Votre banque de workflows N8N

Ce workflow n8n a pour objectif d'intégrer efficacement du contenu généré par l'intelligence artificielle dans un site WordPress. Il est particulièrement utile pour les entreprises qui souhaitent enrichir leur plateforme avec des articles et des pages dynamiques, tout en optimisant leur processus de publication. Grâce à l'automatisation n8n, les utilisateurs peuvent récupérer des publications et des pages WordPress, les traiter avec des modèles d'IA, et les stocker dans une base de données pour une utilisation ultérieure. Le workflow commence par un déclencheur manuel qui permet de tester le flux. Ensuite, il utilise des nœuds pour charger des données, générer des embeddings via OpenAI, et traiter le texte à l'aide de divers outils de traitement de langage. Les données sont ensuite filtrées pour ne conserver que le contenu publié et non protégé. Les résultats sont ensuite stockés dans une base de données Postgres, ce qui permet une gestion efficace des documents. Les étapes incluent également des opérations d'agrégation et de transformation de texte, garantissant que le contenu est optimisé pour le web. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent réduire le temps consacré à la création de contenu tout en améliorant la qualité et la pertinence des informations publiées sur leur site. L'automatisation n8n permet ainsi d'augmenter la productivité et de garantir une mise à jour régulière des contenus, ce qui est essentiel pour maintenir l'engagement des utilisateurs et améliorer le référencement.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la génération d'un rapport hebdomadaire sur les accidents détectés via Shodan, un moteur de recherche pour les dispositifs connectés. Dans un contexte où la sécurité des réseaux est cruciale, ce processus permet aux équipes de sécurité informatique de rester informées des vulnérabilités potentielles. Le workflow commence par un déclencheur programmé qui s'active chaque lundi, garantissant ainsi une mise à jour régulière des données. Étape 1 : le workflow utilise le nœud 'Scan each IP' pour interroger les adresses IP surveillées. Étape 2 : il récupère les IP et ports à l'aide du nœud 'Get watched IPs & Ports'. Ensuite, les services sont extraits grâce au nœud 'Split out services', permettant une analyse plus fine des données. Étape 3 : une condition est appliquée avec le nœud 'Unexpected port?' pour filtrer les résultats inattendus. Les données sont ensuite préparées pour publication via le nœud 'Set data to post for each port', suivie de la conversion des résultats en format table et Markdown. Enfin, une alerte est créée dans TheHive pour chaque incident détecté, assurant une réponse rapide. Ce workflow offre une visibilité accrue sur les menaces potentielles, réduisant ainsi les risques de sécurité et permettant une gestion proactive des incidents.

Ce workflow n8n a pour objectif de charger des données vectorielles depuis Google Drive vers une base de données PGVector. Il s'adresse aux entreprises qui souhaitent automatiser le traitement de documents et l'extraction de données pour améliorer leur gestion de l'information. En utilisant des outils comme Google Drive, OpenAI et PostgreSQL, ce processus permet de transformer des fichiers en données exploitables, facilitant ainsi l'analyse et la recherche d'informations. Étape 1 : le workflow commence par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer le processus à tout moment. Étape 2 : il utilise le nœud 'Search Folder' pour localiser le fichier souhaité dans Google Drive. Étape 3 : une fois le fichier trouvé, le nœud 'Download File' le télécharge pour traitement. Étape 4 : le nœud 'Extract from PDF', 'Extract from Text' ou 'Extract from JSON' est ensuite utilisé pour extraire les données pertinentes du fichier. Étape 5 : les données sont ensuite divisées en morceaux gérables grâce au 'Recursive Character Text Splitter'. Étape 6 : ces morceaux sont ensuite transformés en embeddings via le nœud 'Embeddings OpenAI'. Enfin, Étape 7 : les données vectorisées sont stockées dans la base de données PGVector à l'aide du nœud 'Postgres PGVector Store'. Ce workflow offre une solution efficace pour automatiser la gestion des données, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires pour traiter manuellement des fichiers, tout en minimisant les erreurs humaines.

Ce workflow n8n a pour objectif de transformer vos emails en tâches Todoist, facilitant ainsi la gestion de votre charge de travail. Dans un environnement professionnel où la gestion des emails et des tâches peut devenir chaotique, cette automatisation permet de gagner du temps en intégrant directement les emails dans votre liste de tâches. Imaginez pouvoir convertir automatiquement vos emails non lus ou étoilés en tâches Todoist, tout en ayant la possibilité de les enrichir avec des résumés générés par l'intelligence artificielle. Le processus commence par un déclencheur manuel ou programmé, qui active le workflow. Ensuite, les emails sont récupérés via IMAP et filtrés pour identifier ceux qui sont non lus ou étoilés. Chaque email est ensuite marqué comme lu pour éviter les doublons. Si une tâche correspondante n'existe pas, le workflow utilise un modèle de chat OpenAI pour résumer le contenu de l'email et le structurer de manière à ce qu'il soit prêt à être intégré dans Todoist. Une fois la tâche créée, elle est enrichie avec des informations supplémentaires pour garantir une gestion efficace. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont multiples : réduction du temps passé à gérer les emails, minimisation des risques d'oubli de tâches importantes et amélioration de la productivité globale. En intégrant cette solution, les utilisateurs peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en ayant une vue d'ensemble claire de leurs responsabilités.

Ce workflow n8n a pour objectif de scanner le marché immobilier de manière automatisée, permettant aux professionnels du secteur de rester informés des nouvelles opportunités. En utilisant des intégrations avec des API et des services d'email, ce processus facilite la collecte et l'analyse des données sur les propriétés disponibles. Les cas d'usage incluent la surveillance des tendances du marché, l'identification des propriétés à fort potentiel et l'envoi d'alertes par email ou via Slack. Étape 1 : le workflow est déclenché par un planificateur qui exécute le scan à intervalles réguliers. Étape 2 : il configure les paramètres de l'API BatchData pour récupérer les informations sur les propriétés. Étape 3 : une requête HTTP est effectuée pour interroger les données des propriétés. Étape 4 : les résultats précédents sont récupérés pour comparaison. Étape 5 : les résultats sont comparés pour identifier les nouvelles opportunités. Étape 6 : les propriétés sont filtrées pour ne garder que celles à fort potentiel. Étape 7 : les détails des propriétés filtrées sont récupérés. Étape 8 : le contenu des alertes email est formaté et envoyé aux utilisateurs concernés. Étape 9 : des notifications peuvent également être postées sur Slack pour une communication instantanée. Grâce à cette automatisation n8n, les entreprises peuvent gagner du temps, réduire les risques d'oubli d'opportunités et améliorer leur réactivité sur le marché.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser le processus de recherche en utilisant des technologies d'intelligence artificielle. Il s'adresse principalement aux entreprises et aux équipes de recherche qui souhaitent optimiser leur flux de travail en matière de collecte et d'analyse de données. Grâce à l'automatisation n8n, ce workflow permet de générer des requêtes de recherche, d'analyser des données à l'aide de modèles de langage, et de produire des rapports de recherche détaillés. Étape 1 : Le déclencheur de message Chat initie le processus lorsque des informations sont reçues. Étape 2 : Le workflow génère des requêtes de recherche en utilisant un modèle de langage. Étape 3 : Les résultats des recherches sont récupérés via SerpAPI et analysés par Jina AI. Étape 4 : Les données sont ensuite formatées et contextualisées à l'aide d'un modèle de langage pour extraire les informations pertinentes. Étape 5 : Enfin, un rapport de recherche complet est généré, offrant une vue d'ensemble des résultats. Les bénéfices de ce workflow incluent une réduction significative du temps consacré à la recherche manuelle, une amélioration de la précision des données collectées, et une capacité à produire des rapports de manière autonome. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en s'assurant que leurs recherches sont à jour et pertinentes.

Ce workflow n8n a pour objectif de vérifier l'existence de backlinks sur une page de destination en utilisant des données provenant de Google Sheets. Il est particulièrement utile pour les équipes marketing et SEO qui souhaitent s'assurer que leurs liens sont toujours actifs et fonctionnels. En automatisant ce processus, les utilisateurs peuvent gagner un temps précieux et éviter les frustrations liées à des liens cassés. Le workflow commence par un déclencheur manuel qui permet de lancer la vérification à tout moment. Ensuite, il lit les données d'une feuille Google Sheets contenant les URLs à vérifier. Après avoir nettoyé les URLs, il envoie une requête HTTP POST à DataForSEO pour vérifier l'existence des backlinks. Une fois la réponse reçue, le workflow attend 20 secondes pour éviter de surcharger le service, puis il envoie une nouvelle requête pour récupérer les liens. Les résultats sont ensuite traités pour déterminer quels backlinks existent sur la page de destination. Enfin, les données sont renvoyées vers Google Sheets pour un suivi facile. Grâce à cette automatisation n8n, les équipes peuvent améliorer leur efficacité et garantir la qualité de leurs backlinks, ce qui est essentiel pour le référencement et la visibilité en ligne.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser la création de rapports SEO de pages de services, permettant aux entreprises d'optimiser leur visibilité en ligne. Dans un contexte où le référencement est crucial pour attirer des clients, ce workflow facilite l'analyse des concurrents et l'identification des intentions des utilisateurs. En utilisant des outils avancés comme Google Gemini, il permet de synthétiser les données et de générer des recommandations précises. Étape 1 : Le workflow commence par un déclencheur manuel qui permet à l'utilisateur de soumettre des URLs. Étape 2 : Ces URLs sont ensuite converties en éléments exploitables via le nœud 'Convert URLs to Items'. Étape 3 : Le workflow procède à une boucle sur chaque élément pour récupérer le HTML des pages via une requête HTTP. Étape 4 : Les éléments HTML sont extraits pour en analyser le contenu. Les nœuds suivants utilisent des modèles de langage pour effectuer des analyses concurrentielles et des analyses d'intention utilisateur, fournissant des insights précieux. Enfin, le workflow génère un plan de page idéal et propose des améliorations en matière d'expérience utilisateur et de conversion. Grâce à cette automatisation n8n, les entreprises peuvent gagner un temps précieux tout en obtenant des rapports SEO de haute qualité, ce qui leur permet de rester compétitives sur le marché.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des messages sur Twitter en utilisant des modèles de chat d'OpenAI. Il est particulièrement utile pour les entreprises qui souhaitent améliorer leur interaction avec les utilisateurs sur cette plateforme. Par exemple, une agence de communication peut l'utiliser pour répondre rapidement aux questions des clients ou pour publier des tweets en fonction des messages reçus. Le workflow commence par un déclencheur de type 'When chat message received', qui active le processus dès qu'un message est reçu. Ensuite, le modèle de chat OpenAI est utilisé pour générer des réponses pertinentes basées sur le contenu du message. La mémoire simple permet de conserver le contexte des échanges, ce qui est essentiel pour maintenir une conversation fluide. Les noeuds Twitter sont ensuite utilisés pour publier le premier tweet et gérer les réponses, assurant ainsi une interaction dynamique. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent réduire le temps de réponse, améliorer l'engagement client et offrir une expérience utilisateur enrichie sur Twitter, tout en optimisant leurs ressources grâce à l'automatisation n8n.

Ce workflow n8n a pour objectif de synchroniser automatiquement les produits de Shopify vers Google Sheets, facilitant ainsi la gestion des stocks et des informations produits. Idéal pour les e-commerçants, ce processus d'automatisation permet de gagner du temps et d'éviter les erreurs manuelles lors de la mise à jour des données. En utilisant des déclencheurs programmés, ce workflow récupère les informations des produits depuis Shopify et les enregistre dans une feuille Google, assurant une mise à jour régulière et précise. Le workflow commence par un déclencheur planifié qui active le processus à intervalles réguliers. Ensuite, il utilise le nœud 'Shopify get products' pour récupérer les données des produits via une requête GraphQL. Une fois les données obtenues, le workflow les divise et vérifie s'il y a des pages supplémentaires à traiter. Les détails des produits sont ensuite écrits dans Google Sheets à l'aide des nœuds dédiés, garantissant que toutes les informations sont correctement enregistrées. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont considérables : elle réduit le temps passé sur des tâches répétitives, minimise les risques d'erreurs et permet aux équipes de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. En intégrant Shopify et Google Sheets, les utilisateurs peuvent facilement gérer leur inventaire et suivre les performances de leurs produits en temps réel.

Ce workflow n8n a pour objectif de faciliter la collecte de profils LinkedIn en automatisant la recherche et le stockage des données pertinentes. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leur prospection et à enrichir leur base de données, ce processus s'avère particulièrement utile pour les équipes commerciales et de marketing. En utilisant ce workflow, les utilisateurs peuvent rapidement récupérer des informations sur des profils LinkedIn et les organiser de manière structurée. Étape 1 : Le workflow débute par un déclencheur manuel qui permet à l'utilisateur de lancer le processus à tout moment. Étape 2 : Ensuite, une requête HTTP est effectuée via SerpAPI pour rechercher des profils LinkedIn en fonction de paramètres définis. Étape 3 : Les résultats de recherche sont ensuite traités pour extraire les informations essentielles, comme le nom de l'entreprise et le nombre de followers. Étape 4 : Ces données sont ensuite fusionnées et formatées pour être exportées. Étape 5 : Enfin, les informations collectées sont stockées dans une table NocoDB pour un accès facile et une gestion efficace. Grâce à cette automatisation n8n, les entreprises peuvent réduire le temps consacré à la recherche manuelle et minimiser les erreurs, tout en augmentant la qualité de leurs données.

Ce workflow n8n permet d'automatiser l'ajout d'abonnés à une newsletter Beehiiv à partir des ventes réalisées sur Gumroad. Dans un contexte où la gestion des abonnés est cruciale pour les entreprises de e-commerce, ce processus simplifie la collecte des informations des clients et leur intégration dans un CRM. Les cas d'usage incluent la synchronisation automatique des données clients, l'amélioration de la communication marketing et la réduction des tâches manuelles. Le workflow débute avec un déclencheur Gumroad qui s'active à chaque vente. Ensuite, les informations des clients sont ajoutées à une feuille Google Sheets via le nœud 'append row in CRM'. Par la suite, le workflow utilise plusieurs nœuds de Sticky Note pour garder une trace des étapes et des informations clés. Les publications sont listées à l'aide d'une requête HTTP, suivie d'une autre requête pour poster l'abonnement sur Beehiiv. Enfin, une notification est envoyée sur Telegram pour informer l'équipe de la nouvelle inscription. Les bénéfices de cette automatisation n8n incluent une gestion optimisée des abonnés, une réduction des erreurs humaines et un gain de temps significatif. En intégrant ces processus, les entreprises peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en maintenant une communication efficace avec leurs clients.