Scrape Apollo.io Leads With Make.com & Apify

원본 영상: Scrape Apollo.io Leads With Make.com & Apify

한 줄 요약

Apollo.io 리드를 Apify로 긁어와 Make.com으로 묶은 뒤, ChatGPT가 개인화 콜드 이메일 2개를 생성해 lemlist로 자동 발송하는 풀 파이프라인을 코딩 없이 구축한다.

핵심 내용

1. Apify에서 Apollo scraper 실행 — Apify 마켓플레이스에서 “Apollo leads scraper”(by curious coder) 선택. 쿠키 방식(Chrome 확장 Cookie Editor로 JSON export) 또는 이메일+비밀번호로 인증. Apollo 검색 필터(이메일 상태, 직함, 지역 등)를 설정한 URL을 scraper에 입력.
2. Make.com 시나리오 구성 — Apify 모듈 2개: ① Run Actor(synchronous 모드), ② Get Dataset Items로 결과 수신. 테스트 시에는 Parse JSON 모듈에 샘플 결과를 붙여넣어 actor 대기 시간 없이 즉시 반복 테스트.
3. Google Sheets에 리드 저장 — “Add a Row” 모듈로 이름·직함·회사·이메일·전화번호 등 필드 매핑.
4. ChatGPT로 이메일 생성 — “Create a Completion” 모듈 2개: 초기 이메일용, 팔로우업용. 팔로우업 모듈은 초기 이메일 본문을 assistant 메시지로 포함해 맥락 전달.
5. lemlist로 발송 — 캠페인 생성 후 {{email1}}, {{email2}} custom variable로 AI 생성 이메일 삽입. Make.com에서 “Add Lead” 모듈로 연동.

전술·요소

항목	설정값 / 주의사항
Apify actor 인증	쿠키 JSON 붙여넣기 또는 이메일+비밀번호
Apollo 필터 예시	이메일 상태: verified + likely to engage, 직함: owner, 지역: United States
Make.com 실행 모드	Synchronous (actor 완료 후 다음 모듈 진행)
ChatGPT 모델	GPT-4(영상 기준 최신 모델 권장)
Max tokens	400 (이메일 길이 기준, 잘림 방지를 위해 실험 필요)
System 프롬프트 필수 지시	”subject line 제외, 추가 서두/마무리 없이 이메일 본문만 출력”
팔로우업 프롬프트	초기 이메일 전체를 assistant role로 포함 → 미답변 상황 재참여 목적 명시
lemlist 캠페인 변수	{{email1}}, {{email2}}를 커스텀 변수로 등록

수치·사례

• Apify Apollo scraper 비용: $5 / 1,000건 (본인 언급, 수동 대비 저렴하다고 주장)
• 데모에서 25건 스크래핑, 실제 운용 시 수천~수만 건 가능

도구·워크플로

사용 도구

• Apify — Apollo.io 리드 스크래핑
• Make.com — 전체 자동화 글루
• Google Sheets — 리드 데이터베이스
• OpenAI (ChatGPT API) — 이메일 카피 생성
• lemlist — 콜드 이메일 발송

Make.com 모듈 순서

[Apify] Run Actor (sync)
  → [Apify] Get Dataset Items
  → [Google Sheets] Add a Row
  → [OpenAI] Create Completion (초기 이메일)
  → [OpenAI] Create Completion (팔로우업 이메일, 초기 이메일 컨텍스트 포함)
  → [lemlist] Add Lead to Campaign

테스트 최적화 패턴

• Parse JSON 모듈에 실제 스크래핑 결과 1건을 하드코딩 → actor 재실행 없이 하위 모듈 즉시 테스트 가능. 본 운용 시 Parse JSON 모듈 제거하고 Apify 트리거로 교체.