Una publicación de r/micro_saas mostró que las mejores respuestas de LinkedIn hacen referencia al contexto específico de la empresa. El problema: investigar manualmente a cada cliente potencial antes de responder lleva demasiado tiempo. Este tutorial crea un paso de enriquecimiento que extrae datos de la empresa de la búsqueda antes de elaborar una respuesta.
Requisitos previos
- Clave API de Scavio
- Python 3.8+
- Mensajes de LinkedIn o solicitudes de conexión para responder
Guia paso a paso
Paso 1: Extraer información del cliente potencial del mensaje de LinkedIn
Analice el nombre de la empresa y de la persona de la conversación.
Python
def parse_prospect(linkedin_message):
# In practice, you would extract from LinkedIn UI or API
return {
'name': linkedin_message.get('sender_name', ''),
'company': linkedin_message.get('company', ''),
'title': linkedin_message.get('title', ''),
'message': linkedin_message.get('text', '')
}Paso 2: Enriquecer con datos de búsqueda
Busque la empresa del cliente potencial y noticias recientes.
Python
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
def enrich_prospect(company, person_name):
# Company info
company_data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=H,
json={'platform': 'google', 'query': f'{company} company'}).json()
# Recent news
news = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=H,
json={'platform': 'google', 'query': f'{company} news 2026'}).json()
# Person background
person = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=H,
json={'platform': 'google', 'query': f'{person_name} {company}'}).json()
return {
'company_results': company_data.get('organic_results', [])[:3],
'news': news.get('organic_results', [])[:3],
'person': person.get('organic_results', [])[:3]
}Paso 3: Generar resumen de contexto de respuesta
Resuma los datos de enriquecimiento en una breve hoja de contexto.
Python
def context_summary(enrichment):
summary = 'CONTEXT FOR REPLY:\n\n'
summary += 'Company:\n'
for r in enrichment['company_results']:
summary += f" - {r.get('title', '')}: {r.get('snippet', '')}\n"
summary += '\nRecent News:\n'
for r in enrichment['news']:
summary += f" - {r.get('title', '')}\n"
summary += '\nPerson Background:\n'
for r in enrichment['person']:
summary += f" - {r.get('title', '')}: {r.get('snippet', '')}\n"
return summaryPaso 4: Redactar una respuesta informada
Utilice el contexto para escribir una respuesta que demuestre que hizo su tarea.
Python
def draft_reply(prospect, context):
# In production, feed context to an LLM for drafting
# Here is a manual template approach
news_ref = context['news'][0].get('title', '') if context.get('news') else ''
reply = (f'Thanks for reaching out, {prospect["name"]}.\n\n')
if news_ref:
reply += f'I noticed {prospect["company"]} was recently covered -- '
reply += f'"{news_ref}" caught my eye.\n\n'
reply += 'Would love to explore how we might work together.'
return replyEjemplo en Python
Python
import os, requests
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
def enrich_for_reply(company, person):
for q in [f'{company} company', f'{company} news 2026', f'{person} {company}']:
data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
json={'platform': 'google', 'query': q}).json()
for r in data.get('organic_results', [])[:2]:
print(f" {r.get('title', '')}")
enrich_for_reply('Notion', 'Ivan Zhao')Ejemplo en JavaScript
JavaScript
const enrichment = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST',
headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({platform: 'google', query: `${company} news 2026`})
}).then(r => r.json());Salida esperada
JSON
Context sheet with company overview, recent news, and person background. 3 search queries per prospect = $0.015. Use the context to write informed LinkedIn replies.