如何使用人工智慧從網站抓取電子郵件

如果你從事銷售工作，你一定知道收集客戶電子郵件的重要性。但老實說，這個過程可能非常繁瑣。有些人甚至開玩笑說，他們感覺自己像是在進行考古挖掘，手動篩選無數網頁並複製粘貼信息。這不僅耗時，還容易出錯。所以，有沒有更聰明、更簡單的方法來處理這個問題呢？

為什麼要從網站抓取電子郵件

在B2B銷售領域，電子郵件策略仍然是。特別是在外部銷售中，找到目標客戶的電子郵件並生成足夠的潛在客戶可以大大提升產品銷售。電子郵件讓你能夠以個性化的方式溝通，根據客戶的資料量身定制內容，從而提高回應率。例如，。此外，你還可以通過開信率、點擊率和回應率等指標來衡量電子郵件的表現，以便進行分析和優化。

然而，尋找潛在客戶的電子郵件可能耗費大量時間。許多商業開發代表（BDRs）仍然，這不僅效率低下，還容易出錯。傳統的網頁爬蟲可以讓收集電子郵件變得更容易，但它們通常需要複雜的手動設置和不同網頁結構的模板。這對於沒有技術背景的銷售人員來說可能是一個陡峭的學習曲線，減慢了潛在客戶生成的過程，並影響數據質量。

人工智慧網頁爬蟲可以。無論網頁結構如何，人工智慧網頁爬蟲都能快速且準確地提取電子郵件。這個過程非常簡單，只需幾次點擊，讓初學者也能輕鬆上手。

使用案例：為銷售線索抓取電子郵件

想像一下，Jack 是一家人工智慧客服軟體公司的銷售代表，他想進入美國市場。他的目標客戶是使用 Shopify 的獨立網店店主。他需要找到這些電子商務品牌所有者的聯繫信息，以啟動他的電子郵件營銷策略。

傳統的方法包括：

1. 在 Google 上搜索關鍵詞如 "Powered by Shopify" contact "@gmail.com" site:.us
2. 打開每個鏈接，手動搜索聯繫信息，包括電子郵件和 LinkedIn 鏈接
3. 將聯繫信息複製粘貼到 Excel 表中

或者，他可以在 Upwork 上聘請自由職業者來導出這些信息。或者他可以使用像 Octoparse 這樣的傳統網頁爬蟲，但這需要設置抓取模板，這可能會耗時。

使用人工智慧網頁爬蟲，這要簡單得多：在打開搜索結果後，Jack 可以點擊 "Email Extractor" 來獲取頁面上的電子郵件信息。

在短短10分鐘內，他可以收集至少200多個客戶聯繫方式，電子郵件字段格式統一，節省了數小時的手動工作。如果他想接下來針對英國市場，他只需更改搜索關鍵詞並再次點擊即可。

銷售代表應該將時間花在跟進客戶上，而不是數據提取上。

什麼是人工智慧網頁爬蟲及其工作原理？

人工智慧網頁爬蟲是一種智能工具，利用人工智慧自動從網頁中提取數據。無論頁面佈局多麼複雜，人工智慧都能 "理解" 頁面並挑選出關鍵字段，如電子郵件、聯繫信息和公司詳情，而不需要手動設置 CSS 選擇器或數據區域標記。

與傳統網頁爬蟲相比，人工智慧網頁爬蟲提供了多項優勢：

• 無需模板設置：傳統網頁爬蟲依賴固定模板，需為不同網頁重新配置。人工智慧網頁爬蟲採用 "所見即所得" 的方式，自動識別網頁結構並抓取所需數據，減少設置時間和精力。
• 支持子頁面導航：人工智慧網頁爬蟲理解網頁內的鏈接關係，自動導航到子頁面並提取信息（如電子郵件），無需手動打開頁面和複製。
• 對非技術用戶友好：雖然傳統網頁爬蟲功能強大，但需要對過程和網頁結構有良好的理解。人工智慧網頁爬蟲只需用戶選擇 Email Extractor 功能或輸入需求，甚至使用人工智慧建議抓取字段，即可獲得所需的電子郵件數據。初學者無需技術背景即可快速掌握。
• 更適合長尾場景：對於小眾網站、非標準頁面結構或動態內容加載，傳統爬蟲模板往往失效。自行配置涉及高學習曲線和時間投入。人工智慧的泛化能力可以處理各種網頁變化，提供更大的適應性。

如何使用人工智慧網頁爬蟲

使用人工智慧網頁爬蟲。

如何使用人工智慧網頁爬蟲提取電子郵件

通過 Google 搜索查找電子郵件

在 Google 中輸入所需的電子郵件信息及特定條件，以找到包含電子郵件信息的相關網頁。主要有兩種方式：使用像電子郵件提取器這樣的工具，或使用免費的 Thunderbit Email Extractor。

例如，如果你是健身器材的銷售代表，你可以這樣做：

從 PDF 和圖像中提取電子郵件

，點擊 "File & Image"，上傳文件，並輸入你想抓取的內容，如電子郵件，以獲取電子郵件數據。

從網站目錄中收集電子郵件

你還可以從網站上的現有聯繫目錄中抓取電子郵件，通過手動輸入你想抓取的數據或點擊 "AI Suggest Fields" 來獲取電子郵件數據。如果電子郵件在子頁面上，你可以手動配置。

從數據供應商中提取線索

一些數據供應商如 Apollo 和 ZoomInfo 需要會員資格才能導出數據。對於低頻需求，使用 Thunderbit 的免費版本就足夠了。你可以直接從搜索頁面抓取所需數據，如電子郵件信息，非常實用和方便。

通過數據增強從 LinkedIn 獲取電子郵件

你還可以在 LinkedIn 上找到個人電子郵件信息。如果你想獲得更多信息，請使用我們為 LinkedIn 預建的模板：。此模板不僅抓取 LinkedIn 數據，還從網絡上收集更全面的信息，包括所有個人電子郵件和電話號碼，並在結果中顯示。

從網站抓取電子郵件是否合法？

抓取公開顯示的電子郵件地址是合法的，但合法性取決於你如何抓取和使用數據。在法律框架下，請注意以下幾點：

• 遵守數據保護法規，如 。
• 未經授權的收集和使用個人電子郵件可能構成隱私侵權。
• 抓取不應違反目標網站的服務條款或 robots.txt 指令。
• 確保抓取的目的是合法和合規的，避免垃圾郵件、。

簡而言之，只抓取公共信息，避免干擾網站，並確保正確使用數據以避免法律問題。合法和合規的抓取不僅是為了避免風險，也是為了尊重用戶的隱私和信任。

結論

有了人工智慧網頁爬蟲，電子郵件抓取不再是銷售團隊的負擔。人工智慧網頁爬蟲正在重塑潛在客戶生成過程。無論是潛在客戶生成還是資格審核，瀏覽網頁目標客戶信息，或是 PDF 中的特定個人數據，銷售代表只需設定目標，人工智慧網頁爬蟲就會收集個人信息。這不僅提高了效率，還釋放了銷售代表的時間，讓他們專注於與客戶建立真正的關係。

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我還可以使用 Thunderbit 抓取什麼？

Thunderbit 不僅僅是電子郵件抓取器。它幫助你從各種網頁中提取結構化數據，涵蓋更多場景和更豐富的信息類型。

潛在客戶信息

• 公司網站和聯繫方式：抓取公司名稱、網站、聯繫方式、電子郵件和地址等基本信息。
• 商業目錄網站：批量提取公司列表、類別、地區和聯繫方式。
• 招聘頁面：從公司招聘頁面提取職位名稱、描述和地點，以幫助潛在客戶資格審核。
• 貿易展覽和參展商名單：自動提取參展公司信息、展位號和聯繫方式，以提前建立聯繫。
• LinkedIn 公共資料：從公共頁面收集職位、公司和地區等線索。
• 論壇和社區頁面：定位潛在客戶的帖子或問題，以補充行業見解。

競爭對手信息

• 網站內容：快速從產品頁面、定價頁面和合作夥伴信息中提取關鍵字段。
• 新聞報導：抓取相關媒體文章標題、發佈日期和來源鏈接，以跟蹤競爭對手品牌動態。
• 客戶案例頁面：整理他們服務的行業、客戶規模和使用方法，以分析競爭對手的目標市場。
• 招聘信息：了解他們正在擴展哪些部門和目標哪些地區。
• 產品更新日誌/博客：提取產品迭代節奏和核心關注領域，以了解競爭對手情況。

常見問題

1. 電子郵件抓取是否合法？

   是的——如果負責任地進行。抓取公開可用的電子郵件地址通常是合法的，但合法性取決於數據的收集和使用方式。你應避免從受保護區域（如登錄後）抓取，遵循每個網站的 robots.txt 指南，並且絕不將數據用於垃圾郵件或欺騙性營銷。遵守 GDPR 和中國的 PIPL 等隱私法以保持合規。

2. 手動抓取電子郵件有哪些挑戰？

   手動抓取電子郵件耗時、重複且容易出錯。銷售代表經常花費數小時在多個頁面上複製粘貼聯繫信息，這影響了潛在客戶生成的生產力。傳統爬蟲並不比這好多少——它們通常需要模板設置、HTML 知識，或者在動態佈局中可能失效。像 Thunderbit 這樣的人工智慧工具通過自動理解頁面結構消除了這些問題，即使跨子頁面或混亂格式。

3. 為什麼銷售團隊要抓取電子郵件？

   因為電子郵件仍然有效。冷郵件、跟進或潛在客戶培養——電子郵件仍然是外部銷售中投資回報率最高的渠道之一。抓取電子郵件讓你能夠更快地建立潛在客戶列表，豐富客戶數據，並大規模個性化推廣。使用像 Thunderbit 這樣的工具，即使是非技術用戶也能在幾分鐘內找到、提取和導出驗證過的電子郵件——無論是來自網站、PDF 還是 LinkedIn 等平台。

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