaka till individuella rader.
Steg 5: Konfigurera output till Google Sheets
Skriv tillbaka AI-genererade taggar, sentiment och känslor till arket Feedbacks och matcha rader via radnummer.
- Öppna Write Tags to Sheet och ställ in Operation till
update. - Ställ in Document till
=GOOGLE_SHEETS_URLoch Sheet Name till=Feedbacks. - Mappa kolumner med expressions: Tag 1 till
{{ $json.tags[0] || '' }}, Tag 2 till{{ $json.tags[1] || '' }}, Tag 3 till{{ $json.tags[2] || '' }}. - Ställ in Status till
{{ $json.tags && $json.tags.length > 0 ? 'Updated' : 'Needs Review' }}och inkludera mappingar för AI Tag 1, AI Tag 2, Sentiment, Primary Emotion och Secondary Emotion. - Använd Matching Columns med
row_numberså att uppdateringar träffar rätt rad. - Autentisering krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-uppgifter i Write Tags to Sheet.
Steg 6: Testa och aktivera ert workflow
Validera flödet från början till slut och slå sedan på den schemalagda triggern för användning i produktion.
- Klicka på Manual Launch Trigger och kör workflowet för att verifiera att både Retrieve Tag List och Load New Feedback körs parallellt.
- Bekräfta att AI Tagging Analyzer returnerar en giltig JSON-array och att Distribute AI Results skapar en post per feedback.
- Kontrollera arket Feedbacks för att bekräfta att Tag 1, Tag 2, Tag 3, Sentiment och känslokolumnerna uppdateras och att Status sätts.
- När allt är verifierat aktiverar ni workflowet och använder Timed Run Trigger för timvis bearbetning.
Vanliga fallgropar
- Google Sheets OAuth2-inloggning kan gå ut eller tappa behörigheter om det anslutna Google-kontot ändras. Om det slutar fungera, kontrollera Google Sheets-uppgifterna i n8n och autentisera om först.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om nedströmsnoder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in din tonalitet och dina “taggningsregler” tidigt, annars kommer du att redigera output för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 30–60 minuter om dina Google Sheets- och OpenAI-konton är redo.
Nej. Du kopplar behörigheter, klistrar in sheet-URL:er i några noder och testar med den manuella triggern.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen drift och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på $20/månad för högre volym. Du behöver också räkna med OpenAI API-kostnader, som oftast landar på några dollar i månaden vid typiska feedbackvolymer (mer om du bearbetar tusentals rader).
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast setup) eller egen drift på en VPS. För egen drift är Hostinger VPS prisvärd och klarar n8n bra. Egen drift ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det bör du. Uppdatera noden “Retrieve Tag List” så att den hämtar från ditt eget Tags-ark, och justera sedan prompten i “AI Tagging Analyzer” så att den följer dina regler (till exempel “välj alltid från tillåtna taggar”, “hitta aldrig på nya taggar” eller “prioritera taggar för produktområde framför funktionsnamn”). Vanliga anpassningar är att ändra sentimentetiketter, lägga till ett “Prioritet”-fält för eskaleringar och justera batchstorleken i “Batch Feedback Items”.
Oftast handlar det om utgångna Google OAuth-behörigheter eller att arket duplicerades under ett annat Google-konto. Återanslut Google Sheets OAuth2-uppgiften i n8n och dubbelkolla sedan sheet-URL:erna i “Retrieve Tag List”, “Load New Feedback” och “Write Tags to Sheet”. Om det fortfarande fallerar, säkerställ att det anslutna kontot kan redigera filen (endast läsbehörighet stoppar uppdateringar).
Många. I egenhostad n8n begränsas du främst av din server samt Google/OpenAI:s rate limits, och batchning gör det effektivt. I praktiken kör team ofta hundratals rader per dag utan att tänka på det, och ökar sedan schemaläggningsfrekvensen eller batchstorleken när volymen växer.
Ofta, ja — särskilt när du bryr dig om konsekvens och kostnad. Det här flödet bygger på batchning (10 feedbackpunkter per förfrågan) plus strukturerad tolkning och uppdateringar på radnivå, och n8n klarar den typen av logik utan att bli en skör kedja av steg. Zapier eller Make kan lösa grunderna, men batchning över flera rader och mönster som “slå ihop + dela upp + uppdatera” blir ofta dyrt eller pilligt när volymen ökar. Om du bara taggar en handfull rader i veckan kan de enklare verktygen vara tillräckliga. Om feedback är ett verkligt underlag för produktbeslut är n8n oftast det lugnare valet. Prata med en automationsexpert om du vill ha en snabb rekommendation baserat på din volym.
Strukturerade taggar och användbart sentiment ska inte kräva en veckovis städritual. Sätt upp det här en gång, så börjar ditt kalkylark fungera som ett system igen.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.