AIを使ってアウトリーチシーケンスを生成する AIに以下の情報を与えてください Googleマップのリードをスクレイピング

まずデータ、それからモデルに書き込ませる

効果的なアプローチは、その背景にある文脈によって決まります。ありきたりな3通のメール配信ではスパム扱いされてしまいます。一方、見込み客の業種、都市、ウェブサイトに言及したメール配信は、特定の企業向けに書かれたものとして効果的に機能します。重要なのは、AIに詳細な情報を捏造させるのではなく、実際のビジネスデータに基づいて作業させることです。.

それが全てです AIにデータを与える アプローチ。地元の企業のクリーンなリストをスクレイピングし、そのファイルをモデルに渡してシーケンスを作成させる。 フォンセル拡張 前半部分はGoogleマップが処理します。Googleマップを開いて「オースティンの歯医者」のような検索を実行すると、すべての掲載情報が構造化されたテーブルに取り込まれ、エクスポートできるようになります。.

各行には、言語モデルがパーソナライズするために必要なフィールド（企業名、カテゴリ、住所、都市、電話番号、ウェブサイト、ソーシャルメディアのアカウント名）が含まれています。. スクレイプは原材料であり、完成したキャンペーンではない。. その上に何を構築するかによって、価値が生まれるのです。.

拡張機能からリードをエクスポートする

キャプチャが完了したら、パネルを開いてフォーマットを選択してください。CSVとExcelはチャットウィンドウへのアップロードに最適です。JSONは、スクリプトでレコードをフィールドごとにループ処理する場合に最もクリーンな入力形式です。どれを選択すればよいか分からない場合は、ガイドを参照してください。 CSV、XLSX、JSON形式でのエクスポートオプション トレードオフについて詳しく説明する。.

エクスポートする前に、フィルタリングを行ってください。実際に連絡を取りたいセグメントに絞り込むことで、AIがレストランと法律事務所に同じバッチでメールを送信してしまうことを防ぎます。ファイルが絞り込まれていれば、より効率的なシーケンスが生成され、モデルに貼り付ける際のトークン使用量も抑えられます。.

ChatGPTでシーケンスを作成する

ChatGPTは結果を確認する最も迅速な方法です。新しいチャットを開き、CSVまたはExcelエクスポートを添付して、明確な指示を与えます。ファイルのアップロードにより、モデルはスプレッドシート全体を読み込み、OpenAIが開発したような構造化された出力は、すぐに送信できる一連の応答を返すのに十分な強度を備えています。 テキスト生成ガイド 説明する。.

うまく機能するプロンプトは次のようになります。:

"「添付ファイルは、私が連絡を取りたい地元の企業リストをまとめたCSVファイルです。各行に対して、4段階のコールドアウトリーチシーケンスを作成してください。メール1：自己紹介、メール2：価値提案、メール3：事例紹介、メール4：結論。冒頭の文は、企業名、業種、都市名を用いてパーソナライズしてください。各メールは90語以内に収め、結果は企業ごとに1行ずつの表形式で返送してください。」."

モデルはすべての列を認識できるため、各オープニングメッセージをプレースホルダーではなく実際のビジネスに基づかせます。その後、フォローアップメッセージでトーンを調整できます。より短く、よりカジュアルに、または業界特有のものにすることができます。コピーライティング自体の詳細については、以下を参照してください。 スクレイピングしたデータからChatGPTを使ってコールドメールを作成する方法.。.

チャットウィンドウの限界は、データ量です。40件の企業情報を貼り付ける場合は問題なく動作しますが、2,000件を貼り付けると、モデルが切り捨てられたり、列が失われたり、動作が遅くなったりします。そのような場合は、スクリプトによる処理に切り替える必要があります。.

Claude Codeで大量生成

エクスポートされたファイルでいっぱいのフォルダがある場合、, クロード・コード の方が優れたツールです。ターミナル上で動作し、ディスクから直接ファイルを読み込み、新しいファイルを書き出すことができます。つまり、一度だけ応答するだけでなく、JSON内のすべてのレコードを反復処理し、企業ごとにカスタマイズされたシーケンスを生成して、独自のファイルとして保存できます。.

クロード・コードへの作業指示書は、次のように明瞭に記されている。:

"このフォルダ内の leads.json を読み込んでください。各企業ごとに、企業名、カテゴリ、都市をパーソナライズした 4 通のメールによるアウトリーチ シーケンスを作成してください。各シーケンスは、/outreach フォルダ内の企業スラッグを名前にしたファイルに書き込んでください。温かみのある簡潔な B2B トーンを使用し、各メールは 90 語以内に収めてください。."

Claude Code はレコードをループ処理し、すべてのレコードで同じ実績のある構造を維持し、整理された下書きフォルダを提供します。JSON から動作するため、何も切り捨てられず、列も削除されません。微調整したトーンで数秒で再実行できます。さらに詳しく知りたい場合は、次のチュートリアルをご覧ください。 Claude Code を使用したリード分析 生成前に同じファイルをスコアリングおよびセグメント化する方法を示します。.

この2つのツールは自然に連携します。ChatGPTでシーケンスのプロトタイプを作成し、フォーマットを確定したら、そのフォーマットをClaude Codeに渡してリスト全体に適用します。この分割によって、ワークフローの大部分がカバーされます。.

最終段階におけるコーデックスとローカルモデル

さらに、ワークフローを補完する2つの小さなオプションがあります。Codexスタイルのコーディングアシスタントを使用すると、生成前にエクスポートデータを強化できます。例えば、行の重複を削除したり、電話フォーマットを正規化したり、大きなファイルを都市ごとに分割したりすることで、よりクリーンな入力データからシーケンス生成を開始できます。.

リストにホスト型APIに送信したくないデータが含まれている場合、ローカルマシンで実行するローカルモデルは有効です。多少の精度は失われますが、ファイルを完全にオフラインに保ち、手作業で編集できる実用的な初稿を作成できます。ほとんどの人にとって、これは特殊なケースです。ChatGPTとClaude Codeが面倒な処理を代行してくれます。.

ChatGPTとClaude Codeのシーケンス比較

どのようなモデル案が策定されようとも、企業への働きかけは依然として規則に従わなければならないことを忘れてはならない。米国 CAN-SPAM法遵守ガイド あらゆる商用メールに必要なものを網羅しており、スクレイピングと送信が確かなものであることを当社のメモで確認する価値があります。 Googleマップのデータをスクレイピングすることは合法か.。.

Vonselのダッシュボードが引き継ぐ

AI ドラフトのフォルダは素晴らしいスタートですが、それはまだ単なるテキストです。 Vonselダッシュボード, 獲得したリード情報は、マッピングされたCRMにも保存されます。Email Intelligenceは、各企業に合わせたAIメールを生成し、Review Intelligenceは、企業の公開レビューに隠された問題点を明らかにするため、見込み客が実際に関心を持っている内容からメールシーケンスを開始できます。.

これが、単発のドラフトバッチと繰り返し可能なエンジンの違いです。スクレイピングを再開して、より多くのビジネスを追加し、レビューのコンテキストを重ね合わせ、誰が返信したかを追跡し、フォローアップをルーティングします。拡張機能がマシンにデータを提供します。ダッシュボードがマシンです。生のファイルを価値あるものに変える全体像については、以下をお読みください。 AIにビジネスデータを供給しましょう そして 各ビジネス向けのAIメールの書き方.。.