Saubere Lead-Daten mit ChatGPT Füttern Sie Ihre KI mit einem übersichtliche Liste von Google Maps

Rohdaten aus dem Web-Scraping sind immer etwas unsauber

Jede Liste lokaler Unternehmen, die von Google Maps abgerufen wird, weist die üblichen Unordnung auf: doppelte Einträge für dasselbe Geschäft, Telefonnummern in fünf verschiedenen Formaten, Adressen, bei denen Straße und Ort in einem Feld vermischt sind, und leere Zellen, wo eigentlich eine Website stehen sollte. Das ist kein Fehler beim Auslesen der Daten. So sehen öffentliche Einträge eben aus.

Die gute Nachricht ist: Genau diese Art von mühsamer, musterbasierter Arbeit eignet sich hervorragend für große Sprachmodelle. Anstatt Tabellenformeln oder reguläre Ausdrücke manuell zu schreiben, beschreiben Sie, wie eine saubere Zeile aussehen soll, und lassen das Modell die Datei neu schreiben. Die Herausforderung besteht darin, die Daten in einem Format zu extrahieren, das die KI lesen kann - und genau hier kommt der Erfassungsschritt ins Spiel.

Mit der Vonsel-Erweiterung können Sie Daten direkt aus einer Google Maps-Suche extrahieren und die Ergebnisse mit einem Klick als CSV-, Excel- oder JSON-Datei exportieren. Dieser Export ist Ihr Rohmaterial. Füttern Sie Ihre KI mit Daten und lassen Sie sie Ihnen anschließend eine sauberere Liste zurückgeben, als sie diese vorgefunden hat.

Exportieren Sie die richtige Datei für den Auftrag

Bevor Sie ein KI-Tool öffnen, entscheiden Sie, welches Format am besten geeignet ist. Die Erweiterung bietet Ihnen alle drei Formate an, und Ihre Wahl beeinflusst die Effizienz der Datenbereinigung. Für einen schnellen Chat-Durchlauf eignet sich eine einfache CSV-Datei. Ein Modell, das typisierte Spalten oder verschachtelte Bewertungsdaten benötigt, bevorzugt Excel oder JSON.

Wenn Sie Bewertungstexte, Social-Media-Links oder Öffnungszeiten zu jedem Unternehmen hinzufügen möchten, exportieren Sie die Daten im JSON-Format. Dadurch bleibt die Struktur erhalten, sodass eine KI auch verschachtelte Felder verarbeiten kann, ohne dass Sie diese vorher vereinfachen müssen. Für die einfache Bereinigung von Name, Telefonnummer und Adresse ist CSV die schnellste Lösung. Unsere Anleitung dazu finden Sie hier Exportformate für KI geht auf jedes einzelne Detail tiefer ein.

Bereinigen Sie die Liste in ChatGPT

Öffnen Sie ChatGPT, hängen Sie Ihre exportierte Datei an und geben Sie eine präzise Anweisung. Unpräzise Anweisungen wie „Bereinigen Sie dies“ führen zu unpräzisen Ergebnissen. Beschreiben Sie dem Modell genau, wie eine korrekte Zeile aussieht und was mit fehlerhaften Zeilen geschehen soll. Eine zuverlässige Anweisung sieht etwa so aus:

"Hier ist eine CSV-Datei mit lokalen Unternehmen, die aus Google Maps extrahiert wurden. Entfernen Sie doppelte Zeilen, in denen Name und Telefonnummer übereinstimmen. Standardisieren Sie alle Telefonnummern auf das internationale Format. Teilen Sie die Adressspalte in Straße, Ort und Postleitzahl auf. Markieren Sie alle Zeilen, in denen eine Website fehlt, in einer neuen Spalte namens „needs_website“. Geben Sie das Ergebnis als herunterladbare CSV-Datei und eine zweizeilige Zusammenfassung der vorgenommenen Änderungen zurück."

ChatGPT verarbeitet die Datei, zeigt Ihnen eine Vorschau und stellt Ihnen eine bereinigte Version zum Download bereit. Da die vorgenommenen Änderungen erläutert werden, können Sie Fehler erkennen, beispielsweise das Zusammenführen zweier unterschiedlicher Niederlassungen, die zufällig dieselbe Telefonnummer der Zentrale nutzen. Überprüfen Sie die Zusammenfassung und bitten Sie gegebenenfalls um eine Korrektur in verständlicher Sprache OpenAI-Datei-Upload-Anleitung Enthält aktuelle Größen- und Typbeschränkungen, damit Sie wissen, wie groß eine Liste sein kann, die ein Chat verarbeiten kann.

Dieses Fenster eignet sich hervorragend, um die Leads weiter zu bearbeiten. Sobald die Liste übersichtlich ist, können Sie sie anweisen Punkte für jeden Führungstreffer oder die Öffentlichkeitsarbeit, bei der eine Aufräumaktion in eine vollständige Listenanalyse.Die.

Mit Claude Code skalieren Sie es

Für ein paar hundert Zeilen reicht ein einzelnes Chatfenster aus. Wenn man jedoch eine ganze Stadt durchsucht und Zehntausende von Unternehmen erfasst, benötigt man ein Tool, das die gesamte Datei auf einmal verarbeitet, ohne sie in einen Browser einfügen zu müssen. Genau dafür ist das Tool da Claude Code glänzt.

Claude Code läuft in Ihrem Terminal und kann Dateien direkt von der Festplatte lesen. Geben Sie ihm den Pfad zu Ihrer exportierten Datei an leads.csv oder leads.json Beschreiben Sie die Bereinigung genauso wie im Chat. Es wird ein kleines Skript erstellt und ausgeführt, das jede Zeile verarbeitet und eine neue Datei speichert, sodass nichts durch die Chat-Länge abgeschnitten wird. Eine Arbeitsbeschreibung sieht folgendermaßen aus:

"„Lies die Datei leads.json in diesem Ordner. Entferne Duplikate anhand der place_id, normalisiere Telefonnummern auf E.164, wandle alle E-Mail-Domains in Kleinbuchstaben um, lösche Zeilen ohne Telefonnummer und Website und schreibe das Ergebnis in die Datei leads_clean.csv. Gib aus, wie viele Zeilen entfernt wurden und warum."

Da Claude Code Code ausführt, anstatt Zeilen visuell zu analysieren, ist er deterministisch und reproduzierbar. Führen Sie denselben Befehl nächsten Monat bei einem neuen Datenabruf aus, und Sie erhalten konsistente Ergebnisse. Für Teams, die bereits damit arbeiten, bieten wir eine detaillierte Anleitung an Lead-Analyse mit Claude Code zeigt, wie die bereinigte Datei zur Grundlage für Scoring und Dashboards wird. Zwischen den beiden Tools, ChatGPT ist Ihr schneller Desktop-Editor und Claude Code ist Ihre Massenverarbeitungs-Pipeline.

Wo Codex und lokale Modelle passen

Von einer leeren Datei zu einem zugeordneten CRM

Sobald die KI Ihnen eine bereinigte, standardisierte Liste liefert, verfügen Sie über Rohmaterial, das Sie verkaufen können. Die Frage ist nun, was damit geschieht. Eine saubere CSV-Datei im Download-Ordner reicht nicht aus, um Termine zu vereinbaren.

Hier greifen die Vorteile der Erweiterung als Mittel zum Zweck und des Vonsel-Dashboards ineinander. Anstatt Ihre sorgfältig zusammengestellte Liste in einer Tabellenkalkulation zu belassen, laden Sie sie in das Dashboard zugeordnetes CRM, Hier ist jedes Unternehmen auf einer Karte verzeichnet, die Sie in Gebiete unterteilen können. Das Dashboard bietet darüber hinaus Funktionen, die ein Chatfenster nicht bieten kann: Bewertungsanalysen, die die Bewertungen jedes Unternehmens auf Schwachstellen untersuchen, KI-gestützte E-Mails, die individuell auf jedes Unternehmen zugeschnitten sind, und wertvolle Datenbanken, die diese Schwachstellen kontextualisieren, damit Ihre Kontaktaufnahme ihr Ziel erreicht.

Sie können eine Erfassung später wieder öffnen und weitere Unternehmen hinzufügen, Bewertungen zu bereits gespeicherten Leads verknüpfen und Webseiten mit fehlenden Kontaktdaten anreichern. Die KI-gestützte Datenbereinigung sorgt für korrekte Daten. Das Dashboard wandelt diese korrekten Daten in eine Pipeline um. Wenn Sie diese Option gegen den Kauf einer Liste abwägen, lesen Sie unseren Artikel dazu Selbst gesammelte Daten im Vergleich zu gekauften Listen ist lesenswert, und wenn Ihnen Compliance wichtig ist, beginnen Sie mit Ist es legal, Daten von Google Maps zu extrahieren.Die.