Un précédent post r/n8n (30 avril 2026) a livré une grille d'évaluation du lead scoring en 12 lignes. La même structure s'applique à la personnalisation des cold emails.
Prérequis
- Clé API Scavio
- Clé API LLM
- Banque d'openers verticaux comme solution de repli
Parcours
Étape 1: Définir les critères de la grille
Qu'est-ce qui fait un bon opener pour cette verticale ?
// 1. References ONE specific recent detail.
// 2. NOT 'I came across your site'.
// 3. NOT generic vertical-thing.
// 4. 1-2 sentences max.
// 5. Tone: human.
// 6. Soft question, not an ask.
// 7. No first-person past tense.
// 8. References vertical context.
// 9. References agency value-add at end.
// 10. No emojis. No filler.
// 11. Personalization detail must be verified.
// 12. If research thin, fall back to bank.Étape 2: Par prospect : recherche Scavio
Actualités récentes du site + AI Overview + signal Reddit.
// scavio.search('site:domain 2026 latest news'); scavio.search('{name} 2026', include_ai_overview=True)Étape 3: Générer un opener avec LLM et la grille
Passer explicitement la grille + la recherche comme contexte.
// LLM: 'Generate ONE opener for [name] at [company]. Research: [...]. Rubric: [...]. If you cannot satisfy criterion 11, output FALLBACK.'Étape 4: Auto-évaluation selon la grille
Un second passage LLM note l'opener.
// 'Score 0-12 against rubric. Output: {score, failed_criteria[]}.'Étape 5: Seuil + solution de repli
Si le score <10, utiliser la banque.
# if judge_score < 10: opener = vertical_bank.sample()Étape 6: Vérifier ponctuellement 50 openers générés manuellement
Calibrer la grille.
// Pick 50 random; rate human-good vs human-bad.Étape 7: Suivre le taux de réponse par variante d'opener
Tester A/B la sévérité de la grille.
// Per campaign: tag openers with rubric version. Track reply rate.Exemple Python
# Per prospect: ~$0.01-0.02.Exemple JavaScript
// Same shape in TS.Sortie attendue
Auditable, portable cold email personalization rubric with measurable per-prospect cost.