Le problème
Les équipes B2B ont besoin de données d'entreprises et de contacts provenant d'annuaires web, mais la création de scrapers personnalisés est fragile et chronophage. Les membres non techniques de l'équipe ne peuvent pas modifier ni maintenir le code du scraper. Les sites d'annuaire mettent fréquemment à jour leurs mises en page, ce qui casse les analyseurs. L'équipe a besoin d'un pipeline no-code/low-code que les non-développeurs peuvent gérer.
La solution Scavio
Créez un workflow n8n qui utilise l'API de recherche Scavio comme source de données. Le workflow : déclencheur planifié ou webhook -> recherche Google pour des requêtes de type annuaire -> extraction des résultats structurés -> enrichissement avec des recherches supplémentaires -> écriture dans Google Sheets ou CRM. L'interface visuelle de n8n permet aux non-développeurs de modifier les requêtes, d'ajouter des filtres et d'ajuster le pipeline sans toucher au code.
Avant
Un développeur construit un scraper Python pour un annuaire B2B. Il tombe en panne lorsque l'annuaire modifie son HTML. Les membres non techniques de l'équipe créent des tickets pour le réparer. Le développeur passe 4 heures par mois à maintenir un scraper qui s'exécute une fois par semaine.
Après
Le workflow n8n appelle l'API Scavio pour obtenir des résultats de recherche structurés. Un non-développeur ajuste les requêtes de recherche directement dans n8n. Pas d'analyse HTML, pas de sélecteurs cassés, pas de maintenance par un développeur. Le pipeline s'exécute quotidiennement et coûte 0,30 $/exécution (60 recherches).
À qui cela s'adresse
Équipes commerciales et marketing B2B qui ont besoin d'extraire régulièrement des données d'annuaire mais ne disposent pas de ressources d'ingénierie dédiées à la maintenance du scraper.
Avantages clés
- Workflow visuel sans code accessible aux non-développeurs
- Les données structurées de l'API éliminent la maintenance de l'analyse HTML
- Le nœud de planification n8n automatise les exécutions quotidiennes/hebdomadaires
- Intégration directe avec Google Sheets, CRM et Slack
- 60 recherches/exécution à 0,005 $/crédit = 0,30 $ par exécution du pipeline
Exemple Python
# n8n HTTP Request node configuration (shown as equivalent Python)
import requests, os
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}
DIRECTORY_QUERIES = [
"SaaS companies Series A 2026",
"B2B startups hiring remote 2026",
"AI companies San Francisco funding 2026",
]
all_companies = []
for query in DIRECTORY_QUERIES:
resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers=H,
json={"query": query, "country_code": "us"},
timeout=10,
)
for r in resp.json().get("organic_results", []):
all_companies.append({
"name": r["title"],
"url": r["link"],
"description": r["snippet"],
"source_query": query,
})
print(f"Found {len(all_companies)} companies from {len(DIRECTORY_QUERIES)} queries")
# In n8n: pipe this to Google Sheets node or CRM webhookExemple JavaScript
// n8n HTTP Request node configuration (shown as equivalent JS)
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"};
const DIRECTORY_QUERIES = [
"SaaS companies Series A 2026",
"B2B startups hiring remote 2026",
"AI companies San Francisco funding 2026",
];
const allCompanies = [];
for (const query of DIRECTORY_QUERIES) {
const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
method: "POST",
headers: H,
body: JSON.stringify({ query, country_code: "us" }),
});
const data = await res.json();
for (const r of data.organic_results || []) {
allCompanies.push({
name: r.title,
url: r.link,
description: r.snippet,
sourceQuery: query,
});
}
}
console.log(`Found ${allCompanies.length} companies from ${DIRECTORY_QUERIES.length} queries`);
// In n8n: pipe to Google Sheets node or CRM webhookPlateformes utilisées
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