AI驱动的线索抓取自动化工作流 - 使用n8n、Apify爬虫和Google Gemini AI
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## 📋 工作流概述

这个n8n工作流提供了一个完整的线索抓取和自动化处理系统,专门用于从Apollo/Apify平台自动抓取潜在客户数据,并通过AI智能处理和存储到Google表格中。

## 🎯 核心功能

### 自动化线索处理流程
– **数据抓取**: 通过HTTP Request节点从Apify/Apollo API获取线索数据
– **批量处理**: 使用Split In Batches节点将数据分成每批1000条记录
– **AI验证**: 通过Google Gemini AI Agent智能验证和清洗线索数据
– **数据存储**: 自动将验证后的线索追加到Google表格中
– **实时报告**: 通过Telegram发送批量处理摘要报告

## 🔧 技术架构

### 主要节点组件
– **Execute Workflow Trigger**: 由其他工作流触发的执行节点
– **HTTP Request**: 与Apify/Apollo API进行数据交互
– **Split In Batches**: 数据分批处理,每批1000条记录
– **Google Gemini Chat Model**: AI语言模型,用于数据验证和处理
– **Knowledge Base Agent**: 智能代理,执行数据验证和格式化
– **Google Sheets Tool**: 数据读写工具,用于存储和去重检查
– **Telegram**: 消息通知节点,发送处理报告
– **Wait**: 延迟节点,防止API限流
– **Simple Memory**: 内存管理,维护20条消息的上下文

## 📊 数据处理规则

### 数据验证标准
– **必需字段**: 姓名、邮箱、公司名称 – 缺少任何一项则跳过该记录
– **可选字段**: 职位、电话、LinkedIn、网站等 – 缺失会标记但不会阻止添加
– **去重机制**: 基于邮箱地址进行重复检查
– **格式规范**:
– 电话号码用引号包裹,优先使用手机号码
– 位置信息格式为”城市, 国家”,去除街道信息
– 公司简介要求简洁明了

### 线索ID生成
采用”AP-DDMMYY-xxxx”格式:
– AP: 标识符
– DDMMYY: 当前日期
– xxxx: 批次内自增序号(从0001开始)

## 🔄 工作流程

1. **触发阶段**: 由其他工作流通过Execute Workflow Trigger启动
2. **数据获取**: HTTP Request节点调用Apify/Apollo API获取线索数据
3. **批量处理**: Split In Batches节点将数据分成1000条一批
4. **AI处理**: Google Gemini AI Agent验证每条线索并生成唯一ID
5. **数据存储**: 通过Google Sheets Tool将验证数据追加到表格
6. **报告发送**: Telegram节点发送批量处理摘要
7. **循环继续**: 30秒延迟后处理下一批次

## ⚙️ 配置要求

### 必需服务
– **n8n账户**: 运行n8n实例(云端或自托管)
– **Google账户**: 用于Google表格和Gemini Chat Model认证
– **Telegram账户**: 需要Bot Token和Chat ID用于消息通知
– **Apify/Apollo账户**: API访问权限

### 表格结构
Google表格需要包含以下列:
Lead ID, Name, Email, Phone Number, Company Name, Job Title, LinkedIn, Company Website, Location, Company Type, Company Summary, No. of Employees, Industry, Common Projects, Newest Updates, Relevant Partner

## 💡 应用场景

这个工作流特别适合:
– 销售团队自动化线索收集
– 市场营销活动的潜在客户管理
– 业务拓展的数据驱动决策
– 客户关系管理的自动化数据录入

## 🚀 优势特点

– **智能验证**: AI驱动的数据质量保证
– **批量处理**: 高效处理大量数据
– **实时报告**: 即时了解处理状态
– **自动去重**: 避免重复数据录入
– **可扩展性**: 易于定制和扩展功能

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