| name | lead-generation |
| description | 使用 Exa 搜索生成潜在客户列表。匹配 ICP 查找公司,用信号/新闻/评分进行丰富。适用于线索生成、构建潜在客户列表、outbound 调研或基于 ICP 的公司发现。 |
线索生成 (Lead Generation)
通过多轮 Exa 搜索,跨微垂直领域生成大规模、丰富的潜在客户列表。
可用工具
web_search_exa — 语义搜索(默认使用推荐的 auto 类型)
web_fetch_exa — 提取公司网页详情做深度丰富
exa_find_similar — 从已知目标公司发现相似公司
工作流程
第 1 步:ICP 调研(1 次 exa 搜索,用户确认/调整)
第 2 步:生成微垂直领域查询(LLM 推理,无 API 调用)
第 3 步:批量执行搜索
第 4 步:合并去重,按 ICP 匹配度排序
第 5 步:输出汇总
第 1 步:调研目标公司
用户说 "为 [公司] 生成 XX 条线索" 时,先搜索了解公司产品和 ICP:
web_search_exa(query="About {company_name}, {company_name} customers", max_results=10)
向用户确认:
- ICP 描述是否准确?
- 有无需要增减的子领域?
- 有无需要排除的公司(竞品/已有客户)?
- 需要多少条线索?(默认 200)
第 2 步:查询扩展
将 ICP 拆分为多个微垂直领域查询,每个查询覆盖不同的嵌入空间:
扩展模式
- 竞品挖掘 — "companies similar to {existing_customer}"
- 地域划分 — 按地区细分
- 公司阶段 — 种子期/成长期/企业级
- 技术栈 — "companies using {relevant_tech}"
- 用例分解 — 拆分为具体用例
- 买家画像 — "companies with VP of Data Science"
查询质量标准
- 4-8 个描述性关键词
- 与其他查询不重叠
- 足够具体以返回相关公司
- 足够宽泛以返回 20+ 结果
第 3 步:批量搜索
对每个微垂直领域执行搜索:
web_search_exa(query="{micro_vertical}", category="company", max_results=50)
对高价值目标,可用 exa_find_similar 扩展:
exa_find_similar(url="https://high-value-company.com", max_results=20)
第 4 步:去重排序
- 按公司名去重(忽略大小写,去除 Inc/Ltd 等后缀)
- 按 ICP 匹配度排序
- 标记关键信号(近期融资、招聘动态等)
第 5 步:汇总输出
报告:总线索数、去重数、匹配度分布。
性能提示
- 默认使用
search_type="auto" 获取通用最佳结果
- 每次搜索约返回 10-50 条结果
- 生成足够多的微垂直查询,按
ceil(目标数 / 30) 估算
- 大型列表(500+)执行前先确认用户意愿