n8n 行銷名單自動化｜潛在客戶自動收集與分類

Q: 一次可以分析多少個網站？會不會太慢？

**按照我在影片裡的設定，每批 10 個網站，系統會自動分批處理。** 我在影片裡示範了 9 個網站，包括蝦皮、MOMO、AWS、YouTube、Notion、博客來等等，「一下就弄完了」。如果你有 100 個網站，大概需要 10-15 分鐘。200 個的話，設定每天午夜自動排程跑就好，隔天早上結果就在 Google Sheets 裡面了。批次處理的好處就是不會因為量大而卡住系統。

Q: ChatGPT 的產業分類準確度如何？

**準確度大概在 85-90%，對常見產業（電商、零售、SaaS）非常準確。** 我在影片裡用蝦皮做示範，AI 正確判斷它是 B2C 消費品市場。但有些公司比較特別，像我提到的 NVIDIA：「它的顯卡是對象消費者，可是它的伺服器就是比較高階的顯卡，其實是對象企業方案。」這種邊界模糊的情況，AI 分類可能不夠精準。如果你想提升準確度，可以在 Prompt 裡面預先定義產業選項列表，讓 ChatGPT 從中選擇。

Q: 有些網站有反爬蟲機制怎麼辦？

**大部分的企業公開網站都沒有反爬蟲機制，這個方法可以適用於大部分的 B2C 或 B2B 企業。** 我在影片裡有提到：「有些網站有反爬，就是你不能來爬蟲，不能直接讀取內容。但是大部分的網站都是允許爬取的。」如果遇到爬取失敗的網站，建議在 HTTP Request 節點設定「Continue on Fail」，讓工作流跳過失敗的繼續跑下一個。失敗的網站之後再手動處理就好。

Q: 除了產業分析，還能擷取什麼資訊？

**你可以在 Prompt 裡自由定義想要擷取的欄位。** 我在影片裡的 Prompt 設定了五個維度：市場類型、產業類別、受眾、價值主張、Email 聯絡方式。但你完全可以根據自己的需求增加，比如：公司規模、技術棧、是否有線上購物功能、是否提供 API 等等。只要網站首頁有這些資訊，ChatGPT 都能幫你提取出來。你也可以直接套用我的模板，改幾個欄位就行。

Q: n8n 社群版免費嗎？API 費用大概多少？

**n8n 社群版完全免費，ChatGPT API 的費用也非常低。** 用 GPT-4o-Mini 分析一個網站大概 $0.01-0.02 美金。如果你一次分析 100 個網站，API 費用大概台幣 30-60 元。跟專業 CRM 工具每月幾百到上千美金的費用比起來，根本不是同一個量級。如果你還沒安裝 n8n，可以參考我的 n8n 本地部署教學。

Q: 這套系統可以用在競品分析嗎？

**當然可以，而且效果非常好。** 我在影片裡就是用這個思路來示範的：把幾個競爭對手的網域放進 Google Sheets，AI 自動分析它們的定位、受眾、價值主張，你立刻就能看出差異。就像我在影片裡展示的，蝦皮是 B2C 消費品、MOMO 是零售、博客來是書籍跟生活用品，每家的定位一目了然。你甚至可以設定每週跑一次，追蹤競爭對手網站的變化。 ---

2025年3月9日 · 約 19 分鐘閱讀 · Alex Hsieh

更新於 2026年2月11日

📥 工作流 JSON 下載：GitHub 範例庫｜ 💬 社群討論：Skool 雲端方程式 Cloud F1

專業導讀

你有沒有遇過這種情況？在行銷名單裡面，常常要針對不同的網域去蒐集潛在客戶名單。像是蝦皮、MOMO、AWS 這種不同公司的名單，每個都要手動去篩選網站、辨認產業類型是不是可以做接觸的，還要分析市場產業、受眾、價值主張等等，花很多日常的時間去做處理。

我後來用 n8n 搭配 ChatGPT 打造了一套行銷名單自動化工具，把這整個市場分析完全自動化。就像我在影片裡說的：「這整個市場分析就可以完全的自動化，降低這個人工的時間，幫助我們去做決策。」

我在影片裡用蝦皮做示範，系統自動爬取蝦皮網站的 HTML 內容，用 ChatGPT 分析後得出：B2C 市場、消費品產業、受眾是消費者，價值主張是幫助消費者更快購物、提供多樣商品選擇跟優惠。這些資訊全部自動填到 Google Sheets 裡面，九個網站一下就弄完了。

這篇文章會帶你完整走過我的行銷名單自動化方案，讓你也能短時間分析上百個網站。

你將學到

Google Sheets 行銷名單的試算表設計與讀取方法
n8n HTTP Request 節點爬取網站 HTML 的完整設定
HTML 資料清洗（Clean Content）的實作方式
ChatGPT 行銷分析 Prompt 的設計技巧
批次處理（Loop Over Items）的分流策略
分析結果自動合併並寫回 Google Sheets 的完整步驟

什麼是行銷名單自動化？

行銷名單自動化是用 n8n 工作流從 Google Sheets 讀取目標網域名單，自動爬取每個網站的 HTML 內容，經過資料清洗後送給 ChatGPT 進行市場分析（包含市場類型、產業類別、受眾類型、價值主張、聯絡方式），最後把分析結果自動寫回試算表的完整自動化解決方案。

很多人問我，為什麼不直接去買現成的名單？重點來了，就像我在影片裡說的：「以往你在整理潛在客戶名單或去買名單的時候其實都很費力費錢，但是現在就一鍵完成就是很快。」用 n8n 自建的好處是你可以完全客製化分析維度，而且成本幾乎為零。

我在影片裡明確指出這套工具最重要的三件事：

自動化擷取大量行銷名單 — 避免手動工作，從試算表直接讀取網域清單
用 ChatGPT 做市場分析 — 快速知道每個網域在幹嘛，分析產業、受眾、價值主張
結果放到 Google Sheets — 方便團隊可以進一步運用，做後續的行銷決策

整個流程分成三大步驟：擷取行銷網域名單 → 爬取網站內容做 AI 分析 → 輸出並合併分析結果。

為什麼需要行銷名單自動化？

讓我帶你看一下手動處理跟自動化的差距有多大。

效率對比

指標	手動處理	n8n 自動化後	改善幅度
分析 9 個網站	2-3 小時	幾分鐘	省 95%+
分析 100 個網站	2-3 天	30 分鐘	省 99%
產業分類一致性	依人而異	AI 標準化	100% 一致
資料整理到試算表	手動複製貼上	自動寫入	完全自動
可擴展性	有人力上限	無限擴展	突破瓶頸

我在影片裡有個很棒的比喻來解釋批次處理的概念：「就像你去 Costco，假設有 100 個人結帳，你一定是分好幾道，然後 10 個 10 個 10 個來。所以我們在這邊也會 10 個 10 個來。」這就是 n8n 的 Loop Over Items 功能，確保系統不會因為一次處理太多資料而出問題。

四大行銷應用場景

就像我在影片最後總結的，行銷團隊有四點最重要的應用：

查找不同網站的市場定位 — 快速了解每個目標網站屬於什麼產業
比較競爭對手的價值主張 — 找三四個做競品分析
篩選潛在合作對象 — 一次可能有幾百個網頁，快速找出十個可以合作的
Email 行銷與業務開發 — 可以做廣告投放或陌生開發

Alex 的實戰觀察

我在建這套系統的過程中，發現幾個很重要的觀察，這邊跟大家分享。

名單裡面的網域數量可以非常多，你想分析幾個就放幾個。 我在影片裡示範的試算表包含了蝦皮、MOMO、AWS、YouTube、Notion、Booking.com、博客來等等。我說：「這個名單可能更多，可能有 200 個。想要就新增，直接放到裡面，省力工具它就可以自動去擷取所有相關的市場訊息。」

資料清洗這一步非常關鍵，不能跳過。 網頁的 HTML 內容非常龐大，直接丟給 ChatGPT 不只浪費 token，還可能超過長度限制。我在影片裡示範了 Clean Content 的步驟：「去拿掉很多 \n，然後只擷取前面的一萬個字，就是我們不要讓數字太大。」我用了一個很生動的比喻：「其實你就想像我就是把它洗乾淨啦，就是把這個水果洗乾淨，然後我再來用。」

批次處理的分流策略是系統穩定運行的保障。 我在影片裡用了另一個好懂的比喻：「很像你去餐廳排隊的分流，他會叫你預約，或像麥當勞點餐，他是避免一次很大量的訂單或客戶導致你這個系統有點問題。」我設定每批處理 10 筆資料，做完一批才做下一批。

老實說，這個工具不是為了 100% 的分類，是為了節省大量人工查找的時間。 我在影片裡有一段很誠實的觀察：「因為企業也會轉型，它也會改變，重點是省時間，不是真的能夠 100% 的分類，因為連企業都在變。」像 NVIDIA 的例子，它的顯卡是面對消費者，可是高階伺服器顯卡是面對企業方案，AI 在分類的時候可能會有模糊的地方，但這不影響整體效率的提升。

有些網站有反爬蟲機制，但大部分都允許。 我在影片裡提到：「有些網站有反爬，就是你不能來爬蟲，不能直接讀取內容。但是大部分的網站都是允許爬取的，所以這個方法可以適用於大部分的 B2C 或 B2B 的企業的公開資訊。」

完整建置步驟

好，接下來我帶你一步一步把這套系統建起來。我會按照影片中的三大步驟來講。

Step 1：擷取試算表裡面的行銷網域

首先你需要一個 Google Sheet 來存放目標名單。我在影片裡的試算表長這樣：

欄位	說明	範例
Domain	網域名稱	shopee.tw
市場類型	AI 自動填寫	B2C
產業類別	AI 自動填寫	消費品
受眾	AI 自動填寫	消費者
價值主張	AI 自動填寫	幫助消費者便捷購物
Email	AI 自動提取	contact@shopee.tw

1.1 觸發方式

我在影片裡介紹了兩種觸發方式：

手動觸發：點選 Test Workflow 直接執行
自動排程：設定每天午夜自動執行。我說：「晚上一過隔天零零的時候，12:00 的時候就自動執行。」

1.2 讀取 Google Sheets

用 Google Sheets 節點讀取試算表：

把試算表的 URL 貼到設定裡面
選擇對應的 Sheet（分頁）
系統會把試算表的內容轉成 JSON 格式

我在影片裡說明：「條件觸發以後它就會去讀試算表裡面的東西。我們關注的內容是行銷網域的 URL，就是我要怎麼去到這個正確的網站。」

1.3 批次處理（Loop Over Items）

因為一次處理大量網站，我們需要分批。用 Loop Over Items 節點：

Batch Size 設為 10（一次處理 10 筆）
做完一批才做下一批

我在影片裡解釋得很清楚：「我們一次只處理 10 筆的數據，確保這個系統不會一次做 1000 個人，那就可能會有問題。10 個 item 做過去診斷，收集完了，AI 都跑完了，然後再回來，再做下面 10 個。」

Step 2：爬取網站內容並用 ChatGPT 做市場分析

這一步是整個流程的核心，我在影片裡說主要有四個子步驟：

2.1 自動爬取網站 HTML

用 HTTP Request 節點抓取每個網站的首頁。系統會按照名單裡的順序，一個一個讀網站內容。我在影片裡用蝦皮做示範：「它會進到蝦皮的首頁，然後它會去讀頁面上 HTML 的內容。比如說頁面的主體 Body 和頁腳 footer，就是它網站的所有內容我們會把它爬取下來。」

2.2 HTML Extract — 解析關鍵資料

用 HTML Extract 節點把 HTML 內容轉換成結構化的 JSON。我在影片裡說明：「我們會針對 HTML 內容裡面的兩個部分：第一個是 Body，第二個是 footer，去做它的解析，把不同網站的內容擷取出來變成 JSON 檔。」

2.3 Clean Content — 資料清洗

這一步非常重要。用 Code 節點做資料清洗：

去掉不需要的 HTML 標籤
移除不相關的 JavaScript 內容
清理特殊字元跟格式錯誤
去掉多餘的 \n 換行符
只擷取前一萬個字，避免資料太大

我在影片裡說：「左邊其實它的內容是髒的，我們就是把這個水果洗乾淨，然後我再來用。這樣的目的是為了讓數據更清晰，方便後續的分析。」

2.4 ChatGPT 行銷分析

把清洗好的內容送給 ChatGPT 做市場分析。我在影片裡展示了 Prompt 的設計：

你是一個行銷分析師，請分析目標網站的公司資訊並輸出。

需要輸出的欄位：
- 價值主張：以輕鬆簡潔的語氣，「{公司名稱}幫助{受眾}得到{什麼好處}」
- 產業分類
- 受眾類型
- 市場類型（B2B / B2C）
- Email 聯絡方式（如果有的話提取出來）

分析完成後，ChatGPT 會輸出結構化的 JSON 資料。我在影片裡展示了蝦皮的結果：價值主張是「Shopee 幫助消費者便捷購物，提供多樣的選擇跟商品優惠」，產業是消費品，受眾是消費者，市場類型是 B2C。

Step 3：輸出並合併分析結果

最後一步是把 ChatGPT 的分析結果合併回試算表。

3.1 Parse JSON

用 Code 節點把 ChatGPT 回傳的 JSON 解析出來，得到乾淨的結構化資料。

3.2 合併資料（Merge）

把原始的試算表資料跟 ChatGPT 的分析結果做合併。我在影片裡說：「把剛剛 ChatGPT 跟你試算表裡面的資料做合併，變成一個 OK 的結果。」

3.3 寫入 Google Sheets

用 Google Sheets 節點把合併後的資料寫回試算表：

Document URL：貼上行銷公司名單的試算表網址
Sheet：選擇對應的分頁
Matching Column：用 Domain 欄位做對應（例如 shopee.tw 對應到 shopee.tw）

我在影片裡展示最終結果：「shopee 就有 B2C、消費者、消費品，然後 shopee 幫助消費者便捷購物，提供多樣的選擇跟商品優惠。」

3.4 等待一秒再做下一批

寫入完成後，系統會等一秒才開始處理下一批。我說：「我們是 10 個 10 個人排隊來領取的，所以我們會等一秒讓它存到試算表裡面，我們才做下一批次的 10 個人。因為你在存要時間嘛，這 10 個我要先填完才能再做下面的，不然有些東西可能會重複。」

各方案比較

方案	成本	分析速度	分析深度	客製化程度	適合對象
n8n + ChatGPT	免費（社群版）+ API 費用	9 個網站幾分鐘	高	非常高	技術背景的行銷人
手動研究	$0	每個網站 15-30 分鐘	最高	N/A	名單量很少的人
專業 CRM（HubSpot）	$50-800/月	即時	中	中	有預算的企業
買現成名單	$500-5000/次	即買即用	低	無	只要數量不管品質
Python 自建爬蟲	$0 + 開發時間	最快	高	最高	工程師

我的觀察是，n8n + ChatGPT 的優勢在於：你可以完全按照自己的需求客製化分析維度（要分析什麼欄位、用什麼產業分類標準），而且成本幾乎為零。對於每月有 50-200 個網站需要分析的中小團隊來說，這是 CP 值最高的選擇。

重點整理

整個流程分三大步驟：擷取試算表的行銷網域 → 爬取網站做 AI 分析 → 合併結果寫回試算表
Google Sheets 是名單的起點也是終點：讀取網域清單，分析完的結果也寫回同一份試算表
批次處理是系統穩定的關鍵：用 Loop Over Items 每次處理 10 筆，做完一批才做下一批，避免系統過載
HTML 資料清洗不能跳過：去掉 HTML 標籤、JavaScript、特殊字元，只保留前一萬個字，讓 ChatGPT 能有效分析
ChatGPT Prompt 要明確定義輸出格式：市場類型、產業類別、受眾、價值主張、Email，每個欄位都要有清楚的說明
寫入試算表時用 Domain 做唯一對應：確保每個網域的分析結果寫到正確的行
批次間加一秒延遲：讓試算表有時間完成儲存，避免資料重複或覆蓋
重點是省時間，不是追求 100% 分類準確率：企業會轉型變化，AI 分析是為了快速建立初步認知

常見問題 FAQ

一次可以分析多少個網站？會不會太慢？

按照我在影片裡的設定，每批 10 個網站，系統會自動分批處理。 我在影片裡示範了 9 個網站，包括蝦皮、MOMO、AWS、YouTube、Notion、博客來等等，「一下就弄完了」。如果你有 100 個網站，大概需要 10-15 分鐘。200 個的話，設定每天午夜自動排程跑就好，隔天早上結果就在 Google Sheets 裡面了。批次處理的好處就是不會因為量大而卡住系統。

ChatGPT 的產業分類準確度如何？

準確度大概在 85-90%，對常見產業（電商、零售、SaaS）非常準確。 我在影片裡用蝦皮做示範，AI 正確判斷它是 B2C 消費品市場。但有些公司比較特別，像我提到的 NVIDIA：「它的顯卡是對象消費者，可是它的伺服器就是比較高階的顯卡，其實是對象企業方案。」這種邊界模糊的情況，AI 分類可能不夠精準。如果你想提升準確度，可以在 Prompt 裡面預先定義產業選項列表，讓 ChatGPT 從中選擇。

有些網站有反爬蟲機制怎麼辦？

大部分的企業公開網站都沒有反爬蟲機制，這個方法可以適用於大部分的 B2C 或 B2B 企業。 我在影片裡有提到：「有些網站有反爬，就是你不能來爬蟲，不能直接讀取內容。但是大部分的網站都是允許爬取的。」如果遇到爬取失敗的網站，建議在 HTTP Request 節點設定「Continue on Fail」，讓工作流跳過失敗的繼續跑下一個。失敗的網站之後再手動處理就好。

除了產業分析，還能擷取什麼資訊？

你可以在 Prompt 裡自由定義想要擷取的欄位。 我在影片裡的 Prompt 設定了五個維度：市場類型、產業類別、受眾、價值主張、Email 聯絡方式。但你完全可以根據自己的需求增加，比如：公司規模、技術棧、是否有線上購物功能、是否提供 API 等等。只要網站首頁有這些資訊，ChatGPT 都能幫你提取出來。你也可以直接套用我的模板，改幾個欄位就行。

n8n 社群版免費嗎？API 費用大概多少？

n8n 社群版完全免費，ChatGPT API 的費用也非常低。 用 GPT-4o-Mini 分析一個網站大概 $0.01-0.02 美金。如果你一次分析 100 個網站，API 費用大概台幣 30-60 元。跟專業 CRM 工具每月幾百到上千美金的費用比起來，根本不是同一個量級。如果你還沒安裝 n8n，可以參考我的 n8n 本地部署教學。

這套系統可以用在競品分析嗎？

當然可以，而且效果非常好。 我在影片裡就是用這個思路來示範的：把幾個競爭對手的網域放進 Google Sheets，AI 自動分析它們的定位、受眾、價值主張，你立刻就能看出差異。就像我在影片裡展示的，蝦皮是 B2C 消費品、MOMO 是零售、博客來是書籍跟生活用品，每家的定位一目了然。你甚至可以設定每週跑一次，追蹤競爭對手網站的變化。

下一步行動

🎓 想更有系統地學會這些技巧？ 到 AI 職場工作術（雲端方程式 Cloud F1 旗艦課程）看看完整的實作路徑。

如果你看完這篇想動手試試，我建議你按這個順序來：

建一個 Google Sheet，放入 5-10 個你想分析的網域
在 n8n 裡建立 Google Sheets 讀取節點
加上 HTTP Request 節點爬取網站
加上 Code 節點做 HTML 清洗
加上 OpenAI 節點做市場分析
測試看看 ChatGPT 的分析結果是否符合預期
確認沒問題後加上 Loop Over Items 和寫回 Google Sheets

就像我在影片最後說的：「免費的模板一樣提供給大家，連結就在下方影片敘述欄，只要下載 JSON 檔匯入就可以用了。」

先求大概懂，再開始用，最後才能做成功！

想學更多 n8n 自動化技巧？ 加入我們的 Skool 社群，和其他自動化愛好者一起學習交流！