รวบรวม Social Media Analytics อัตโนมัติด้วย n8n

นักการตลาดส่วนใหญ่ใช้เวลา 20-30 นาทีทุกวันแค่เพื่อเก็บตัวเลข Social Media จากแต่ละแพลตฟอร์มมาใส่ใน spreadsheet ถ้าดูแล 3-4 แพลตฟอร์ม เวลานั้นบวกกัน 2 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ไปกับงานที่ automation ทำแทนได้ทั้งหมด

n8n ดึงข้อมูลจาก Facebook Page Insights, Instagram Business Insights, TikTok Analytics และแพลตฟอร์มอื่นมารวมกันใน Google Sheets ได้ในหนึ่ง workflow รันทุกวันอัตโนมัติ ทีมเปิด sheet เช้ามาก็เห็นตัวเลขของเมื่อวานครบทุกช่องทาง

โครงสร้างข้อมูลที่ควรเก็บ

ออกแบบ Google Sheets ให้รองรับข้อมูลหลาย platform ในที่เดียว

Sheet: daily_metrics

คอลัมน์	ตัวอย่าง
date	2026-04-15
platform	facebook
followers	12500
follower_change	+45
impressions	8400
reach	6200
engagement	380
engagement_rate	6.13%
clicks	120
video_views	2800

Sheet: post_performance

คอลัมน์	ตัวอย่าง
date	2026-04-15
platform	instagram
post_id	17923456789
post_type	image
caption_preview	50 ตัวแรก
likes	245
comments	18
shares	32
saves	67
reach	1850
impressions	2100

Sheet: weekly_summary — สร้างด้วย Google Sheets formula ดึงจาก daily_metrics อัตโนมัติ ไม่ต้องให้ n8n เขียนแยก

Workflow: ดึง Facebook Page Insights

Schedule Trigger รันทุกวันเวลา 6:00 น. ดึงข้อมูลของเมื่อวาน

GET https://graph.facebook.com/v18.0/{page-id}/insights
?metric=page_impressions,page_reach,page_engaged_users,
         page_views_total,page_fan_adds,page_post_engagements
&period=day
&since={yesterday_start_unix}
&until={today_start_unix}
&access_token={page_access_token}

Response เป็น array ของ metric objects ใช้ Code node แปลงให้เป็น flat object ก่อนบันทึก

// Code node: แปลง Facebook Insights response
const metrics = $input.first().json.data;
const result = {};

metrics.forEach(metric => {
  if (metric.values && metric.values.length > 0) {
    // เอาค่าของ yesterday (index 0 หรือ 1 ขึ้นกับ period)
    result[metric.name] = metric.values[0].value;
  }
});

return [{
  json: {
    date: new Date(Date.now() - 86400000).toISOString().split('T')[0],
    platform: 'facebook',
    impressions: result.page_impressions || 0,
    reach: result.page_reach || 0,
    engaged_users: result.page_engaged_users || 0,
    page_views: result.page_views_total || 0,
    new_fans: result.page_fan_adds || 0,
    post_engagements: result.page_post_engagements || 0
  }
}];

Workflow: ดึง Instagram Account Insights

GET https://graph.facebook.com/v18.0/{ig-user-id}/insights
?metric=accounts_engaged,follower_count,impressions,
         profile_views,reach,total_interactions,
         website_clicks
&period=day
&since={yesterday_start_unix}
&until={today_start_unix}

สำหรับ follower_count ต้องใช้ period=lifetime แยกเพราะไม่รองรับ period=day

GET https://graph.facebook.com/v18.0/{ig-user-id}
?fields=followers_count,media_count,biography

Workflow: ดึง Top Posts ของสัปดาห์

นอกจาก account-level metrics ยังควรดึง post-level data เพื่อเปรียบเทียบว่าโพสต์ประเภทไหน perform ดีที่สุด

รัน workflow นี้ทุกวันจันทร์ เพื่อดึงโพสต์ 20 อันล่าสุดและ metrics ของแต่ละโพสต์

Facebook Posts:

GET https://graph.facebook.com/v18.0/{page-id}/posts
?fields=id,created_time,message,full_picture,
         shares,story,
         insights.metric(post_impressions,post_reach,
                         post_engaged_users,post_clicks)
&limit=20
&since={7_days_ago_unix}

Instagram Posts:

GET https://graph.facebook.com/v18.0/{ig-user-id}/media
?fields=id,timestamp,media_type,caption,permalink,
         like_count,comments_count,
         insights.metric(impressions,reach,engagement,saved)
&limit=20

รวมข้อมูลทุก Platform ในหนึ่ง Workflow

แทนที่จะมี workflow แยกสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม ให้รวมเป็น workflow เดียวที่รันทุกเช้า

Schedule Trigger (06:00)
  ├── HTTP Request → Facebook Insights
  ├── HTTP Request → Instagram Insights  
  ├── HTTP Request → TikTok Analytics
  └── HTTP Request → YouTube Analytics (ถ้ามี)
  → Merge (รวม results ทั้งหมด)
  → Code (normalize ให้เป็น format เดียวกัน)
  → Google Sheets (append ลง daily_metrics)
  → Slack/LINE (ส่ง morning brief)

Merge node ใช้ mode “Combine” เพื่อรวม outputs จากหลาย branches พร้อมกัน

Morning Brief อัตโนมัติ

ต่อ workflow ให้ส่งสรุปข้อมูลมาทาง LINE หรือ Slack ทุกเช้า

// Code node: สร้าง morning brief message
const metrics = $input.all();
let message = `📊 Social Media Report ${new Date().toLocaleDateString('th-TH')}\n\n`;

metrics.forEach(m => {
  const d = m.json;
  message += `${d.platform.toUpperCase()}\n`;
  message += `• Reach: ${d.reach?.toLocaleString() || '-'}\n`;
  message += `• Engagement: ${d.engagement?.toLocaleString() || '-'}\n`;
  message += `• ผู้ติดตามใหม่: +${d.new_followers || 0}\n\n`;
});

return [{ json: { message } }];

Dashboard ด้วย Google Sheets + Looker Studio

Google Sheets ที่มีข้อมูลสะสมทุกวันสามารถต่อเข้า Looker Studio (Google Data Studio) ได้ฟรี เพื่อสร้าง dashboard ที่ดูสวยกว่า

Chart ที่มีประโยชน์สำหรับ Social Media Report

Line chart — Follower growth ทุก platform ในกราฟเดียว
Bar chart — Engagement rate เปรียบเทียบ platform ต่อสัปดาห์
Heatmap — วันและเวลาที่ engagement สูงสุด (ใช้ Google Sheets formula สร้าง pivot ก่อน)
Table — Top 10 posts ของเดือนเรียงตาม engagement

Cross-Platform Benchmark

เมื่อมีข้อมูลสะสม 30 วันขึ้นไป ให้เพิ่ม workflow รายเดือนที่คำนวณ benchmark

// คำนวณ average engagement rate ต่อ platform
const data = $input.all();
const byPlatform = {};

data.forEach(item => {
  const p = item.json.platform;
  if (!byPlatform[p]) byPlatform[p] = { total: 0, count: 0 };
  byPlatform[p].total += parseFloat(item.json.engagement_rate) || 0;
  byPlatform[p].count++;
});

return Object.entries(byPlatform).map(([platform, stats]) => ({
  json: {
    platform,
    avg_engagement_rate: (stats.total / stats.count).toFixed(2)
  }
}));

ข้อมูล benchmark นี้ช่วยให้รู้ว่าเดือนที่แล้วทำได้ดีหรือแย่กว่าค่าเฉลี่ยของตัวเอง และแพลตฟอร์มไหนควรลงทุนคอนเทนต์เพิ่ม

อยากเรียน n8n แบบเป็นระบบ ตั้งแต่เริ่มต้นจนสร้าง Workflow ใช้งานจริงได้ ลองดู คอร์สสอน n8n ที่ aiunlock.co