이 워크플로우는 LinkedIn 게시물 댓글을 자동으로 추출하고 분석하여 참여 데이터를 우수 리드 목록으로 변환해 줍니다. 타겟 오디언스에 맞춰 LinkedIn 게시물 URL, 스크래핑할 최대 댓글 수, 특정 스팸 필터를 맞춤 설정할 수 있습니다. Apify를 사용하여 댓글 작성자 데이터를 스크래핑한 다음, 결과물을 정제하여 봇과 저품질 프로필을 제거합니다. 유효한 모든 리드에 대해 프로필과 댓글을 기반으로 맞춤형 관련성 노트와 제안된 아웃리치 관점을 생성합니다. 이 예시에서는 단일 게시물 URL을 처리하고, 의도가 높은 댓글 작성자를 필터링하며, 최대 20개의 보강된 리드를 'LinkedIn Comment Leads'라는 제목의 Google Sheets에 저장합니다.
기능
1
입력하신 정보에서 타겟 LinkedIn 게시물 URL을 식별합니다.
2
Apify를 사용하여 댓글 작성자 프로필과 댓글 텍스트를 스크래핑합니다.
3
사용자 지정 로직을 사용하여 스팸, 봇 및 불완전한 프로필을 필터링합니다.
4
리드 데이터를 분석하여 관련성 노트와 개인화된 아웃리치 관점을 생성합니다.
5
리드 관리를 위해 구조화된 열이 포함된 새로운 Google Sheets를 생성합니다.
6
영업 아웃리치를 위해 검증되고 보강된 모든 리드를 스프레드시트에 저장합니다.
커넥터
Apify사용 방법
1
템플릿 사용하기
"이 템플릿 사용하기" 버튼을 클릭해 이 워크플로를 Kuse에서 열고 바로 사용할 수 있는 설정에서 시작하세요.
2
계정 연결하기
위에 나열된 커넥터를 인증하세요. Kuse가 워크플로 편집기에서 각 OAuth 과정을 안내합니다.
3
맞춤 설정
검색 조건, 출력 형식 또는 일정을 사용 사례에 맞게 조정하세요. 모든 항목을 편집할 수 있습니다.
4
활성화하기
Workflows 대시보드에서 일정을 켜거나 워크플로를 수동으로 실행하여 처음으로 실행하세요.
