無料のVonsel拡張機能を使って企業情報を収集し、CSV、Excel、またはJSON形式でエクスポートした後、そのファイルをChatGPTまたはClaude Codeに読み込ませれば、あなたのデータがAIの頭脳となります。.
チャットボットにあなたの街の配管工をリストアップするように頼むと、曖昧で中途半端な結果が返ってきます。言語モデルはオープンウェブ上で学習されており、実際に販売したい企業の構造化されたリストに基づいて学習されているわけではないからです。. モデルはエンジンです。あなたのデータは燃料です。.
これがこのワークフローの要点です。より大規模なモデルは必要ありません。必要なのは、実際の企業名、住所、電話番号、ウェブサイト、カテゴリ、評価、レビューなどのクリーンなデータベースをモデルに渡すことです。AIがそれを読み取れるようになれば、推測をやめて事実に基づいて作業を開始します。.
そのデータベースを構築する最も速い方法は、ブラウザキャプチャです。 Vonsel Chrome拡張機能 Googleマップの検索結果からビジネス情報を読み込み、ファイルとしてエクスポートできるようにします。拡張子はあくまで手段であり、独自のGPTまたはClaude Codeワークフローが最終的な目的です。.
Googleマップを開き、「オースティンのコーヒーショップ」や「近くの屋根修理業者」など、検索したいものを検索します。検索結果に対してVonsel拡張機能を実行すると、マップ上のすべてのリストが構造化されたテーブルに取り込まれます。後でキャプチャしたリストを再度開き、さらに追加することもできるため、作業を進めるにつれてデータベースが拡張されます。.
準備ができたらエクスポートしてください。拡張機能は同じキャプチャから3つの形式で書き出すので、どの形式を選択するかはAIをどのように使用するかによって異なります。選択の詳細については、ガイドを参照してください。 AI向けにリードをCSV、Excel、JSON形式でエクスポートする.。.
| 形式 | 最適 | AIツールの適合 |
|---|---|---|
| CSV | クイックアップロード、スプレッドシート形式の質問 | ChatGPTチャット |
| Excel (XLSX) | 投入する前に人間によるレビューを行う | ChatGPTチャット |
| JSON | ネストされたフィールド：レビュー、カテゴリ、ソーシャル | カスタムGPT + クロードコード |
キャプチャを一度も行ったことがない場合は、ステップバイステップで GoogleマップのデータをCSVファイルにエクスポートする 手順を説明します。ここからは、デスクトップに数百行のデータを含むファイルがあると仮定します。.
カスタムGPTは、一度設定すれば再利用できるChatGPTのバージョンです。指示を与え、知識としてファイルを添付すると、それらのファイルに基づいてあらゆる質問に答えます。これはコード不要のアプローチであり、ほとんどの人が最初に始めるべき方法です。.
ChatGPT内でGPTビルダーを開き、「Local Lead Analyst」などの名前を付けて、JSONまたはCSVエクスポートを知識としてアップロードします。指示ボックスに、それが何であるかを指定します。つまり、地元のビジネスのリストに関する質問に答え、特定のオファーに対してスコアを付け、短いアウトリーチを作成するアシスタントです。OpenAIはビルダーのフローとファイルの処理についてドキュメント化しています。 アシスタントと知識文書.。.
これで、平易な質問をして、根拠に基づいた回答を得ることができます。:
| あなたは尋ねる | カスタムGPTは |
|---|---|
| "「レビュー数が20件未満の企業はどれですか？」?" | ファイルをフィルタリングして一覧表示します |
| "「ウェブデザインの提案に対して、各リードを1～10点で評価してください」" | ウェブサイトがない、評価が低い、存在感が薄いなどの理由でランク付けされています。 |
| "「上位10名に向けた1行のオープニングフレーズを考案してください」" | 実際の詳細からパーソナライズされたフックを作成する |
| "「地域ごとにグループ分けする」" | ルート計画のためにリストを分割します |
再利用可能な GPT を作成したくない場合、またはすぐに回答が必要な場合は、ファイルを通常のチャットに直接ドロップできます。 ChatGPTにリードCSVをアップロードする より手軽なバージョンについても解説しています。基本的な考え方は同じです。提案内容を具体的にすれば、回答はありきたりなものではなくなります。.
カスタム GPT は、手動で質問するのに最適です。プロンプトを再入力することなく、新しいエクスポートごとに同じ分析を実行したい場合は、 クロード・コード. これはターミナル上で実行され、マシン上のファイルを読み込むため、拡張機能がエクスポートしたJSONファイルを指定し、通常の言語でジョブを記述します。.
例えば、「leads.json を読み込み、ウェブサイトのないすべてのビジネスにフラグを付け、残りをローカル SEO の提案用にスコアリングし、結果を scored.csv に書き込む」といった指示を出すことができます。Claude Code がコードを書いて実行し、ファイルをあなたに渡します。翌週には、新しいエクスポートファイルをドロップして、同じ指示を再度実行します。詳細は、弊社のガイドをご覧ください。 Claude Code を使用したリードリストの分析.。.
リストのユーザーとチャットしたり、リストを探索したり、手書きで原稿を作成したりしたい場合に最適です。ファイルのアップロード以外に設定は一切不要です。.
毎週新しいエクスポートを処理し、毎回同じ方法でデータのクリーニング、スコアリング、出力を行うスクリプトが必要な場合に最適です。.
そのエコシステムで活動するプログラマーにとって、Claude Codeと同様の精神が息づいています。JSONファイルを指定するだけで、変換処理を生成してくれます。.
リードデータが機密性の高いもので、クラウドサービスにデータを保存したくない場合は、自分のマシンでモデルを実行してください。.
どのツールを選んでも、原材料は同じです。つまり、Google マップの実際のビジネスデータをクリーンにエクスポートしたものです。これが、役に立つリードアナリストと、でたらめなことを言うチャットボットを分けるものです。この点については、さらに詳しく解説します。 AIにビジネスデータを供給しましょう.。.
カスタム GPT を構築することは、調査やドラフト作成に強力です。しかし、GPT はどのリードに電話をかけたかを記憶せず、地図上にプロットせず、何も送信しません。分析をワークフローにする必要がある場合、リードはフローに流れ込みます。 Vonselダッシュボード.。.
そこでは、同じビジネスがマッピングされたCRM内で運用されています。レビューインテリジェンスはレビューテキストを読み取り、課題点を明らかにします。メールインテリジェンスは、各ビジネスに合わせたAIメールを作成します。単なるCSVファイルではなく、各リードが独自のコンテキストを持ち、すぐに活用できる付加価値の高いデータベースが得られます。GPTに入力したデータと、それに基づいてアクションを実行するデータは、すべて一箇所に保持されます。.
ビジネス自体は、公開されている Google マップのリストから取得され、同じソースから取得されます。 Google マップ プラットフォーム プレイス API 開発者に公開されているため、これらのフィールドはあらゆるAIツールに非常にきれいにマッピングされます。規模を拡大する前に法的背景を知りたい場合は、以下をお読みください。 Googleマップのデータをスクレイピングすることは合法ですか？.。.
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