如何在 Twitter 上找到销售线索

#Twitter 上的线索从哪里来

X 上的线索，是一个已经表现出购买理由的公开账号：一条求推荐的帖子、一次对自己所用工具的抱怨，或者一份写明了你所销售对象角色的简介。找到这些人，你不需要自己有粉丝，开始对话也不需要他们的邮箱。想看看谁把自己描述成你的买家，免费的 Twitter 简介搜索工具可以直接在浏览器里，按简介里的词查找账号。

Twitter 获客有两种做法。入站的做法，比如有价值的串帖和清晰的个人资料，要花几个月才能把人吸引过来。出站的做法，是找到今天就已经说自己有需求的人。本指南讲第二种，因为它第一天就见效，而且每一步都能用代码运行：

1. 搜索意向。 针对你的品类和竞品名称运行购买意向搜索，时间范围限定在最近几天。

2. 扩大池子。 加入简介里写明你买家角色的账号、竞品的粉丝、相关社区和列表的成员，以及在你所在细分领域的帖子下回复的人。

3. 评分并去重。 按用户 ID 合并所有来源，并按意向、角色、简介中的网站和真实活跃度给分。

4. 公开回复。 在一两天内，用有价值的内容回复最热门的帖子，让读者通过你的个人资料联系到你。

付费形式是另一个渠道。X 在 2017 年停止了 Lead Generation Cards，并在 2026 年 8 月宣布推出 Lead Gen Ads；这两者收集的都是选择参与某条广告的人的信息。下面的方法，找到的是从未见过你广告的人。

#12 个购买意向搜索，找到准备购买的人

购买意向会出现在六类公开帖子里，每类用两个搜索，就能覆盖大多数人的措辞方式。最强的信号是直接提出需求，以及决定离开某个竞品，因为这个人心里有预算，也有期限。

• 询问工具

  帖子读起来像什么

  “谁能推荐一款适合 10 人团队的开票软件？”

  强度

  最高

• 离开竞品

  帖子读起来像什么

  “我们下个月要换掉现在用的工具，还有什么别的选择？”

  强度

  最高

• 准备花钱

  帖子读起来像什么

  “愿意花钱买个能替我催逾期发票的东西。”

  强度

  高

• 抱怨竞品

  帖子读起来像什么

  “我们的开票工具又涨价了。”

  强度

  高

• 描述问题

  帖子读起来像什么

  “这周花了三个小时催逾期发票。”

  强度

  中

• 在公开场合对竞品喊话

  帖子读起来像什么

  回复对手账号：“这个问题的客服回复还在等。”

  强度

  中

每个搜索都由三部分构成：要求、你的品类或竞品名称，以及剔除噪音的筛选条件。lang:en 限定一种语言，-filter:retweets 去掉同一条帖子的转发，within_time:7d 只保留最近一周，-filter:links 去掉大多数推广帖子，因为真正的提问很少带链接。用 -from: 排除竞品自己的账号，可以让它的营销内容不进入你的结果。完整的筛选条件列表在我们的 Twitter 搜索运算符指南里。

输入你的品类、一个竞品，以及用你的买家的话描述的问题，生成器会写出全部 12 个搜索。可以把其中任何一个粘贴到 X 搜索里手动查看结果，也可以发给下一节里的 API。

须知

在把一个新搜索自动化之前，先读它的前 20 条结果。如果其中有不止寥寥几条是厂商、玩笑或招聘帖，就收紧品类词，或者加上 -hiring、-job 这样的排除词，以及你所在领域其他厂商的名称。

#用 Sorsa API 运行这些搜索

要不开浏览器、每天运行这些搜索，用 Sorsa API，一款 Twitter（X）API 与爬虫：POST /search-tweets（在新标签页打开）支持和 X 高级搜索相同的运算符，每次请求返回约 20 条帖子，每条都带作者的完整资料，每 1,000 条帖子 $0.07 起。你只需要请求头里的一个 API 密钥，不需要 X 开发者账号，也不用 OAuth，所有套餐统一每秒 20 次请求。

1. 获取密钥。 注册后，从控制台复制你的 API 密钥。前 100 次请求免费，永不过期。

2. 运行一个搜索。 在请求体里发送查询；把 order 设为 latest，就先返回最新的帖子。把生成器里的筛选条件加到同一个查询字符串里。

   curl -X POST "https://api.sorsa.io/v3/search-tweets" \
     -H "ApiKey: YOUR_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "query": "\"any recommendations\" \"invoicing software\" lang:en",
       "order": "latest"
     }'
   

   {
     "tweets": [
       {
         "id": "2116173807612858385",
         "full_text": "Can anyone recommend invoicing software for a small team?",
         "created_at": "2026-10-30T14:22:07Z",
         "lang": "en",
         "likes_count": 4,
         "retweet_count": 0,
         "reply_count": 7,
         "quote_count": 0,
         "view_count": 812,
         "is_reply": false,
         "user": {
           "id": "1710249922130870349",
           "username": "brightledger_studio",
           "display_name": "Brightledger Studio",
           "description": "Founder at Brightledger Studio. Design for fintech.",
           "location": "Austin, TX",
           "bio_urls": ["https://example.com"],
           "followers_count": 2140,
           "followings_count": 388,
           "tweets_count": 3912,
           "created_at": "2023-10-06T11:05:31Z",
           "verified": false,
           "protected": false
         }
       }
     ],
     "next_cursor": "DAADDAABCgABHV7Bk1OAJxEKAAIdXsDWr9ZQoAgAAwAAAAIAAA"
   }
   

   显示完整响应

3. 每天早上运行全部 12 个。 脚本会发送每个搜索，沿着 next_cursor 最多取三页，并为每个账号只保留一条记录，带上这个账号命中的所有信号。把生成器里的搜索粘贴进 SEARCHES。

   import requests
   
   BASE = "https://api.sorsa.io/v3"
   HEADERS = {"ApiKey": "YOUR_API_KEY"}
   TAIL = " lang:en -filter:retweets within_time:7d"
   
   # label -> search; paste all 12 from the builder above
   SEARCHES = {
       "asks": '("any recommendations" OR "can anyone recommend") '
               '"invoicing software" -filter:links',
       "switching": '"ExampleBooks" ("switching from" OR "moving off" '
                    'OR cancelled) -from:examplebooks_app',
   }
   
   
   def search(query, pages=3):
       body, posts = {"query": query + TAIL, "order": "latest"}, []
       for _ in range(pages):
           r = requests.post(f"{BASE}/search-tweets", headers=HEADERS,
                             json=body, timeout=30)
           r.raise_for_status()
           page = r.json()
           posts += page.get("tweets") or []
           if not page.get("next_cursor"):
               break
           body["next_cursor"] = page["next_cursor"]
       return posts
   
   
   def add(pool, user, signal, post_url=None):
       lead = pool.setdefault(user["id"], {"user": user, "signals": set(),
                                           "posts": []})
       lead["signals"].add(signal)
       if post_url:
           lead["posts"].append(post_url)
   
   
   pool = {}  # one entry per account, keyed by user ID
   for signal, query in SEARCHES.items():
       for post in search(query):
           user = post["user"]
           if not user.get("protected"):
               url = f"https://x.com/{user['username']}/status/{post['id']}"
               add(pool, user, signal, url)
   print(len(pool), "accounts matched")
   

返回 429，表示一秒内发了超过 20 次请求：等一秒再重新发送。返回 403 表示密钥缺失，或请求次数已用完。失败的请求从不计费。

#在 Twitter 上找到你的目标受众

意向帖子抓住的是有需求那一刻的人；你的目标受众是更大的一群人，他们符合你的买家画像，下个季度可能就会需要你。有四类来源可以建立这个群体，每一类返回的都是完整或精简的公开用户资料，可以用同样的规则评分。

• 简介

  能找到什么

  写明你买家的角色、细分领域或公司类型的账号

  Sorsa API 接口

  POST /search-users

  每次请求

  一页用户资料

• 竞品的粉丝

  能找到什么

  已经在关注你所在品类的人

  Sorsa API 接口

  GET /followers、GET /verified-followers

  每次请求

  最多 200 份用户资料

• 社区和列表

  能找到什么

  被自己或策展人按话题归在一起的人

  Sorsa API 接口

  POST /community-members、GET /list-members

  每次请求

  一页成员

• 参与某条帖子的人

  能找到什么

  回复、引用或转发了你所在细分领域某条帖子的人

  Sorsa API 接口

  POST /comments、POST /quotes、POST /retweeters

  每次请求

  约 20 个

搜索简介，找到你销售对象的角色

POST /search-users（在新标签页打开）按个人资料里的关键词或短语查找账号，所以像“fractional CFO”或“Shopify agency”这样的查询，会返回这样介绍自己的人。同样的搜索也能找招聘候选人：把职位名称放进查询，而不是买家的角色。

curl -X POST "https://api.sorsa.io/v3/search-users" \
  -H "ApiKey: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "fractional CFO"}'

用竞品的粉丝建立线索列表

竞品的粉丝是已经在关注你所在品类的人，这让这份列表成为开拓客户的有力基础。GET /followers（在新标签页打开）每次请求返回其中最多 200 个完整的用户资料，所以一个有 1 万个粉丝的账号，其粉丝在 Sorsa API 上 $0.07 起，而在官方 X API 上要 $100。GET /verified-followers（在新标签页打开）只返回其中的认证粉丝，这份名单很短，偏向企业和活跃的专业人士。

只保留简介与你的买家相符的粉丝，然后给他们打分。粉丝表现的是兴趣，而不是意向，所以没有任何匹配帖子的粉丝，排名应当低于所有询问过工具的人。带翻页和 CSV 的完整导出，在我们的 Twitter 粉丝 API指南里，随时间跟踪对手增长的方法，则在 Twitter 竞品分析指南中。

拉取社区和列表的成员

加入了某个与你话题相关的 X 社区，或者出现在你所在细分领域的精选列表上的人，已经替你把自己归好了类。POST /community-members（在新标签页打开）接收社区 ID 或链接，返回精简的成员资料：用户名、显示名称和认证状态。用 GET /info-batch（在新标签页打开）补全它们，每次请求 100 个账号，以获得评分所需的简介和计数。GET /list-members（在新标签页打开）返回列表中每个账号的完整资料；Twitter 列表 API指南介绍了如何找到好的列表，并把它们当作一条信息流来读取。

收集参与你所在细分领域帖子的人

行业里有影响力的人发的一条关于你所解决问题的帖子，会吸引正在为此困扰的人来回复。POST /comments（在新标签页打开）每次请求返回它的 20 条回复，可按相关性、时间或点赞数排序；POST /quotes（在新标签页打开）返回引用了它的帖子；POST /retweeters（在新标签页打开）返回转发了它的账号。谁点赞了一条帖子在 X 上并不公开，所以没有 API 能返回这一点：回复、引用和转发，是兴趣在公开场合留下的痕迹。

把这些来源加进同一个池子。被两个或更多来源找到的账号，比如既是竞品粉丝、这周又询问过工具的人，要排到列表最前面。

def users(method, path, params, pages=5):
    """Page through an endpoint that returns {users, next_cursor}."""
    params, found = dict(params), []
    for _ in range(pages):
        if method == "GET":
            r = requests.get(f"{BASE}{path}", headers=HEADERS,
                             params=params, timeout=30)
        else:
            r = requests.post(f"{BASE}{path}", headers=HEADERS,
                              json=params, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        page = r.json()
        found += page.get("users") or []
        if not page.get("next_cursor"):
            break
        params["next_cursor"] = page["next_cursor"]
    return found


SOURCES = [
    ("bio", "POST", "/search-users", {"query": "fractional CFO"}),
    ("rival", "GET", "/followers", {"username": "examplebooks_app"}),
    ("list", "GET", "/list-members", {"list_id": "1850824826680246284"}),
]
for source, method, path, params in SOURCES:
    for user in users(method, path, params):
        if not user.get("protected"):
            add(pool, user, source)

#评估并给每条线索打分

根据每个用户资料都带有的公开字段给每个账号打分，让列表自己排好序：先看意向，再看匹配度，最后看是不是真实、活跃的人。下面的评分规则只是个起点；在你发出前 50 条回复之后，请提高那些带来对话的信号的分值。

• 询问工具、替代品或价格，或者正在离开某个竞品

  来源字段

  命中的帖子

  分值

  +3

• 抱怨、描述问题或比较方案（如果是操作类问题：+1）

  来源字段

  命中的帖子

  分值

  +2

• 简介中有角色词：founder、CEO、owner、head of

  来源字段

  description

  分值

  +2

• 简介中有网站

  来源字段

  bio_urls

  分值

  +1

• 粉丝数在 50 到 5 万之间

  来源字段

  followers_count

  分值

  +1

• 注册超过 90 天，且发帖 100 条以上

  来源字段

  created_at、tweets_count

  分值

  +1

• 被两个或更多搜索或来源找到

  来源字段

  你的池子

  分值

  +2

7 分或以上是今天就要回复的热线索，4 到 6 分是温线索，放进观察名单，更低的就丢掉。粉丝数的区间，既过滤掉了一次性账号，也过滤掉了很少回复厂商的名人。想更仔细地查看空账号或自动化账号，我们的 Twitter 机器人检测指南里的信号，可以接入同一个函数。

把评分和导出加到同一个脚本里。它会写出 leads.csv，最好的账号排在最前，可以直接导入表格或 CRM。

import csv
import re
from datetime import datetime, timezone

ROLE = re.compile(r"\b(founder|co-founder|ceo|cfo|owner|head of)\b", re.I)
INTENT = {"asks": 3, "needs": 3, "switching": 3, "alternatives": 3,
          "budget": 3, "pricing": 2, "outage": 2, "problem": 2,
          "comparing": 2, "to-rival": 2, "at-rival": 2, "how-to": 1}


def score(lead):
    u = lead["user"]
    joined = datetime.fromisoformat(u["created_at"].replace("Z", "+00:00"))
    age = (datetime.now(timezone.utc) - joined).days
    points = max((INTENT.get(s, 0) for s in lead["signals"]), default=0)
    points += 2 if ROLE.search(u.get("description") or "") else 0
    points += 1 if u.get("bio_urls") else 0
    points += 1 if 50 <= u.get("followers_count", 0) <= 50_000 else 0
    points += 1 if age > 90 and u.get("tweets_count", 0) >= 100 else 0
    points += 2 if len(lead["signals"]) >= 2 else 0
    return points


with open("leads.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    out = csv.writer(f)
    out.writerow(["score", "tier", "handle", "bio", "website",
                  "signals", "post"])
    for lead in sorted(pool.values(), key=score, reverse=True):
        s, u = score(lead), lead["user"]
        tier = "hot" if s >= 7 else "warm" if s >= 4 else "cold"
        out.writerow([s, tier, u["username"], u.get("description", ""),
                      (u.get("bio_urls") or [""])[0],
                      " ".join(sorted(lead["signals"])),
                      (lead["posts"] or [""])[0]])

POST /community-members 返回的精简资料还没有简介和计数。评分之前，先收集它们的 ID，每 100 个一组发给 GET /info-batch，这样每个账号都按相同的字段来评判。

#把评分后的线索送进 CRM、Slack 或表格

线索列表只有在当天有人跟进时才有用，所以要把热线索送到你的团队本来就在工作的地方。CSV 可以原样导入任何 CRM 或表格。想要实时推送，就把脚本安排成每天早上运行一次，把每条新的热线索连同用户名、命中的帖子、信号和分数，发到一个 Slack 频道。

无代码工具通过普通的 HTTP 就能跑同样的流程：Make、Zapier、n8n 或 Pipedream 里的 HTTP 模块带着你的 ApiKey 请求头调用 POST /search-tweets，后面的模块再对结果做筛选、评分和分发。我们的 在 n8n 中使用 Twitter API 指南一步步搭了这个工作流。

保留一个已经见过的帖子 ID 文件，下次运行时跳过它们，这样就不会有人收到你团队的第二次回复。一条有用的 CRM 记录应包含用户名、个人主页和帖子链接、信号、分数、简介里的网站，以及你发现这条线索的日期。

#公开触达，并遵守规则

在 X 上有效的回复是公开、有用且简短的：回答被问到的问题，只在合适时才提你的产品，让对方自己来找你。回复之前，先确保你自己的个人资料用一句话说明你帮助谁，并链接到一个解释你方案的页面，因为每一条好的回复，都会先把人带到你的个人资料。

在“谁能给小团队推荐一款开票软件？”这样的帖子下面，有效的回复读起来像同行的建议：这个规模该看哪两点，比如自动提醒和客户门户，然后用一句话说你的产品两者都有，乐意演示给他看。失败的回复，是一个带折扣码的光秃秃的链接，同一个小时里贴在每一条匹配的帖子下面。

线索简介里的网站是第二条途径。公开询问过工具、又列出了公司网站的人，等于给了你一种不依赖私信的后续联系方式。

在公开帖子里找线索属于正常的调研；规则针对的是你存储什么，以及如何联系别人：

• 仅限公开数据。 只用任何人都能看到的帖子和个人资料。不要去搜罗个人邮箱或电话号码，受保护的账号也不要纳入。
• 不要群发消息。 不要用你的账号自动发私信、关注或点赞。Sorsa API 从设计上就是只读，所以它做不了这些，也从不索要你的 X 登录信息。在你自己的账号上自动化任何操作之前，请先读 X 的自动化规则（在新标签页打开）。
• 邮件有它自己的法律。 如果你给欧盟或英国的人发邮件，需要符合 GDPR 的合法依据，通常是正当利益，并附有书面记录的权衡测试。发给美国人的商业邮件，必须按 CAN-SPAM 法案提供可用的退订方式。
• 尊重退订。 对方要求删除时，就删除这个人的记录，也不要转售或公开他人个人资料的原始导出数据。

#一次获客运行要花多少钱

在 Sorsa API 上，一次获客运行很便宜，因为它按请求计费，而每次请求返回约 20 条帖子及其作者。每天运行 12 个搜索，每个三页，每天读取约 720 条帖子，每月约 2.16 万条。在官方 X API 上，这些帖子按每条 $0.005 计算，每月 $108，而从 2026 年 11 月 22 日起，X 还会把每条帖子的作者（在新标签页打开）按每个 $0.010 的用户读取计费，同一个月就涨到 $324。在 Sorsa API 上，这个月 $1.51 起，放得进 Starter 套餐，还有余量用来建立受众。

这项工作的每一步，在 Sorsa API 上每 1,000 条结果的成本都低于官方 X API，差距最大的是粉丝列表和用户资料查询，它们每次请求分别返回 200 个和 100 个。

• 带作者的意向帖子

  Sorsa API，每 1,000 条

  $0.07 起

  官方 X API，每 1,000 条

  $5.00（11 月 22 日起 $15.00）

• 竞品的粉丝

  Sorsa API，每 1,000 条

  $0.007 起

  官方 X API，每 1,000 条

  $10.00

• 每 100 个一批查询的用户资料

  Sorsa API，每 1,000 条

  $0.014 起

  官方 X API，每 1,000 条

  $10.00

官方 X API 还需要开发者账号和 OAuth，其按量付费方案每月读取 300 万条帖子后封顶；它的价格页面（在新标签页打开）列出了每一项费率。Sorsa API 只需要一个密钥，失败的请求从不计费。

#今天就找到你的第一批线索

在 Twitter 上找线索，归结起来就是：搜索人们求助的那些时刻，加入符合你买家画像的账号，并赶在别人之前公开回复。要用代码来跑，Sorsa API 用一个密钥给你提供背后的搜索、简介和粉丝列表：意向帖子每 1,000 条 $0.07 起，粉丝列表每 1,000 个 $0.007 起，每秒 20 次请求。你的 100 次免费请求，可以把生成器里的 12 个搜索跑大约八遍。

#常见问题