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Social Media

AI-Powered Social Media Content Recycling & Engagement Booster

Automatisiertes Content-Recycling mit KI-Optimierung, Community-Alerts und Performance-Reporting. Erstellt neue Posts aus Top-Performern, erkennt wichtige Kommentare und generiert wöchentliche Reports.

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Problem

Wo der Leerlauf entsteht.

Social Media Teams verbringen zu viel Zeit mit Content-Erstellung, verpassen wichtige Interaktionen und haben keine automatisierten Insights aus Performance-Daten.

Lösung

Wie der Ablauf stabiler wird.

Der Workflow analysiert alte Posts, erstellt mit KI neue Varianten, überwacht Kommentare für dringende Alerts und erstellt automatische Reports in Slack und Google Sheets.

Ablauf

Vom Eingang bis zum Ergebnis

  1. Daten sammeln
  2. KI-Content erstellen
  3. Community überwachen
  4. Report generieren
  5. Team benachrichtigen
Tools

Technische Bausteine

n8nOpenAI GPT-4SlackGoogle SheetsTwitter API
Schritte

Von Eingang bis Ausgabe

1

Daten sammeln

Hole Performance-Metriken und Kommentare von Social Media APIs

2

KI-Content erstellen

Analysiere Top-Posts mit GPT-4 und generiere neue Varianten

3

Community überwachen

Filtere Kommentare nach Dringlichkeit und sende Alerts an Slack

4

Report generieren

Aggregiere wöchentliche KPIs und schreibe in Google Sheets

5

Team benachrichtigen

Sende zusammengefassten Report mit Insights und geplanten Posts

Der Workflow startet mit einem täglichen Trigger. Zuerst werden Performance-Daten von LinkedIn/Twitter via n8n geholt. GPT-4 analysiert Top-Posts und erstellt 3 neue Varianten pro Woche. Parallel überwacht ein Zweig neue Kommentare und sendet Alerts für dringende Anfragen an Slack. Ein dritter Zweig aggregiert wöchentliche KPIs und schreibt sie in Google Sheets. Ein abschließender Node sendet einen Report mit Insights und geplanten Posts an das Team.

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