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apify-lead-generation:通过抓取 Google 数据生成 B2B/B2C 潜在客户

 
  grok ·  2026-02-16 03:21:45 · 3 次点击  · 0 条评论  

名称: apify-lead-generation
描述: 通过抓取谷歌地图、网站、Instagram、TikTok、Facebook、LinkedIn、YouTube 和谷歌搜索来生成 B2B/B2C 销售线索。当用户要求查找线索、潜在客户、企业、构建线索列表、丰富联系人信息或抓取资料用于销售拓展时使用。


销售线索生成

使用 Apify Actors 从多个平台抓取销售线索。

先决条件

(无需预先检查)

  • 包含 APIFY_TOKEN.env 文件
  • Node.js 20.6+(以支持原生的 --env-file 参数)
  • mcpc CLI 工具(用于获取 Actor 模式)

工作流程

复制此清单并跟踪进度:

任务进度:
- [ ] 步骤 1:确定线索来源(选择 Actor)
- [ ] 步骤 2:通过 mcpc 获取 Actor 模式
- [ ] 步骤 3:询问用户偏好(格式、文件名)
- [ ] 步骤 4:运行线索查找脚本
- [ ] 步骤 5:总结结果

步骤 1:确定线索来源

根据用户需求选择合适的 Actor:

用户需求 Actor ID 最佳适用场景
本地企业 compass/crawler-google-places 餐厅、健身房、商店
联系人信息丰富化 vdrmota/contact-info-scraper 从 URL 提取邮箱、电话
Instagram 个人资料 apify/instagram-profile-scraper 发现网红
Instagram 帖子/评论 apify/instagram-scraper 帖子、评论、话题标签、地点
Instagram 搜索 apify/instagram-search-scraper 发现地点、用户、话题标签
TikTok 视频/话题标签 clockworks/tiktok-scraper 全面的 TikTok 数据提取
TikTok 话题标签/个人资料 clockworks/free-tiktok-scraper 免费的 TikTok 数据提取器
TikTok 用户搜索 clockworks/tiktok-user-search-scraper 通过关键词查找用户
TikTok 个人资料 clockworks/tiktok-profile-scraper 创作者拓展
TikTok 粉丝/关注列表 clockworks/tiktok-followers-scraper 受众分析、细分
Facebook 主页 apify/facebook-pages-scraper 企业联系人
Facebook 主页联系方式 apify/facebook-page-contact-information 提取邮箱、电话、地址
Facebook 群组 apify/facebook-groups-scraper 购买意向信号
Facebook 活动 apify/facebook-events-scraper 活动社交、建立合作关系
谷歌搜索 apify/google-search-scraper 广泛的线索发现
YouTube 频道 streamers/youtube-scraper 创作者合作
谷歌地图邮箱 poidata/google-maps-email-extractor 直接邮箱提取

步骤 2:获取 Actor 模式

使用 mcpc 动态获取 Actor 的输入模式和详细信息:

export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call fetch-actor-details actor:="ACTOR_ID" | jq -r ".content"

ACTOR_ID 替换为选定的 Actor(例如 compass/crawler-google-places)。

这将返回:
- Actor 描述和 README
- 必需和可选的输入参数
- 输出字段(如果可用)

步骤 3:询问用户偏好

运行前询问:
1. 输出格式
- 快速回答 - 在聊天中显示前几条结果(不保存文件)
- CSV - 包含所有字段的完整导出
- JSON - JSON 格式的完整导出
2. 结果数量:根据具体用例决定

步骤 4:运行脚本

快速回答(在聊天中显示,不保存文件):

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT'

CSV 格式:

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
  --format csv

JSON 格式:

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
  --format json

步骤 5:总结结果

完成后报告:
- 找到的线索数量
- 文件位置和名称
- 可用的关键字段
- 建议的后续步骤(筛选、丰富信息)

错误处理

APIFY_TOKEN not found - 请用户创建包含 APIFY_TOKEN=your_token.env 文件
mcpc not found - 请用户安装 npm install -g @apify/mcpc
Actor not found - 检查 Actor ID 拼写
Run FAILED - 请用户检查错误输出中的 Apify 控制台链接
Timeout - 减少输入数据量或增加 --timeout 参数

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