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Daten scrapen, aufbereiten, posten

Social Media Postings

Für einen Basketballverein mit über 400 aktiven Spieler:innen werden jede Woche die offiziellen Spieldaten per HTTP-Request aus der DBB-Datenbank gezogen und strukturiert. ChatGPT erstellt eine Gesamtzusammenfassung sowie Klassenberichte, während Vorlagen automatisch mit Teams, Scores und Spielklassen befüllt werden. Anschließend werden die Grafiken terminiert als Instagram-Carousel veröffentlicht - inklusive KI-Beschreibung und Hashtags.

Produktiv im Einsatz mit
Stack: n8n, HTTP/Webhooks, OpenAI (anonymisiert), Canvas/Template-Scripting, Instagram Publishing
Automatisierte Social-Posts

Vorgehen – Schritt für Schritt

1) Datenzugriff

Wöchentlicher HTTP-Abruf der DBB-Spieldaten; Parsing und Normalisierung nach Verein, Team und Spielklasse.

2) Routing & Aufbereitung

n8n klassifiziert die Datensätze und leitet sie in die passenden Bearbeitungsstränge (Gesamt, je Klasse).

3) Textgenerierung

ChatGPT erzeugt Zusammenfassungen und Captions (gesamt + je Spielklasse) inkl. Hashtags.

4) Visuals erstellen

Vorbereitete Canvas/Template-Grafiken werden per Script mit Teams, Ergebnissen und Logos befüllt.

5) Planung & Posting

Automatische Veröffentlichung als Instagram-Carousel zum festen Zeitpunkt - inkl. KI-Beschreibung.

Ergebnis & Kennzahlen

~2 h → ~0 min/Woche
vollautomatisiert statt manueller Pflege
0 % Übertragungsfehler
Daten direkt aus der DBB-Quelle
+100 % Konsistenz
einheitliche Templates, Tonalität und Timing
Hinweis: Werte je nach Setup/Volumen variabel.
Unverbindlich sprechen