Du hittar en riktigt bra Reddit-tråd, plockar några citat och säger till dig själv att du ska ”göra om det till ett LinkedIn-inlägg senare”. Senare händer sällan. Fliken stängs, insikten försvinner och din innehållskalender fortsätter vara tom.
Den här automatiseringen för Reddit LinkedIn ideas träffar marknadsförare först, om vi ska vara ärliga. Men grundare som vill hålla sig synliga och contentstrateger som bygger en upprepningsbar pipeline brottas med samma röra. Resultatet är enkelt: du får ett strukturerat Google Sheet fullt av användbara LinkedIn-vinklar, stödda av riktiga källor.
Du får se hur workflowet hämtar inlägg och kommentarer, använder AI för att extrahera pain points och sedan skriver inläggsidéer som du faktiskt kan publicera (eller lämna över till en skribent).
Så fungerar automatiseringen
Här är hela workflowet du kommer att sätta upp:
n8n Workflow Template: Reddit + Google Sheets: LinkedIn-idéer, ordnade
flowchart LR
subgraph sg0["On form submission Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Output The Results", 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/reddit.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get Posts"]
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/reddit.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get many comments in a post"]
n4@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Loop Over Items", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Suggest post topics", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Generate insights", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Filter only posts with comme..", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Aggregate comments to single..", pos: "b", h: 48 }
n9@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Construct post with comment ..", pos: "b", h: 48 }
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/merge.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Merge insights with post con.."]
n11@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Construct post ideas", pos: "b", h: 48 }
n12@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Construct insights", 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/merge.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Merge insights and post sugg.."]
n14["<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/form.svg' width='40' height='40' /></div><br/>On form submission"]
n15@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Create spreadsheet", pos: "b", h: 48 }
n16@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Prepare output columns", pos: "b", h: 48 }
n2 --> n7
n4 --> n3
n6 --> n10
n0 -.-> n6
n12 --> n13
n15 --> n2
n14 --> n15
n1 --> n4
n5 --> n11
n11 --> n13
n16 --> n1
n3 --> n8
n7 --> n4
n8 --> n9
n9 --> n6
n9 --> n10
n13 --> n16
n10 --> n5
n10 --> n12
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 n14 trigger
class n5,n6 ai
class n0 aiModel
class n7 decision
class n1,n15 database
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n2,n3,n10,n13,n14 customIcon
Varför det här spelar roll: förvandla ”Reddit-guld” till en riktig backlog
Reddit är fullt av rakt på sak, specifikt språk som dina köpare faktiskt använder. Problemet är att det är segt att samla in, och att göra om det till LinkedIn-innehåll är ännu värre. Du slutar med att skumma trådar, kopiera bitar till anteckningar, tappa bort länken och försöka minnas varför det ens var viktigt. Sen sätter du dig för att skriva och då är tajmingen borta. Det som var en tydlig pain point i tråden blir ett vagt, generiskt inlägg som inte träffar.
Friktionen byggs på. Här är var det brukar falla isär.
- Du lägger cirka 10 minuter per tråd bara på att samla kontext, och det är innan du ens skriver något.
- När källor inte sparas kan du inte rimlighetskolla din vinkel senare, så du börjar tveka och fastnar.
- Kommentarerna innehåller de bästa insikterna, men att läsa 50+ svar manuellt är en tidsfälla du hela tiden undviker.
- Idéer hamnar på slumpmässiga ställen (flikar, dokument, DMs), vilket gör det svårt att bygga ett upprepningsbart innehållssystem.
Det du bygger: Reddit-trådar → LinkedIn-idéer i Google Sheets
Det här workflowet ger dig en enkel input (en subreddit och ett nyckelord) och gör om den till en strukturerad innehållsbacklog. Det startar från en formulärinlämning i n8n, skapar ett nytt Google Sheet för körningen och hämtar sedan matchande Reddit-inlägg. Därifrån filtrerar det för att behålla inlägg som faktiskt har kommentarer värda att läsa, kör dem i batchar och hämtar kommentarstrådarna. Sedan extraherar AI de verkliga pain points och mönster som gömmer sig i den stökiga konversationen och föreslår LinkedIn-klara ämnesvinklar med rubriker, hooks och CTA:er anpassade för en professionell målgrupp. Till sist läggs allt till i Google Sheets så att du kan granska, redigera och publicera.
Workflowet börjar när du skickar in din subreddit + ditt nyckelord. Reddit-data samlas in och struktureras till ett enda paket med ”inlägg + kommentarer”. OpenAI omvandlar sedan paketet till insikter och LinkedIn-ämnesidéer, och Google Sheets blir platsen där din backlog bor.
Det du bygger
| Det som automatiseras | Det du uppnår |
|---|---|
|
|
Förväntade resultat
Säg att du gör innehållsresearch två gånger i veckan och går igenom cirka 6 Reddit-inlägg per pass. Manuellt, om du lägger ungefär 10 minuter på att hitta ett bra inlägg, 10 minuter på att skanna kommentarer och ytterligare 10 minuter på att formulera en vinkel, blir det cirka 3 timmar per pass. Med det här workflowet skickar du in ett formulär på en minut, låter körningen jobba i bakgrunden och lägger sedan cirka 30 minuter på att granska de bästa raderna i Google Sheets. Det är ungefär 5 timmar tillbaka varje vecka, med bättre spårbarhet.
Innan du börjar
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Reddit för att hämta inlägg och kommentarer via API.
- Google Sheets för att lagra idéer i en delad backlog.
- OpenAI API-nyckel (hämta den i din OpenAI-dashboard under API keys)
Kunskapsnivå: Nybörjare. Du kopplar konton, klistrar in en API-nyckel och justerar ett par fält som subreddit och nyckelord.
Vill du att någon bygger detta åt dig? Prata med en automatiseringsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Steg för steg
Allt startar med en formulärinlämning. Du anger en subreddit och ett nyckelord (till exempel ”r/SaaS” + ”onboarding”). Den inputen blir körningens ”brief”.
Reddit-inlägg samlas in och skalas sedan bort. Workflowet hämtar inlägg som matchar dina kriterier, filtrerar fram inlägg som faktiskt har kommentarer och processar dem i batchar så att körningen håller sig stabil även när det finns mycket data.
Kommentarer aggregeras till ett läsbart paket. I stället för att skicka spridda svar in i en AI-prompt bygger det ett enda textblock med inlägg plus kommentarer, vilket ger modellen kontext och gör insikterna mindre generiska.
OpenAI tar fram insikter och LinkedIn-vinklar. Ett varv tar fram pain points och mönster. Ett annat varv föreslår LinkedIn-ämnen med rubriker, hooks och CTA:er som passar ett professionellt flöde.
Google Sheets blir din innehållsbacklog. Workflowet mappar outputen till konsekventa kolumner och lägger till dem som nya rader, så att du kan sortera, tagga och tilldela dem senare.
Du kan enkelt ändra input för subreddit/nyckelord för att matcha en nischad kampanj, eller justera AI-prompten så att den passar ditt varumärkes tonalitet. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: Konfigurera formulärtriggern
Fånga in subreddit- och nyckelordsinmatningar som startar pipelinen.
- Lägg till noden Form Submission Trigger.
- Ställ in Form Title till
Post ideas generation. - Lägg till formulärfält för Subreddit och What to search for in the subreddit, där Subreddit är markerat som obligatoriskt.
- Säkerställ att triggern är ansluten till Create Google Sheet.
Steg 2: Anslut Google Sheets
Skapa ett nytt kalkylark för varje körning och förbered det för att kunna lägga till resultat.
- Lägg till noden Create Google Sheet.
- Ställ in Resource till
spreadsheet. - Ställ in Title till
=post_ideas_{{ $json.Subreddit }}_{{ $json['What to search for in the subreddit'] }}_{{$now.format('yyyy_MM_dd_HH_mm_ss')}}. - Autentisering krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-uppgifter.
Subreddit och What to search for in the subreddit exakt.Steg 3: Hämta och filtrera Reddit-inlägg
Sök på Reddit och behåll endast inlägg som har kommentarer att analysera.
- Lägg till Retrieve Reddit Posts och anslut den efter Create Google Sheet.
- Ställ in Operation till
search. - Ställ in Subreddit till
={{ $('Form Submission Trigger').item.json.Subreddit }}. - Ställ in Keyword till
={{ $('Form Submission Trigger').item.json['What to search for in the subreddit'] }}. - Autentisering krävs: Anslut era redditOAuth2Api-uppgifter.
- Lägg till Filter Posts With Comments och konfigurera villkoret: Left Value
={{ $json.num_comments }}, Operationgt, Right Value0. - Anslut Filter Posts With Comments till Batch Through Posts.
Steg 4: Hämta kommentarer och bygg kontext för inlägg
Batcha igenom inlägg, samla kommentarer och bygg ett kombinerat payload för analys.
- Lägg till Batch Through Posts för att styra itereringen över inlägg.
- Lägg till Fetch Post Comments med Resource inställt på
postCommentoch Operation inställt pågetAll. - Ställ in Post ID till
={{ $json.id }}och Subreddit till={{ $json.subreddit }}. - Autentisering krävs: Anslut era redditOAuth2Api-uppgifter.
- Lägg till Aggregate Comment Text och aggregera fältet body.
- Lägg till Assemble Post With Comments och mappa fält: commentText till
={{ $json.body }}, postId till={{$("Batch Through Posts").item.json.id}}, och postContent till={{$("Batch Through Posts").item.json.selftext}}.
Steg 5: Sätt upp AI-analys och ämnesgenerering
Skapa strukturerade insikter och ämnesidéer för LinkedIn från det kombinerade Reddit-innehållet.
- Lägg till noden OpenAI Chat Engine med modellen
chatgpt-4o-latestoch anslut den som språkmodell för Derive Content Insights. - Autentisering krävs: Anslut era openAiApi-uppgifter i OpenAI Chat Engine (agenten använder denna överordnade modell).
- I Derive Content Insights ställer ni in Text till hela prompten som visas och behåller Prompt Type som
define. - Lägg till Combine Insights With Source med Mode inställt på
combineoch Combine By inställt påcombineByPosition. - Combine Insights With Source skickar output parallellt till både Propose LinkedIn Topics och Map Insight Output.
- Lägg till Propose LinkedIn Topics och ställ in promptmeddelandets innehåll till det angivna Markdown-instruktionsblocket.
- Autentisering krävs: Anslut era openAiApi-uppgifter i Propose LinkedIn Topics.
- Lägg till Map Topic Ideas och ställ in postIdeas till
={{ $json.message.content }}. - Lägg till Map Insight Output och mappa contentAnalysis, commentText, postId och postContent till respektive uttryck:
={{ $json.output }},={{ $json.commentText }},={{ $json.postId }}och={{ $json.postContent }}. - Lägg till Merge Ideas And Insights med Mode inställt på
combineoch Combine By inställt påcombineByPosition.
Steg 6: Konfigurera utdata till Google Sheets
Förbered kolumner och lägg till varje berikat resultat i det nyligen skapade kalkylarket.
- Lägg till Prepare Sheet Columns och ställ in fälten: Post Content till
={{ $json.postContent }}, Comments till={{ $json.commentText.join('\n\n\n\n--------\n\n\n') }}, Insights till={{ $json.contentAnalysis }}och Linkedin post ideas till={{ $json.postIdeas }}. - Lägg till Append Results To Sheet med Operation inställt på
appendoch Sheet Name inställt påSheet1. - Ställ in Document ID till
={{ $('Create Google Sheet').item.json.spreadsheetUrl }}. - Autentisering krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-uppgifter.
Steg 7: Testa och aktivera ert workflow
Kör ett manuellt test för att validera hela pipelinen och aktivera den sedan för användning i produktion.
- Klicka på Execute Workflow och skicka in ett testformulär i Form Submission Trigger (t.ex. Subreddit
marketing, söktermlead generation). - Bekräfta att Create Google Sheet skapar ett nytt kalkylark och att Append Results To Sheet skriver rader med Post Content, Comments, Insights och Linkedin post ideas.
- Verifiera att AI-utdata i Derive Content Insights och Propose LinkedIn Topics visas som strukturerad Markdown i arket.
- Växla workflowet till Active för att börja bearbeta inkommande inlämningar.
Tips för felsökning
- Reddit-inloggningar kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om något skapar fel, börja med att kontrollera inställningarna för din Reddit-app (client ID/secret och scopes).
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in din varumärkesröst tidigt, annars kommer du att redigera outputen i all evighet.
Snabba svar
Cirka 30 minuter om du redan har dina Reddit-, OpenAI- och Google-inloggningar redo.
Nej. Du kommer främst att koppla konton och redigera prompten och sheet-kolumnerna så att de matchar det du vill fånga.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna med kostnader för OpenAI API, som vanligtvis är några cent per körning beroende på hur många inlägg och kommentarer du processar.
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. Du kan ändra formulärinput så att den tar emot flera nyckelord och sedan justera steget ”Retrieve Reddit Posts” så att det körs en gång per nyckelord. De flesta team anpassar också OpenAI-prompten i noderna ”Derive Content Insights” och ”Propose LinkedIn Topics” för att matcha sin varumärkesröst, sin ICP och vilken typ av inlägg de vill ha (story, checklista, konträr vinkel).
Oftast är det ett OAuth-problem: Reddit-appen är felkonfigurerad, scopes är inte godkända eller token har löpt ut. Kontrollera inställningarna i Reddit developer-appen igen och koppla sedan om credentials i n8n. Om det fungerar för några inlägg och sedan fallerar kan du slå i rate limits eller hämta från en subreddit som blockerar viss API-åtkomst.
Det beror på hur många inlägg du ber om och hur långa kommentarstrådarna är, men de flesta team kör det på 10–30 inlägg åt gången utan problem.
För det här workflowet är n8n oftast bättre eftersom det hanterar flersteglogik som batching, sammanslagning och att forma AI-prompter, och du kan self-hosta när volymen växer. Zapier och Make kan fungera, men den här typen av ”samla → berika → skriva → lagra”-flöde blir ofta många separata Zaps/scenarion som är svårare att felsöka. Om du vill ha tajt kontroll över prompter och datamappning känns n8n mindre begränsande. Den praktiska skillnaden är underhåll: när Reddit eller din prompt ändras fixar du det en gång i ett enda workflow. Prata med en automatiseringsexpert om du vill ha hjälp att välja.
Du behöver inte fler content-hacks. Du behöver ett system som pålitligt förvandlar riktiga samtal till publicerbara idéer, lagrade där teamet faktiskt kan använda dem.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.