Automatisation Google Search avec n8n : extraction de données
Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'extraction des résultats de recherche Google en utilisant l'outil Bright Data. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leur stratégie de contenu et à surveiller leur visibilité en ligne, ce workflow permet de récupérer des données précieuses directement depuis les résultats de recherche Google. Les cas d'usage incluent l'analyse de la concurrence, le suivi des mots-clés et l'optimisation des campagnes marketing.
- Étape 1 : le workflow se déclenche manuellement via un nœud de type 'manualTrigger'.
- Étape 2 : il utilise le modèle de chat Google Gemini pour formuler des requêtes de recherche.
- Étape 3 : les résultats sont ensuite résumés à l'aide d'une chaîne de résumé, permettant de condenser les informations pertinentes.
- Étape 4 : le workflow effectue une requête HTTP pour récupérer les données de recherche, suivie d'une extraction d'informations spécifiques à partir des résultats. Enfin, le modèle d'agent AI de Google Search est utilisé pour analyser et interpréter les données extraites. En intégrant ce workflow dans votre stratégie d'automatisation n8n, vous bénéficiez d'une collecte de données efficace, réduisant ainsi le temps consacré à la recherche manuelle et augmentant la précision des informations obtenues.
Workflow n8n Google Search, extraction de données, Bright Data : vue d'ensemble
Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.
Workflow n8n Google Search, extraction de données, Bright Data : détail des nœuds
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"content": "## Bright Data Google Search SERP (Search Engine Results Page)\n\nDeals with the Google Search using the Bright Data Web Scraper API.\n\nThe Information Extraction, Summarization and AI Agent are being used to demonstrate the usage of the N8N AI capabilities.\n\n**Please make sure to Set the Google Search Query and update the Webhook Notification URL**"
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-780
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"parameters": {
"width": 480,
"height": 300,
"content": "## LLM Usages\n\nGoogle Gemini Flash Exp model is being used.\n\nGoogle Search Data Extractor using the n8n Infromation Extractor node.\n\nSummarization Chain is being used for the summarization of search results.\n\nThe AI Agent formats the search result and pushes it to the Webhook via HTTP Request"
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960,
-440
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"parameters": {
"text": "={{ $json.data }}",
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"systemPromptTemplate": "You are an expert HTML extractor. Your job is to analyze the search result and \nstrip out the html, css, scripts and produce a textual data."
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"name": "textual_response",
"description": "Textual Response"
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"name": "Perform Google Search Request",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
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-440
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"method": "POST",
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"sendHeaders": true,
"authentication": "genericCredentialType",
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"value": "={{ $json.zone }}"
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"name": "url",
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{}
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"name": "Google Search Expert AI Agent",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
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1680,
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"parameters": {
"text": "=You are an expert Google Search Expert. You need to format the search result and push it to the Webhook via HTTP Request. Here is the search result - {{ $('Google Search Data Extractor').item.json.output.textual_response }}",
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"promptType": "define"
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"typeVersion": 1.8
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-440
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"node": "Google Search Expert AI Agent",
"type": "ai_tool",
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"Google Gemini Chat Model1": {
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]
]
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"Google Search Data Extractor": {
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"Google Search Expert AI Agent": {
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"Perform Google Search Request": {
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"When clicking ‘Test workflow’": {
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"Google Gemini Chat Model For Summarization": {
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[
{
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"type": "ai_languageModel",
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]
]
}
}
}Workflow n8n Google Search, extraction de données, Bright Data : pour qui est ce workflow ?
Ce workflow s'adresse aux équipes marketing, aux analystes de données et aux responsables de la stratégie digitale au sein des entreprises de taille moyenne à grande. Un niveau technique intermédiaire est recommandé pour personnaliser et intégrer ce workflow dans des systèmes existants.
Workflow n8n Google Search, extraction de données, Bright Data : problème résolu
Ce workflow résout le problème de la collecte manuelle des données de recherche Google, qui peut être chronophage et sujette à des erreurs. En automatisant ce processus, les utilisateurs peuvent obtenir des résultats précis et en temps réel, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées basées sur des données fiables. Cela réduit également le risque de manquer des opportunités de marché en raison d'une surveillance inadéquate.
Workflow n8n Google Search, extraction de données, Bright Data : étapes du workflow
Étape 1 : Le workflow se déclenche manuellement lorsque l'utilisateur clique sur 'Test workflow'.
- Étape 1 : Il utilise le modèle de chat Google Gemini pour formuler une requête de recherche.
- Étape 2 : Les résultats sont résumés via une chaîne de résumé pour extraire les points clés.
- Étape 3 : Une requête HTTP est effectuée pour récupérer les résultats de recherche.
- Étape 4 : Les données sont extraites à l'aide d'un nœud d'extraction d'informations.
- Étape 5 : L'agent AI de Google Search analyse les données extraites pour fournir des insights.
Workflow n8n Google Search, extraction de données, Bright Data : guide de personnalisation
Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier l'URL de la requête HTTP pour cibler des recherches spécifiques. Il est également possible d'ajuster les paramètres du modèle de chat Google Gemini pour affiner les résultats. Pensez à adapter les options d'extraction d'informations selon vos besoins. Pour sécuriser le flux, assurez-vous de configurer correctement les authentifications nécessaires pour les requêtes HTTP. Enfin, vous pouvez ajouter des nœuds supplémentaires pour intégrer d'autres outils ou services selon vos exigences.