Du öppnar din landningssida, du känner att något är “fel”, och sen… fastnar du. Inte för att du saknar idéer, utan för att få fräsch, rak feedback brukar innebära att du måste vänta på en kollega, en byrå eller en lång Loom-granskning.
Det här slår hårdast mot marknadsförare under lanseringsveckan. Men grundare känner det också när betald trafik bränner pengar, och growth-konsulter stöter på det när de granskar fem sajter på en dag. Den här automatiseringen för Gemini CRO roasts ger dig snabb, användbar kritik och testidéer utan att du behöver boka ett möte.
Du får lära dig vad workflowet gör, vad du behöver för att köra det, och hur delarna hänger ihop så att du kan anpassa det till din egen CRO-process.
Så fungerar den här automatiseringen
Här är hela workflowet du kommer att sätta upp:
n8n Workflow Template: Telegram + Gemini: landningssida som roastar dig
flowchart LR
subgraph sg0["Landing Page Input 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/form.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Landing Page Input"]
n1["<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/>Normalize URL Form"]
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/httprequest.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Fetch Page HTML"]
n3@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "CRO Roast Agent", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Gemini Chat Engine", pos: "b", h: 48 }
n5["<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/telegram.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Telegram Reply Sender"]
n1 --> n2
n3 --> n5
n2 --> n3
n0 --> n1
n4 -.-> n3
end
subgraph sg1["Telegram Incoming Hook Flow"]
direction LR
n6["<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/telegram.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Telegram Incoming Hook"]
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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Normalize URL Telegram"]
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/httprequest.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Fetch Page HTML 2"]
n9@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "CRO Roast Agent 2", pos: "b", h: 48 }
n10@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Gemini Chat Engine 2", pos: "b", h: 48 }
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/telegram.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Telegram Reply Sender 2"]
n7 --> n8
n9 --> n11
n8 --> n9
n6 --> n7
n10 -.-> 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 n0,n6 trigger
class n3,n9 ai
class n4,n10 aiModel
class n2,n8 api
class n1,n7 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n0,n1,n2,n5,n6,n7,n8,n11 customIcon
Varför det här spelar roll: landningssidor får sällan ärlig feedback
De flesta landningssidor misslyckas inte för att teamet är lat. De misslyckas för att feedback-loopen är långsam och artig. Du lanserar, du stirrar på rubriken för hundrade gången, och varje justering blir en diskussion om tycke och smak. Under tiden fortsätter dina annonser att skicka trafik till en sida som kanske är förvirrande, för lång, saknar bevis, eller helt enkelt… inte är vass. Och om du hanterar flera kampanjer blir den mentala belastningen värre, för varje sida behöver sin egen diagnos och du kan inte hålla allt i huvudet.
Friktionen byggs snabbt på. Här är var det faller isär.
- Du gör “säkra” ändringar eftersom ingen vill vara den raka, så sidan förblir medioker.
- Manuella granskningar tar runt en timme per sida när du räknar in anteckningar, skärmdumpar och rekommendationer för omformuleringar.
- Idéer försvinner i Slack eller DM:ar, vilket gör att nästa iteration börjar från noll.
- Team hoppar ofta över mindre sidor helt, trots att några snabba fixes kan lyfta antalet registreringar.
Det du bygger: en Telegram-bot som roastar vilken landningssida som helst
Det här workflowet gör en enkel input (en URL till en landningssida) till en snabb CRO-granskning som du faktiskt kan agera på. Du skickar en länk via Telegram (eller skickar in den via ett litet webbformulär), och automatiseringen rensar upp URL:en så att den fungerar även om någon glömmer “https://”. Sedan hämtar den sidans live-HTML via en HTTP-förfrågan, skickar innehållet till en Gemini-driven AI-agent och ber om två saker: en vänlig men brutalt ärlig roast plus 10 högpåverkande konverteringsidéer. Svaret är alltid på turkiska och hålls under cirka 3 000 tecken, så att det blir ett läsbart Telegram-meddelande istället för en vägg av text.
Det börjar med att en URL kommer in från Telegram eller ett formulär. Workflowet skrapar sidans innehåll och skickar det till Gemini för analys. Till sist svarar det tillbaka i Telegram med roasten och CRO-rekommendationerna, formaterade så att du snabbt kan skanna dem.
Det du bygger
| Vad som automatiseras | Vad du uppnår |
|---|---|
|
|
Förväntade resultat
Säg att du granskar fem landningssidor varje vecka. Manuellt kanske du lägger ungefär en timme per sida när du räknar in läsning, anteckningar och att omvandla feedback till testidéer, alltså runt fem timmar. Med det här workflowet tar det under en minut att skicka in en URL i Telegram och boten svarar oftast efter en kort väntan på bearbetning, så du hamnar närmare 10 minuters total “hands-on-tid”. Du använder fortfarande ditt omdöme, men problemet med att börja från ett blankt papper försvinner.
Innan du börjar
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Telegram för att skicka URL:er och ta emot svar
- Google Gemini för att generera roasten och CRO-idéerna
- Google AI (Gemini) API-nyckel (hämta den från Google AI Studio)
Kunskapsnivå: Nybörjare. Du kopplar konton, klistrar in en API-nyckel och justerar en prompt om du vill ha ett annat output.
Vill du att någon bygger detta åt dig? Prata med en automations-expert (gratis 15-minuters konsultation).
Steg för steg
En URL kommer in från Telegram eller ett formulär. Workflowet lyssnar efter ett Telegram-meddelande (DM till din bot) eller en inskickning från formulärtriggern “Conversion Rate Optimizer”.
Länken blir rensad. Ett litet kodsteg normaliserar URL:en och lägger till “https://” om det saknas, vilket undviker irriterande länkproblem av typen “det funkar på min dator”.
Sidan skrapas. n8n använder en HTTP Request-nod för att hämta den publika HTML:en, så att Gemini får riktig on-page-copy och struktur att reagera på.
Gemini skapar roasten och CRO-idéerna. AI-agenten anropar Gemini-chatmodellen och producerar ett turkiskt svar som hålls kort nog för att skickas snyggt i Telegram.
Resultatet skickas tillbaka till dig. En Telegram-nod formaterar och levererar slutmeddelandet så att du kan kopiera idéer till din backlog direkt.
Du kan enkelt modifiera prompten för att ändra ton (artigare, mer aggressiv) eller för att fokusera på specifika mål som lead gen eller e-handel. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: konfigurera formulärtriggern
Det här arbetsflödet tar emot landningssidans URL:er från ett n8n-formulär och skickar dem för analys.
- Lägg till och konfigurera Landing Page Input som er formulärtrigger.
- Ställ in Form Title till
Conversion Rate Optimizer. - Ställ in Form Description till
Your Landing Page is Leaking Sales—Fix It Now. - Skapa ett fält med Field Label
Landing Page Url, Placeholderhttps://yuzuu.cooch markera det som obligatoriskt. - Koppla Landing Page Input till Normalize URL Form.
Steg 2: anslut Telegram
Det här arbetsflödet tar även emot URL:er från Telegram-meddelanden och svarar direkt i Telegram.
- Lägg till Telegram Incoming Hook och aktivera uppdateringar för message.
- Uppgifter krävs: anslut era telegramApi-uppgifter i Telegram Incoming Hook.
- Koppla Telegram Incoming Hook till Normalize URL Telegram.
- I Telegram Reply Sender, ställ in Text till
{{ $json.output }}och Chat ID till{{ $('Telegram Incoming Hook').item.json.message.from.id }}. - Uppgifter krävs: anslut era telegramApi-uppgifter i Telegram Reply Sender.
- I Telegram Reply Sender 2, ställ in Text till
{{ $json.output }}och Chat ID till{{ $('Telegram Incoming Hook').item.json.message.from.id }}. - I Telegram Reply Sender 2, ställ in Reply To Message ID till
{{ $('Telegram Incoming Hook').item.json.message.message_id }}och låt Append Attribution vara avstängt. - Uppgifter krävs: anslut era telegramApi-uppgifter i Telegram Reply Sender 2.
⚠️ Vanlig fallgrop: Telegram-meddelanden måste innehålla en giltig URL i meddelandetexten, annars kommer Fetch Page HTML 2 att misslyckas.
Steg 3: normalisera och hämta landningssidans HTML
Båda inmatningsvägarna normaliserar URL:er och hämtar landningssidans HTML för analys.
- I Normalize URL Form, behåll den medföljande JavaScript-koden som lägger till
https://till URL-liknande fält. - I Fetch Page HTML, ställ in URL till
{{ $json['Landing Page Url'] }}. - I Normalize URL Telegram, behåll den medföljande JavaScript-koden som lägger till
https://till URL-liknande fält. - I Fetch Page HTML 2, ställ in URL till
{{ $json.message.text }}. - Verifiera körflödet: Landing Page Input → Normalize URL Form → Fetch Page HTML → CRO Roast Agent.
- Verifiera körflödet: Telegram Incoming Hook → Normalize URL Telegram → Fetch Page HTML 2 → CRO Roast Agent 2.
Tips: Normaliseringsstegen förhindrar att saknade scheman (t.ex. example.com) gör att HTTP-förfrågningarna går sönder.
Steg 4: sätt upp AI-roast-agenterna
De två AI-agenterna analyserar den hämtade HTML:en och genererar en CRO-roast samt rekommendationer.
- I CRO Roast Agent, behåll Prompt Type inställt på
defineoch använd den medföljande CRO-roast-prompten som innehåller{{ $json.data }}. - I CRO Roast Agent 2, behåll Prompt Type inställt på
defineoch använd den medföljande CRO-roast-prompten som innehåller{{ $json.data }}. - I Gemini Chat Engine, ställ in Model Name till
models/gemini-2.5-pro. - Uppgifter krävs: anslut era googlePalmApi-uppgifter i Gemini Chat Engine.
- I Gemini Chat Engine 2, ställ in Model Name till
models/gemini-2.5-pro. - Uppgifter krävs: anslut era googlePalmApi-uppgifter i Gemini Chat Engine 2.
- Säkerställ att Gemini Chat Engine är ansluten som språkmodell för CRO Roast Agent, och att Gemini Chat Engine 2 är ansluten som språkmodell för CRO Roast Agent 2.
⚠️ Vanlig fallgrop: Lägg inte till uppgifter direkt i agentnoderna – lägg till dem i Gemini Chat Engine och Gemini Chat Engine 2, som tillhandahåller språkmodellerna.
Steg 5: testa och aktivera ert arbetsflöde
Validera båda inmatningsvägarna (formulär och Telegram) innan ni slår på arbetsflödet.
- Klicka på Test workflow och skicka in formuläret Landing Page Input med en riktig URL.
- Bekräfta att Fetch Page HTML returnerar sidinnehåll och att CRO Roast Agent genererar output i
{{ $json.output }}. - Skicka ett Telegram-meddelande som innehåller en URL och verifiera att Telegram Reply Sender 2 svarar på originalmeddelandet.
- Kontrollera att svaren är under 3000 tecken enligt definitionen i agentprompterna.
- När båda vägarna fungerar, växla arbetsflödet till Active för produktionsanvändning.
Felsökningstips
- Telegram-credentials kan löpa ut eller så kan boten vara felkonfigurerad. Om meddelanden inte triggar körningar, kontrollera din Telegram Trigger-anslutning och bekräfta att boten tar emot uppdateringar.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om nedströmsnoder misslyckas på tomma svar.
- Gemini API-åtkomst kan fallera på grund av saknad billing, fel API-nyckel eller modellbehörigheter. Generera en ny nyckel i Google AI Studio och bekräfta att den valda modellen är aktiverad för ditt projekt.
Snabba svar
Cirka 20 minuter om din Telegram-bot och din Gemini-nyckel är redo.
Nej. Du klistrar mest in behörigheter och justerar AI-prompten om du vill.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen hosting och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in kostnader för Gemini API-användning, som beror på hur stora sidorna är och hur ofta du kör roasts.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att sätta upp) eller egen hosting på en VPS. För egen hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Egen hosting ger dig obegränsade exekveringar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det borde du förmodligen. Du kan justera AI-agentens prompt för att fokusera på prissidor, lead-formulär eller e-handels-PDP:er, och du kan ändra HTTP Request-steget för att hämta mobilvarianter eller specifika URL:er (som /pricing). Vanliga justeringar är att tvinga ett strikt output-format (endast bullet points), lägga till din varumärkesröst och be om A/B-testhypoteser istället för generella förslag.
Oftast är det bot-token eller webhook som inte är korrekt inställd, eller att Telegram-uppdateringar inte når din n8n-instans. Återanslut Telegram Trigger-credentials och skicka sedan ett nytt testmeddelande för att bekräfta att triggern kör. Om du kör egen hosting, bekräfta också att din instans är nåbar från publika internet (Telegram anropar inte privata URL:er). Rate limiting är sällsynt här, men kan dyka upp om du spammar tester snabbt.
Om du kör egen hosting finns ingen exekveringsgräns (det beror mest på din server och Geminis rate limits). På n8n Cloud har Starter-planen en månadsvis exekveringskvot och högre planer hanterar mer. I praktiken kör de flesta team detta några gånger per dag, och det håller sig stabilt så länge du håller dig till en URL per förfrågan och sidorna är publikt åtkomliga.
Ofta, ja, eftersom HTML-skrapning, normalisering av input och styrning av en AI-agentprompt tenderar att bli stökigt i enklare byggare. n8n är också smidigare när du vill ha två triggers (Telegram och ett formulär) som matar samma logik, och när du vill köra egen hosting för högre volym. Zapier eller Make kan fortfarande funka om du bara behöver en grundläggande “URL in, meddelande ut”-setup och inte bryr dig om att kontrollera skrapningssteget. Om du är osäker, prata med en automations-expert så mappar vi det till ditt exakta workflow.
Sätt upp detta en gång, så får du ett jämnt flöde av raka CRO-idéer vid begäran. Workflowet tar hand om det repetitiva granskningsarbetet så att du kan lägga tiden på att välja rätt tester och få ut dem i produktion.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.