Behöver ert företag hjälp med att implementera AI? Kontakta oss och få prisoffert här →
AI Skolan
januari 22, 2026

SerpAPI till Excel, rensa LinkedIn-leadlistor snabbt

Rickard Andersson Partner, Nodenordic.se

Du hittar en lovande LinkedIn-sökning, öppnar ett dussin resultat, kopierar några URL:er och inser sedan att halva raderna är röriga. ”300+ följare” blir en sorteringsmardröm. Företagsnamn saknas. Och nu fastnar du i att rensa data i stället för att prata med prospekt.

Det här är den typen av pilljobb som saktar ner marketing ops, men byråägare som bygger listor åt kunder känner av det lika mycket. Även en ensam grundare som kör outbound stöter på det direkt. Den här SerpAPI Excel leads-automationen hämtar profiler från Googles sökresultat, strukturerar dem och ger dig en prydlig fil som faktiskt går att använda.

Du får se hur workflowet gör om ett nyckelord + plats till en Excel-nedladdning och en NocoDB ”single source of truth”, så att listan går att dela och återanvända.

Så fungerar den här automatiseringen

Här är hela workflowet du kommer att sätta upp:

n8n Workflow Template: SerpAPI till Excel, rensa LinkedIn-leadlistor snabbt

Varför det här spelar roll: LinkedIn-leadlistor blir röriga snabbt

Att bygga LinkedIn-leadlistor låter enkelt tills du gör det mer än en gång. Du söker. Du klickar. Du kopierar URL:er till ett kalkylark. Sedan börjar efterarbetet: inkonsekventa fält, märkliga följarformat (som ”1K+”), saknade företagsnamn och dubbletter från olika typer av resultat. Det värsta är den mentala belastningen. Du börjar tvivla på din egen lista eftersom du vet att den byggdes ihop i all hast, över för många flikar, med för många chanser att göra fel.

Det drar iväg snabbt. Här är var det vanligtvis faller isär.

  • Att copy-paste:a profiler en och en förvandlar en 30-minutersuppgift till en eftermiddag när du behöver mer än några dussin leads.
  • Följarantal och liknande fält kommer som text (”300+”), vilket gör filtrering och scoring opålitlig.
  • Företagsdata är ofta ofullständig, så säljare kan inte personalisera outreach utan en extra runda research.
  • Utan en strukturerad databas slutar det med att du bygger om samma lista nästa vecka eftersom ingen litar på senaste versionen.

Det du bygger: generator för LinkedIn-leadlistor från nyckelord till Excel

Workflowet börjar med en enkel input: nyckelordet och platsen du vill söka på. n8n skickar kriterierna till SerpAPI, som kör Google-sökningen på ett sätt som är betydligt mindre benäget att blockeras eller strypas. Resultaten delas upp i enskilda ”profilkandidater”, mappas till en konsekvent struktur och rensas så att du bara behåller fälten du faktiskt bryr dig om. Därefter fyller OpenAI i saknad kontext som företagsnamn och konverterar följartal i text (som ”300+”) till ett användbart nummer. Till sist får du två utdata: en Excel-fil du kan ladda ner och dela, plus en NocoDB-tabell som blir din löpande leaddatabas.

Workflowet startas på beställning, så du kör det när du behöver en ny lista. Efter att SerpAPI returnerat organiska resultat normaliserar n8n datan, berikar nyckelfält med OpenAI och exporterar sedan de slutliga posterna till Excel och sparar samma uppsättning i NocoDB.

Det du bygger

Förväntade resultat

Säg att du behöver en lista med 80 LinkedIn-profiler för ”B2B SaaS marketing” i London. Manuellt kan du lägga ungefär 2 minuter per resultat på att klicka, kopiera och rensa, vilket blir cirka 2,5 timmar. Med det här workflowet anger du kriterierna en gång, låter SerpAPI hämta resultaten och låter OpenAI normalisera nyckelfält. Din hands-on-tid sjunker till cirka 10 minuter, och du får ändå både en Excel-nedladdning och en NocoDB-tabell du kan fråga mot senare.

Innan du börjar

  • n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
  • Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
  • SerpAPI för Google-resultat utan att bli blockerad
  • OpenAI för att berika företagsnamn och normalisera följare
  • NocoDB API-inloggningsuppgifter (hämta dem i inställningarna för ditt NocoDB-konto)

Svårighetsgrad: Nybörjare. Du kopplar konton, klistrar in API-nycklar och justerar några fält.

Vill du att någon bygger detta åt dig? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).

Steg för steg

Du kör det på beställning. Workflowet är byggt för listbygge vid behov, så du triggar det manuellt i n8n när du vill ha färska leads till en kampanj.

Dina sökkriterier förbereds. n8n sätter upp parametrar för nyckelord och plats och skickar dem i en SerpAPI HTTP-request för att hämta organiska Google-resultat som pekar på LinkedIn-profiler.

Resultat rensas och berikas. Varje resultat delas upp till ett eget item, mappas till konsekventa profilfält och rensas från extra metadata. OpenAI lägger sedan till företagsnamn och konverterar följartal i format som ”300+” till ett nummer du kan filtrera på.

Du får två användbara utdata. Slutliga poster slås ihop, skrivs till en Excel-fil för nedladdning och sparas i NocoDB så att du har en databas du kan fortsätta bygga på.

Du kan enkelt ändra sökkriterierna för att rikta in dig på andra roller, branscher eller geografier utifrån dina behov. Se hela implementeringsguiden nedan för alternativ för anpassning.

Steg-för-steg-implementeringsguide

Steg 1: konfigurera den manuella triggern

Konfigurera triggern på begäran som startar arbetsflödet och initierar sekvensen för sökkriterier.

  1. Lägg till noden On-Demand Start som trigger.
  2. Koppla On-Demand Start till Query Criteria Setup.
  3. (Valfritt) Behåll Flowpast Branding som en referensanteckning för dokumentation.

Steg 2: anslut SerpAPI-sökförfrågan

Definiera era sökkriterier och konfigurera SerpAPI-förfrågan för att hämta profilresultat.

  1. I Query Criteria Setup ställer ni in Keyword till nocode och Location till Germany.
  2. Ställ in Number of search results to be returned till 20, Host langauge till en, Geolocation till de, Search engine till google och site till linkedin.com/in.
  3. Öppna SerpAPI Search Request och ställ in URL till https://serpapi.com/search.
  4. Aktivera Send Query och ställ in frågeparametrar: q till =site:{{ $json.site }} {{ $json.Keyword }} {{ $json.Location }}, hl till ={{ $json['Host langauge'] }}, gl till ={{ $json.Geolocation }}, num till ={{ $json['Number of search results to be returned'] }} och engine till ={{ $json['Search engine'] }}.
  5. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era serpApi-inloggningsuppgifter i SerpAPI Search Request.

Steg 3: konfigurera uppdelning och mappning av resultat

Dela upp listan med organiska resultat och mappa råfält till ett strukturerat profilformat.

  1. I Split Organic Results ställer ni in Field to Split Out till organic_results.
  2. I Map Profile Fields lägger ni till tilldelningar för: NameInLinkedinProfile = ={{ $json.title }}, linkedinUrl = ={{ $json.link }}, Snippet = ={{ $json.snippet }}, Followers = ={{ $json.displayed_link }}, Keyword = ={{ $('Query Criteria Setup').item.json.Keyword }}, Location = ={{ $('Query Criteria Setup').item.json.Location }}, Rich snippet = ={{ $json.rich_snippet.top.extensions }} och snippet_highlighted_words = ={{ $json.snippet_highlighted_words }}.
  3. Bekräfta körflödet: Map Profile Fields skickar utdata till både Extract Company & Followers och Combine Final Records parallellt.
⚠️ Vanlig fallgrop: Map Profile Fields innehåller två tilldelningar med namnet linkedinUrl. Om ni bara vill ha ett fält, ta bort dubbletten för att undvika att värden skrivs över.

Steg 4: konfigurera AI-berikning

Använd OpenAI för att extrahera företagsnamn och antal följare, och rensa sedan AI-svaret så att ni behåller rena fält.

  1. I Extract Company & Followers väljer ni modellen gpt-4o och aktiverar JSON Output.
  2. Ställ in meddelandets innehåll till =Transform {{ $json.Followers }} into a number and extract where possible the name of the company in {{ $json.NameInLinkedinProfile }} or in {{ $json.Snippet }} Do not output things like location or name, only followers and company_name.
  3. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era openAiApi-inloggningsuppgifter i Extract Company & Followers.
  4. I Prune AI Metadata mappar ni followers_number till ={{ $json.message.content.followers }} och NameOfCompany till ={{ $json.message.content.company_name }}.

Steg 5: konfigurera utdestinationer

Kombinera basposter och AI-berikade poster, exportera sedan till Excel och spara till NocoDB.

  1. I Combine Final Records ställer ni in Mode till combine och Combine By till combineByPosition.
  2. Bekräfta flödet: Combine Final Records skickar utdata till både Export Profiles to Excel och Save Records to NocoDB parallellt.
  3. I Export Profiles to Excel ställer ni in Operation till xlsx.
  4. I Save Records to NocoDB ställer ni in Operation till create, Project ID till [YOUR_ID], Table till [YOUR_ID] och Data to Send till autoMapInputData.
  5. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era nocoDbApiToken-inloggningsuppgifter i Save Records to NocoDB.
⚠️ Vanlig fallgrop: Ersätt [YOUR_ID] i Save Records to NocoDB med ert faktiska NocoDB Project ID och Table ID, annars kommer noden att misslyckas.

Steg 6: testa och aktivera ert arbetsflöde

Kör ett manuellt test för att verifiera resultaten och aktivera sedan arbetsflödet för produktionsanvändning.

  1. Klicka på Execute Workflow från On-Demand Start för att köra ett test.
  2. Verifiera att Export Profiles to Excel skapar en nedladdningsbar XLSX-fil och att Save Records to NocoDB skapar nya poster.
  3. Om AI-utdata saknar fält, gå tillbaka till Extract Company & Followers och justera meddelandets innehåll eller modellval.
  4. Växla arbetsflödet till Active för att använda det i produktion.
🔒

Lås upp fullständig steg-för-steg-guide

Få den kompletta implementeringsguiden + nedladdningsbar mall

Felsökningstips

  • SerpAPI-inloggningsuppgifter kan gå ut eller kräva specifika behörigheter. Om det slutar fungera, börja med att kontrollera status för API-nyckeln och användningsgränser i din SerpAPI-dashboard.
  • Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om nedströmsnoder misslyckas på grund av tomma svar.
  • Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in ert varumärkesspråk tidigt, annars kommer du att redigera utdata i all evighet.

Snabba svar

Hur lång tid tar det att sätta upp den här SerpAPI Excel leads-automationen?

Cirka 30 minuter om dina API-nycklar är klara.

Krävs kodning för den här städningen av LinkedIn-leadlistor?

Nej. Du kopplar SerpAPI-, OpenAI- och NocoDB-uppgifter och redigerar sedan ett par fält som nyckelord och plats.

Är n8n gratis att använda för det här SerpAPI Excel leads-workflowet?

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 med OpenAI API-kostnader (ofta några cent per körning) och SerpAPI-användning beroende på hur många sökningar du gör.

Var kan jag hosta n8n för att köra den här automatiseringen?

Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att sätta upp) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsat antal körningar men kräver grundläggande serveradministration.

Kan jag modifiera det här SerpAPI Excel leads-workflowet för andra use case?

Ja, och det bör du sannolikt. Ändra kriterierna i noden ”Query Criteria Setup” för att rikta in dig på andra nyckelord, platser eller LinkedIn-URL-mönster. Om du vill ha annan berikning, ändra vad OpenAI-steget ”Extract Company & Followers” returnerar (till exempel lägg till bransch eller senioritetsnivå om det finns i snutten). Du kan också justera vad som tas bort i ”Prune AI Metadata” så att din Excel-export innehåller exakt det ditt team behöver.

Varför misslyckas min SerpAPI-anslutning i det här workflowet?

Oftast är det en ogiltig eller utgången API-nyckel, eller att du har nått en användningsgräns i ditt SerpAPI-konto. Uppdatera inloggningsuppgiften i n8n och kör först en enskild testsökning igen. Om det fungerar, kontrollera queryn du skickar (nyckelord och plats), eftersom felaktigt formaterade parametrar också kan ge tomma resultat.

Vilken volym kan det här SerpAPI Excel leads-workflowet hantera?

För de flesta små team är hundratals leads per dag realistiskt, och den främsta begränsningen är din SerpAPI-plan plus hur snabbt du vill att OpenAI-berikningen ska köras.

Är den här SerpAPI Excel leads-automationen bättre än att använda Zapier eller Make?

Ofta, ja, eftersom det här workflowet inte bara är ”skicka data från A till B”. Du delar upp resultat, formar om fält, slår ihop strukturerade poster, genererar en Excel-fil och skriver till en databas, allt i en körning — och det är den typen av flersteglogik som n8n hanterar utan problem. Self-hosting spelar också roll när du börjar köra många exekveringar, eftersom du inte betalar per task på samma sätt. Zapier eller Make kan vara toppen för lätta tvåstegszaps, men listbygge blir ofta många små transformationer. Om du tvekar, prata med en automationsexpert så kan du verklighetschecka bästa upplägg för din volym.

När detta väl är igång slutar leadlistbygge att vara ett återkommande måste. Du får mer strukturerad data, en delbar Excel-export och en NocoDB-bas du faktiskt kan bygga vidare på.

Kontakta oss

Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.

×

Använd mall

Få direkt tillgång till denna n8n-arbetsflödes JSON-fil

Få prisoffert redan idag!
Få prisoffert redan idag!

Berätta vad ni behöver hjälp med så hör vi av oss inom en arbetsdag!

Få prisoffert redan idag!
Få prisoffert redan idag!

Berätta vad ni behöver hjälp med så hör vi av oss inom en arbetsdag!

Launch login modal Launch register modal