Ditt RSS-flöde är fullt av bra idéer. Problemet är att förvandla de länkarna till publiceringsklara utkast utan att slösa en halv dag på copy-paste, omskrivningar och att jaga godkännanden.
Den här RSS Google Docs-automationen träffar innehållsansvariga först, helt ärligt. Men byråledare och interna marknadsförare känner också av det, eftersom “utkastet” aldrig riktigt är den svåra delen. Det är granskningen.
Det här flödet hämtar nya RSS-objekt var några timmar, gör om varje till ett strukturerat GPT-4-utkast, skickar det via gotoHuman för godkännande, skapar sedan ett Google-dokument och pingar Slack. Du får se hur det fungerar, vad du behöver och var team vanligtvis justerar det.
Så fungerar den här automationslösningen
Hela n8n-flödet, från trigger till slutligt resultat:
n8n Workflow Template: RSS till Google docs: utkast redo för granskning
flowchart LR
subgraph sg0["Schedule Flow"]
direction LR
n0["<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/>Format RSS Data"]
n1@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Generate Article with AI", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Create Google Doc", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Add Article Content", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Article Published", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Article Rejected", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Schedule Trigger", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "RSS Read", pos: "b", h: 48 }
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/>Structure Article Data"]
n10@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Request Human Review", pos: "b", h: 48 }
n11@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Check Approval Status", pos: "b", h: 48 }
n12["<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/slack.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Send Slack Notification"]
n8 --> n0
n0 --> n1
n7 --> n8
n3 --> n4
n2 -.-> n1
n4 --> n12
n10 --> n11
n11 --> n3
n11 --> n6
n9 --> n10
n12 --> n5
n1 --> n9
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 n7 trigger
class n1 ai
class n2 aiModel
class n11 decision
class n0,n9 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n0,n9,n12 customIcon
Problemet: RSS-idéer blir inte publiceringsklara utkast
De flesta team har inte brist på ämnen. De har brist på tid och konsekvens. Du hittar ett RSS-objekt värt att skriva om, öppnar 6 flikar, sammanfattar det, försöker matcha er tonalitet, lägger till rubriker, lägger till SEO-detaljer och skickar sedan ut det för granskning. Den granskningen kommer tillbaka i ett DM, en e-posttråd eller en dokumentkommentar som ingen följer upp. Under tiden rullar flödet vidare och backlogen blir tyngre. Det är en märklig typ av stress eftersom det känns “enkelt”, men det slukar ändå din vecka.
Det blir mycket snabbt. Och friktionen ökar när fler än en person rör innehållet.
- Att skapa ett hyfsat utkast från en RSS-artikel kan ta cirka 1–2 timmar när du räknar in formatering, källor och grundläggande SEO-struktur.
- Godkännanden blir röriga eftersom feedbacken är utspridd över Slack, e-post och kommentarer, så du får gissa vad “godkänt” betyder.
- Tonaliteten glider över tid, särskilt när flera skribenter sammanfattar samma typ av innehåll på olika sätt.
- När utkast inte är samlade i Google Docs blir det svårare att delegera redigering, återanvända avsnitt eller lämna över innehåll till en annan kollega.
Lösningen: RSS → GPT-4-utkast → mänskligt godkännande → Google-dokument + Slack
Det här flödet körs enligt schema (var 6:e timme) och kontrollerar ditt RSS-flöde efter nya objekt. När det hittar något nytt förbereder det flödesdatan och använder sedan GPT-4 för att skapa ett strukturerat bloggutkast istället för en grov sammanfattning. Därefter paketeras utkastet till en korrekt formaterad “artikel-payload” och skickas till gotoHuman så att någon kan granska med tydliga acceptera/avvisa-beslut. Om det godkänns skapar n8n ett Google-dokument och lägger in det slutliga innehållet automatiskt. Sedan notifierar det din Slack-kanal så att teamet ser vad som levererats och var det finns.
Flödet börjar med schematriggern och RSS-hämtningen. Därifrån skapar AI ett längre utkast, och gotoHuman håller kvalitetskontrollen i loopen. Till sist blir Google Docs den enda platsen för den godkända versionen, och Slack talar om för alla att den är klar.
Vad du får: automation vs. resultat
| Vad det här flödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att du publicerar 5 RSS-inspirerade inlägg per vecka. Manuellt kan du lägga cirka 90 minuter per inlägg på att plocka ut nyckelpunkter, skriva utkast, formatera och skicka runt för granskning, vilket är ungefär 7–8 timmar i veckan. Med det här flödet är den “hands-on”-delen närmare 10 minuter för att skumma igenom utkastet i gotoHuman och godkänna eller avvisa, sedan sker Google-dokumentet och Slack-uppdateringen automatiskt. Du behåller redaktionell kontroll, men slipper betala copy-paste-skatten.
Det här behöver du
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Self-hosting-alternativ om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- RSS-flödets URL för innehållskällan du bevakar
- OpenAI (GPT-4) för att generera strukturerade bloggutkast
- gotoHuman för human-in-the-loop-godkännanden
- Google Docs för att lagra godkända utkast på ett ställe
- Slack för att notifiera teamet när utkast är klara
- OpenAI API-nyckel (hämta den i OpenAI-dashboarden)
Kunskapsnivå: Medel. Du kommer mest att koppla konton och redigera prompts, men det här flödet kräver self-hosting på grund av gotoHuman community-noden.
Vill du inte sätta upp det här själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Schemalagd kontroll av nytt innehåll. En schematrigger körs var 6:e timme och startar RSS Read-steget för att hämta de senaste objekten från ditt flöde.
Flödesdatan rensas och formas. Ett kodsteg förbereder de RSS-fält du faktiskt bryr dig om (titel, beskrivning, nyckelord och länk), så att AI-prompten blir konsekvent och inte får skräpdata.
GPT-4 skriver utkastet. n8n anropar OpenAI:s chatmodell och skapar ett komplett blogginläggsutkast från RSS-objektet, och strukturerar sedan outputen till en förutsägbar “artikel-payload” som teamet kan granska snabbt.
Godkännande blir en riktig spärr. gotoHuman tar emot utkastet och skickar resultatet genom en godkännandekontroll. Godkända utkast går till Google Docs och Slack. Avvisade utkast loggas, så att de inte försvinner i tystnad.
Du kan enkelt ändra AI-prompten för att matcha er tonalitet, eller byta destination från Google Docs till ett annat publiceringsverktyg utifrån dina behov. Se den fullständiga implementeringsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: Konfigurera den schemalagda triggern
Ställ in arbetsflödet så att det körs automatiskt enligt ett fast schema, så att det kan hämta nya RSS-objekt utan manuell hantering.
- Lägg till och öppna Scheduled Automation Trigger.
- Ställ in schemaregeln så att den körs var 6:e timme (noden använder
hoursInterval: 6). - Anslut Scheduled Automation Trigger till Retrieve RSS Items.
Steg 2: Anslut RSS-datakällan
Ange RSS-flödets URL för att hämta in de senaste artiklarna i arbetsflödet.
- Öppna Retrieve RSS Items.
- Ställ in URL till
https://example.com/rss-feed.xml. - Säkerställ att Retrieve RSS Items fortsätter till Prepare Feed Data.
Steg 3: Förbered artikelinmatning och AI-generering
Normalisera RSS-fälten och generera sedan en komplett artikel med AI-agenten.
- Öppna Prepare Feed Data och behåll JavaScript-koden som den är för att extrahera topic, keywords och annan metadata.
- Öppna Compose Article with AI och bekräfta att prompttexten använder RSS-fält som
{{ $json.original_title }}och{{ $json.original_description }}. - Bekräfta att OpenAI Chat Engine är ansluten som språkmodell för Compose Article with AI.
- Säkerställ att Compose Article with AI skickar utdata till Shape Article Payload.
Autentiseringsuppgifter krävs: Anslut era OpenAI-uppgifter i OpenAI Chat Engine (AI-under-noden). Lägg inte till autentiseringsuppgifter direkt i Compose Article with AI.
Steg 4: Strukturera AI-utdata och skicka för granskning
Formatera AI-utdata till en ren payload och skicka den till en granskare för godkännande.
- Öppna Shape Article Payload och behåll JavaScript-koden som extraherar title, meta_description och article_body.
- Öppna Submit for Human Review och verifiera att de mappade fälten använder uttryck som
{{ $json.article_body }}och{{ $json.title }}. - Ställ in reviewTemplateID till ert GoToHuman-mall-ID (just nu
YOUR_GOTOHUMAN_TEMPLATE_ID). - Säkerställ att Submit for Human Review ansluter till Verify Approval Result.
Autentiseringsuppgifter krävs: Anslut era GoToHuman-uppgifter i Submit for Human Review.
Steg 5: Konfigurera godkännanderoutning och utdata till Google Docs
Routa godkända objekt till skapande i Google Docs och avvisade objekt till en logg-platshållare.
- Öppna Verify Approval Result och bekräfta att villkoret kontrollerar att
{{ $json.response }}är lika medapproved. - Verifiera att true-grenen från Verify Approval Result går till Generate Google Doc.
- Verifiera att false-grenen från Verify Approval Result går till Review Rejected Log (detta är en platshållarnod).
- Öppna Generate Google Doc och ställ in Title till
{{ $('Prepare Feed Data').item.json.original_title }}. - Ange vid behov driveId och folderId; de är för närvarande tomma (
=).
Autentiseringsuppgifter krävs: Anslut era Google Docs-uppgifter i Generate Google Doc och Insert Article Content.
Steg 6: Infoga innehåll och skicka Slack-notis
Skriv den godkända artikeln i Google-dokumentet, notifiera sedan ert team i Slack och markera att flödet är klart.
- Öppna Insert Article Content och bekräfta att Operation är inställt på
update. - Ställ in Document URL till
{{ $json.id }}så att den använder dokumentet som skapats av Generate Google Doc. - Behåll de två infogningsåtgärderna, inklusive
{{ $('Shape Article Payload').item.json.article_body }}och metadatablocket med granskare och godkännandedatum. - Öppna Post Slack Update och verifiera att meddelandet använder värden som
{{ $('Shape Article Payload').item.json.title }}och{{ $now.toLocaleString('en-US') }}. - Ställ in Slack-kanalen i Post Slack Update till ert kanal-ID (just nu
YOUR_SLACK_CHANNEL_ID). - Bekräfta att flödet fortsätter till Publication Complete.
Autentiseringsuppgifter krävs: Anslut era Slack OAuth2-uppgifter i Post Slack Update.
Steg 7: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att verifiera hela flödet från RSS-hämtning till dokumentskapande och Slack-uppdatering.
- Klicka på Execute Workflow och bekräfta att Retrieve RSS Items returnerar minst ett objekt.
- Kontrollera att Compose Article with AI ger en komplett artikel och att Shape Article Payload extraherar en titel och en metabeskrivning.
- Verifiera att Submit for Human Review tar emot data och returnerar ett godkännandesvar.
- Bekräfta att godkännandet routas till Generate Google Doc och Insert Article Content, och att Post Slack Update publicerar notifieringen.
- När allt är validerat, växla arbetsflödet till Active för schemalagd körning i drift.
Vanliga fallgropar
- Google Docs-inloggningar kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om något slutar fungera, kontrollera Google-anslutningen i n8n:s avsnitt för Credentials först.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om nedströmsnoder misslyckas på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du att redigera output för alltid.
Vanliga frågor
Räkna med ungefär en timme om dina konton är redo.
Nej. Du kopplar inloggningar och justerar några fält och prompter.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis provperiod i n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna med OpenAI API-kostnader, som oftast är några cent per utkast beroende på längd.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att sätta upp) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärd och klarar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serveradministration.
Ja, men då byter du ut stegen som skapar Google-dokument mot ett WordPress-publiceringssteg efter godkännande. Den enklaste ändringen är att ersätta “Generate Google Doc” och “Insert Article Content” med en WordPress-nod (eller en HTTP Request till ditt CMS) och behålla samma gotoHuman-godkännandespärr. Vanliga anpassningar är att ändra AI-prompten för er tonalitet, lägga till en kategori baserat på RSS-nyckelord och skicka “avvisade” utkast till ett backlog-kalkylark. Om du vill ha en färdig variant finns ett RSS-till-WordPress-alternativ i avsnittet med relaterade flöden.
Oftast beror det på utgångna Google-inloggningar eller att fel Google-konto är kopplat. Koppla om Google Docs-inloggningen i n8n och bekräfta sedan att kontot kan skapa filer i den aktuella Drive-mappen. Om du lägger in stora utkast kan även tillfälliga API-begränsningar dyka upp, så att försöka igen efter en minut kan hjälpa.
Det beror på din n8n-plan och hur ofta ditt RSS-flöde uppdateras, men de flesta små team kör utan problem dussintals utkast per vecka med en grunduppsättning.
För det här användningsfallet är n8n oftast bättre eftersom du kan ha godkännandelogik, förgreningar och self-hosting i ett och samma flöde utan att betala per liten delsteg. gotoHuman är också enklare att använda som en riktig redaktionell spärr i n8n. Zapier eller Make kan fortfarande fungera om ditt flöde är lättviktigt och du klarar dig med enklare granskning. Men när du behöver konsekvent struktur, godkännanden och pålitlig routning syns begränsningarna snabbt. Prata med en automationsexpert om du vill ha en snabb rekommendation baserat på din volym och din stack.
Du får utkast som faktiskt går att granska, redan i Google Docs, med ett tydligt godkännandespår. Sätt upp det en gång och låt sedan flödet göra sitt jobb.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.