Задача
Автоматизировать поиск потенциальных B2B-клиентов в Яндексе с выгрузкой готовых данных в AmoCRM. Система должна фильтровать выдачу от нецелевых ресурсов (статей, агрегаторов), извлекать контакты реальных монтажных организаций и проверять их на уникальность перед добавлением в CRM.
Решение
Я спроектировал автоматический сценарий на базе n8n, который связал Telegram, поисковую выдачу Яндекса (через XML-шлюз), промежуточную базу данных и AmoCRM.
Процесс работает по следующему алгоритму:
- Запуск из мессенджера. Менеджер отправляет боту базовый запрос (например, "монтаж отопления Дагестан").
- Умное расширение поиска. Скрипт анализирует гео-привязку и автоматически генерирует до 18 дополнительных LSI-запросов (добавляя слова "услуги", "компания", "заказать", "контакты").
- Скоринг и фильтрация сайтов. Алгоритм собирает выдачу Яндекса и жестко отсеивает мусор: маркетплейсы, доски объявлений, соцсети, справочники и инфо-статьи. Приоритет отдается только сайтам коммерческих подрядчиков.
- Извлечение данных. Парсер заходит на отобранные сайты, сканирует код страниц, извлекает телефоны, email-адреса и ссылки на соцсети, а затем приводит все номера к единому стандарту.
- Защита от дублей в AmoCRM. Каждый найденный номер автоматически пробивается по существующей базе контактов и компаний в CRM.
- Создание контактов. Если дубля нет, система создает новый контакт, заполняет поля и добавляет примечание со ссылкой на сайт-источник. В финале менеджер получает в Telegram отчет о количестве добавленных записей.
Результат
Главный итог внедрения: чистая и регулярно пополняемая база целевых B2B-контактов без ручного труда. Я исключил человеческий фактор на этапе лидогенерации: менеджеры больше не копируют номера с нецелевых сайтов, не ошибаются в цифрах и не создают задвоенные карточки. В AmoCRM попадают только уникальные, валидные телефоны и email-адреса реальных монтажных организаций, которые сразу готовы к работе.
