Du sätter dig för att “snabbt” validera en startupidé och plötsligt har det gått två timmar. Tio flikar öppna, halvlästa rapporter och ett Google-dokument som fortfarande i princip är tomt.
Det är här automation med Perplexity Google Docs ger effekt. Grundare märker det först, ärligt talat. Men growth marketers som bygger nya erbjudanden och innovationsledare som kör idégenereringssessioner dras in i samma research-spiral.
Det här flödet förvandlar en enda prompt till researchade möjligheter och ett utkast till affärsplan som är redo att pitchas, i Google Docs. Du får se vad det gör, vad du behöver och var team oftast går på minor.
Så fungerar den här automationen
Se hur det här löser problemet:
n8n Workflow Template: Perplexity till Google Docs, pitchklara planer snabbt
flowchart LR
subgraph sg0["When chat message received Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When chat message received", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Anthropic Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Research Scope Definer Agent", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Claude Business Case Writer", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Perplexity Sonar Deep Research", pos: "b", h: 48 }
n1 -.-> n4
n0 --> n3
n3 --> n4
n5 -.-> n3
end
subgraph sg1["Flow 2"]
direction LR
n2@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Executive Summary", pos: "b", h: 48 }
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 trigger
class n3,n4 ai
class n1 aiModel
Utmaningen: att göra research till en pitchklar plan
Bra idéer faller sällan för att de är dåliga. De faller för att jobbet med att validera dem är rörigt och långsamt. Du hämtar siffror om marknadsstorlek från ett ställe, konkurrentanteckningar från ett annat och kundernas smärtpunkter från någon annanstans, och försöker sedan sy ihop allt till en berättelse någon kan finansiera eller godkänna. När du väl har något sammanhängande är momentumet borta, teamet har gått vidare, eller så har du själv tappat sugen av ren utmattning.
Det eskalerar snabbt. Här är var det brukar fallera i verkligheten.
- Du skriver om samma “executive summary”-upplägg från noll, så varje ny idé börjar med en tom sida och en suck.
- Research fastnar i webbläsarflikar och chatttrådar, vilket gör att slutdokumentet saknar viktiga bevispunkter när det väl gäller.
- Olika personer drar olika källor, så planen låter inkonsekvent och du måste ändå göra en rensningsrunda.
- Även en “snabb” validering kan sluka cirka 2–3 timmar, särskilt när du behöver marknad, konkurrens och differentiering i en och samma berättelse.
Lösningen: prompt → research → utkast i Google Docs
Det här flödet tar en enda chattliknande prompt (till exempel “Ge mig några startupidéer inom AI för ekonomiteam”) och gör den till strukturerad research och ett utkast till affärsplan som du faktiskt kan använda. Det börjar med att forma din begäran till en tydlig research-scope, så att du inte får vaga, fluffiga svar. Sedan kör det djup marknadsresearch via Perplexity Sonar och samlar detaljer du annars hade letat upp manuellt, som kontext för marknadsstorlek, kundernas smärtpunkter, konkurrenslandskap och hur du kan differentiera dig. Därefter skickas de bästa möjligheterna till en skrivagent som skriver en komplett plan i executive-stil. Till sist exporterar flödet utkastet direkt till Google Docs, redo för granskning, redigering och delning.
Flödet startar när du skickar ett meddelande till chatt-triggern. Därifrån strukturerar OpenAI researchprompten och Perplexity gör marknadsscanningen. Claude bygger sedan ut resultatet till en komplett affärsplan, och Google Docs blir den enda platsen där teamet samarbetar.
Vad som förändras: före vs. efter
| Det här elimineras | Effekten du märker |
|---|---|
|
|
Effekt i praktiken
Säg att du utvärderar 5 idéer i veckan. Manuell “tillräckligt seriös” genomgång landar ofta på runt 2 timmar per idé när du räknar in research, disposition och att skriva en korrekt formaterad executive-sammanfattning, alltså ungefär 10 timmar i veckan. Med det här flödet lägger du kanske 5 minuter på att skriva en bra prompt, väntar medan research och utkast kör, och granskar Google Docs-resultatet på cirka 15 minuter. Det är nära en hel arbetsdag tillbaka, utan att du behöver tumma på kvaliteten.
Krav
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Self-hosting-alternativ om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Perplexity Sonar för svar med djup marknadsresearch.
- Google Docs för att lagra det slutliga planutkastet.
- API-nycklar (OpenAI, Anthropic, Perplexity; från respektive leverantörs dashboard).
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar in inloggningar, anger ett Doc ID och justerar prompts utan att röra kod.
Behöver du hjälp att implementera detta? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Flödet steg för steg
Ett chattmeddelande startar allt. Du skriver en begäran på vanlig svenska om startupidéer eller ett affärskoncept du vill validera, och flödet behandlar det som startbriefen.
Research-scope blir tajtare. En OpenAI-baserad agent gör om din prompt till en tydligare researchplan så att Perplexity inte svävar iväg, vilket är där mycket av “AI-research” faller isär.
Perplexity kör djupresearchen. Perplexity Sonar-verktyget returnerar marknadskontext, smärtpunkter, konkurrenter och differentieringsvinklar som du kan hänvisa till i en pitch.
En skrivkedja skriver affärsplanen. Claude tar den researchade möjligheten och utvecklar den till en plan som är redo för ledningsnivå, med avsnitt som marknadsanalys, produktöversikt, GTM och roadmap.
Google Docs tar emot slututkastet. Flödet uppdaterar ditt måldokument automatiskt, så nästa steg är granskning och redigering, inte formatering och klistra in.
Du kan enkelt ändra promptstrukturen så att den matchar din mall (acceleratoransökan, intern investeringspromemoria, brief för landningssida) utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: Konfigurera chatttriggern
Det här arbetsflödet startar när ett chattmeddelande tas emot, vilket hanteras av triggernoden.
- Lägg till noden Incoming Chat Trigger som din trigger.
- Lämna standardalternativen om ni inte behöver anpassade inställningar för chatttriggern.
- Bekräfta att körflödet startar med Incoming Chat Trigger → Research Scope Agent.
Steg 2: Koppla in OpenAI research och Perplexity-verktyg
Research-agenten tolkar chattprompten, genomför marknadsresearch och skickar strukturerad JSON till drafting-agenten.
- Välj noden Research Scope Agent och ställ in första meddelandets content till
{{ $json.chatInput }}. - Granska systemmeddelandet för att säkerställa att det instruerar agenten att endast returnera JSON i en
opportunities-array. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era openAiApi-uppgifter i Research Scope Agent.
- Öppna Perplexity Deep Research och bekräfta att model är satt till
sonar-deep-researchmed meddelandeuttrycket{{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('message0_Text', ``, 'string') }}. - Perplexity Deep Research är ansluten som ett AI-verktyg för Research Scope Agent — se till att perplexityApi-uppgifter läggs till på den överordnade Research Scope Agent, inte bara i verktygsnoden.
Steg 3: Sätt upp agenten för att skapa affärsplanutkast
Den här noden omvandlar JSON:ens opportunities till fullständiga avsnitt i en affärsplan med hjälp av en språkmodell från Anthropic.
- Öppna Business Plan Drafting Agent och ställ in text till
{{ $json.message.content }}. - Säkerställ att promptType är satt till
defineoch att systemprompten innehåller de obligatoriska rubrikerna och formateringsinstruktionerna. - Öppna Anthropic Chat Engine och verifiera att model är
claude-sonnet-4-20250514. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era anthropicApi-uppgifter i Anthropic Chat Engine. Den här språkmodellen är kopplad till Business Plan Drafting Agent som dess AI-motor.
Steg 4: Konfigurera utdata till Google Docs
Den genererade affärsplanen infogas i ett Google-dokument för enkel delning och redigering.
- Öppna Executive Plan Doc Update och ställ in operation till
update. - Ställ in documentURL till mål-dokumentet i Google Docs (för närvarande
Redacted). - I actionsUi → actionFields ställer ni in infogningens text till
{{ $json.text }}. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googleDocsOAuth2Api-uppgifter i Executive Plan Doc Update.
Steg 5: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att verifiera hela körvägen från chattinmatning till uppdatering i Google Docs.
- Klicka på Execute Workflow och skicka ett exempelmeddelande i chatten till Incoming Chat Trigger.
- Verifiera att Research Scope Agent returnerar en JSON
opportunities-array och skickar den vidare till Business Plan Drafting Agent. - Bekräfta att Executive Plan Doc Update infogar formaterad affärsplanstext i ert Google-dokument.
- När allt fungerar, växla arbetsflödet till Active för användning i produktion.
Se upp för
- Åtkomst för Google Docs servicekonto är den vanligaste boven. Om dokumentet inte uppdateras, kontrollera delningsinställningarna och bekräfta att servicekontots e-postadress har redigeringsbehörighet.
- Om du lägger till väntelogik eller förlitar dig på långsammare research-svar varierar processtiderna. Öka väntetiden om efterföljande skrivsteg kör innan Perplexity returnerar innehåll.
- Standardprompts är helt okej men generiska. Lägg in din ton, målkund och “så här ser bra ut” tidigt, annars skriver du om varje executive-sammanfattning för hand.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter när dina API-nycklar och Google-dokumentet är klara.
Ja. Ingen kod krävs, men du behöver någon som är bekväm med att lägga in API-nycklar och klistra in ett Google Doc-ID i rätt fält.
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 API-användning för OpenAI, Perplexity och Anthropic (kostnaden beror på din volym och dina prompts).
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 obegränsade körningar men kräver grundläggande serveradministration.
Det går. De flesta anpassningar görs i Research Scope Agent (OpenAI) och Business Plan Drafting Agent (LLM-kedjan): justera scopet så att det matchar din bransch och byt sedan ut utdataformatet till din interna memo- eller pitchmall. Vissa team lägger till en “filter”-regel före skrivsteget så att bara de 1–2 bästa idéerna utvecklas. Du kan också ändra Google Docs-noden så att den skriver till olika dokument beroende på vem som beställde planen.
Oftast är det behörigheter. Se till att Google-dokumentet är delat med Google-servicekontots e-postadress och bekräfta att du klistrade in korrekt Document ID i Google Docs-noden. Om det fungerade en gång och sedan slutade kan inloggningar ha roterats eller dokumentet ha flyttats till en Drive med begränsad åtkomst. Rate limits är mindre vanligt här, men kan dyka upp om du genererar många långa utkast efter varandra.
På self-hostad n8n finns ingen hård gräns för antal körningar, men din server och dina API-kvoter blir begränsningen.
Ofta, ja, om du bryr dig om AI-flöden i flera steg. Det här flödet använder en agent för att definiera scope, sedan ett research-verktyg, sedan en skrivkedja och till sist en Docs-uppdatering, och den typen av “överlämningslogik” är där n8n känns mer naturligt. Du får också self-hosting, vilket spelar roll när du kör många idégenereringssessioner och vill slippa överraskningar med prissättning per uppgift. Zapier eller Make kan fortfarande fungera om du förenklar processen (ett AI-anrop, en dokumentuppdatering), men du tappar kontroll. Vill du ha en second opinion innan du bygger, prata med en automationsexpert.
När det här väl rullar blir “research + första utkast” ett repeterbart system i stället för en heroisk insats. Sätt upp det en gång och lägg sedan tiden på att avgöra vilka idéer som faktiskt är värda att satsa på.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.