Herhangi bir ülkedeki herhangi bir işletmenin verilerini kazıyın Ve Doğrudan yapay zekanıza iletin

Herhangi bir kategori, herhangi bir şehir, tek bir temiz ihracat

Herhangi bir ülkedeki herhangi bir işletmeyi taramak" ifadesi, verilerin nerede bulunduğunu hatırlayana kadar iddialı görünüyor. Google Haritalar, dünyanın neredeyse her yerinde işletme kayıtları tutuyor ve her kayıt aynı temel alanları gösteriyor: ad, adres, telefon, web sitesi, kategori, puan ve yorumlar Google Haritalar Platformu veri modeli Tokyo'dan Berlin'e, Bogota'ya kadar her yerde aynı tutarlılık söz konusudur; bu da tarayıcı tabanlı bir yakalamanın, nereye yönlendirilirse yönlendirilsin aynı şekilde çalışmasının tam olarak nedenidir.

Bu tutarlılık, işin püf noktası. Bir kategori ve bir şehir arıyorsunuz (Madrid'deki diş hekimleri, Toronto'daki hukuk büroları, Paris'teki kafeler), eklentinin Haritalar'ın zaten gösterdiği verileri okumasına izin veriyorsunuz ve yapılandırılmış bir liste çıkarıyorsunuz. API anahtarlarına, ülkeye özgü kurulumlara veya kodlara gerek yok. Harita her yerde aynı şekle sahip, bu nedenle dışa aktardığınız dosya da aynı şekilde olacaktır.

İşte asıl ilginç kısım buradan başlıyor. Amaç, işletmelerin ham bir listesini oluşturmak değil. Amaç, yapay zekanızın bu listeyle ne yaptığıdır: sıralama, kümeleme, zenginleştirme ve yazma. İşte bu, "yapay zekanızı veriyle besleme" fikridir ve gerçekten size ait temiz bir dosyayla başlar.

Üç farklı formatta yakalayın ve dışa aktarın

Google Haritalar'ı açın, aramanızı yapın ve Vonsel uzantısının görünür sonuçları yakalamasına izin verin. Liste doğru göründüğünde, dışa aktarın. Biçimi siz seçersiniz ve biçim önemlidir çünkü farklı yapay zeka araçları farklı şekilleri tercih eder. Hangisini ne zaman seçeceğinize dair daha ayrıntılı bilgi için bkz CSV, XLSX ve JSON dışa aktarma seçenekleri ve sade bir dille yapılan açıklama Yapay zeka analizi için JSON ve CSV karşılaştırması..

Üçü de doğrudan uzantıdan geliyor, bu nedenle dosyaları elle dönüştürmenize gerek yok. Modeller için dışa aktarmaları hazırlama konusunda tüm mantığı öğrenmek isterseniz, kılavuzumuza göz atabilirsiniz Potansiyel müşteri verilerini yapay zeka için CSV, Excel ve JSON formatlarında dışa aktarma Her birini tek tek inceliyor.

Feed ChatGPT: Yükle, sonra sor

ChatGPT, dosyanızı doğrudan okuyabildiği için dışa aktarılan verileri yanıtlara dönüştürmenin en hızlı yoludur. Bir CSV veya Excel dosyasını sohbete sürükleyip bırakın; yerleşik analiz aracı, satırları filtreleyebileceğiniz, sıralayabileceğiniz ve grafiklendirebileceğiniz bir çalışma tablosuna yükler. Biçim burada yardımcı olur: CSV, her sütunu düz ve tahmin edilebilir tutar; bu nedenle yapılandırılmış dışa aktarım, modelin beklediğiyle düzgün bir şekilde örtüşür.

Dosya içeri aktarıldıktan sonra, sade bir dille yönlendirme yapabilirsiniz. Haritalardan dışa aktarma işleminde iyi sonuç veren birkaç komut istemi şunlardır:

Bunun adım adım anlatımını şurada bulabilirsiniz ChatGPT'ye potansiyel müşteri CSV dosyası nasıl yüklenir ve yazma tarafı Kazınmış verilerden ChatGPT kullanarak soğuk e-postalar yazmak..

Claude Code'a dosya üzerinden kod gönder

Listeniz birkaç yüz satırı geçtiğinde veya her dışa aktarma işleminde aynı işlemeyi istediğinizde, bir terminal aracısı işinizi görür. Claude Kodu Proje klasörünüzde çalışır, JSON dışa aktarımını doğrudan okur ve onu dönüştürmek için küçük komut dosyaları yazar. Sonucu kelimelerle açıklarsınız ve o da kodu üretir, çalıştırır ve size sonucu gösterir.

JSON iç içe geçmiş alanları (yorumlar, kategoriler, koordinatlar) olduğu gibi koruduğu için burada doğal giriş formatıdır. Tipik istekler şöyle görünür:

Son satır asıl avantajı sağlıyor. İşlem hattı oluşturulduktan sonra, gelecek ayki veri toplama işlemi tek bir komutla tamamlanıyor. Daha derine iniyoruz Claude Code ile potansiyel müşterileri analiz etmek, ve daha geniş vizyon şurada yaşıyor Yapay zekânızı iş verileriyle besleyin..

Kodeks ve yerel modeller

Eğer bir kod düzenleyicisinde yaşıyorsanız, OpenAI'nin Kodeks Claude Code ile aynı rolü oynar: JSON veya CSV dışa aktarımına işaret eder ve dönüşümü tanımlar. Başlıca çalışmalarınız diğer otomasyonlarla birlikte bir depoda yer aldığında iyi bir uyum sağlar.

Hassas listelerinizi hiçbir yere yüklemek istemiyorsanız, yerel bir model verileri bilgisayarınızda tutar. Bunun karşılığında gizlilikten ödün verirsiniz ve etiketleme, yinelenen verileri kaldırma ve özetleme gibi basit görevler için iyi çalışır. Kurulumu şu bölümde ele alıyoruz Öncü verilerle yerel LLM'leri kullanmak. Hangi motoru seçerseniz seçin, dışa aktarma adımı asla değişmez: tarayıcıda yakalayın, formatınızı seçin ve teslim edin.

İş akışının gerçekte sona erdiği yer

ChatGPT'ye dosya yüklemek harika bir başlangıç, ancak bir sohbet penceresi kayıt sistemi değildir. İşte bu noktada eklentinin amacı olmaktan çıkıyor ve Vonsel kontrol paneli Kontrolü ele alıyor. Yakalanan işletmeleriniz haritalandırılmış bir CRM'ye kaydediliyor, böylece bir komut istemine yapıştıracağınız aynı liste zaten puanlanmış, haritada işaretlenmiş ve bölgelere göre gruplandırılmış oluyor.

Bunun üzerine de zeka katmanları yer alıyor: Yorum Zekası, müşterilerin gerçekten neyden şikayet ettiğini okuyor, E-posta Zekası her işletme için özel bir mesaj taslağı hazırlıyor ve zenginleştirme adımı, ham listede hiç görünmeyen web sitelerini ve sosyal profilleri dolduruyor. İşte bu, katma değerli, bağlamlandırılmış bir veritabanı ile hâlâ ilgilenmeniz gereken ham bir CSV dosyası arasındaki farktır. Aynı argümanı biz de savunuyoruz Katma değerli veritabanı ile ham CSV arasındaki fark..

Dışa aktar ve ChatGPT'yi başlat" seçeneğinde durabilirsiniz ve hızlı bir araştırma görevi için bu yeterlidir. Ancak liste her gün çalıştığınız gerçek bir iş akışına dönüştüğünde, asıl yeri gösterge panosudur. Yapay zeka iş akışı ve CRM aynı yolun iki ucudur ve dışa aktarma işlemi onları birbirine bağlar.