Exploiter toute entreprise dans n'importe quel pays et Injectez-le directement dans votre IA

Toutes catégories, toutes villes, une seule exportation propre

L'expression « extraire les données de n'importe quelle entreprise dans n'importe quel pays » semble ambitieuse jusqu'à ce qu'on se rappelle où se trouvent ces données. Google Maps recense les entreprises presque partout dans le monde, et chaque fiche présente les mêmes informations essentielles : nom, adresse, téléphone, site web, catégorie, note et avis Modèle de données de la plateforme Google Maps Cela reste constant de Tokyo à Berlin en passant par Bogota, et c'est précisément pourquoi une capture d'écran effectuée via un navigateur fonctionne de la même manière quel que soit l'endroit où vous la pointez.

C'est cette cohérence qui fait toute la différence. Vous recherchez une catégorie et une ville (dentistes à Madrid, cabinets d'avocats à Toronto, cafés à Paris), l'extension analyse les données de Maps et génère une liste structurée. Aucune clé API, aucune configuration par pays, aucune ligne de code. La carte a la même forme partout, votre exportation aussi.

C'est là que ça devient intéressant. L'objectif n'est pas d'obtenir une simple liste d'entreprises, mais ce que votre IA en fera : classement, regroupement, enrichissement et création de données. C'est le principe de « nourrir son IA avec des données », et tout commence avec un fichier vierge dont vous êtes propriétaire.

Capture et exportation dans trois formats

Ouvrez Google Maps, lancez votre recherche et laissez l'extension Vonsel capturer les résultats affichés. Une fois la liste satisfaisante, exportez-la. Vous pouvez choisir le format, et ce choix est important car les outils d'IA privilégient des formats différents. Pour plus d'informations sur le choix du format, consultez options d'exportation CSV, XLSX et JSON et la décomposition en langage clair de JSON vs CSV pour l'analyse IA..

Les trois sont directement issus de l'extension ; vous n'avez donc jamais besoin de convertir les fichiers manuellement. Pour connaître l'explication complète de la préparation des exportations pour les modèles, consultez notre guide Exportation des prospects aux formats CSV, Excel et JSON pour l'IA il les parcourt tous.

Flux ChatGPT : téléchargez, puis demandez

ChatGPT est la méthode la plus rapide pour transformer un fichier exporté en réponses, car il peut le lire directement. Déposez un fichier CSV ou Excel dans une conversation, et son outil d'analyse intégré charge les lignes dans un tableau de travail qu'il peut filtrer, trier et représenter graphiquement. Le format est essentiel : le CSV garantit des colonnes plates et prévisibles, ce qui explique pourquoi l'exportation structurée correspond parfaitement aux attentes du modèle.

Une fois le fichier importé, vous le pilotez en langage naturel. Voici quelques exemples d'invites qui fonctionnent bien lors de l'exportation de cartes:

Pour une version détaillée de ceci, nous l'abordons dans Comment importer un fichier CSV de prospects dans ChatGPT et le côté écriture dans Rédiger des e-mails de prospection avec ChatGPT à partir de données collectées..

Insérer le code de Claude : indiquez-lui le fichier

Lorsque votre liste dépasse quelques centaines de lignes, ou lorsque vous souhaitez un traitement identique à chaque exportation, un agent terminal devient indispensable. Code Claude Ce script s'exécute dans le dossier de votre projet, lit directement l'export JSON et génère de petits scripts pour le transformer. Vous décrivez le résultat attendu et il produit le code, l'exécute et vous en affiche le résultat.

Le format JSON préservant l'intégrité des champs imbriqués (avis, catégories, coordonnées), il constitue le format d'entrée idéal dans ce cas. Voici un exemple de requête:

Cette dernière ligne représente le véritable avantage. Une fois le pipeline en place, la collecte des données du mois suivant se fait en une seule commande. Nous approfondissons ce point Analyser les prospects avec Claude Code, et la vision plus large réside dans Nourrissez votre IA avec des données d'entreprise..

Codex et modèles locaux

Si vous travaillez dans un éditeur de code, OpenAI Manuscrit Il joue le même rôle que Claude Code : il suffit de lui indiquer un fichier d’exportation JSON ou CSV et de décrire la transformation. Il est particulièrement adapté lorsque votre code principal est déjà intégré à un dépôt avec d’autres outils d’automatisation.

Pour les listes sensibles que vous préférez ne télécharger nulle part, un modèle local conserve les données sur votre machine. En contrepartie, la confidentialité est compromise, et ce modèle convient parfaitement aux tâches simples comme l'étiquetage, la déduplication et la synthèse. Nous abordons la configuration dans utilisation de LLM locaux avec des données de plomb. Quel que soit le moteur choisi, l'étape d'exportation reste la même : capturez dans le navigateur, choisissez votre format, puis transmettez le fichier.

Là où le flux de travail se termine réellement

Téléverser un fichier sur ChatGPT est un bon premier pas, mais une fenêtre de chat n'est pas un système d'enregistrement. C'est là que l'extension cesse d'être pertinente et que… Tableau de bord Vonsel Le système prend le relais. Vos entreprises capturées sont intégrées à un CRM cartographié ; ainsi, la même liste que vous auriez collée dans un formulaire est déjà notée, positionnée sur une carte et regroupée par territoires.

Par-dessus tout cela se trouvent les couches d'intelligence artificielle : Reviews Intelligence analyse les plaintes des clients, Email Intelligence rédige un message personnalisé pour chaque entreprise, et l'étape d'enrichissement complète les informations (sites web et profils sociaux) absentes de la base de données brute. C'est la différence entre une base de données contextualisée et enrichie et un fichier CSV brut qu'il faut constamment gérer. C'est le même argument que nous défendons dans… Base de données à valeur ajoutée vs fichier CSV brut..

Vous pouvez tout à fait vous arrêter à « Exporter et générer une invite ChatGPT », et pour une recherche rapide, c'est largement suffisant. Mais lorsque la liste devient un véritable flux de travail que vous utilisez quotidiennement, le tableau de bord est l'endroit idéal. Le flux de travail IA et le CRM sont les deux extrémités d'un même chemin, et l'exportation est ce qui les relie.