Einführung
Das vorliegende n8n-Workflow ist dazu konzipiert, Unternehmensforschung automatisiert durchzuführen. Es verwendet mehrere Tools, um Informationen über Unternehmen zu sammeln und diese in Google Sheets zu speichern.
Workflow Nodes
1. When clicking „Test workflow“ (n8n-nodes-base.manualTrigger)
Dieser Node sorgt dafür, dass der Workflow manuell gestartet werden kann. Wenn auf die Schaltfläche „Test workflow“ geklickt wird, wird der gesamte Prozess angestoßen.
2. Input (n8n-nodes-base.set)
In diesem Node werden Eingabewerte gesetzt, die von anderen Nodes verwendet werden. Hierzu gehören:
- company_input: Der Unternehmensname oder die Domain, die recherchiert werden soll.
- row_number: Die spezifische Zeilennummer in Google Sheets, die aktualisiert werden soll.
3. OpenAI Chat Model (@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi)
Mit diesem Node wird ein AI-Modell (GPT-4) verwendet, um Anfragen zu verarbeiten. Die Parameter sind:
- temperature: Setzt die Kreativität des Modells. Hier auf
0.3gesetzt, was eine konservative Antwort ermöglicht.
4. Get website content (@n8n/n8n-nodes-langchain.toolWorkflow)
Dieser Node ruft Inhalte von einer Website ab. Er nutzt einen darunter liegenden Workflow, um den HTML-Inhalt zu extrahieren:
- Visit Website (n8n-nodes-base.httpRequest): Führt eine HTTP-Anfrage an die angegebene URL aus.
- HTML (n8n-nodes-base.html): Extrahiert den HTML-Body-Inhalt der angeforderten Seite.
5. SerpAPI – Search Google (@n8n/n8n-nodes-langchain.toolSerpApi)
Dieser Node führt Google-Suchen durch und verwendet dafür SerpAPI. Die Ausgabe sind organische Ergebnisse von Google zu einem bestimmten Suchbegriff.
6. Structured Output Parser (@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured)
Parser, der die Antworten von der AI in ein definiertes Schema überführt. Dies gewährleistet, dass die Antworten strukturiert und für die Nutzung in eine Datenbank geeignet sind.
7. Loop Over Items (n8n-nodes-base.splitInBatches)
Dieser Node ermöglicht es, die Einträge in der Google Sheets-Tabelle nacheinander zu verarbeiten und für jeden Eintrag die Forschungsanfragen zu stellen.
8. AI Researcher Output Data (n8n-nodes-base.set)
Hier werden die Daten, die von der AI zurückgegeben werden, in strukturierte Variablen gesetzt. Beispiele dafür sind:
- domain: Der Domainname des Unternehmens.
- linkedinUrl: Der Link zur LinkedIn-Seite des Unternehmens.
- market: B2B oder B2C Markt.
9. Google Sheets – Update Row with data (n8n-nodes-base.googleSheets)
Aktualisiert die spezifische Zeile in Google Sheets mit den gesammelten Unternehmensdaten. Die Zuordnung der Spalten erfolgt durch Variablen aus dem vorherigen Node.
10. Merge data (n8n-nodes-base.merge)
Fasst alle gesammelten Daten zusammen, bevor sie zurück an Google Sheets geschickt werden.
Ergebnis
Nach Ausführung des Workflows sind die Unternehmensinformationen in strukturiertem Format in Google Sheets abgelegt. Der Workflow ist flexibel und kann auf verschiedene Forschungsbedürfnisse konfiguriert werden.