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Tutoriel

Comment construire un pipeline d'audit d'e-mail froid

Créez un pipeline d'audit d'une page pour la prospection par e-mail froid. Enrichissez les prospects avec des données de recherche en direct pour personnaliser les e-mails et augmenter les taux de réponse.

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La prospection par e-mail froid échoue lorsque les messages sont génériques. Les e-mails froids les plus performants font référence à quelque chose de spécifique concernant le prospect : un article de blog récent, un lancement de produit, un signal d'embauche ou un détail de stack technique. Créer un pipeline d'audit d'une page automatise cette étape de recherche en interrogeant les données de recherche pour chaque domaine de prospect, en extrayant les signaux pertinents et en générant un bref audit que votre modèle d'e-mail peut référencer. Ce tutoriel montre comment construire un pipeline d'audit d'e-mail froid qui enrichit chaque prospect avec des données de recherche en direct de Scavio, produisant des accroches de personnalisation qui augmentent les taux de réponse.

Prérequis

  • Python 3.8+ installé
  • bibliothèques requests et csv
  • Une clé API Scavio provenant de scavio.dev
  • Un fichier CSV avec les domaines des prospects

Parcours

Étape 1: Charger la liste des prospects

Lisez votre fichier CSV de prospects contenant les noms d'entreprise et les domaines.

Python
import os, requests, csv, json

API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]

def load_prospects(path):
    with open(path) as f:
        return list(csv.DictReader(f))

prospects = load_prospects("prospects.csv")
print(f"Loaded {len(prospects)} prospects")

Étape 2: Auditer chaque domaine de prospect

Recherchez le domaine de chaque prospect pour trouver des actualités récentes, des articles de blog et des signaux d'entreprise.

Python
def audit_prospect(domain):
    resp = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": "google", "query": f"site:{domain}"})
    results = resp.json().get("organic_results", [])[:5]
    return {
        "domain": domain,
        "pages_found": len(results),
        "recent_content": [r.get("title", "") for r in results[:3]],
        "snippets": [r.get("snippet", "")[:120] for r in results[:3]],
    }

audit = audit_prospect("example.com")
print(json.dumps(audit, indent=2))

Étape 3: Extraire les accroches de personnalisation

Analysez les résultats d'audit pour trouver des accroches de personnalisation actionnables pour les e-mails froids.

Python
SIGNALS = ["hiring", "launched", "raised", "partnered", "expanded", "new feature", "blog"]

def extract_hooks(audit):
    hooks = []
    for snippet in audit.get("snippets", []):
        lower = snippet.lower()
        for signal in SIGNALS:
            if signal in lower:
                hooks.append({"signal": signal, "context": snippet[:100]})
    if not hooks and audit.get("recent_content"):
        hooks.append({"signal": "content", "context": audit["recent_content"][0]})
    return hooks[:2]

hooks = extract_hooks(audit)
print(f"Found {len(hooks)} hooks")

Étape 4: Générer le CSV d'audit

Exécutez le pipeline pour tous les prospects et exportez les résultats d'audit enrichis.

Python
def run_pipeline(prospects):
    enriched = []
    for p in prospects:
        domain = p.get("domain", "")
        if not domain: continue
        audit = audit_prospect(domain)
        hooks = extract_hooks(audit)
        enriched.append({
            **p,
            "hook_1": hooks[0]["context"] if hooks else "",
            "hook_signal": hooks[0]["signal"] if hooks else "",
            "pages_found": audit["pages_found"],
        })
    return enriched

results = run_pipeline(prospects[:5])
with open("enriched_prospects.csv", "w", newline="") as f:
    w = csv.DictWriter(f, fieldnames=results[0].keys())
    w.writeheader()
    w.writerows(results)
print(f"Exported {len(results)} enriched prospects")

Exemple Python

Python
import os, requests
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
def audit(domain):
    resp = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": "google", "query": f"site:{domain}"})
    results = resp.json().get("organic_results", [])[:3]
    return {"domain": domain, "pages": len(results),
            "titles": [r["title"] for r in results]}

print(audit("stripe.com"))

Exemple JavaScript

JavaScript
const H = {"x-api-key": process.env.SCAVIO_API_KEY, "Content-Type": "application/json"};
async function audit(domain) {
  const r = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
    method: "POST", headers: H,
    body: JSON.stringify({platform: "google", query: `site:${domain}`})
  });
  const results = (await r.json()).organic_results || [];
  return {domain, pages: results.length, titles: results.slice(0,3).map(r=>r.title)};
}
audit("stripe.com").then(console.log);

Sortie attendue

JSON
An enriched CSV of prospects with personalization hooks extracted from live search data, ready for cold email templates.

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Questions fréquentes

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

Python 3.8+ installé. bibliothèques requests et csv. Une clé API Scavio provenant de scavio.dev. Un fichier CSV avec les domaines des prospects. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

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Workflow d'enrichissement de recherche n8n

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Workflow

Campagne d'emails froids avec personnalisation basée sur l'audit SERP

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