我還記得第一次要幫一個全新 SaaS 產品建立冷開發名單時的情景，真的超有感。那時我心裡想：「這應該很簡單吧？市面上不是一堆商業郵件查找工具嗎？」結果幾個小時後，我卻只得到一堆 的信箱、退信通知，還有越來越多的挫折感，發現自己花最多時間竟然是在清理資料，而不是跟潛在客戶互動。如果你也曾經試過要做高品質名單，肯定懂這種痛苦：選對工具真的能幫你省下大把時間，但方法錯誤（或只靠錯的工具）只會讓你得到一堆沒用的垃圾資料。
所以我才想跟你分享，怎麼正確用 apollo email 這類工具——還有當資料庫找不到聯絡方式時，該怎麼補齊缺口。我會示範怎麼把 Apollo 跟 這款人工智慧網頁爬蟲結合，打造一份完整、精準、隨時可用的聯絡名單，讓你不再為資料煩惱。
什麼是 Apollo Email Finder？為什麼銷售團隊都愛用？
先來個簡單介紹。 是 的一項功能，這個 B2B 銷售情報平台能從超大且持續更新的資料庫，幫你搜尋並驗證專業電子郵件地址。你可以把它想像成一個全球 的超大數位通訊錄。
為什麼大家都愛用？因為它不只是找郵件而已。Apollo 還能：
- 多條件精準篩選： 產業、公司規模、職稱、地區等都能細分。
- 即時驗證郵件： 讓你不會把信寄到沒人看的信箱。
- 整合外部開發工具： 包括郵件自動發送、電話撥號，還有 LinkedIn 專用的 Chrome 擴充功能。
銷售、行銷、營運團隊都很愛 Apollo，因為它大幅減少了名單蒐集的繁瑣，讓你能專心做真正的溝通，而不是一直在整理資料。
但要注意：就算 Apollo 的資料庫再大，也不代表你應該把所有郵件都撈下來。這是很多人常犯的錯。
精準才是王道：如何發揮 Apollo Email Finder 最大效益
說真的，當你看到一個號稱有數百萬聯絡人的工具時，很容易就想直接「全部匯出」了事。但這樣只會得到一堆不相關、過時，甚至是 info@ 這種通用信箱的名單。（我自己就踩過坑，寄給 的「神奇」行銷活動，最後只換來零回覆和幾封退訂信。）
用 Apollo 的真正訣竅就是精準。原因很簡單：
- 預設搜尋太寬泛。 例如你只搜尋「Marketing」和「New York」，會撈到從實習生到 CMO、各種產業的人。
- 不相關的聯絡人浪費你時間。 每一個錯誤郵件都是一次無效開發，錯誤資料甚至可能讓每位業務一年多花 。
- 高品質資料 = 更高轉換率。 用最新、正確聯絡資料的公司，轉換率可提升 。
所以，與其大海撈針，不如先定義你的理想客戶輪廓（ICP），再用 Apollo 的進階篩選精準鎖定目標。建議從這些條件下手：
- 職稱與職級（像「產品副總」比單純「產品」精準很多）
- 產業與公司規模
- 地區
- 使用技術（如果相關）
- 近期公司動態或購買信號
這不是龜毛，而是確保你每一封郵件都能寄到對的人手上。
實戰教學：用 Apollo Email Finder 找商業郵件
來點實用的。這是我用 Apollo 找商業郵件的步驟，包含資料庫搜尋和 Chrome 擴充功能。
用 Apollo 資料庫搜尋
- 登入並進入搜尋頁籤。 通常標示為「People」或「Contacts」。
- 設定篩選條件。 依你的 ICP 設定：職稱、公司規模、產業、地區等。條件越明確越好——像「50 人以下新創的 Head of People」比單純「HR」精準很多。
- 套用篩選並執行搜尋。 Apollo 會即時顯示符合條件的聯絡人數量。
- 顯示或匯出郵件。 點擊顯示郵件（可能會扣點數），優先選擇標記為「已驗證」的郵件。
- 匯出到 CSV 或 CRM。 保持名單有條理，Apollo 支援直接匯出或推送到 Salesforce、HubSpot 等。
- 儲存搜尋條件。 方便下次快速更新名單。
小技巧： 善用 Apollo 的「Persona」和「Technographics」篩選，進一步精細化。例如你賣 HR 軟體且支援 Slack，就可篩選有用 Slack 的公司。
用 Apollo Chrome 擴充功能
這部分更有趣。Apollo 的 Chrome 擴充功能讓你在逛 LinkedIn 或公司網站時，也能即時找郵件。
- 從 Chrome 線上應用程式商店安裝擴充功能。
- 登入後瀏覽 LinkedIn 個人檔案。 Apollo 側邊欄會自動顯示可用聯絡資訊。
- 顯示郵件並加入序列或名單。 你可以直接寄信、加入自動開發序列，或儲存聯絡人，無需離開頁面。
- 用於公司頁面。 在 LinkedIn 公司頁，Apollo 會列出主要聯絡人，並可顯示他們的郵件。
- 注意操作頻率。 不要太頻繁瀏覽 LinkedIn 頁面，以免被系統警示。
實際案例： 有次我在 LinkedIn 找到一位很有潛力的 CEO，但 Apollo 資料庫沒她的郵件。結果用 Chrome 擴充功能，直接從她的個人檔案抓到工作郵件，一鍵就省下半小時搜尋時間。
超越資料庫：用 Thunderbit 補齊聯絡資訊
現實是：再強大的資料庫也有盲點。Apollo 對主流公司和知名專業人士很強，但遇到：
- 剛成立的新創？
- 利基產業或在地小公司？
- 藏在 PDF、圖片或冷門網頁的聯絡方式？
這時就輪到 出場了。Thunderbit 是一款人工智慧網頁爬蟲，能從任何網站抓取郵件、電話、LinkedIn 連結——包括 Apollo 可能漏掉的「關於我們」或團隊頁面。
為什麼要用 Thunderbit？
- 沒有網站限制。 只要網頁上有資訊，Thunderbit 都能抓，甚至連 PDF 或圖片都行。
- AI 智能欄位偵測。 Thunderbit 的「AI 建議欄位」功能會自動判斷頁面內容，推薦要擷取的資料（姓名、郵件、職稱等）。
- 子頁面自動爬取。 如果團隊頁有連結到個人簡介，Thunderbit 也能自動進入每個子頁面，抓取更多細節。
- 批次與排程爬取。 需要定期監控供應商名錄或每月自動更新名單？Thunderbit 都能自動化。
舉例： 有次我需要一場利基產業研討會講者的郵件，Apollo 完全找不到。Thunderbit 直接爬取活動官網，從議程 PDF 抓出每位講者的姓名、郵件，還順便帶出 LinkedIn 連結。這種「最後一哩」的資料補齊，是靜態資料庫做不到的。
想看 Thunderbit 如何抓郵件？參考 有詳細步驟。
如何判斷郵件品質：什麼樣的商業郵件適合開發？
不是所有郵件都值得你寄信。在按下「發送」前，務必確保你的名單是高價值、適合開發的聯絡人，而不是一堆註定進垃圾信箱的 。
我自己檢查郵件品質的清單如下：
- 是否為個人公司郵件？（像 比 好）
- 網域是否與公司相符？（除非確定是商用，否則避免寄到私人郵箱）
- 職稱是否符合你的 ICP？（想找 CMO 就別寄給「Marketing Associate」）
- 是否已驗證？（Apollo 會標示，Thunderbit 則抓公開郵件）
- 資料是否最新？（可用 LinkedIn 或公司官網交叉檢查）
- 是否重複？（去除重複，避免多次聯絡同一人）
小技巧： 如果只找到通用郵箱，但有姓名和職稱，可以推測公司郵件格式（如 ）。Thunderbit 能批量抓同網域多個郵件，幫你找出規則，進而推算正確郵件。
好郵件範例： （直接、個人、公司正確）
壞郵件範例： （通用信箱，通常被忽略）
想了解更多郵件驗證與資料補充，請參考 。
Apollo Email Finder 找不到特定聯絡人時怎麼辦？
這種情況其實很常見。你明明知道要找誰——像某家新創的 CTO——但 Apollo 卻查無此人。我的解決流程如下：
- 再次檢查 Apollo。 試著用公司名稱、不同拼法或通用郵箱搜尋，觀察公司郵件格式。
- 造訪公司官網。 找「關於我們」、「團隊」或「領導團隊」頁面，並用 Thunderbit Chrome 擴充功能抓取郵件、姓名、職稱。
- 爬取 PDF 或圖片。 官網若有新聞稿或型錄 PDF，Thunderbit 也能掃描其中的隱藏郵件。
- 用 Google 搜尋。 利用搜尋指令如
"Jane Doe" @company.com email，再用 Thunderbit 郵件提取器抓取結果。 - 查 LinkedIn。 若有對方 LinkedIn，Thunderbit 的 LinkedIn 爬蟲範本有時能找到其他地方沒有的郵件。
- 推測郵件格式。 找到 後，就能推測 是 Jane Doe 的郵件。
- 發送前驗證。 推測的郵件一定要用驗證工具檢查，或先測試是否會退信。
實際案例： 有次我需要一間新創產品負責人的郵件，Apollo 查不到。官網團隊頁只有姓名和職稱。Thunderbit 幫我爬出新聞稿 PDF，裡面有 ，我就用這個格式推算出正確郵件，驗證沒問題後順利聯絡上。
自動化名單流程：整合 Apollo Email Finder 與 Thunderbit
這裡才是真正的威力所在。結合 Apollo 資料庫與 Thunderbit 爬蟲，你可以打造一套自動化、隨時更新的潛在客戶名單流程。我的做法如下：
- 先用 Apollo。 拉出符合 ICP 的名單，匯出到 CSV 或 CRM。
- 找出缺口。 檢查哪些聯絡人缺郵件、電話或 LinkedIn。
- 用 Thunderbit 補充。 把 Apollo 名單匯入 Thunderbit，或直接用 Thunderbit 爬取目標公司官網、LinkedIn 補齊資料。
- 尋找全新名單。 Apollo 沒資料的公司，就用 Thunderbit 爬團隊頁或 Google 搜尋。
- 合併與去重。 在 Excel、Google Sheets 或 Airtable 合併 Apollo 與 Thunderbit 結果，去除重複並標註來源。
- 匯出到開發工具。 Thunderbit 支援直接匯出到 。
- 自動化更新。 用 Apollo 儲存搜尋條件，搭配 Thunderbit 排程爬取，讓名單隨時保持最新。
Thunderbit 的 AI 建議欄位 功能超級實用——自動偵測姓名、郵件、職稱、LinkedIn 等欄位，省去每次手動對應的麻煩。
實用建議： 在主名單加一欄「來源」（Apollo 或 Thunderbit），方便追蹤名單來源與回覆率。
想了解更多名單匯出與整理技巧，請參考 。
Apollo Email Finder 與其他商業郵件查找工具比較
Apollo 當然不是唯一選擇。這裡簡單比較幾款熱門工具：
| 工具 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|
| Apollo | 資料庫龐大、整合開發功能、價格親民、Chrome 擴充、即時驗證 | 資料精確度略遜 ZoomInfo、學習曲線、免費方案有限 |
| ZoomInfo | 資料極精確、公司洞察深入、分眾功能強大 | 價格高、對小團隊過於複雜、開發功能較弱 |
| Lusha | 操作簡單、Chrome 擴充好用、直撥電話與郵件皆可、入門方案便宜 | 資料庫較小、偏重 LinkedIn、按聯絡人計費成本高 |
| Hunter.io | 郵件推測/驗證準確、可依網域搜尋、API 簡單、免費/按量付費 | 資料庫有限、無開發功能、不支援依人設篩選 |
| Seamless.ai | 即時網頁/LinkedIn 搜尋、固定價格不限名單、CRM 整合佳 | 資料品質不一、篩選不夠精細、介面較陽春 |
| RocketReach | 依姓名找個人/專業郵件強、適合利基職位、大量查詢方案 | 資料庫較小、無自動開發、批次查詢介面較弱 |
Thunderbit 不是這些工具的直接競爭對手，而是「超能力加值」——能搭配任何郵件查找工具，補足資料庫找不到的開放網頁聯絡人。想深入了解，請參考 。
結論與重點整理
如果你看到這裡，已經比多數只會用郵件查找工具「撈一撈就算」的銷售團隊領先一大步。記得：
- 精準勝過數量。 善用 Apollo 進階篩選，鎖定你的 ICP，而不是隨便找有郵件的人。
- 資料庫有極限。 Apollo 找不到時，Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲能補齊網站、PDF、圖片等缺口。
- 每封郵件都要驗證。 優先選擇個人、已驗證、相關性高的郵件，去除通用與重複信箱。
- 自動化名單流程。 結合 Apollo 與 Thunderbit，打造隨時更新、完整的潛在客戶名單，減少人工處理。
- 資料要有條理。 匯出到主名單或 CRM，標註來源，保持資料乾淨。
- 持續優化。 追蹤成效、調整篩選條件，讓工具幫你省力。
當然，別忘了在開發郵件中加入一點人味。再厲害的工具，也比不上真正貼近客戶需求、用心撰寫的個人化郵件。
想提升名單開發效率？立即免費試用 ，體驗省時又高效的開發流程。
更多銷售自動化、網頁爬蟲與智慧工作流程技巧，歡迎造訪 。如果你還在為一堆 的名單煩惱，記得：其實有更好的方法，只要選對工具、搭配一點策略。
常見問題
1. 什麼是 Apollo Email Finder？為什麼對銷售團隊有幫助？
Apollo Email Finder 是 的一部分，這個銷售情報平台能協助用戶搜尋並驗證專業電子郵件地址。它提供即時郵件驗證、細緻搜尋條件與開發工具整合，是高效建立精準名單的熱門選擇。
2. 如何確保從 Apollo 找到高品質名單？
精準是關鍵。不要用太寬泛的搜尋，請先定義理想客戶輪廓（ICP），並用職稱、產業、公司規模、使用技術等進階篩選，確保名單相關、正確且轉換率高。
3. Apollo 找不到特定聯絡人郵件時怎麼辦？
可用 Thunderbit 這款人工智慧網頁爬蟲，從網站、PDF、LinkedIn 等抓取郵件。結合 Apollo 資料庫與 Thunderbit 爬取功能，能找到資料庫沒有的聯絡方式。
4. 如何判斷郵件是否適合開發？
檢查是否為直接、個人的公司郵件，確認資料最新、網域正確且職稱符合目標人設。避免寄給 這類通用信箱，推測郵件時也要用驗證工具確認。
5. 如何用 Apollo 和 Thunderbit 自動化名單開發流程？
先從 Apollo 拉名單，再用 Thunderbit 補齊或補充缺漏資料。合併結果、去除重複，匯出到 CRM 或開發工具。搭配 Apollo 儲存搜尋與 Thunderbit 排程爬取，讓名單自動更新。
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