Google analytics template
该工作流实现了从Google Analytics自动获取网站访问数据，并通过AI进行两周数据对比分析，生成SEO报告及优化建议。数据智能化处理后，结果自动保存至Baserow数据库，方便团队共享与长期跟踪。适用于网站运营者和数字营销团队，提升工作效率，减少手动操作，同时提供科学的数据驱动的SEO优化方案，助力网站流量增长与用户参与度提升。
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工作流名称
Google analytics template
主要功能和亮点
本工作流自动从Google Analytics获取网站的访问数据，包括页面参与度、国家访问量以及Google搜索控制台的数据，分别抓取本周和上周的数据。通过调用AI接口对比两周数据，生成SEO分析报告和优化建议，并将结果自动保存到Baserow数据库，实现数据的智能分析与归档。
解决的核心问题
- 自动化收集和对比网站不同时间段的关键流量指标，避免手动操作和数据错漏。
- 利用AI分析复杂数据，提供专业且可执行的SEO优化建议，提升网站搜索表现。
- 统一管理和存储SEO报告，方便团队共享和长期跟踪效果。
应用场景
- 网站运营者、SEO专员需要定期监控网站流量及用户行为变化。
- 数字营销团队进行数据驱动的SEO策略调整。
- 内容创作者或博客管理者希望通过科学分析提升内容曝光和用户参与度。
主要流程步骤
- 通过“Schedule Trigger”定时触发，或手动触发测试流程。
- 分别调用Google Analytics节点采集本周及前一周的页面参与度数据、Google搜索结果数据和国家访问数据。
- 使用自定义代码节点对原始数据进行解析和简化，转化为便于AI处理的格式。
- 通过HTTP请求节点调用OpenRouter AI接口，传入两周数据，自动生成对比分析报告和5条SEO优化建议（Markdown格式输出）。
- 将AI返回的SEO分析报告保存到Baserow数据库，支持后续查询和管理。
涉及的系统或服务
- Google Analytics（GA4）——数据采集
- OpenRouter AI（meta-llama/llama-3.1-70b-instruct模型）——智能分析和建议生成
- Baserow ——SEO报告存储和管理
- n8n内置节点包括定时触发器、代码节点、HTTP请求节点等
适用人群或使用价值
- SEO专家、数字营销人员希望提升工作效率，减少数据整理和分析工作量。
- 网站管理员和内容运营者需要科学、数据驱动的SEO优化方案。
- 希望通过自动化工作流实现定期SEO监控和持续优化的团队或个人。
本工作流将Google Analytics的丰富数据与先进的AI分析能力结合，实现了SEO数据的自动采集、智能解读与系统化管理，助力用户快速把握网站流量动态，精准制定优化策略，显著提升SEO效果。
日期与时间高级处理示例工作流
该工作流展示了如何灵活处理日期与时间数据，包括时间的加减、格式化显示以及从ISO字符串转换等功能。用户可以通过简单的节点配置，快速计算和格式化时间，解决在自动化流程中常见的日期时间处理需求，提升工作效率与数据准确性。适合需要精准管理时间数据的开发者、业务人员及培训讲师，帮助他们实现复杂时间运算与格式转换。
Update Crypto Values（更新加密货币价值）
该工作流实现了自动获取和更新加密货币投资组合的最新市场价格，计算总价值并保存数据到Airtable。它每小时自动执行，确保用户实时掌握资产动态，减少手动更新的错误和负担。通过调用CoinGecko API，工作流有效解决了加密货币价格波动带来的挑战，适用于投资者、财务分析师及任何管理加密资产的团队或个人，提升了数据维护的效率和准确性。
Zoho CRM 数据一键获取工作流
该工作流通过简单的手动触发，快速批量获取 Zoho CRM 中的客户数据。用户只需点击“执行”按钮，即可自动调用 API 实时拉取并整理客户信息，省去繁琐的手动导出步骤，大幅提升数据获取效率。适用于销售、市场及客服等多个岗位，确保数据的及时性和完整性，助力企业数字化转型。
从 Hacker Noon 网站抓取文章标题与链接
该工作流通过手动触发，自动访问 Hacker Noon 网站，抓取首页所有二级标题中的文章标题及其链接。用户无需手动浏览网页，即可快速获取最新文章信息，提升信息收集效率。适用于媒体监控、内容聚合和数据采集等场景，方便内容分析和舆情跟踪，尤其对内容编辑、市场调研以及开发者具有较高的应用价值。
模拟数据拆分工作流
该工作流主要用于生成和拆分模拟用户数据，方便后续处理。通过自定义函数节点，创建包含多条用户信息的数组，并将其拆分成独立的JSON数据项。这一过程解决了批量数据处理中的灵活性问题，适合用于测试数据生成、逐条操作的业务场景，以及快速构建演示数据，提升了工作流设计的效率与可控性。
[2/3] Set up medoids (2 types) for anomaly detection (crops dataset)
该工作流主要用于农作物图像数据集中的聚类分析，自动化设置聚类的代表中心点（medoids）及其阈值分数，以支持后续的异常检测。通过结合传统距离矩阵方法和多模态文本-图像嵌入技术，精准定位聚类中心并计算合理的阈值，提升异常检测的效果。适用于农业领域的病虫害识别及异常预警等应用场景，确保数据处理的高效与准确。
FileMaker 数据联系人提取与处理工作流
该工作流通过自动调用 FileMaker 数据 API，有效提取和处理联系人信息。它能够解析复杂的嵌套数据结构，将联系人数据标准化，便于后续的分析、同步与自动化。适用于企业客户关系管理、营销活动准备等场景，极大提升数据处理效率，减少人工干预，帮助用户轻松管理和利用联系人信息，增强数字化运营能力。
客户数据同步至Google表格
该工作流自动提取客户数据存储库中的信息，并将其格式化后同步至Google表格，实现高效的数据管理。通过“Set”节点进行字段调整，确保数据符合要求，避免手动操作中的错误。此流程解决了客户数据分散和格式不统一的问题，适用于市场营销和客户服务团队，帮助他们实时更新和维护客户信息，提升数据的准确性和运营效率。