Apollo 联系人抓取子工作流，存进 Google 表格

Apollo 联系人抓取子工作流，存进 Google 表格

一个 n8n 子工作流。另一个工作流带着职位、地点和业务关键词来调用它。它把这些拼成一个 Apollo 人员搜索地址，让一个 Apify Actor 从这次搜索里读出联系人，再把每个联系人存进一张 Google 表格。它给调用方回一行话，说明存了多少联系人。

在这之上搭东西之前，先读下面的“这个 Actor 已经不在了”：文件里写的 Actor 已经不再响应。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，八个节点，没有便签。里面没有任何凭据。
• README.md：这份设置说明，压缩包里的是英文版。

我们相对原来的副本改了什么

• Apollo Scraper 的地址里带着一个 Apify 令牌，查询参数里还有一个占位符。令牌已删掉，参数现在写的是 <YOUR_APIFY_TOKEN>。
• Apollo Scraper 没有设请求方法，n8n 就会发 GET，而 Apify 的 API 只在 POST 里接收 Actor 的输入。现在改成了 POST。
• 原来副本里 Create URL 的代码丢了一个反斜杠：它的正则写成了 /+/g，JavaScript 会直接报错。这一份已经改回 /\+/g。
• 作者的表格和标签页 ID 都已删掉。Google Sheets stores scraped data 改为要 YOUR_SHEET_ID，并按名称 Leads 找标签页。

开始之前

• 一个 n8n 实例，n8n Cloud 或自己的服务器都行，以及一个会调用它的工作流。
• 一个 Apify 账号和它的 API 令牌，还要有额度，外加一个能读取 Apollo 人员搜索地址的 Actor（见下文）。
• 一个 Google 账号，以及一张放联系人的 Google 表格。

这个 Actor 已经不在了

文件调用的是 code_crafter~apollo-scraper。2026 年 11 月 2 日，Apify 的 API 对这个 Actor 返回 404 Not Found，它在商店里的地址显示的是一页 Apollo 抓取工具的替代品。换掉它之前，Apollo Scraper 会一直失败。

要换的话，在 Apify 上挑一个接收 Apollo 人员搜索地址的 Actor。把它的 ID 填进 Apollo Scraper 的地址，结尾保留 run-sync-get-dataset-items，再按它的输入页面写请求体。文件发送的是 url、值为 500 的 totalRecords，以及都设为 true 的 getPersonalEmails 和 getWorkEmails。然后跑一次，让 Extract Info 里的字段对上新 Actor 返回的内容。

设置

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中 workflow.json。
2. 建一张 Google 表格，里面有一个名为 Leads 的标签页。因为表格节点按名称把字段对应到列，第 1 行要写这些表头：fullName、emailAddress、linkedInURL、seniority、jobTitle、companyName、location、country、Number、websiteURL、businessIndustry。Extract Info 里 seniority 字段的名字末尾有一个空格，删掉它，字段才能找到自己的列。
3. 复制表格的 ID：地址里 /d/ 和 /edit 之间那一长串。
4. 添加 Google Sheets OAuth2 凭据。在 Google Sheets stores scraped data 里选中它，把 YOUR_SHEET_ID 换成这个 ID。再选 emailAddress 作为用来匹配的列，文件里没有设。
5. 按上面的说明替换 Apollo Scraper 里的 Actor。在它的查询参数里，把 <YOUR_APIFY_TOKEN> 换成你的令牌。
6. 保存。在会调用它的那个工作流里加一个 Execute Workflow 节点，选中这个工作流，给它发一个 query。

它收到什么、返回什么

When Executed by Another Workflow 接受任何输入。下一个节点只读一个字段 query：一个列表，第一项里有三个列表。词语里的加号代表空格。

{
  "query": [
    {
      "job_title": ["marketing+manager", "head+of+marketing"],
      "location": ["sydney+australia"],
      "business": ["software"]
    }
  ]
}

query 也可以是把这个列表写成 JSON 文本的形式，AI 智能体的工作流工具就可能这样传。工作流回复一个条目：

{ "output": "37 new contacts have been added to the Google Sheet!" }

一次运行的过程

1. JSON 把传进来的 query 放进一个单独的字段。
2. Create URL 在 https://app.apollo.io/#/people 上拼出搜索地址。职位变成 personTitles[]，地点变成 personLocations[]，业务关键词变成 qOrganizationKeywordTags[]。它还按 Apollo 的推荐分排序，从第 1 页开始。
3. Apollo Scraper 把这个地址交给 Actor，等它返回联系人。
4. Extract Info 为每个联系人保留十一个字段：名字、邮箱、LinkedIn 地址和职级，联系人履历里第一份工作的职位和公司，城市和州。其余的是国家、公司的电话和网站，以及把加号换成空格的第一个业务关键词。
5. Google Sheets stores scraped data 把每个联系人写进表格。
6. Edit Fields 数一数写了多少联系人，Limit 只留一个条目，所以调用方只收到一行回复。

改变搜索

• 搜索谁：调用方发来的 query。
• 要多少联系人：Apollo Scraper 请求体里的 totalRecords，文件里是 500。
• 要哪种邮箱：同一个请求体里的 getPersonalEmails 和 getWorkEmails，前提是你的 Actor 支持。
• 存哪些内容：Extract Info 里的字段，以及你表格的表头。

注意事项

• Create URL 只读 query 的第一项。每次调用只发一个搜索。
• 回复里的数字包括所有写入的联系人，更新的也算。
• 按 Apify 的 API 参考，同步调用 300 秒后就会结束。大搜索可能在联系人返回之前就超时，遇到这种情况就调低 totalRecords。
• 文件既要工作邮箱，也要个人邮箱。个人地址和电话号码都是个人数据，所以联系任何人之前，先查清你和对方所在地的规定。
• 这份名单是第三方的抓取工具从 Apollo 搜索里取出来的。依赖它之前，先读一读 Apollo 的条款。
• Apify 令牌写在查询参数里，分享工作流之前先把它删掉。