Una publicación de r/agencynewbies describió el agotamiento del plomo local de la agencia: noches en Maps, abriendo sitios, revisando reseñas, buscando correos electrónicos. Este es el equivalente automatizado.
Requisitos previos
- Clave API de Outscraper (registros gratuitos de nivel 500)
- Clave API de Scavio
- Clave API de Hunter
- n8n o un script Python como orquestador
Guia paso a paso
Paso 1: Extracción masiva de registros de Maps a través de Outscraper
Por nicho por ciudad.
POST https://api.app.outscraper.com/maps/search
Api-Key: <key>
Query: 'plumber San Diego'
Limit: 500Paso 2: Iterar registros: calificación de Scavio por empresa
5 idiotas por disco.
Text
// site:BUSINESS-DOMAIN -> active website?
// 'COMPANY review 2026' -> recent review tone
// 'site:linkedin.com/company COMPANY' -> social presence
// 'reddit COMPANY review' -> any community signal
// 'COMPANY contact' -> email/phone discoverabilityPaso 3: Califique cada registro por densidad de señal
Rúbrica sencilla.
Text
// Signal score: has website (1) + recent reviews >=5 (2) + LinkedIn (1) + reachable email/phone (2) + no Reddit complaints (1) = max 7Paso 4: Filtrar a los N candidatos principales por puntuación
Calidad > cantidad.
Text
// Top 20% by score = real prospects worth a touchPaso 5: Validar correo electrónico a través de Hunter
Se aceptan todos y son desechables.
GET https://api.hunter.io/v2/email-verifier?email={email}&api_key=<key>Paso 6: Empuje a Smartlead/Lemlist para su divulgación
Importación CSV estándar.
Text
// CSV: company, website, owner_name, email, phone, signal_score, sourceEjemplo en Python
Python
# Per-niche-per-city math: 1K Outscraper records ($3) + 200 qualification queries Scavio ($0.86) + 200 email validations Hunter (~$3-5) = under $10 per cycle of 200 qualified prospects.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same flow in TS via Outscraper + Scavio + Hunter SDKs.Salida esperada
JSON
200 qualified, signal-scored prospects per niche-city cycle. Replaces ~10 hours of manual research with ~$10 of API calls. The only manual step is reviewing the top-tier list before send.