领英线索批量抓取、AI打分并起草土耳其语 outreach

原文要点

作者thealiilhan发布的免费n8n模板：手动执行后，用Apify的LinkedIn Profile Search Scraper按配置的搜索词和条数上限抓取领英个人资料，从资料文本提取邮箱和网站域名，再交给OpenRouter上的google/gemini-2.5-pro为每条线索打分、用土耳其语解释评分理由并给出土耳其语接触角度，解析成结构化记录后逐行追加到Google Sheets。需分别配置Apify、OpenRouter、Google Sheets OAuth三种凭据，并自行调整表格列映射。

这次做成什么

在n8n里搭一条手动触发的领英线索流水线：抓取→字段提取→AI土耳其语打分→写入表格，并用本站设计的合成测试数据先跑通解析和写表环节。

准备什么

• 一个n8n实例（云端或自托管均可），能创建凭据和手动执行工作流
• Apify账号及API令牌，且能使用LinkedIn Profile Search Scraper actor
• OpenRouter账号API Key，账户可使用google/gemini-2.5-pro模型
• Google账号，已建一张空白Google Sheet并开通OAuth凭据
• 遵守领英与目标地区数据合规要求，仅处理允许抓取的公开资料

具体怎么做

1. 配置抓取节点

   在Apify节点填入你的API令牌，actor选LinkedIn Profile Search Scraper，input里设置searchQuery（如“logistics manager Istanbul”）和maxItems（练习建议设3到5条，避免烧额度），保存后先单独执行该节点确认能返回资料数组。

2. 提取与规范化字段

   在Apify节点后接Code或Set节点，从每条资料中取出姓名、职位、公司，并用正则从简介文本提取邮箱（/[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.]+/）和网站域名（匹配https?://后的主机名，去掉www.），输出统一的JSON对象数组，字段名固定为name、title、company、email、domain、profileUrl。

3. AI打分与起草

   接OpenRouter Chat Model节点，凭据填OpenRouter API Key，模型选google/gemini-2.5-pro，系统提示词用下方材料中的打分提示词，用户消息传入上一步的单条线索JSON；要求模型只输出JSON，字段为score、reason_tr、angle_tr。

4. 解析并写入表格

   用Code节点对模型输出做JSON.parse并包try/catch，解析失败时score置0、reason写“解析失败”；然后接Google Sheets节点的Append操作，选择你的表格和工作表，把name、title、company、email、domain、score、reason_tr、angle_tr逐列映射到表头，手动执行整条流程后在表格确认新增行。

可直接复制的材料

你是一名B2B销售线索评估助手。我会给你一条从领英抓取的潜在客户资料（JSON格式，含name、title、company、email、domain字段）。

我们的目标客户画像：土耳其及周边地区有国际物流或电商履约需求的中小企业决策人（创始人、运营总监、物流经理）。

请完成三件事：
1. 按0到100给这条线索的匹配度打分（整数）。
2. 用土耳其语写一句不超过40词的评分理由，说明打分依据。
3. 用土耳其语写一句不超过40词的个性化接触角度，作为首次外联邮件的切入点。

只输出如下JSON，不要输出任何其他文字：
{"score": 整数, "reason_tr": "土耳其语理由", "angle_tr": "土耳其语接触角度"}

[
  {"name": "Elif Kaya", "title": "Operations Director", "company": "Marmara Lojistik A.Ş.", "email": "elif.kaya@marlog.example", "domain": "marlog.example", "profileUrl": "https://www.linkedin.com/in/elif-kaya-example"},
  {"name": "Deniz Arslan", "title": "Freelance Graphic Designer", "company": "Self-employed", "email": "", "domain": "", "profileUrl": "https://www.linkedin.com/in/deniz-arslan-example"}
]

表头顺序（第一行）：name | title | company | email | domain | profileUrl | score | reason_tr | angle_tr | imported_at
映射说明：前六列来自提取节点，score/reason_tr/angle_tr来自AI解析结果，imported_at用表达式{{$now.toISO()}}生成导入时间。

输入与输出示例

本站虚构演示，用于说明输入输出字段如何对应，并非调用Gemini的真实返回，也未实际运行该工作流。

输入

{"name": "Elif Kaya", "title": "Operations Director", "company": "Marmara Lojistik A.Ş.", "email": "elif.kaya@marlog.example", "domain": "marlog.example"} 这条合成线索连同上述ICP提示词一起发给模型。

对应输出

{"score": 86, "reason_tr": "Operasyon direktörü olarak lojistik kararlarında yetkili; uluslararası nakliye ihtiyacı profiliyle örtüşüyor.", "angle_tr": "Marmara Lojistik'in ihracat hacmine atıfla, fulfillment maliyetlerini azaltan bir öneriyle açılış yapın."} 解析后追加为表格新行，score列写入86。

做完检查这些

• Apify节点单独执行能返回至少一条含职位和公司的资料对象，否则先检查搜索词和令牌
• 解析节点对模型输出的JSON.parse有try/catch兜底，故意喂一段非JSON文本时不会让整个流程报错中断
• Google Sheets中新行的name、score、reason_tr等列与表头一一对应，无整行错位
• 把合成测试数据中无邮箱无域名的那条跑一遍，流程仍能打分并写表，不会因空字段崩溃

容易卡住的地方

• OpenRouter按模型用量计费，google/gemini-2.5-pro需账户余额或可用额度，并非免费
• 批量抓取领英资料受Apify计费与领英条款约束，条数上限别一上来设很大
• 正则从简介提取邮箱只能抓到公开写在文本里的地址，很多资料会提取不到，属正常边界
• 模型偶尔不输出纯JSON，若解析兜底缺失会导致写表环节批量失败
• Google Sheets OAuth凭据首次授权后可能过期，长时间未用需重新连接