Du ser en riktigt bra idé för targeting, slänger in den i chatten och sedan… ingenting. Den ligger där tills någon kommer ihåg att göra research, kopiera in resultaten i ett kalkylark och formatera så att det faktiskt går att använda.
Den här Telegram Sheets-automatiseringen träffar marknadschefer först, men även grundare och små byråteam känner igen sig. Vinsten är enkel: du fångar idéer om intressen i stunden och förvandlar dem till ett strukturerat, delbart output som är redo för Google Sheets – utan de röriga manuella stegen.
Nedan ser du exakt hur workflowet fungerar, vad du får ut av det och hur du undviker de vanliga uppsättningsfällorna som gör den här typen av automationer instabila.
Så fungerar den här automatiseringen
Hela n8n-workflowet, från trigger till slutligt output:
n8n Workflow Template: Telegram till Google Sheets: snabb intresseresearch
flowchart LR
subgraph sg0["Get interest name Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "No Operation, do nothing", pos: "b", h: 48 }
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/telegram.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get interest name"]
n2@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Check message contents", pos: "b", h: 48 }
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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Extract message"]
n4["<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/>Split Message"]
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/facebook.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Connect to Graph API"]
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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Split Interests into a Table"]
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/>Get variables"]
n8@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Create a Spreadsheet", 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/telegram.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Send the Spreadsheet file"]
n7 --> n8
n4 --> n5
n3 --> n4
n1 --> n2
n5 --> n6
n8 --> n9
n2 --> n3
n2 --> n0
n6 --> n7
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 n1 trigger
class n2 decision
class n5 api
class n3,n4,n6,n7 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n1,n3,n4,n5,n6,n7,n9 customIcon
Problemet: intresseresearch dör i chatten
Intresseresearch börjar ofta på den mest kaotiska platsen som finns: en Telegram-chatt. Någon skriver “#interest hiking” eller “#interest boutique fitness” och det känns produktivt… tills du inser att inget längre ned i kedjan är strukturerat. Researchern måste öppna Ads Manager eller ett verktyg, söka, tolka resultat och sedan klistra in dem i ett kalkylark som kanske (eller kanske inte) matchar teamets rapportformat. Och om två personer gör det får du två olika kolumnupplägg. Det är så “snabb research” blir en återkommande tidstjuv och en hög halvtillförlitliga anteckningar.
Det växer snabbt. Här är var det brukar fallera.
- Intresseidéer kommer vid slumpmässiga tider, så de är lätta att glömma och svåra att batcha.
- Manuella uppslag av Facebook-intressen går långsamt, och copy-paste-steget är där misstagen smyger sig in.
- Olika personer loggar olika fält, vilket gör att din “rapport” blir en diskussion om formatering.
- När kalkylarket väl är uppdaterat har momentumet försvunnit och ingen bygger målgrupper utifrån det.
Lösningen: Telegram → Facebook Graph API → kalkylarksredo output
Det här workflowet gör Telegram till en capture-och-research-kanal för targeting-idéer. Det lyssnar efter meddelanden som börjar med #interest i en specifik Telegram-chatt och verifierar sedan att meddelandet är giltigt (rätt chatt, rätt format). När det är godkänt parsar workflowet texten för att extrahera intressetermen strukturerat, även om meddelandet innehåller extra ord. Därefter frågar det Facebook Graph API för att hitta relaterad intressedata. Resultaten organiseras sedan i en strukturerad tabell, mappas till konsekventa fält och exporteras som en enkel CSV-fil. Till sist skickas CSV-filen tillbaka till samma Telegram-chatt så att teamet direkt får en delbar artefakt.
Workflowet börjar med en Telegram-trigger och en snabb kontroll: “är detta ett #interest-meddelande?”. Därifrån extraherar det intresset, kör Graph API-uppslaget och formaterar de returnerade träffarna till en tabell som teamet faktiskt kan läsa. Sista steget skapar en CSV och postar tillbaka till Telegram, vilket gör att output syns där idén uppstod.
Det du får: automatisering vs. resultat
| Vad det här workflowet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut i praktiken
Säg att teamet testar 20 nya intressen per vecka. Manuell hantering, även med en snabb rutin, är kanske 5 minuter för att slå upp ett intresse, 3 minuter för att kopiera fält till ett kalkylark och ytterligare 2 minuter för att fixa formatering – alltså runt 10 minuter per intresse (cirka 3 timmar per vecka). Med det här workflowet skriver någon “#interest trail running” i Telegram (under en minut), API-uppslaget kör i bakgrunden och en CSV kommer tillbaka i chatten. Du väljer fortfarande vad du vill använda, men det administrativa jobbet försvinner till stor del.
Det här behöver du
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Self-hosting-alternativ om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Telegram för att fånga upp och ta emot CSV-output
- Facebook Graph API för att slå upp intressedata
- Facebook access token / API-uppgifter (skapa i Meta for Developers och generera en token)
Svårighetsnivå: Medel. Du kopplar in credentials och kan behöva justera ett par parsningsfält, men du bygger inte “från noll”.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Telegram-meddelandetrigger. När någon skriver i din valda Telegram-chatt plockar n8n upp det direkt. Du styr vilken chatt som är tillåten så att slumpmässiga meddelanden inte smutsar ned din researchlogg.
Validering och parsning av meddelanden. Workflowet kontrollerar att meddelandet börjar med #interest. Om det inte gör det stoppas flödet (det finns en inaktiv “gör inget”-gren), så du bränner inte API-anrop på irrelevanta chattmeddelanden.
Uppslag av intresse. Den extraherade intressetexten skickas till Facebook Graph API för att hämta relaterad intresseinformation. Svaret omvandlas sedan till en enkel tabell, med fält mappade till en konsekvent JSON-struktur som kalkylarkssteget kan lita på.
Kalkylarksoutput. Workflowet genererar en CSV-fil och skickar tillbaka den till Telegram som bilaga. Därifrån kan du ladda upp den till Google Sheets (eller slå ihop den med ett befintligt rapportark) när du är redo.
Du kan enkelt ändra outputfälten så att de matchar teamets rapportkolumner utifrån era behov. Se den fullständiga implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: Konfigurera Telegram-triggern
Konfigurera arbetsflödet så att det lyssnar efter Telegram-meddelanden som matchar ert mönster för intresseuppslag.
- Lägg till eller öppna Telegram Interest Trigger och behåll Updates inställt på
message. - Inloggning krävs: Anslut era telegramApi-uppgifter för Telegram Interest Trigger.
- I Validate Message Contents ställer ni in siffer-villkoret Value 1 till
{{ $json.message.chat.id }}, Operation tillequaloch Value 2 till-1001805495093. - I samma nod ställer ni in sträng-villkoret Value 1 till
{{ $json.message.text }}, Operation tillstartsWithoch Value 2 till#interest.
#interest.Steg 2: Anslut den primära tjänsten (Facebook Graph API)
Anslut Facebook Graph API för att göra intresseuppslag med den extraherade texten.
- Öppna Graph API Lookup och ställ in Node till
=search?type=adinterest&q={{ $json.remainingContent }}&limit=1000000&locale=en_US. - Ställ in Graph API Version till
v17.0. - Inloggning krävs: Anslut era facebookGraphApi-uppgifter för Graph API Lookup.
Steg 3: Ställ in meddelandeparsning och intressebearbetning
Transformera det inkommande Telegram-meddelandet till en ren sökfråga och normalisera sedan resultaten för CSV-utmatning.
- I Parse Message Text behåller ni JavaScript-koden som läser
message.textoch returnerarmessageContent. - I Separate Hashtag Content behåller ni den regex-baserade parsningen som returnerar
extractedContentochremainingContentför frågetexten. - I Tabulate Interest Results behåller ni mappningslogiken som plattar ut Graph API-svaret till fälten
Item,SubItemochValue. - I Extract Interest Fields behåller ni mappningen som returnerar
name,audience_size_lower_bound,audience_size_upper_bound,path,descriptionochtopic. - Observera att Validate Message Contents skickar meddelanden som inte matchar vidare till Idle Step för en ren no-op-väg.
#interest) kan Separate Hashtag Content skicka en tom sökfråga till Graph API och inte returnera några resultat.Steg 4: Konfigurera leverans av utdata
Konvertera de extraherade intressedata till en CSV-fil och leverera den tillbaka till Telegram.
- I Generate CSV File ställer ni in Operation till
toFileoch File Format tillcsv. - Öppna Dispatch CSV via Telegram och ställ in Chat ID till
[YOUR_ID]. - Ställ in Operation till
sendDocumentoch aktivera Binary Data tilltrue. - I Additional Fields ställer ni in File Name till
report.csv. - Inloggning krävs: Anslut era telegramApi-uppgifter för Dispatch CSV via Telegram.
Steg 5: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett kontrollerat test för att bekräfta att Telegram-triggern, Graph API-uppslaget och CSV-leveransen fungerar hela vägen.
- Klicka på Execute Workflow och skicka ett Telegram-meddelande som börjar med
#interesti det angivna chatt-ID:t. - Verifiera att Validate Message Contents routar till Parse Message Text och att Graph API Lookup returnerar resultat.
- Bekräfta att Generate CSV File skapar en CSV och att Dispatch CSV via Telegram skickar
report.csvtillbaka till er chatt. - När allt är bekräftat växlar ni arbetsflödet till Active för att aktivera produktionsautomation.
Vanliga fallgropar
- Telegram-credentials och webhooks kan sluta fungera utan tydliga fel om boten tappar behörigheter. Om meddelanden slutar trigga, kontrollera först botens åtkomst till chatten och konfigurationen för Telegram Trigger.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om nedströmsnoder fallerar på tomma svar.
- Behörigheter och tokens för Facebook Graph API är känsliga, och de går ut. Om Graph API Lookup-noden ger autentiseringsfel, generera en ny token i Meta for Developers och bekräfta att appen har de scopes du behöver.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om du redan har din Telegram-bot och Graph API-token redo.
Nej. Du kopplar främst konton och klistrar in API-uppgifter. Du kan behöva justera parsningslogiken om teamet skriver intressen i ett annat format.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis testperiod på n8n Cloud. Cloud-planer startar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in Facebook Graph API-åtkomst, som vanligtvis är gratis vid lätt användning men kan begränsas av behörigheter och rate limits.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) 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 serverhantering.
Ja, men det kräver en liten justering. I stället för att generera en CSV i steget “Generate CSV File” kan du skriva rader direkt till Google Sheets med en Google Sheets-nod efter “Extract Interest Fields”. Vanliga anpassningar är att lägga till kampanjnoteringar, spara ett “requested by”-namn från Telegram och filtrera Graph API-resultaten till bara de få bästa matchningarna.
Oftast får boten inte läsa chatten, eller så är webhooken/credentials i Telegram Trigger inaktuella. Kontrollera igen att boten är i rätt grupp, att den har de behörigheter som krävs och att workflowet lyssnar på rätt chat-ID. Om det triggar ibland men inte alltid kan det också bero på formatglidning (att folk glömmer “#interest”).
Många, inom rimliga gränser. På n8n Cloud är din gräns främst planens månadsquota för körningar; self-hosting tar bort den begränsningen och flyttar taket till din server. I praktiken märker du oftast begränsningarna först från Facebook Graph API (behörigheter och rate limits) om du försöker processa stora batchar tätt inpå varandra. För de flesta små team som gör några dussin intressen i veckan fungerar det stabilt.
Ofta, ja – särskilt om du vill parsa och göra strukturerad transformering utan att betala extra för varje förgreningsväg. n8n är också bättre när du behöver self-hosta, vilket kan spela roll om du hanterar många meddelanden. Zapier och Make kan fortfarande fungera om flödet är litet, men Facebook API-anrop och formateringslogik blir snabbt krångligt. Ärligt talat beror “bästa” verktyget här på hur strikt ditt outputformat måste vara och hur ofta du kör det. Prata med en automationsexpert om du vill ha en snabb rekommendation baserat på din volym.
När det här väl rullar slutar intresseidéer vara “chattbrus” och blir användbara inputs för targeting och rapportering. Sätt upp det en gång och låt sedan teamet jobba snabbare varje vecka.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.