I forrige uke fortalte en av brukerne våre meg at han hadde brukt hele ettermiddagen på å kopiere rørleggeroppføringer fra SuperPages inn i et regneark — 47 rader på tre timer. Håndleddene hans verket, dataene hans hadde skrivefeil, og han manglet fortsatt e-postadresser. Den historien traff meg litt ekstra, for jeg har vært der selv, og det er akkurat den typen problem vi bygget Thunderbit for å løse.
SuperPages er en av de etablerte amerikanske katalogene for lokale bedrifter, drevet av Thryv, med bred dekning på tvers av store byer og kategorier — rørleggere, tannleger, advokater, HVAC-teknikere, alt mulig. Eldre teknisk dokumentasjon beskrev det som en nasjonal gule sider-database med over 11 millioner oppføringer, og nettstedet viser fortsatt tette lokale kategorier i dag. Utfordringen er ikke å finne oppføringer. Det er å gjøre dem om til en ren og beriket lead-liste uten å miste hodet (eller hele ettermiddagen).
Ifølge HubSpots 2024 Sales Trends-rapport bruker selgere bare rundt 2 timer per dag faktisk på salg — resten forsvinner i oppgaver som dataregistrering og research. Og 81 % av salgsfolk sier at AI kan hjelpe dem å bruke mindre tid på manuelt arbeid. Denne guiden viser tre måter å hente leads fra SuperPages på — fra kodefri AI til Python — slik at du kan velge metoden som passer ferdighetsnivået ditt og komme tilbake til det som faktisk gir resultater.
Hent SuperPages-leads med AI Get Started Free
Hva er SuperPages, og hvorfor elsker salgsteam det for leads?
SuperPages er en amerikansk nettbasert bedriftskatalog der lokale virksomheter listes med kontaktopplysninger, kategorier, vurderinger og mer. Tenk på det som den digitale etterfølgeren til den gamle gule telefonkatalogen — bare at den nå kan søkes på kategori og sted, med rikere data per oppføring.
En vanlig SuperPages-oppføring kan inneholde:
- Firmanavn
- Telefonnummer
- Gateadresse
- Nettsted-URL (når tilgjengelig)
- Kategori (f.eks. rørlegger, familierett, HVAC)
- Vurderinger og omtaler
- Åpningstider (vanligvis på detaljsiden)
- Beskrivelse (detaljsiden)
Forsiden til SuperPages fremhever populære kategorier som hjemmetjenester, rørleggere, elektrikere, tannleger, juridiske tjenester, bilverksteder, restauranter og dyrepleie — akkurat de bransjene som salgsteam, byråer og lokale tjenesteleverandører ofte vil nå ut til.
Kort sagt: SuperPages er en gullgruve for alle som prospekterer lokale bedrifter i USA. Dataene er strukturert, dekningen er bred, og kategoriene passer godt til reelle outbound-kampanjer.
Prøv Thunderbit for SuperPages-leads
Hvorfor hente leads fra SuperPages? Vanlige bruksområder
Å bla manuelt gjennom SuperPages og kopiere data inn i et regneark er et sort hull for produktiviteten. Datainnhenting automatiserer prosessen og gir deg en målrettet, strukturert liste på minutter i stedet for timer. Og siden du styrer søket selv (kategori + by + nøkkelord), blir resultatet ofte mer relevant enn en tilfeldig kjøpt lead-liste.
Her er de vanligste bruksområdene jeg ser blant brukerne våre:
| Bruksområde | Hvem får nytte | Eksempel |
|---|---|---|
| Lokal lead-generering | Salgsteam, byråer | Lag en liste over rørleggere i Dallas for kaldt oppsøk |
| Konkurrentanalyse | Drift, markedsføring | Sammenlign vurderinger og tjenester på tvers av konkurrenter i et marked |
| Markedskartlegging | Forretningsutvikling | Identifiser alle tannleger i et postnummerområde for en produktlansering |
| Leverandørkartlegging | Innkjøp, drift | Finn leverandører i en region med telefon + nettstedsinfo |
| Lokal SEO-prospektering | Byråer | Finn bedrifter uten nettside eller med svak oppføringsdata |
| Territorieplanlegging | Feltsalg | Gruppér entreprenører etter by, postnummer eller tjenesteområde |
Det amerikanske B2B-markedet for lead-generering ble anslått til 8,5 milliarder USD i 2024 og ventes å nå 18,2 milliarder USD innen 2034 — så etterspørselen etter denne typen data er neppe på vei ned. En nylig innhentet liste som er spesifikk på kategori og sted kan være mer målrettet enn en generell kjøpt liste, men den må fortsatt verifiseres og renses for duplikater før outreach (mer om det senere).
Hvordan sluttresultatet ser ut: Eksempel på data hentet fra SuperPages
Før vi går inn på hvordan, vil jeg vise deg hva du faktisk ender opp med. Dette er delen mange guider hopper over — men hvis du investerer tid, bør du vite hva du får igjen.
Her er en eksempel-tabell med utdata (fiktive data, realistisk struktur):
| Firmanavn | Telefon | Adresse | Nettsted | Kategori | Vurdering | Åpningstider | E-post (beriket) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Sunset Pipe & Drain Co. | +1 213-555-0148 | 1842 W 7th St, Los Angeles, CA 90057 | sunsetpipe.example | Rørlegger | 4.6 | Man–fre 7–18 | service@sunsetpipe.example |
| Arroyo HVAC Pros | +1 626-555-0182 | 72 N Fair Oaks Ave, Pasadena, CA 91103 | arroyohvac.example | HVAC | 4.8 | Man–lør 8–19 | hello@arroyohvac.example |
| Wilshire Family Dental | +1 323-555-0119 | 4100 Wilshire Blvd, Los Angeles, CA 90010 | wilshiredental.example | Tannleger | 4.4 | Man–tor 9–17 | appointments@wilshiredental.example |
| Pacific Legal Aid Group | +1 310-555-0173 | 11845 W Olympic Blvd, Los Angeles, CA 90064 | Juridiske tjenester | 4.2 | Man–fre 8:30–17:30 | intake@pacificlegal.example | |
| Valley Auto Repair Center | +1 818-555-0198 | 14422 Ventura Blvd, Sherman Oaks, CA 91423 | valleyautorepair.example | Bilverksted | 4.7 | Man–lør 8–18 | info@valleyautorepair.example |
| Echo Park Pet Grooming | +1 213-555-0166 | 1511 Sunset Blvd, Los Angeles, CA 90026 | echoparkpets.example | Dyrepleie | 4.9 | Tir–søn 9–17 | booking@echoparkpets.example |
Noen ting å merke seg:
- Fra søkeresultatsiden: firmanavn, telefon, delvis adresse, kategori, vurdering, URL til oppføringen.
- Fra detaljsiden for virksomheten: full adresse, åpningstider, beskrivelse, omtaler, av og til nettsted.
- Fra beriking: e-postadresse (ofte bare funnet på bedriftens eget nettsted eller via berikingsverktøy).
- Fra rydding: telefon formatert som E.164, normalisert stat/postnummer, duplikatnøkler, kilde-URL og tidspunkt for innhenting.
Dette er typen output du kan legge rett inn i et CRM, et Google Sheet eller en Airtable-base og begynne å jobbe med umiddelbart.
3 måter å hente leads fra SuperPages på: Rask sammenligning
Ikke alle har samme tekniske komfortnivå — eller samme tålmodighet. Derfor får du her tre metoder side om side, så du kan velge den som passer:
| Kriterium | Thunderbit (AI, kodefritt) | Visuell scraper (f.eks. Octoparse) | Python (Requests + BS4) |
|---|---|---|---|
| Oppsettstid | ~2 min (installer utvidelsen) | ~15 min (lag arbeidsflyt) | ~30 min (installer biblioteker, skriv kode) |
| Krever koding | Nei | Nei | Ja (Python) |
| Håndtering av paginering | Innebygd (klikk eller scroll) | Må konfigureres | Manuell kode |
| Beriking av undersider | 1-klikk Subpage Scraping | Egen arbeidsflyt/løkke nødvendig | Eget skript |
| Anti-blokkering | Cloud Scraping håndterer det | Avhenger av plan/proxy-tillegg | Egen løsning (proxyer, headere, hastighetsgrenser) |
| Eksportalternativer | Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV, JSON | CSV, Excel, database | Hva enn du koder selv |
| Best for | Salgsteam, byråer, ikke-utviklere | Semi-tekniske brukere | Utviklere som vil ha full kontroll |
Min anbefaling: Hvis du vil begynne å hente data i løpet av de neste 2 minuttene, gå til metode 1. Hvis du foretrekker visuelle arbeidsflyter og ikke har noe imot litt oppsett, prøv metode 2. Hvis du vil ha full kontroll og kan Python, hopp til metode 3.
Metode 1: Hent SuperPages-leads med Thunderbit (AI, uten kode)
Dette er den raskeste veien fra «jeg har et SuperPages-søk» til «jeg har en lead-liste». Ingen koding, ingen workflow-byggere, ingen proxy-konfigurasjon. Jeg er litt partisk — vi bygde Thunderbit — men jeg skal vise deg nøyaktig hva som skjer, så du kan vurdere selv.
Vanskelighetsgrad: Nybegynner
Tidsbruk: ~5 minutter for et fullt kategori-/bysøk
Du trenger: Chrome-nettleser, Thunderbit Chrome-utvidelse (gratisnivå fungerer)
Steg 1: Installer Thunderbit og åpne SuperPages
Gå til nedlastingssiden for Thunderbit Chrome-utvidelsen og installer Thunderbit-utvidelsen. Det tar omtrent ett minutt. Når den er installert, går du til en SuperPages-side med søkeresultater — for eksempel ved å søke etter «Plumbers in Los Angeles, CA» på superpages.com.
Du skal nå se Thunderbit-ikonet i nettleserverktøylinjen og et sidepanel klart til bruk.
Steg 2: Klikk «AI Suggest Fields» for å oppdage datakolonner automatisk
Åpne Thunderbit-sidepanelet og klikk «AI Suggest Fields». Thunderbits AI leser siden og foreslår automatisk kolonner basert på det den finner — typisk firmanavn, telefon, adresse, nettsted, kategori, vurdering og URL til oppføringen.
Du kan justere, legge til eller fjerne kolonner før du henter data. Vil du legge til en egendefinert kolonne som «Har nettsted?» eller «Serviceområde?» Bare skriv en beskrivelse på vanlig norsk i Field AI Prompt. Du kan for eksempel be en kolonne om å «formatere telefon som +1XXXXXXXXXX» eller «klassifisere som privat vs. kommersiell».
Nå bør du se en tabellforhåndsvisning med kolonnene du har satt opp i Thunderbit-panelet.
Steg 3: Klikk «Scrape» og se dataene fylle seg inn
Trykk på den blå «Scrape»-knappen. Thunderbit henter alle oppføringene på den gjeldende siden og fyller inn tabellen rad for rad. For en vanlig SuperPages-resultatside tar dette omtrent 30–45 sekunder.
Thunderbit håndterer paginering automatisk — den oppdager «Next»-knapper eller uendelig scrolling og fortsetter til den går tom for sider eller når grensen din. Hvis du henter et stort sett med resultater (for eksempel alle rørleggere i et storbyområde), bytt til Cloud Scraping-modus, som kan behandle opptil 50 sider samtidig uten å binde opp nettleseren.
Steg 4: Bruk Subpage Scraping for å berike hver oppføring
Søkeresultatsiden gir deg det grunnleggende, men de virkelige godbitene — åpningstider, fulle beskrivelser, omtaler, og noen ganger e-post — ligger på detaljsiden til hver bedrift. Klikk «Scrape Subpages», og Thunderbit besøker detaljsiden til hver oppføring og henter berikede kolonner som åpningstider, beskrivelse, nettsted-URL og eventuell kontaktinformasjon som er synlig der.
Dette er en prosess med ett klikk. Ingen egen arbeidsflyt, ingen ekstra konfigurasjon. De berikede dataene legges rett til i den eksisterende tabellen.
Steg 5: Eksporter leadene dine til Excel, Google Sheets, Airtable eller Notion
Når du er fornøyd med dataene, klikker du på Export. Thunderbit lar deg sende leadene direkte til:
- Google Sheets (bra for CRM-forberedelse og deling)
- Airtable (lette pipeline-tabeller)
- Notion (forskningsdatabaser)
- Excel / CSV (CRM-import)
- JSON (for utviklere)
Alle eksportvalg er gratis. Hvis du sender leads inn i HubSpot eller Salesforce, er eksport til CSV eller Google Sheets som regel raskeste vei.
Profftips: Hent etter kategori + by i stedet for brede statlige søk. «Emergency plumbers Dallas TX» gir en mer presis og handlingsrettet liste enn «plumbers Texas». Legg til kolonnene «Source URL» og «Scraped At» for sporbarhet.
Metode 2: Hent SuperPages med et visuelt scraping-verktøy (Octoparse som eksempel)
Visuelle scraping-verktøy som Octoparse ligger i midtfeltet: ingen koding, men mer oppsett og konfigurasjon enn Thunderbit. Octoparse har til og med en ferdig SuperPages-mal for enklere brukstilfeller.
Vanskelighetsgrad: Middels
Tidsbruk: ~20–30 minutter for oppsett + innhenting
Du trenger: Octoparse-konto (gratisplan finnes, med begrensninger)
Steg 1: Opprett en ny oppgave og last inn SuperPages-URL-en
Åpne Octoparse, klikk «New Task», og lim inn SuperPages-søke-URL-en din (for eksempel «https://www.superpages.com/los-angeles-ca/plumbers»). Den innebygde nettleseren laster siden.
Steg 2: Auto-detect eller velg datafelter manuelt
Klikk «Auto-detect» — Octoparse skanner siden og markerer datafeltene den mener er relevante. Gå gjennom Data Preview-panelet. Etter min erfaring fanger auto-deteksjon ofte opp de fleste feltene, men kan også plukke opp ekstra ting (som annonser eller navigasjonstekst) eller overse noen. Du må sannsynligvis legge til eller fjerne noen felt manuelt.
Ifølge Octoparse sin hjelpedokumentasjon lager auto-deteksjon en grunnleggende arbeidsflyt med paginering og datauttrekk, men brukere kan måtte legge til manglende data manuelt.
Steg 3: Bygg arbeidsflyten og sett opp paginering
Klikk «Create workflow». Octoparse genererer en stegvis handlingssekvens. Gå gjennom pagineringssteget — sørg for at den klikker på «Next» eller laster inn flere resultater riktig. Hvis du vil ha data fra detaljsiden til hver bedrift (åpningstider, e-post, beskrivelse), må du legge til en detaljside-løkke eller subpage-handling i arbeidsflyten. Det gir mer kompleksitet enn Thunderbits løsning med ett klikk for undersider.
Steg 4: Kjør oppgaven og eksporter data
Kjør oppgaven lokalt (for små jobber) eller i Octoparse-skyen (for planlagte eller større jobber — sky er en betalt funksjon). Når den er ferdig, eksporter som CSV, Excel eller JSON.
Begrensninger du bør kjenne til: Gratisplanen til Octoparse inkluderer 10 oppgaver, opptil 50 000 rader per måned, og kun lokal uthenting. Skykjøring, IP-rotasjon, CAPTCHA-løsning og noen eksportintegrasjoner krever betalt plan (fra rundt 69 USD/måned ved årsabonnement).
Metode 3: Hent SuperPages med Python (Requests + BeautifulSoup)
Dette er utviklervarianten. Full kontroll, fullt ansvar. Hvis du er komfortabel med å skrive og vedlikeholde Python-skript, gir dette mest fleksibilitet — men også flest hodepiner.
Vanskelighetsgrad: Avansert
Tidsbruk: ~30–60 minutter (oppsett + koding + feilsøking)
Du trenger: Python 3.x, pip, requests, beautifulsoup4, lxml, en kodeeditor
Steg 1: Sett opp Python-miljøet ditt
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas
Steg 2: Undersøk HTML-strukturen på SuperPages
Åpne Developer Tools (F12) på en SuperPages-resultatside. Finn CSS-selektorer for firmanavn, adresse, telefon, nettsted og lenke til detaljside. Husk: HTML-strukturen kan endres uten varsel, som betyr at selektorene dine kan slutte å virke når som helst.
Steg 3: Skriv scraperen for oppføringene og håndter paginering
Her er et forenklet eksempel. Viktig forbehold: I testen min ga en direkte forespørsel til SuperPages en Cloudflare-side med «Attention Required». Et naivt Requests-skript kan feile i stor skala — du kan trenge kontekst fra nettleserøkt, hastighetsbegrensning, retries eller autoriserte alternativer.
import csv, time
from urllib.parse import urljoin
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
BASE_URL = "https://www.superpages.com"
HEADERS = {
"User-Agent": (
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) "
"AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
"Chrome/125.0 Safari/537.36"
)
}
def fetch(url):
resp = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=20)
resp.raise_for_status()
if "Attention Required" in resp.text or "Cloudflare" in resp.text:
raise RuntimeError("Blokkert. Sakte ned eller bytt til nettleser-/skybasert scraping.")
return BeautifulSoup(resp.text, "lxml")
def parse_listing(card):
name_el = card.select_one(".business-name, a.business-name, h2 a, h3 a")
phone_el = card.select_one(".phones, .phone, [class*=phone]")
address_el = card.select_one(".street-address, .adr, [class*=address]")
website_el = card.select_one("a.track-visit-website, a[href*='http']")
rating_el = card.select_one(".rating, [class*=rating]")
detail_url = urljoin(BASE_URL, name_el.get("href")) if name_el and name_el.get("href") else ""
return {
"business_name": name_el.get_text(" ", strip=True) if name_el else "",
"phone": phone_el.get_text(" ", strip=True) if phone_el else "",
"address": address_el.get_text(" ", strip=True) if address_el else "",
"website": website_el.get("href", "") if website_el else "",
"rating": rating_el.get_text(" ", strip=True) if rating_el else "",
"detail_url": detail_url,
}
def scrape_search(search_url, pages=3):
all_rows = []
for page in range(1, pages + 1):
page_url = f"{search_url}?page={page}"
soup = fetch(page_url)
cards = soup.select(".result, .organic, [class*=result]")
if not cards:
break
for card in cards:
all_rows.append(parse_listing(card))
time.sleep(5)
return all_rows
if __name__ == "__main__":
rows = scrape_search("https://www.superpages.com/los-angeles-ca/plumbers", pages=2)
with open("superpages_leads.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=sorted({k for row in rows for k in row}))
writer.writeheader()
writer.writerows(rows)
Steg 4: Hent detaljsider for beriking
Skriv en egen funksjon for å besøke hver detaljside-URL og trekke ut åpningstider, e-post, beskrivelse og omtaler. Det betyr at du selv må håndtere hastighetsgrenser, feilhåndtering og eventuelt proxyer.
Steg 5: Lagre data til CSV eller JSON
Bruk Pythons csv- eller json-moduler. Du må også skrive din egen logikk for duplikatfjerning, rydding og eksport.
Vanlige fallgruver:
- SuperPages kan blokkere forespørsler med Cloudflare eller lignende anti-bot-systemer (bekreftet i testen min).
- Selektorene er bevisst brede her fordi markupen på SuperPages kan endre seg.
- Ikke anta at søkeresultatsider inneholder e-postadresser. Det gjør de nesten aldri.
- En produksjonsscraper trenger gjennomgang av robots/TOS, hastighetsbegrensning, retry/backoff, strukturert logging og feilhåndtering.
Hvis du vil gå dypere inn i Python-scraping, se guiden vår om web scraping med Python eller opplæringen i BeautifulSoup.
Fra rådata til ekte leads: Hele pipelinen (hent → rens → verifiser → CRM)
Her stopper de fleste scraping-guider — og det er her den virkelige verdien begynner. Datainnhenting gir deg råmaterialet. Å gjøre det om til en brukbar lead-liste krever noen flere steg.
Pipelinen ser slik ut:
SuperPages-søk → hent oppføringer → hent detaljsider/nettsteder → eksporter til Google Sheets eller CSV → rens telefoner, adresser og kategorier → fjern duplikater → verifiser e-post/telefon → berik manglende kontakter → importer til CRM → compliant outreach
Fjerning av duplikater: Slik fjerner du doble oppføringer
SuperPages viser ofte samme bedrift i flere kategorier. Hvis du har hentet både «rørleggere» og «avløpsrens» i samme by, får du overlapp.
- Primær duplikatnøkkel: Normalisert telefonnummer + normalisert gateadresse.
- Sekundær: Domene + by.
- Reserve: Firmanavn + postnummer (gjennomgå manuelt for kjeder).
I Google Sheets kan du bruke =UNIQUE(A:H) for eksakte radtreff, eller lage en hjelpekolonne som =LOWER(REGEXREPLACE(B2&C2,"[^a-zA-Z0-9]","")) for å fange nærduplikater. I Excel bruker du Data > Fjern duplikater.
Datavask: Standardiser telefon, adresser og formatering
- Formater telefonnumre som E.164 (for USA: +1 etterfulgt av 10 sifre). Dette er formatet de fleste CRM-er og oppringingssystemer forventer. Du kan bruke en Field AI Prompt i Thunderbit for å formatere automatisk under innhenting.
- Normaliser adresser: utvid forkortelser, fyll inn manglende postnummer, del opp i gate/by/stat/postnummer ved behov.
- Fjern HTML-rester, ekstra mellomrom og sporingsparametere fra URL-er.
- Legg til kolonnene
source_directory,source_urlogscraped_atfor sporbarhet.
Verifisering av e-post og telefon før outreach
Ikke send masseutsendelse til hver eneste adresse du har hentet. Verifisering beskytter avsenderomdømmet ditt og holder bounce-raten nede.
- E-postverifisering: ZeroBounce (fra ca. 39 USD for 2 000 kreditter, pluss 100 gratis månedlige kreditter) eller Bouncer (8 USD for 1 000 kreditter, kreditter utløper aldri) er solide valg.
- Telefonvalidering: Twilio Lookup tilbyr formatering og validering gratis; caller ID koster 0,01 USD per forespørsel.
- Thunderbits gratis Email Extractor og Phone Number Extractor kan hente kontaktopplysninger som mangler på oppføringssiden.
Beriking: Finn kontakter når SuperPages ikke viser e-post
Mange SuperPages-oppføringer viser ikke e-post i det hele tatt — spesielt ikke på søkeresultatsiden. Dette bør du gjøre:
- Hent kontakt-, om- eller bunntekstsidene på bedriftens nettsted. Thunderbits Subpage Scraping eller Email Extractor kan gjøre dette i bulk.
- Bruk berikingsverktøy som Apollo, BetterContact, Icypeas eller Prospeo. Advarsel: For små lokale bedrifter (en to-manns rørleggerbedrift, en selvstendig tannlege) kommer store B2B-databaser ofte tomme tilbake. Nettsted-først-innhenting fungerer som regel bedre for disse.
- Kombiner flere kataloger. Hent fra SuperPages, Yellow Pages og Google Maps for samme kategori/by, og slå deretter sammen og fjern duplikater. Overlappet gir mer fullstendige poster.
Hvis du noen gang har kjørt en lokal SMB-liste gjennom Apollo og fått mest tomme felt, er du ikke alene. Derfor er nettsted-først-tilnærmingen så viktig for denne målgruppen.
CRM-import: Få leadene inn i HubSpot, Salesforce eller Google Sheets
- HubSpot: Gå til Data Management > Data Integration > Import data > Quick import (contacts only). Last opp
.csv- eller.xlsx-filen din. HubSpots importveiledning forklarer felttilknytning. - Salesforce: Bruk Data Import Wizard. Forbered en CSV-fil, map kildedata til Salesforce-felter og kjør importen.
- Google Sheets / Airtable / Notion: Thunderbit eksporterer direkte til alle tre — du trenger ikke en mellomliggende CSV.
Tips: Kartlegg kolonnene du har hentet til CRM-felter før du importerer. Noen minutter med mapping sparer timer med manuell opprydding senere.
SuperPages vs. andre kataloger for lokale bedrifter: Hvor finner du de beste leadene?
SuperPages er et sterkt utgangspunkt, men det er ikke den eneste katalogen som er verdt å hente data fra. Slik står den seg:
| Katalog | Lead-volum | Tilgjengelige datafelt | Datanyhet | Vanskelighetsgrad ved scraping | Best for |
|---|---|---|---|---|---|
| SuperPages | Stort (USA-fokus) | Navn, telefon, adresse, nettsted, kategorier, vurderinger | Middels | Middels | Hjemmetjenester, entreprenører, SMB-er |
| Yellow Pages | Stort (USA-fokus) | Ligner på SuperPages | Middels | Middels | Generell lokal bedriftsutgående salg |
| Google Maps | Svært stort (globalt) | Navn, telefon, adresse, nettsted, omtaler, åpningstider, bilder | Høy (oppdatert av eier) | Høy (aggressiv anti-bot) | Mest oppdaterte lokale data |
| Yelp | Stort (USA-fokus) | Navn, telefon, adresse, omtaler, prisnivå | Høy | Høy | Restauranter, handel, tjenestebedrifter |
| Manta | Middels | Navn, telefon, adresse, omsetningsanslag, antall ansatte | Middels | Lav | B2B-prospektering (inntekts-/ansattdata) |
| BBB | Middels | Navn, telefon, adresse, akkreditering, klager | Middels | Lav | Troværdige/godkjente bedrifter |
Kilder: SuperPages-forsiden, VLDB-papiret om SuperPages, Google Places API-dokumentasjon, Yelp Places API-dokumentasjon, Manta-forsiden, BBB-guide.
Thunderbit fungerer på tvers av alle disse — inkludert Instant Templates for populære nettsteder som Google Maps og SuperPages — så du kan bruke samme arbeidsflyt på flere kilder og slå sammen lead-listene dine. Etter min erfaring er den beste tilnærmingen ofte å hente fra to eller tre kataloger for samme kategori/by og deretter fjerne duplikater. Overlappet fyller hull og gir et mer komplett bilde.
For mer om scraping av andre kataloger, se guidene våre om Yellow Pages-scrapere, Google Maps-scrapere og Yelp-scrapere.
Juridiske og etiske tips for å hente leads fra SuperPages
Jeg er ikke jurist, og dette er ikke juridisk rådgivning — men jeg har vært lenge nok i dette feltet til å vite at ignorering av compliance er en rask vei til trøbbel. Her er den praktiske oppsummeringen.
Offentlige bedriftsdata vs. persondata
Bedriftsoppføringer — firmanavn, bedriftsnummer, bedriftsadresse, bedriftsnettsted — regnes vanligvis som offentlige kommersielle data. Det er noe annet enn personlige forbrukerdata under GDPR eller CCPA. Men «offentlig» betyr ikke «ingen regler gjelder». Sjekk alltid nettstedets bruksvilkår.
SuperPages' Terms of Use (oppdatert juli 2019) inneholder en klausul om «Data Mining Prohibited»: brukere kan ikke bruke roboter, crawlers, spiders eller lignende verktøy til å samle inn eller trekke ut data uten forhåndssamtykke fra Thryv. Artikkelen beskriver metoder og arbeidsflyter, men du bør gå gjennom disse vilkårene og innhente tillatelse der det trengs før du skraper i stor skala.
Compliance for outreach: Grunnleggende om CAN-SPAM og TCPA
Hvis du bruker hentede e-postadresser til kald outreach, sier FTCs CAN-SPAM-veiledning at du må:
- Ikke bruke falske eller villedende avsenderfelt
- Ikke bruke villedende emnelinjer
- Identifisere meldingen som reklame når det kreves
- Inkludere en gyldig fysisk postadresse
- Gi en tydelig avmeldingsmulighet og respektere den raskt
Hvis du bruker hentede telefonnumre til kalde oppringninger, sjekk National Do Not Call Registry og følg TCPA-reglene — særlig rundt automatiserte samtaler, forhåndsinnspilte meldinger og SMS. FTC annonserte endringer i 2024 for å styrke beskyttelsen mot villedende B2B-telemarketing og AI-drevne svindelsamtaler.
Rask compliance-sjekkliste
- ✅ Hent bare offentlig listede bedriftsdata
- ✅ Gå gjennom SuperPages' bruksvilkår og innhent tillatelse der det kreves
- ✅ Verifiser kontakter før outreach
- ✅ Legg inn avmelding i e-poster
- ✅ Respekter robots.txt og hastighetsgrenser
- ✅ Hold DNC- og e-postsperrelister oppdatert
- ⚠️ Unngå å hente person-/forbrukerdata
- ⚠️ Ikke selg rå hentede data videre uten juridisk vurdering
Velg metode og begynn å bygge lead-listen din
Å hente leads fra SuperPages handler ikke bare om å trekke ut rader fra en nettside. Den virkelige verdien kommer fra hele pipelinen: hent, rens, fjern duplikater, verifiser, berik, importer og gjør outreach på en compliant måte.
Her er den korte oppsummeringen:
- Thunderbit er den raskeste veien for salgsteam, byråer og ikke-utviklere. To klikk for å hente data, ett klikk for å berike via undersider, gratis eksport til Google Sheets, Airtable, Notion eller Excel. Prøv gratis.
- Octoparse er et solid visuelt workflow-verktøy for semi-tekniske brukere som vil ha mer kontroll over konfigurasjonen.
- Python gir utviklere full fleksibilitet — men kommer med vedlikehold, anti-blokkering-hodepine og ingen innebygd beriking.
- Og husk: den samme arbeidsflyten gjelder for Yellow Pages, Google Maps, Yelp, Manta og BBB. Hent fra flere kilder, slå sammen, fjern duplikater, og du får den mest komplette lokale lead-listen som er mulig.
Hvis du vil se Thunderbit i praksis, kan du sjekke ut YouTube-kanalen vår for gjennomganger, eller se Thunderbit-priser for å finne det som passer teamet ditt.
Nå er det bare å gjøre katalogsider om til pipeline — og måtte telefonnumrene dine alltid være riktig formatert og e-postene alltid verifisert.
Vanlige spørsmål
Er det lov å hente leads fra SuperPages?
Å hente offentlig tilgjengelige data fra bedriftskataloger til B2B-research er vanlig praksis, men SuperPages' bruksvilkår forbyr data mining uten forhåndssamtykke fra Thryv. Gå alltid gjennom vilkårene, innhent tillatelse der det trengs, og følg regler for outreach som CAN-SPAM og TCPA. Denne artikkelen dekker metoder og arbeidsflyter for opplæringsformål — det er ditt ansvar å bruke dem på en compliant måte.
Hvilke data kan jeg få fra SuperPages?
En vanlig innhenting gir firmanavn, telefon, adresse, nettsted, kategori, vurderinger, åpningstider og beskrivelser. E-post vises sjelden på søkeresultatsiden — du må vanligvis besøke detaljsiden for bedriften eller selskapets eget nettsted (ved hjelp av subpage scraping eller en e-postuttrekker) for å finne dem.
Kan jeg hente data fra SuperPages uten å kode?
Ja. Verktøy som Thunderbit (AI Chrome-utvidelse) og Octoparse (visuell scraper) lar deg hente data fra SuperPages uten å skrive en eneste linje kode. Thunderbit er det raskeste alternativet — installer utvidelsen, åpne et SuperPages-søk, klikk «AI Suggest Fields», og deretter «Scrape».
Hvordan håndterer jeg paginering når jeg henter data fra SuperPages?
Thunderbit håndterer paginering automatisk — det oppdager «Next»-knapper eller uendelig scroll og fortsetter. Octoparse krever at du konfigurerer et pagineringssteg i arbeidsflyten. I Python må du skrive manuell løkkeloggikk for sider (øke sidenummer, oppdage siste side).
Hvordan får jeg e-postadresser fra SuperPages-oppføringer?
De fleste SuperPages-oppføringer viser ikke e-post på søkeresultatsiden. Bruk Thunderbits Subpage Scraping for å besøke hver detaljside, eller bruk gratis Email Extractor på bedriftens nettsted. For resterende hull kan du prøve berikingsverktøy som Apollo, BetterContact eller Prospeo — men for små lokale bedrifter fungerer nettsted-først-innhenting ofte bedre enn store B2B-databaser.
Prøv AI Web Scraper for SuperPages-leads Get Started Free
Lær mer
