Du öppnar Reddit för att “göra fem minuters engagemang” och plötsligt har en timme gått. Du har fortfarande inte hittat rätt trådar, och nu ifrågasätter du varje kommentar eftersom du inte vill låta som reklam.
Den här Reddit–Sheets-automationen träffar marknadsförare och grundare först, helt ärligt. Men konsulter som försöker hålla sig synliga i nischade communities fastnar i samma loop. Målet är enkelt: hjälpsamma Reddit-svar som publiceras konsekvent, plus en strukturerad logg i Google Sheets så att du kan granska vad som fungerade.
Nedan ser du hur arbetsflödet övervakar flera subreddits var tredje timme, använder AI för att avgöra när du faktiskt kan hjälpa till, postar en kommentar och sedan spårar allt i Sheets för snabb iteration.
Så här fungerar automationen
Hela n8n-arbetsflödet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: Reddit + Google Sheets: konsekventa svar, spårade
flowchart LR
subgraph sg0["When clicking ‘Test workflow’ Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When clicking ‘Test workflow’", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n2["<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 Input"]
n3@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Filter Posts By Features", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Filter Posts By Content", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Select Key Fields", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Analysis Content By AI", pos: "b", h: 48 }
n7["<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/reddit.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get Posts"]
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/reddit.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get Posts1"]
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/reddit.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get Posts2"]
n10["<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/reddit.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get Posts3"]
n11["<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/reddit.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get Posts4"]
n12@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Append row in sheet", pos: "b", h: 48 }
n13["<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/reddit.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Create a comment in a post"]
n14@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Message a model", pos: "b", h: 48 }
n15@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Trigger: Run every 3 hours", pos: "b", h: 48 }
n7 --> n3
n8 --> n3
n9 --> n3
n10 --> n3
n11 --> n3
n2 --> n4
n14 --> n13
n14 --> n12
n1 -.-> n6
n5 --> n6
n6 --> n2
n4 --> n14
n3 --> n5
n15 --> n7
n15 --> n8
n15 --> n9
n15 --> n10
n15 --> n11
n0 --> n7
n0 --> n8
n0 --> n9
n0 --> n10
n0 --> n11
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,n15 trigger
class n6,n14 ai
class n1 aiModel
class n3,n4 decision
class n12 database
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n2,n7,n8,n9,n10,n11,n13 customIcon
Problemet: Reddit-engagemanget är inkonsekvent (eller spamigt)
Att få resultat från Reddit handlar mindre om att “posta mer” och mer om att dyka upp i rätt samtal vid rätt tidpunkt. Det är den svåra delen. Trådar rör sig snabbt, och de mest relevanta möjligheterna är ofta begravda i kommentarskedjor, inte prydligt synliga i inläggets titel. Så antingen hänger du i subreddits hela dagen, eller så tittar du in slumpmässigt och missar de bästa diskussionerna. Och när du väl hittar en bra tråd måste du fortfarande skriva något som är nyttigt, kulturellt rätt och inte säljigt. Manuellt är det mycket mental belastning för en kanal som borde kännas lättviktig.
Det blir snabbt mycket. Här är var det oftast faller isär i verkligheten.
- Du lägger cirka 30 minuter på att skanna trådar och lämnar ändå utan att kommentera eftersom inget känns “rätt”.
- Du kommenterar oregelbundet, vilket betyder inget momentum och inget mönster att förbättra.
- Du kan inte se vad som fungerar eftersom det inte finns någon pålitlig logg över var du engagerade dig och vad du skrev.
- När du stressar låter du som en bot eller en pitch, och då blir du ignorerad (eller ännu värre, nedröstad).
Lösningen: AI-styrda Reddit-svar, automatiskt spårade i Sheets
Det här arbetsflödet körs enligt schema (var tredje timme) och hämtar in nytt innehåll från flera subreddits. I stället för att reagera på ytliga nyckelord analyserar det sammanhanget i diskussionen så att det kan hitta ett verkligt behov. Det filtrerar bort bruset först (tänk bottar, moderatorer, irrelevanta trådar eller sådant som inte matchar dina kriterier). Sedan använder det en OpenAI-chatmodell via ett AI-agentsteg för att utforma en hjälpsam, konversationsdriven kommentar som börjar med värde och bara nämner din produkt eller tjänst naturligt när det faktiskt är relevant. Till sist postar det kommentaren på Reddit och loggar tråden, beslutet och resultatet i Google Sheets så att du kan granska, finjustera och hålla en jämn nivå utan att bo på Reddit.
Arbetsflödet startar med schemalagd subreddit-övervakning via fem separata “hämta inlägg”-flöden. Efter filtrering och sammanfogning av kandidater utvärderar AI-agenten kontext och intention, och sedan skriver ett promptsteg den slutliga kommentaren. Publicering och loggning sker direkt efteråt, så varje engagemang lämnar ett spår i Sheets.
Det du får: automation kontra resultat
| Vad arbetsflödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att du vill vara aktiv i fem subreddits och lämna tre bra kommentarer per dag. Manuellt kanske du lägger cirka 10 minuter på att hitta en relevant tråd och ytterligare 10 minuter på att skriva per kommentar, så du landar på ungefär en timme per dag. Med det här arbetsflödet plockar schemakörningarna fram och utkastar svaren åt dig, och sedan gör du bara en snabb kontroll i Google Sheet och justerar prompts vid behov. De flesta dagar handlar det om närmare 10 minuters granskningstid, inte en timmes scrollande.
Det här behöver du
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Self-hosting-alternativ om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Reddit API-åtkomst för att läsa trådar och posta kommentarer.
- Google Sheets för att logga trådar, resultat och beslut.
- OpenAI API-nyckel (hämta den i din OpenAI-dashboard)
Svårighetsgrad: Medel. Du kopplar konton, klistrar in en API-nyckel och justerar några filter och promptfält för att matcha din nisch.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Schemalagd övervakning av subreddits. Var tredje timme hämtar arbetsflödet nya inlägg från fem subreddit-källor samtidigt. Du kan också köra det manuellt när du vill testa ändringar snabbt.
Filtrering och fältmappning. Tidiga filter tar bort innehåll som inte matchar dina “funktionskriterier”, och sedan normaliseras nyckelfält så att nästa steg kan jämföra på lika villkor. Det är här du bestämmer vad “relevant” betyder för ditt varumärke.
AI-kontextanalys, inte nyckelordsmatchning. AI-agenten utvärderar samtalet (inklusive kommentarer) för att hitta ett verkligt behov och undvika trådar där du skulle uppfattas som påträngande. Ett merge-steg kombinerar kandidater så att modellen får en mer komplett bild innan den skriver något.
Publicering och loggning. När innehåll går igenom kriterierna genererar promptsteget det slutliga svaret, Reddit-noden postar det och Google Sheets får en ny rad med tråddetaljerna. Den loggen gör förbättring enkelt.
Du kan enkelt ändra subreddit-listan och relevanskriterierna för att passa din marknad utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-implementeringsguide
Steg 1: konfigurera schematriggern
Konfigurera både schemalagda och manuella triggers så att arbetsflödet kan köras automatiskt var tredje timme eller vid behov.
- Lägg till och konfigurera Scheduled Every 3 Hours så att den körs med önskat intervall (var tredje timme för det här arbetsflödet).
- Behåll Manual Execution Start för tester och felsökningskörningar vid behov.
- Bekräfta att Manual Execution Start skickar utdata till Retrieve Posts A, Retrieve Posts B, Retrieve Posts C, Retrieve Posts D och Retrieve Posts E parallellt.
- Bekräfta att Scheduled Every 3 Hours skickar utdata till Retrieve Posts A, Retrieve Posts B, Retrieve Posts C, Retrieve Posts D och Retrieve Posts E parallellt.
Steg 2: anslut Reddit och hämta inlägg
Konfigurera era Reddit-datakällor och säkerställ att alla noder för hämtning och publicering har autentiseringsuppgifter.
- Öppna varje Reddit-nod: Retrieve Posts A, Retrieve Posts B, Retrieve Posts C, Retrieve Posts D, Retrieve Posts E och Post Comment on Thread.
- Credential Required: Anslut era Reddit-inloggningsuppgifter för alla Reddit-noder (hämtning och publicering).
- Verifiera att var och en av de fem hämtningsnoderna kopplas in i Filter Feature Criteria för enhetlig filtrering.
Steg 3: konfigurera filtrering, mappning och AI-analys
Definiera hur inlägg filtreras och analyseras innan de skickas till AI-modellen.
- Konfigurera Filter Feature Criteria så att endast inlägg som matchar era initiala kriterier släpps igenom.
- I Map Key Fields mappar ni de specifika Reddit-fält som ni vill att AI:n ska analysera.
- Öppna AI Content Analysis och koppla in Chat Model Connector som språkmodell.
- Credential Required: Anslut era OpenAI-inloggningsuppgifter i Chat Model Connector (inloggningsuppgifterna tillämpas på den överordnade modellnoden, inte på agenten).
- Bekräfta att AI Content Analysis skickar utdata till Combine Inputs och därefter till Filter Content Criteria.
Steg 4: konfigurera AI-utdata och destinationer
Använd AI för att skapa svar och publicera samt logga resultaten.
- Konfigurera Filter Content Criteria så att endast AI-analyserade objekt av hög kvalitet släpps in i Send Prompt to Model.
- Konfigurera Send Prompt to Model för att generera det slutliga svarsinhållet.
- Credential Required: Anslut era OpenAI-inloggningsuppgifter i Send Prompt to Model.
- Bekräfta att Send Prompt to Model skickar utdata till både Post Comment on Thread och Append Sheet Row parallellt.
- Credential Required: Anslut era Google Sheets-inloggningsuppgifter i Append Sheet Row.
Steg 5: testa och aktivera arbetsflödet
Kör ett fullständigt test för att validera steg för hämtning från Reddit, AI-analys, publicering och loggning innan ni aktiverar schemat.
- Klicka på Execute Workflow på Manual Execution Start för att köra ett test.
- Verifiera att Filter Feature Criteria och Filter Content Criteria endast släpper igenom giltiga inlägg.
- Bekräfta att Post Comment on Thread skickar en kommentar och att Append Sheet Row loggar utdata i Google Sheets.
- När allt är validerat, aktivera arbetsflödet så att Scheduled Every 3 Hours körs i produktion.
Vanliga fallgropar
- Reddit-uppgifter kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om något slutar fungera, kontrollera först inställningarna för din Reddit-app och tokenstatus.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om nedströms noder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in din tonalitet tidigt, annars kommer du att redigera utdata för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om du redan har dina Reddit- och OpenAI-nycklar redo.
Nej. Du kopplar konton, klistrar in en API-nyckel och redigerar prompter och filter i klartext.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis testperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in OpenAI API-användning, som vanligtvis är några cent per batch beroende på hur mycket text du analyserar.
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.
Ja, och det bör du. Byt subreddit-källorna i “Retrieve Posts”-noderna och justera sedan logiken i “Filter Feature Criteria” och “Filter Content Criteria” så att den matchar din nisch. De flesta anpassar också instruktionerna till AI-agenten för att spegla varumärkets tonalitet, plus en kort lista med “säg aldrig detta”-fraser för att undvika att låta som marknadsföringstext. Om du vill ha ett manuellt godkännandesteg kan du skicka utkast till en granskningskö innan noden “Post Comment on Thread” körs.
Oftast är det en utgången eller fel-scope:ad Reddit-token i n8n. Kontrollera dina inloggningsuppgifter för Reddit-appen igen, generera en ny token och bekräfta att kontot har behörighet att kommentera i målsubreddits. Håll också koll på rate limiting om ditt arbetsflöde hämtar för många trådar samtidigt; att skärpa filtren tidigare brukar lösa det.
Många, så länge du håller filtren strama.
För Reddit-engagemang är n8n oftast en bättre match eftersom du kan köra rikare logik, slå ihop flera subreddit-inputs och hantera AI-analys i ett flöde utan att betala per pyttesteg. Det stödjer också self-hosting, vilket spelar roll när du kör var tredje timme och loggar allt. Zapier eller Make kan fortfarande fungera för enkla notiser, men Reddit-publicering plus kontextanalys blir ofta krångligt snabbt. Om du är osäker, prata med en automationsexpert och få en rekommendation baserad på din volym och din risktolerans.
När det här väl rullar blir Reddit en stadig rutin i stället för ett dåligt samvete. Arbetsflödet sköter det repetitiva skannandet, utkastandet, postandet och loggandet så att du kan fokusera på det som faktiskt kräver omdöme.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.