ChatGPTにリードCSVをアップロードする Googleマップをスクレイピングして、 AIに仕事を任せよう

AIに実際のビジネスデータを入力しましょう

大規模な言語モデルは、与えるデータの質によってその有用性が左右されます。ChatGPTに「マドリードの歯医者を探して」と頼んでも、推測するか拒否するだけです。しかし、Googleマップから取得した実際の歯医者のデータベースを渡すと、突然、歯医者をランク付けしたり、パターンを見つけたり、それぞれの歯医者に対して最初のメールを作成したりできるようになります。. モデルはデータを見つけるのではなく、あなたがデータを見つけて、それに基づいて推論を行うのです。.

それがこのページのワークフローの要点です。無料のツールを使って、関心のある企業をスクレイピングします。 フォンセル拡張, 構造化ファイルをエクスポートし、お好みのAIにアップロードするだけです。APIキーもスクリプトも、行を1行ずつコピー＆ペーストする必要もありません。.

拡張機能がエクスポートするため CSV、Excel、JSON, 1つのツールに縛られることはありません。CSVとExcelは、チャットのアップロードを迅速に行うのに最適です。JSONは、より複雑な作業のためにネストされたフィールド（レビュー、ソーシャルプロフィール、営業時間）をそのまま保持します。 クロード・コード または、独自のパイプライン。.

リード情報を収集し、ファイルをエクスポートする

Google マップを開き、通常どおり検索します。たとえば、「バルセロナのコーヒーショップ」や「近くの配管工」などです。Vonsel のポップアップを開いた状態で、スクロールしながら検索結果をキャプチャします。この拡張機能は、名前、住所、電話番号、ウェブサイト、評価、レビュー数などを収集し、整理されたリストにまとめます。詳しい手順については、ガイドをご覧ください。 GoogleマップのデータをCSVファイルにエクスポートする.。.

キャプチャ画像が適切であれば、不要な部分をフィルタリングして「エクスポート」をクリックします。次のステップに適したフォーマットを選択してください。:

CSVとJSON、どちらが良いのでしょうか？チャットウィンドウでの単発分析であれば、シンプルさの点でCSVが優れています。レビューや繰り返し処理を伴う場合は、JSONの方が構造がすっきりします。これについては、さらに詳しく解説します。 AI分析におけるJSONとCSVの比較.。.

CSVファイルをChatGPTにアップロードしてプロンプトを表示

ChatGPT を開き、メッセージ ボックスの添付ファイルアイコンをクリックして、エクスポートした CSV ファイルを選択します。ChatGPT はヘッダー行を読み取り、列を理解し、データに対して直接分析を実行できます。モデルがテキストやファイルとどのように連携するかの仕組みを知りたい場合は、 OpenAI テキストガイド が権威ある参考資料です。.

鍵はプロンプトにあります。曖昧な質問では曖昧な回答しか得られません。列名と求める結果を具体的に指定してください。Google マップのリードエクスポートで効果的なプロンプトの例を以下に示します。:

クロード・コード ファイルが大きくなったとき

チャットアップロードは数百行程度であれば最適です。何千もの企業を扱っている場合や、繰り返し可能なプロセスが必要な場合は、, クロード・コード はより強力なツールです。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、スプレッドシートに触れることなく、フィルタリング、データ拡充、再エクスポートを行うための小さなスクリプトを作成できます。.

リード情報をJSON形式でエクスポートして、ネストされたレビューデータを保持し、ファイルをフォルダに保存して、そこでClaude Codeを開きます。「leads.jsonを読み込み、各ビジネスを機会ごとにスコアリングし、ソートされた結果をscored.csvに書き込む」といったプロンプトがあれば、再現可能なパイプラインを構築できます。処理を繰り返すたびに列が記憶されるため、毎回再アップロードする代わりにロジックを改良できます。.

すべてを自分のマシンに保存しておきたいですか？OllamaやLM Studioのようなランナーを使ったローカルモデルなら、同じCSVファイルをオフラインで処理できます。これは、機密性の高いデータを扱う場合に特に重要です。また、開発者ワークフローで作業している場合は、Codexのようなツールを使ってエディタ内でファイルを充実させることができます。どちらの方法でもファイル形式は同じなので、最初にクリーンなデータをエクスポートしておくことが非常に重要です。.

生のCSVからデータベースまで作業できます

ChatGPTにCSVをアップロードするのは素晴らしい第一歩です。しかし、チャットウィンドウは忘れてしまいますし、スプレッドシートはリードにいつ電話したか、レビューで何が書かれていたかを覚えていません。そこで、拡張機能が目的ではなく手段であることが重要になります。エクスポートしたファイルは、 付加価値データベース, 使い捨てのテーブルではない。.

内部 Vonselダッシュボード, 同じリードがマッピングされたCRMに取り込まれます。レビューは問題点を分析し、企業ごとにAIメールが作成されます。また、以前に収集したスクレイピングを再度開いて、さらに結果を追加したり、既に収集した企業にレビューを添付したりすることもできます。ChatGPTで行うAI作業は、タブを閉じても消えることなく、リードに付随するコンテキストとして残ります。.

CSVアップロードを探索レイヤー、ダッシュボードを記録システムとして扱います。チャット並みのスピードとCRM並みの記憶容量が得られます。キャプチャをコンテキストデータに変換す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.。.

もう一つ実用的な注意点があります。エクスポートするフィールドは、Google が公開している属性と同じものに対応します。各列の意味を理解したい場合は、Google のドキュメントを参照してください。 場所データフィールド参照, これにより、モデルに正確な列名を指定することができます。.