Att hänga med i Twitter-svar låter enkelt tills du gör det varje dag. Du söker, du scrollar, du svarar, du börjar tvivla på om du redan svarade förra veckan, och sedan tappar du tråden när någon frågar: ”Vilka inlägg kommenterade vi på?”
Det här drabbar marknadsförare först, men grundare och byråägare känner av det också. Med loggning av Twitter-svar kan du skriva naturliga svar från nyckelordssökningar och spara varje kommentar i Google Sheets så att du håller en jämn nivå utan att spamma.
Nedan ser du vad arbetsflödet gör, vilka resultat du kan förvänta dig och hur du sätter upp det utan att drunkna i tekniska detaljer.
Så fungerar automatiseringen
Hela n8n-arbetsflödet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: Twitter + Google Sheets: loggade svar
flowchart LR
subgraph sg0["Schedule Trigger (every 4 hours) Flow"]
direction LR
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/httprequest.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Twitter Search by Keyword"]
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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Split tweets"]
n3@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Anthropic Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Schedule Trigger (every 4 ho..", 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/merge.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Merge"]
n6@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Wait", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Loop Over Items", pos: "b", h: 48 }
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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Code"]
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/merge.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Merge2"]
n10@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Automaticaly set todays Date", pos: "b", h: 48 }
n11@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Check if there's a Google Sh..", pos: "b", h: 48 }
n12@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "SET KEYWORD", pos: "b", h: 48 }
n13@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Compose Comment", pos: "b", h: 48 }
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/x.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Post on Twitter"]
n15@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Add info to the Report Table", pos: "b", h: 48 }
n16@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Create new sheet", pos: "b", h: 48 }
n17@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Define sheet headers", pos: "b", h: 48 }
n18["<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/>Add headers to the Sheet"]
n19@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Add info to the Report Table1", pos: "b", h: 48 }
n8 --> n12
n6 --> n7
n5 --> n19
n9 --> n5
n12 --> n1
n2 --> n13
n2 --> n9
n13 --> n7
n7 --> n9
n7 --> n15
n7 --> n14
n14 --> n6
n16 --> n17
n3 -.-> n13
n17 --> n18
n18 --> n5
n1 --> n2
n15 --> n16
n10 --> n11
n4 --> n10
n11 --> n8
end
subgraph sg1["When clicking ‘Test workflow’ Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When clicking ‘Test workflow’", pos: "b", h: 48 }
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 n4,n0 trigger
class n13 ai
class n3 aiModel
class n11,n15,n16,n19 database
class n1,n18 api
class n2,n8 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n1,n2,n5,n8,n9,n14,n18 customIcon
Problemet: manuella svar skalar inte (och blir snabbt rörigt)
Om du marknadsför ditt varumärke i Twitter-kommentarer är konsekvens avgörande. Den manuella metoden är tuff: du söker på ett nyckelord, öppnar inlägg ett och ett, formulerar ett svar som inte låter som en annons och försöker sedan komma ihåg vad du redan har postat så att du inte upprepar dig. Gör du det i några veckor hamnar du med spridda anteckningar, otydliga resultat och en gnagande känsla av att du är på väg in i spamterritorium. Än värre: det är lätt att överdriva volymen eller svara för snabbt, vilket kan trigga avstängningar eller skuggavstängningar.
Det eskalerar snabbt. Här brukar det oftast fallera.
- Du lägger cirka 10 minuter per svar på sökning, kontextläsning, skrivande och publicering.
- Svaren blir repetitiva eftersom du skriver på känsla, inte utifrån en spårad historik.
- Det finns ingen strukturerad revisionshistorik, så du kan inte utvärdera vad som fungerade utan att söka upp allt igen.
- För många kommentarer per dag (eller för snabbt) kan öka kontorisken, särskilt för nyare profiler.
Lösningen: nyckelordsbaserade Twitter-svar som loggar sig själva
Det här n8n-arbetsflödet körs enligt schema och söker på Twitter efter inlägg som matchar ett nyckelord du väljer. Det hämtar tweetsen, och sedan granskar en AI-agent varje inlägg och skriver ett förslag på svar som marknadsför ditt varumärke på ett mänskligt sätt (inte en copy-paste-säljtext). Därefter publicerar arbetsflödet svaret, väntar en stund för att varva ner och fortsätter genom batchen så att du inte skickar iväg kommentarer för snabbt. Till sist skriver det en rad i Google Sheets för varje åtgärd, vilket skapar en enkel daglig rapporttabell som du kan granska när som helst. Den rapporten blir ditt minne, din QA och ditt bevis på utfört arbete.
Arbetsflödet startar med en schemalagd trigger varannan timme, verifierar (eller skapar) sedan dagens flik i arket och sätter söktermen. Därefter söker det tweets via HTTP-begäran, tar fram svar med Anthropic (Claude rekommenderas), publicerar dem och loggar både källtweeten och den publicerade kommentaren i Google Sheets.
Det du får: automatisering vs. resultat
| Vad arbetsflödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut i praktiken
Säg att du vill posta 15 genomtänkta svar per dag baserat på ett nyckelord. Manuellt, om varje svar tar cirka 10 minuter att hitta, läsa, skriva och logga, blir det ungefär 2,5 timmar om dagen av repetitivt arbete. Med det här arbetsflödet sätter du nyckelordet en gång, sedan sköter de schemalagda körningarna sökning, utkast, publicering och loggning; din ”tid” blir en snabb kontroll av Google Sheet, kanske 10 minuter, plus eventuella godkännanden du vill lägga in. Och eftersom arbetsflödet använder batchhantering med nedkylningsväntan, bombar du inte ut alla svar på en gång.
Det här behöver du
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Self-hosting-alternativ om du föredrar det (Hostinger funkar bra)
- Google Sheets för daglig loggning och rapportering.
- Twitter-konto för att publicera svar och engagera.
- twitterapi.io-prenumeration (hämta den via din twitterapi.io-dashboard)
- Anthropic API-nyckel (hämta den i Anthropic-konsolen)
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar konton, lägger in API-nycklar och justerar några arbetsflödesinställningar som nyckelord och daglig volym.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automatiseringsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Ett schema startar allt. Arbetsflödet kör var 4:e timme, vilket hjälper dig att vara närvarande utan att leva på Twitter hela dagen.
Daglig rapportering förbereds först. n8n genererar dagens datum, kontrollerar Google Sheets efter dagens flik och skapar den (med rubriker) om den inte finns, så att dina loggar håller sig prydliga.
Nyckelordssökningen hämtar relevanta inlägg. Din sökterm definieras, sedan söker en HTTP-begäran efter tweets som matchar termen. Arbetsflödet extraherar tweet-objekt till ett format som AI-agenten kan arbeta med.
Svar tas fram, publiceras och tempoanpassas. En AI-agent (med Anthropic chat) skriver ett naturligt svar som kan nämna ditt varumärke utan att låta robotiskt. n8n loopar igenom tweets i batchar, publicerar varje Twitter-svar och väntar sedan en nedkylningsperiod innan den går vidare.
Allt loggas för granskning. Varje svar och dess kontext läggs till i Google Sheets så att du kan granska vad som publicerades, se mönster och undvika att upprepa dig.
Du kan enkelt justera nyckelord och dagliga volymgränser utifrån dina behov. Se hela implementeringsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: konfigurera den schemalagda 4h-triggern
Det här arbetsflödet körs enligt ett 4-timmarsschema för att söka efter tweets och svara automatiskt.
- Öppna Scheduled 4h Trigger och bekräfta att cron-uttrycket är
0 */4 * * *. - Om ni vill ha en manuell startpunkt för testning, behåll Utility: Manual Run Start för tester, men notera att den inte är ansluten till huvudflödet.
Steg 2: anslut Google Sheets
Dessa noder verifierar och loggar dagliga resultat i Google Sheets och skapar ett nytt ark vid behov.
- Öppna Verify Daily Sheet och ställ in Sheet Name till
={{ $json.date }}och välj ert Document ID. - Öppna Append Report Row och ställ in Sheet Name till
={{ $now.format('dd-MM-yyyy') }}, och mappa sedan kolumnerna till uttrycken som visas:={{ $('Define Search Term').item.json.keyword }},={{ $('Extract Tweet Items').item.json.url }}och={{ $('Draft Reply Comment').item.json.output }}. - Öppna Create Daily Sheet och ställ in Title till
={{ $now.format('dd-MM-yyyy') }}och välj samma Document ID. - Öppna Append Report Row 2 och bekräfta samma kolumnmappningar och Sheet Name-uttrycket
={{ $now.format('dd-MM-yyyy') }}. - Öppna Write Header Row och bekräfta att URL är
=https://sheets.googleapis.com/v4/spreadsheets/{{ $('Prepare Sheet Headers').item.json.spreadsheetId }}/values/{{ $json.date }}!A:Zoch att Body Parameters inkluderarrangesom={{ $json.date }}!A:Zochvaluessom={{ [$json.headers] }}.
Steg 3: konfigurera sök- och filtreringslogik
Dessa noder bygger nyckelordssökningen, anropar tweet-sök-API:et och begränsar antalet objekt som ska besvaras.
- Öppna Generate Current Date och ställ in date till
={{ $now.format('dd-MM-yyyy') }}. - Öppna Compute Post Total och behåll JavaScript-koden som sätter
postsCounttillitems.length. - Öppna Define Search Term och ställ in keyword till ert målvärde (för närvarande
=ENTER YOU KEYWORD HERE). - Öppna Search Tweets by Term och ställ in URL till
https://api.twitterapi.io/twitter/tweet/advanced_searchoch frågeparametern query till={{ $json.keyword }} within_time:4h. - Öppna Extract Tweet Items och behåll koden som begränsar utdata till 2–3 tweets baserat på
postsCount.
Steg 4: konfigurera AI-generering av svar
AI-agenten skapar ett utkast till svar med tweet-texten och er plattforms kommunikation.
- Öppna Draft Reply Comment och ersätt platshållarblocket i prompten (för
[PLATFORM_DESCRIPTION_PLACEHOLDER]) med er faktiska plattformsbeskrivning. - Bekräfta att Draft Reply Comment läser tweet-innehåll från
{{ $json.text }}. - Öppna Anthropic Chat Engine och bekräfta att modellen är
claude-sonnet-4-20250514med thinking aktiverat.
Steg 5: konfigurera svar, loggning och parallella strömmar
Den här delen publicerar svar, stryper åtgärder och loggar resultat i dagliga ark.
- Öppna Iterate Batch Items för att batcha de utkastade svaren innan de skickas.
- Öppna Publish Twitter Reply och ställ in text till
={{ $json.output }}och inReplyToStatusId till={{ $('Extract Tweet Items').item.json.id }}. - Öppna Delay for Cooldown och ställ in Amount till
8och Unit tillminutes. - Bekräfta att Prepare Sheet Headers sätter headers till
={{ [ "Post URL", "Our response", "Keyword" ] }}och date till={{ $now.format('dd-MM-yyyy') }}. - Granska sammanslagningar: Combine Streams A använder combineByPosition och Combine Streams B använder combineAll för att slå ihop utdata från aktivitet och ark-setup före Append Report Row 2.
Extract Tweet Items skickar utdata både till Draft Reply Comment och Combine Streams A parallellt.
Iterate Batch Items skickar utdata både till Combine Streams A och Append Report Row parallellt.
Steg 6: testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett kontrollerat test för att säkerställa att sökning, AI-utkast, publicering och loggning fungerar från start till mål.
- Klicka på Execute Workflow och verifiera att Search Tweets by Term returnerar resultat och att Draft Reply Comment producerar utdata-text.
- Bekräfta att Publish Twitter Reply publicerar ett svar och att Append Report Row eller Append Report Row 2 skriver en rad i arket med namnet
dd-MM-yyyy. - Kontrollera arbetsflödets körning för en paus vid Delay for Cooldown, vilket indikerar att strypningssteget fungerar.
- När allt fungerar, aktivera arbetsflödet så att Scheduled 4h Trigger körs var 4:e timme i produktion.
Vanliga fallgropar
- Google Sheets-credentials kan gå ut eller kräva specifika behörigheter. Om något slutar fungera, kontrollera Google-kopplingen i n8n:s Credentials och bekräfta först att arket är delat med rätt Google-konto.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om nedströmsnoder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in din varumärkesröst tidigt, annars kommer du redigera output för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter när du väl har dina API-nycklar.
Nej. Du kopplar främst konton och redigerar några fält, som ditt nyckelord och arknamn.
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 in Anthropic API-kostnader per genererat svar, plus din twitterapi.io-prenumeration.
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, men du behöver göra det med eftertanke. Det enklaste är att duplicera arbetsflödet och ändra värdet i ”Define Search Term” för varje nyckelord, så att varje ord loggar till sin egen dagliga flik i arket. Om du vill att ett arbetsflöde ska hantera flera termer kan du mata in en lista med nyckelord i sökdelen och loopa igenom dem, och sedan behålla steget ”Append Report Row” på samma sätt. Vanliga justeringar är att ändra prompten i AI-agenten, justera batchstorlek och öka nedkylningsväntan.
Oftast beror det på utgångna credentials eller att åtkomst saknas på Twitter-sidan. Kontrollera Twitter-nodens credentials i n8n igen och verifiera sedan att din twitterapi.io-prenumeration är aktiv och har rätt att söka/posta i den volym du kör. Om det bara misslyckas ibland kan du slå i rate limits, så minska batchar och öka nedkylningsväntan. Kontrollera också att tweet-ID:n du svarar på är giltiga och fortfarande tillgängliga.
I praktiken sätter många team ett tak runt 17 svar per dag eftersom högre volym ofta kräver ett betalt Twitter-abonnemang. På n8n Cloud beror dina exekveringsgränser på din plan, och self-hosting tar bort exekveringstak (din server blir begränsningen). Själva arbetsflödet hanterar svar i batchar, så skalning handlar oftast om att finjustera batchstorlek, nedkylningsintervall och hur många körningar du schemalägger per dag.
Ofta, ja. Det här arbetsflödet bygger på förgreningslogik (If-noder), batchning och nedkylningsväntan, vilket är klumpigt och dyrt att återskapa i de flesta ”per-task”-verktyg. n8n gör det också enklare att logga mycket detaljer till Google Sheets samtidigt som du kan slå ihop flera dataströmmar för rapportering. Zapier eller Make kan fortfarande vara helt okej för en väldigt enkel ”sök en gång, posta en gång”-setup, men den här är byggd för att vara säkrare och mer spårbar vid daglig volym. Om du är osäker, prata med en automatiseringsexpert så får du en rak rekommendation.
Du får konsekvent engagemang utan den mentala belastningen att behöva minnas vad du postade och var. Sätt upp det en gång och kolla arket när du vill ha facit.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.