Gerado pela Factory em 2026-04-24T20:04:02.566Z. Template: listing-pagination v1.

Coletor de Tabelas do Meetup

Título para publicação na Apify Store (convenção em inglês do marketplace): Meetup Tables Scraper

🎯 Propósito

Actor que extrai automaticamente tabelas do Meetup (meetup.com) e entrega em um output padronizado, pronto para alimentar workflows de análise, CRM ou agentes de IA. Elimina o trabalho manual recorrente de scraping + normalização para esse alvo.

📊 Tamanho da oportunidade

Métrica	Valor	O que significa
Score composto	54.0/100 (rank #2)	Quanto mais próximo de 100, mais forte o sinal combinado. Teto atual ~65 sem reviews.
Pain Rate Index (PRI)	938/mês — recorrência MUITO alta — uso contínuo	Taxa agregada de dor detectada (reclamações + perguntas + esforço manual).
Sinais coletados	59 em 5 fontes distintas	Menos fontes = sinal mais frágil. Ideal ≥3 fontes.
Demanda relativa	10.0/10	Volume de uso observado no Apify Store para alvos similares.
Supply gap	1.2/10	Quão vazio está o mercado — 10/10 = zero competidor, 0/10 = saturado.
Competição	10.0/10 (inverso)	10/10 = sem competidor forte; 0/10 = mercado dominado.
Qualidade do gap	1.2/10	Quão ruim é o actor existente — quanto maior, mais espaço pra entrar.

🔎 Justificativa — por que é oportunidade real

• Pain Rate forte (PRI=938/mês) — sinais de dor genuína detectados acima do threshold operacional (20). Indica usuários ativos procurando solução.
• 59 sinais em 5 fontes distintas — sinal corroborado (não é ruído de uma única comunidade).
• Supply gap baixo (1.2/10) — mercado saturado. Só entrar se a diferenciação for clara (qualidade, preço, evento MCP).
• Effort Gap alto (10.0/10) — usuários relatam gastar horas/semana fazendo manualmente. Automatizar vale dinheiro.

💰 Precificação sugerida (PPE)

• Preço por resultado: US$ 0.010
• Evento cobrável: lead extraído com contato válido
• Justificativa do preço: Monetização baixa (0.0/10) — considere rodar FREE tier primeiro para captura de base + upgrade para PPE após validar demanda.
• Receita bruta se atingir PRI projetado: ~US$ 0.094/mês (PRI × 0.01 conversion × preço, estimativa conservadora)

⚙️ Input do Actor

• searchQuery (string, obrigatório): Query or term to extract from meetup.com. (ex: "Meetup Tables Scraper")
• maxResults (integer, opcional): Cap on result count. Defaults to 100. (ex: 100)
• proxyConfiguration (object, opcional): Apify proxy configuration (typically RESIDENTIAL).

📦 Output esperado

• id (string) — Identificador único da entidade extraída.
• url (string) — URL canônica da entidade.
• title (string) — Título / nome principal.
• email (string) — Email público (quando disponível).
• phone (string) — Telefone público (quando disponível).

🚫 Desistir (kill criteria)

CAC > $60 com retenção 30d < 30% → kill; Rating incumbente sobe para 4.8+ → reavalie defensibilidade

🏁 Próximos passos

1. Revisar este brief — ajustar escopo, preço ou kill criteria se necessário.
2. Aprovar — um actor_generated row será criado automaticamente.
3. Dry-run no ActorPublishPanel — gera arquivos em disco SEM subir pra GitHub/Apify.
4. Publicar — requer confirmação de override se score < threshold (60).

🔒 Bloqueadores

Sem bloqueadores conhecidos.

⚠️ Score abaixo do threshold 60 — publicar requer override explícito no ActorPublishPanel.

Casos de uso

• Coletar dados estruturados de example.com
• Enriquecer base de CRM com informação atualizada
• Pipeline de agentes de IA que precisa de dados frescos

Input

Campo	Tipo	Obrigatório	Descrição
searchQuery	string	✅	O que procurar no site alvo.
maxResults	integer	—	Limite superior. Valores altos aumentam tempo de run.
proxyConfiguration	object	—	Apify RESIDENTIAL recomendado.

Exemplo de input

{
  "searchQuery": "example",
  "maxResults": 10
}

Output

Cada item no Dataset:

{
  "_extractedAt": "2026-04-18T00:00:00.000Z",
  "_actorVersion": "0.1",
  "title": "Example item",
  "url": "https://example.com/items/1"
}

Pricing — Pay Per Event

Evento	Preço
run-started	$0.02
item-extracted	$0.005

Integração com agentes de IA (MCP)

Compatível com Apify MCP Server. O dataset_schema.json garante output tipado e estável entre runs.

Changelog

• 0.1 (2026-04-24T20:04:02.566Z) — primeira versão gerada pela Factory.