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2026-01-12 18:46:59 +00:00
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241
README.md
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@@ -1,3 +1,14 @@
Ich sehe das Repository. Lass mich die einzelnen Dateien ansehen um die Beschreibung zu aktualisieren:Basierend auf dem Repository kann ich die Beschreibung aktualisieren. Ich sehe folgende neue Dateien:
1. **scraper.csv** - Beispiel für n8n Datenbank
2. **Leads-N8N-Example.xlsx** - Example Leads
3. **Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx** - Beispiel-Ergebnisse
4. **google-search.json** - Der Sub-Workflow für Google-Suche
Hier ist die aktualisierte Beschreibung:
---
# 📋 Workflow-Beschreibung: LinkedIn Lead Research & Enrichment
## 🎯 Zweck
@@ -5,6 +16,121 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
---
## 📦 Repository-Struktur
```
n8n-lead-generator/
├── README.md # Diese Dokumentation
├── google-search.json # Sub-Workflow für Google-Suche
├── scraper.csv # Beispiel-Eingabedaten (DataTable)
├── Leads-N8N-Example.xlsx # Beispiel Zwischen-Output
└── Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx # Beispiel End-Output (angereichert)
```
### **Datei-Beschreibungen:**
#### **scraper.csv**
Beispiel-Struktur für die n8n DataTable "scraper" - die Eingabedaten für den Workflow:
**Enthält:**
- `title` - Berufsbezeichnung/Position (z.B. "Steuerberater")
- `city` - Stadt für die Suche (z.B. "München")
- `ready` - Boolean Flag (true/false) für verarbeitungsbereite Einträge
- `finished` - Boolean Flag markiert bereits bearbeitete Jobs
- `pages` - Anzahl zu durchsuchender Google-Seiten
- `startIndex` - Start-Position für Pagination
**Verwendung:**
Import diese CSV in eine n8n DataTable namens "scraper" um den Workflow zu initialisieren.
#### **Leads-N8N-Example.xlsx**
Beispiel-Output nach Phase 1 (Google Search & Basic Extraction):
**Enthält:**
- ID (LinkedIn-URL)
- Titel (vollständiger LinkedIn-Titel)
- Beschreibung (LinkedIn-Bio/Beschreibung)
- Link (LinkedIn-Profil-URL)
- Vorname
- Nachname
- Branche *(initial leer - Trigger für AI)*
**Verwendung:**
Zeigt die Struktur des Google Sheets "Leads-N8N-2" - erstelle ein entsprechendes Sheet mit diesen Spalten.
#### **Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx**
Beispiel-Output nach Phase 2 (AI-Enrichment):
**Enthält alle angereicherten Daten:**
- ID
- Vorname, Nachname
- Branche/Industry
- Straße, PLZ, Ort, Land
- E-Mail
- Telefon
- Website
**Verwendung:**
Zeigt die Struktur des Google Sheets "Leads-N8N-Ergebnisse" - erstelle ein entsprechendes Sheet mit diesen Spalten.
#### **google-search.json**
Sub-Workflow der von "Get Search Results" aufgerufen wird:
**Funktionalität:**
- Führt Google-Suche mit Custom Search API durch
- Parameter: search query, pages, start index
- Gibt strukturierte Suchergebnisse zurück
- Filtert auf LinkedIn-Profile
**Installation:**
Importiere diesen Workflow separat in n8n und verlinke ihn im Haupt-Workflow.
---
## 🚀 Setup & Installation
### **Schritt 1: DataTable erstellen**
```bash
1. In n8n: Gehe zu "Data"
2. Erstelle neue DataTable "scraper"
3. Importiere scraper.csv
```
### **Schritt 2: Google Sheets vorbereiten**
```bash
1. Erstelle Google Sheet "Leads-N8N-2"
- Importiere Spalten aus Leads-N8N-Example.xlsx
2. Erstelle Google Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"
- Importiere Spalten aus Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx
3. Verbinde Google Sheets mit n8n (OAuth2)
```
### **Schritt 3: Workflows importieren**
```bash
1. Importiere google-search.json als Sub-Workflow
2. Importiere Haupt-Workflow (aus deinem n8n)
3. Verlinke "Get Search Results" Node mit Sub-Workflow
```
### **Schritt 4: API-Credentials konfigurieren**
```bash
1. Google Custom Search API Key
2. OpenAI API Key (GPT-4 oder GPT-4o)
3. Google Sheets OAuth2 Credentials
```
### **Schritt 5: Test-Run**
```bash
1. Füge 5 Test-Einträge in scraper.csv ein
2. Setze ready=true, finished=false
3. Trigger Workflow manuell
4. Prüfe Outputs in beiden Google Sheets
```
---
## 🔄 Workflow-Ablauf
### **Phase 1: Initialisierung & Suche**
@@ -13,7 +139,7 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
- Startet den Workflow manuell
2. **Get Status** (DataTable)
- Holt alle vorbereiteten Suchaufträge aus der DataTable
- Liest aus `scraper.csv` / DataTable "scraper"
- Filtert auf `ready = true` (bereite Jobs)
- Liefert typisch ~80 Suchanfragen mit Kriterien (Titel, Stadt, etc.)
@@ -28,13 +154,13 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
- Format: z.B. "Steuerberater München"
5. **Get Search Results** (Sub-Workflow)
- Ruft externes Workflow "Google: Get Search Results" auf
- Ruft `google-search.json` Workflow auf
- Suche mit: `"[title] [city] site:linkedin.com/in"`
- Parameter: Seiten-Anzahl, Start-Index
- Liefert LinkedIn-URLs und Metadaten zurück
6. **Fill Sheet** (Google Sheets)
- Schreibt Basis-Daten in "Leads-N8N-2" Tabelle
- Schreibt Basis-Daten in "Leads-N8N-2" Tabelle (siehe `Leads-N8N-Example.xlsx`)
- Felder: ID, Titel, Beschreibung, Link, Vorname, Nachname
- Verwendet `appendOrUpdate` mit ID als Matching-Key
- Duplikate werden automatisch aktualisiert
@@ -44,7 +170,7 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
### **Phase 2: Datenanreicherung (AI-Loop)**
7. **Get row(s) in sheet** (Google Sheets)
- Holt frisch geschriebene Daten zurück
- Holt frisch geschriebene Daten aus "Leads-N8N-2" zurück
- Prüft Status der einzelnen Einträge
- Identifiziert Einträge die noch angereichert werden müssen
@@ -74,12 +200,12 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
- Execute Once: **OFF** (verarbeitet jedes Item einzeln)
11. **Fill Sheet Ergebnisse** (Google Sheets)
- Schreibt angereicherte Daten zurück
- Schreibt angereicherte Daten in "Leads-N8N-Ergebnisse" (siehe `Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx`)
- Verwendet ID als Matching-Key für Updates
- Felder: Vorname, Nachname, Straße, PLZ, Ort, Land, Mail, Telefon, Website, Branche
12. **Update row index** (Google Sheets)
- Markiert verarbeitete Einträge
- Markiert verarbeitete Einträge in "Leads-N8N-2"
- Verhindert Re-Processing im nächsten Loop
- Aktualisiert Status-Felder
@@ -93,7 +219,7 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
### **Phase 3: Abschluss**
14. **Finish Dataset** (DataTable)
- Markiert den ursprünglichen Job als `finished = true`
- Markiert den ursprünglichen Job in `scraper` als `finished = true`
- Verhindert Re-Processing bei erneutem Workflow-Start
- Aktualisiert Statistiken/Timestamps
@@ -102,24 +228,28 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
## 📊 Datenfluss
```
Eingabe (DataTable "scraper"):
Eingabe (scraper.csv):
├─ title: "Steuerberater"
├─ city: "München"
├─ pages: 3
├─ startIndex: 1
├─ ready: true
└─ finished: false
↓ [Google Search]
↓ [Google Search via google-search.json]
Zwischen-Output (Sheet "Leads-N8N-2"):
Zwischen-Output (Leads-N8N-Example.xlsx):
├─ ID: "linkedin.com/in/max-mustermann"
├─ Titel: "Max Mustermann - Steuerberater München"
├─ Beschreibung: "Steuerberater | Wirtschaftsprüfer..."
├─ Link: "https://linkedin.com/in/max-mustermann"
├─ Vorname: "Max"
├─ Nachname: "Mustermann"
└─ Branche: [LEER] ← Trigger für AI
↓ [AI Research]
↓ [AI Research mit GPT-4o]
End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
End-Output (Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx):
├─ ID: "linkedin.com/in/max-mustermann"
├─ Vorname: "Max"
├─ Nachname: "Mustermann"
@@ -135,6 +265,47 @@ End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
---
## 📁 Beispieldaten
### **scraper.csv Format:**
```csv
title,city,pages,startIndex,ready,finished
Steuerberater,München,3,1,true,false
Rechtsanwalt,Berlin,2,1,true,false
IT-Berater,Hamburg,3,1,true,false
```
### **Leads-N8N-Example.xlsx Spalten:**
- ID
- Titel
- Beschreibung
- Link
- Vorname
- Nachname
- Branche *(leer)*
- Straße *(leer)*
- PLZ *(leer)*
- Ort *(leer)*
- Land *(leer)*
- Mail *(leer)*
- Telefon *(leer)*
- Website *(leer)*
### **Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx Spalten:**
- ID
- Vorname
- Nachname
- Branche *(gefüllt von AI)*
- Straße *(gefüllt von AI)*
- PLZ *(gefüllt von AI)*
- Ort *(gefüllt von AI)*
- Land *(gefüllt von AI)*
- Mail *(gefüllt von AI)*
- Telefon *(gefüllt von AI)*
- Website *(gefüllt von AI)*
---
## ⚙️ Technische Details
### **Performance:**
@@ -151,6 +322,7 @@ End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
- Input: ~$0.28 (56k Tokens × $5/1M)
- Output: ~$0.84 (56k Tokens × $15/1M)
- **Total: ~$1.12 pro Workflow-Durchlauf**
- **Pro Lead: ~$0.014**
### **Error Handling:**
- Retry on Fail: Aktiviert im Research Data Node
@@ -174,6 +346,8 @@ End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
- Rechtsberatung
- IT-Dienstleistungen
- Finanzdienstleistungen
- Medizin & Healthcare
- Architektur & Ingenieurwesen
---
@@ -184,6 +358,7 @@ End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
- Keine Speicherung sensibler persönlicher Daten
- DSGVO-konform bei korrekter Verwendung (Opt-out respektieren)
- Nur geschäftliche Kontaktdaten werden verarbeitet
- Empfehlung: Opt-In für Marketing-Kommunikation einholen
---
@@ -194,9 +369,49 @@ End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
**Konsistent:** Temperature 0.0 = reproduzierbare Ergebnisse
**Robust:** Loop-basiert, fehlertoleranz durch Batch-Verarbeitung
**Wartbar:** Modularer Aufbau, einfach erweiterbar
**Dokumentiert:** Vollständige Beispieldaten und Setup-Guide
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## 🛠️ Troubleshooting
### **Problem: Keine Ergebnisse in Leads-N8N-Ergebnisse**
**Lösung:** Prüfe ob "Branche" Feld in Leads-N8N-2 leer ist (Trigger für AI)
### **Problem: Token Limit Exceeded**
**Lösung:** Reduziere Batch Size von 5 auf 3 im Loop Over Items Node
### **Problem: Google Search gibt keine Ergebnisse**
**Lösung:** Prüfe Google Custom Search API Quota & Credentials
### **Problem: Workflow stoppt mittendrin**
**Lösung:** Prüfe Error Logs - meist OpenAI Rate Limiting, Pause von 30 Sek. einbauen
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## 📝 Changelog
### Version 3.0 (2026-01-12)
- ✅ Stable Production Release
- ✅ Loop-basiertes Batch-Processing implementiert
- ✅ Beispieldaten hinzugefügt (CSV + XLSX)
- ✅ Sub-Workflow für Google-Suche dokumentiert
- ✅ Vollständige Setup-Anleitung
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## 🤝 Contributing
Pull Requests sind willkommen! Bei größeren Änderungen bitte zuerst ein Issue öffnen.
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## 📄 Lizenz
Joachim Hummel © 2026
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**Version:** 3.0 (Stable)
**Erstellt:** Januar 2026
**Status:** Production-Ready ✅
**Status:** Production-Ready ✅