Outscraper Google Maps exports के बाद email verification जोड़ें, contact lists clean करें, और sync से पहले valid, role-based, catch-all, invalid, और unknown.
Outscraper Google Maps scrape करता है और एक run में contact data enrich करता है।
Outscraper Google Maps extraction के आसपास built है। आप category और location से search करते हैं, platform scale पर matching business records collect करता है, और output में structured business data शामिल है: नाम, पता, phone, website, rating, review count, और category।
Contact enrichment step इसे further extend करता है। जब आप Emails and Contacts Scraper service add करते हैं, तो Outscraper हर linked business website visit करता है और public pages से email addresses collect करता है। Result एक combined export है जिसमें Google Maps business data और हर site पर visible contact information दोनों हैं।
Outscraper collection layer है। BillionVerify quality decision layer है। Scale पर outreach के लिए दोनों की ज़रूरत है।
Outscraper क्या export कर सकता है।
Outscraper Google Maps exports में structured local business data होता है। Fields depend करते हैं कि आप कौन सी services enable करते हैं, लेकिन अधिकांश jobs same core record produce करती हैं।
Target vertical fit करने वाले records filter करने में मदद करता है
Location data
पता, शहर, राज्य, पोस्टल कोड, coordinates
City, territory, या regional lists build करता है
Contact data
Phone, website, उपलब्ध होने पर public email
हर business के लिए first contact path
Website data
Contact pages, footers, about pages से emails
Email column जिसे verification की ज़रूरत है
Pipeline data
Job ID, source URL, timestamp
बाद में records deduplicate और refresh करने में मदद करता है
Google Maps email database नहीं है। अधिकांश Outscraper jobs में, email address Maps listing से नहीं बल्कि linked business website से आती है।
ईमेल को quality gate की ज़रूरत होती है।
Outscraper emails ढूंढता और collect करता है। यह prove नहीं करता कि वे emails current, reachable, या outreach के लिए appropriate हैं। Google Maps extractions अन्य local business sources जैसी same data quality problems share करती हैं।
समस्या
यह कैसा दिखता है
Pipeline risk
Role-based inboxes
info@, contact@, office@, service@, hello@
Shared inbox, named contact नहीं
Catch-all domains
Domain सभी mail accept करता है चाहे username कुछ भी हो
ईमेल सत्यापन सुविधाएं
AI-सत्यापित वर्कफ़्लो बनाना शुरू करें
MCP Server, AI Agent Skills, और ऑटोनॉमस वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किया गया फ्री टियर। 99.9% SMTP-स्तरीय सटीकता।
नेटिव MCP Server इंटीग्रेशन · 99.9% SMTP-स्तरीय सटीकता · फ्री टियर, कोई क्रेडिट कार्ड नहीं
99.9%
सटीकता
Real-time
API गति
$0.00014
प्रति ईमेल
100/day
हमेशा मुफ़्त
Mailbox existence अनिश्चित है
Stale emails
Old ownership, rebrand, या staff change
Mail server अभी भी accept कर सकता है लेकिन कोई नहीं पढ़ता
Invalid addresses
Bad syntax, dead domain, missing MX, rejected mailbox
Send पर Hard bounce
Multi-location duplicates
10+ location records पर same corporate email
Same message same inbox को repeatedly sends करता है
High-turnover verticals
Food service, hospitality, cleaning
Contact data अधिकांश sectors की तुलना में तेजी से stale होती है
Outscraper का built-in verifier SMTP checks run करता है जो outright invalid addresses catch करती हैं। यह catch-all configuration, role-based patterns, या inbox-level freshness signals detect नहीं करता। उनके लिए एक dedicated verification service की ज़रूरत है।
Export के बाद verification करें।
Verify करने की सही जगह Outscraper export produce करने के बाद और records किसी भी sending tool, CRM, या automation में enter होने से पहले है।
Emails and Contacts Scraper enabled के साथ Outscraper Google Maps job run करें।
Export CSV या JSON के रूप में download करें।
Email column normalize करें — प्रति row एक email।
Email और domain level पर exact duplicates remove करें।
BillionVerify से emails verify करें।
Verification results original export rows में वापस join करें।
Result के अनुसार हर row route करें।
केवल approved rows CRM, sender, या automation को sync करें।
Outscraper collection की जिम्मेदारी रखता है। BillionVerify quality decision की जिम्मेदारी रखता है।
Batch cleanup के लिए CSV use करें।
जब Outscraper jobs periodic हों या import से पहले कोई list review करे, तब CSV सबसे आसान workflow है।
स्टेप
क्या करें
Export
Outscraper job output CSV के रूप में download करें
Normalize
एक email column और एक website या domain column रखें
Deduplicate
Repeated emails, domains, phone numbers, और business names remove करें
Verify
Email column BillionVerify पर upload करें
Join
Verification result columns original file में वापस जोड़ें
Import
केवल approved या segmented rows अगले system में ले जाएं
CSV automated API pipeline की तुलना में धीमा है लेकिन inspect करना आसान है। यह तब अच्छा काम करता है जब नया Google Maps search, नया vertical, या नई geography test कर रहे हों।
Automation के लिए APIs या Zapier use करें।
Recurring Outscraper workflows के लिए, Outscraper output और destination system के बीच verification step जोड़ें।
Outscraper webhook receive करें या completed results के लिए job API poll करें।
Email, website, business name, phone, और source fields extract करें।
Records normalize और deduplicate करें।
Email candidates BillionVerify को send करें।
अपने database या queue में result store करें।
Destination को sync करने से पहले routing rules apply करें।
एक simple automated pipeline:
Pipeline point
Owner
Output
Google Maps scrape
Outscraper
Enriched contact data के साथ Local business records
Outscraper webhooks को raw scraped emails directly sender में push न करने दें।
हर result route करें।
Verification तभी useful है जब यह pipeline को next में क्या करे यह बदले। Consistent routing table use करें।
BillionVerify signal
Outscraper pipeline action
क्यों
Valid business email
Sync या रखें
Reachable लगता है, अगर business campaign में fit है तो आगे बढ़ें
Role-based लेकिन valid
Segment करें
कुछ local business outreach के लिए useful, named contact नहीं
Catch-all
Segment करें या review करें
Domain broadly mail accept करता है, specific mailbox अनिश्चित है
Invalid
Suppress करें
CRM imports और senders से बाहर रखें
Syntax, domain, या MX issue
Suppress करें या fix करें
Address या domain में technical problem
Unknown या risky
Review करें या enrich करें
अधिक context के बिना scale पर न भेजें
यह routing table आपके automation या import step में रहनी चाहिए। यह किसी व्यक्ति को हर export के बाद क्या करना है decide करने पर depend नहीं होनी चाहिए।
Role-based emails अलग रखें।
Google Maps के अधिकांश local business records shared inboxes produce करते हैं। एक roofing company service@ list कर सकती है। एक dental clinic appointments@ use कर सकती है। एक law firm intake@ या info@ publish कर सकती है।
ये emails automatically worthless नहीं हैं। ये named contacts जैसे नहीं हैं।
इन्हें अलग handle करें:
पहले address verify करें।
Role-based signal को अपने column में store करें।
Named-contact sequences से role-based emails बाहर रखें।
Shared inbox को message करते समय different copy use करें।
High-value accounts के लिए, अधिक specific contacts ढूंढने के लिए business domain use करें।
अगर Outscraper export केवल contact@company.com देता है, तो shared inbox को decision-maker की तरह treat करने की बजाय बाद के enrichment के लिए domain रखें।
आगे send करें या enrich करें।
Verification के बाद, pipeline को single output नहीं होना चाहिए। अलग-अलग records अलग-अलग जगह जाने चाहिए।
Record type
अगला सबसे अच्छा कदम
Valid named या business email
CRM या sender को sync करें
Valid role-based email
Adapted messaging के साथ shared-inbox outreach के लिए segment करें
Catch-all
Cautious segment में रखें या भेजने से पहले enrich करें
Invalid email
Suppression list में जोड़ें या import से बाहर करें
ईमेल नहीं लेकिन valid website
बाद के enrichment के लिए domain रखें
Multi-location duplicate
Merge करें या केवल best location record रखें
Role-based records और no-email records को अलग segments में रखें। इन्हें discard न करें — वे बाद में enrichment या alternative outreach channels को support कर सकते हैं।
Job run करने से पहले vertical समझें।
Local business email quality sector के अनुसार varies करती है। Outscraper job run करने से पहले pattern जानने से realistic expectations set करने में मदद मिलती है।
Vertical
Common pattern
क्या expect करें
Contractors, home services
Single generic inbox, पुरानी websites
Role-based addresses की high rate
Healthcare practices
Patient-facing scheduling inbox
Technically valid लेकिन rarely decision-maker
Professional services
About pages पर named individual emails
Higher value records, prioritize करने लायक
Food service, hospitality
High turnover, frequent ownership changes
किसी भी common vertical में highest stale email rate
Multi-location chains
Same corporate email many listings में repeated
Verification से पहले deduplication की ज़रूरत
अन्य Google Maps collection paths compare करें।
Outscraper सबसे strong है जब आप enrichment के साथ no-code platform export चाहते हैं। अगर collection method अभी भी open है, तो इसे अन्य तरीकों से compare करें जिनसे teams verification से पहले Google Maps records collect करती हैं।
1. क्या Outscraper collect किए गए emails verify करता है?
Outscraper का built-in verifier SMTP checks run करता है जो hard-invalid addresses catch करती हैं। यह catch-all domains, role-based patterns, या inbox-level freshness detect नहीं करता। उन categories cover करने के लिए export के बाद BillionVerify use करें।
2. Outscraper workflow में verification कहां होनी चाहिए?
Outscraper export download होने के बाद और data CRM, sender, या automation में enter होने से पहले verification रखें। यह raw scraped emails को directly outreach तक पहुंचने से रोकता है।
3. क्या मैं CSV upload के साथ Outscraper export verify कर सकता हूं?
हां। Export download करें, email column BillionVerify के through run करें, result columns original file में वापस join करें, फिर केवल approved या segmented rows import करें।
4. क्या मैं API के through Outscraper results verify कर सकता हूं?
हां। Automated workflows के लिए, एक processor build करें जो Outscraper webhook payloads या job API responses read करे, BillionVerify call करे, results store करे, और syncing से पहले हर record route करे।
5. क्या Outscraper से role-based emails remove किए जाने चाहिए?
हमेशा नहीं। Very small business पर valid info@ या contact@ directly owner को जा सकता है। Role-based records को named contacts से अलग रखें, adapted messaging use करें, और business size और vertical के आधार पर judgment apply करें।
6. क्या catch-all emails cold outreach में जानी चाहिए?
Caution के साथ use करें। Catch-all का मतलब है domain broadly mail accept करता है, लेकिन specific mailbox exist या monitored नहीं हो सकती। इन records segment करें और engagement signals पर closer attention के साथ lower volume पर भेजें।
7. अगर Outscraper multiple location records में same email return करे तो क्या करूं?
Verifying से पहले email और domain level पर deduplicate करें। फिर duplicated address या domain के लिए केवल best location record रखें।
8. Outscraper lists पर verification कितनी बार re-run करूं?
Local business data बदलता है। अगर आप geography या vertical refresh करने के लिए regularly Outscraper jobs run करते हैं, तो हर new batch verify करें। तीन months पहले clean रहा address changed हो सकता है।
