لتنظيف أسماء الشركات في قائمة Leads، حدّد أولًا شكل النتيجة المطلوبة: أزل اللاحقة القانونية عندما تكون منفصلة بوضوح عن العلامة التجارية، ووحّد المسافات وحالة الأحرف، واحتفظ بالكلمات التي تنتمي إلى العلامة. على سبيل المثال، يمكن تحويل Acme, Inc. إلى Acme، لكن لا ينبغي تحويل The Limited تلقائيًا إلى The.
يوفّر Datablist طريقتين لتطبيق هذه القواعد على عمود في ملف CSV. تعالج أداة Company Name Cleaner كل صف باستخدام AI، بينما تنشئ ميزة AI Editing تحويلًا بلغة JavaScript يمكنك معاينته قبل تطبيقه على المجموعة. احتفظ بالاسم الأصلي في خاصية مستقلة لتتمكن من مقارنة النتيجة وتصحيحها قبل التواصل مع العملاء المحتملين أو إزالة التكرارات.
لاختبار بضعة أسماء أولًا، استخدم أداة Company Name Cleaner المجانية. الصق ما يصل إلى عشرة أسماء، ثم قارن القيم الأصلية بالمنظّفة قبل تطبيق الأسلوب نفسه على ملف CSV بالكامل.
يتناول هذا الدليل:
- كيفية تنظيف أسماء الشركات باستخدام Generative AI وChatGPT
- كيفية تنظيف أسماء الشركات باستخدام كود JavaScript مولّد بالذكاء الاصطناعي
- الفرق بين الطريقتين ومتى تستخدم كلًا منهما
قواعد تنظيف أسماء الشركات
حدّد ما إذا كنت تحتاج إلى اسم سلس للاستخدام في رسائل التواصل، أم إلى اسم موحّد لمطابقة السجلات. فقد تختلف النتيجة المطلوبة بين الحالتين. ابدأ بالقواعد التالية، ثم راجع الحالات الاستثنائية:
- أزل الصيغ القانونية مثل
Inc.أوLLCأوGmbHفقط عندما تظهر كلواحق مستقلة. - وحّد المسافات المتكررة وعلامات الترقيم الزائدة من دون تغيير العلامة التجارية المعروفة.
- احتفظ بكلمات مثل
GroupأوHoldingsأوLimitedعندما تكون جزءًا من العلامة التجارية، أو عندما يتعذر التحقق من ذلك اعتمادًا على الاسم وحده. - اترك الأسماء غير الواضحة للمراجعة اليدوية بدلًا من تخمين هوية الشركة.
| الإدخال | النتيجة المقترحة | نقطة المراجعة |
|---|---|---|
| Acme, Inc. | Acme | Inc. لاحقة قانونية مستقلة. |
| Acme GmbH | Acme | تأكد من أن الصيغة القانونية الألمانية منفصلة عن العلامة التجارية. |
| The Limited | The Limited | لا تحذف كلمة قد تكون جزءًا من العلامة التجارية نفسها. |
الطريقة الأولى: تنظيف أسماء الشركات بالذكاء الاصطناعي التوليدي
تستخدم الطريقة الأولى AI لمعالجة كل اسم شركة. اخترها عندما تختلف تنسيقات الأسماء وتريد مراجعة نتائج تعتمد على السياق، بدلًا من إدارة قائمة ثابتة من اللواحق.
يوفّر Datablist إثراءً مخصصًا باسم Company Name Cleaner. راجع إعداداته واستهلاك Credits قبل تشغيله على قائمة كبيرة.
إذا كنت تفضّل سير عمل قائمًا على الكود، يمكنك تنظيف أسماء الشركات باستخدام Python وAPI.
لنستعرض كيفية استخدام هذه الطريقة خطوة بخطوة.
أولًا، استورد أسماء الشركات من ملف CSV أو Excel.
يحتوي ملفي على أسماء شركات فقط لأغراض الشرح، لكن يمكنك رفع ملف عادي يتضمن عدة خصائص أو أعمدة، وسيعمل بالطريقة نفسها.
بعد ذلك، حدّد خيار “Enrich”.
ثم اختر Enrichment Templates.
اختر Company Name Cleaner.
بعد ذلك، عدّل الـPrompt وحدّد العمود الذي يحتوي على أسماء الشركات باستخدام {{Name}} أو /Name.
انتقل إلى الخطوة التالية لإعداد المخرجات.
يمكنك إنشاء خاصية جديدة للمخرجات أو ربطها بخاصية موجودة في مجموعتك.
في حالتي، أنشأت خاصية جديدة.
ينشئ Datablist تلقائيًا أيضًا خاصية باسم "Run Status". وتساعدك هذه الخاصية على تتبّع الأسماء التي تمت معالجتها وتكلفة معالجة كل اسم.
يمكنك الآن ضبط إعدادات التشغيل بالاختيار بين الخيارات التالية:
- التشغيل بوضع Async في السحابة
- الاختبار على أول 10 عناصر
- التشغيل على أول 10 عناصر أو أول 100 عنصر فقط، أو تحديد عدد العناصر التي تريد تنظيفها.
بعد ضبط إعدادات التشغيل، أصبح بإمكاني تشغيل الإثراء.
هذه هي الخطوة الأخيرة قبل الانتقال إلى الجزء الثاني من عملية الإثراء.
اخترت تشغيل الإثراء بوضع Async على أول 100 عنصر.
تظهر النتيجة في خاصية المخرجات بعد اكتمال الإثراء. قارن عينة بالأسماء الأصلية، واحرص على تضمين الأسماء القصيرة والصيغ القانونية الدولية والأسماء التي تحتوي على كلمات مثل Group أو Limited.
إليك فيديو يوضّح عملية تنظيف أسماء الشركات:
الطريقة الثانية: تنظيف أسماء الشركات بكود JavaScript مولّد بالذكاء الاصطناعي
بالنسبة إلى القوائم ذات التنسيق المتوقع، تنشئ ميزة AI Editing تحويلًا بلغة JavaScript استنادًا إلى تعليماتك وما يصل إلى 10 عناصر نموذجية. وهي لا تقرأ كل اسم شركة في المجموعة قبل إنشاء الكود. أدرج الصيغ القانونية والاستثناءات المطلوبة في الـPrompt، ثم عاين الكود الناتج على أسماء ممثّلة قبل تشغيله على القائمة كاملة.
تجنّبك هذه الطريقة استدعاء نموذج AI لكل صف، لكن القاعدة المولّدة قد تحذف كلمة غير صحيحة رغم ذلك. احتفظ بعمود المصدر واختبر الأسماء الصعبة أولًا.
إليك طريقة تنفيذ ذلك خطوة بخطوة.
أولًا، استورد أسماء الشركات إلى Datablist باستخدام ملف CSV أو Excel.
يحتوي ملفي على أسماء شركات فقط لأغراض هذا الشرح، لكن يمكنك رفع ملف يتضمن عدة خصائص أو أعمدة. وقد يحتوي ملفك على مئات الآلاف من الصفوف، إذ يتميّز Datablist بقدرته على فتح ملفات CSV الكبيرة.
حدّد Edit، ثم اختر AI Editing.
اكتب Prompt لإنشاء القواعد، واستخدم الخاصية التي تحتوي على أسماء الشركات كمرجع. وسّع قائمة اللواحق لتشمل البلدان الموجودة في ملفك، بدلًا من افتراض أن العناصر النموذجية الأولى تتضمن جميع الصيغ:
أنشئ كود JavaScript يقرأ {{company_name}} ويكتب الاسم المنظّف في خاصية مستقلة. استخدم قائمة صريحة غير حساسة لحالة الأحرف للنهايات القانونية التالية: Inc. وIncorporated وLLC وL.L.C. وLtd. وLimited وCorp. وCorporation وLLP وPLC وGmbH وGmbH & Co. KG وAG وB.V. وN.V. وS.A. وS.A.R.L. وSAS وS.r.l. وPty Ltd وPte Ltd وCo., Ltd. طابق فقط النهاية الكاملة المفصولة عن العلامة التجارية بمسافة أو علامة ترقيم؛ وتعامل مع النهايات متعددة الكلمات قبل النهايات الأقصر، واسمح بالاختلافات الشائعة في النقاط والمسافات. احذف النهاية فقط، ثم أزل الفواصل والنقاط والمسافات المتبقية من الأطراف. لا تحذف هذه الكلمات من منتصف الاسم، ولا تختصر الاسم إلى كلمة عامة مثل "The". احتفظ بكلمتي Group وHoldings عندما تكونان جزءًا من العلامة التجارية. إذا كانت النهاية ملتبسة، فاترك الاسم من دون تغيير. أمثلة: "Acme, Inc." -> "Acme"؛ "Acme GmbH & Co. KG" -> "Acme"؛ "The Limited" -> "The Limited"؛ "Limited Partners Group" -> "Limited Partners Group". طبّق القواعد نفسها على كل صف، وليس على العناصر النموذجية فقط.
ملاحظة: إذا أردت استخدام الـPrompt نفسه، فلا تنسَ الإشارة إلى خاصية باستخدام الأقواس المعقوفة ({{Property}}).
تستخدم ميزة AI Editing العينة لإنشاء Script ومعاينته، ولا تنظّف كل صف باستخدام LLM. حدّد الصفوف الممثّلة أو رشّحها قبل إنشاء الكود، بحيث تتضمن المعاينة أسماء ذات صيغ قانونية متعددة الكلمات، وعلامات تجارية تحتوي على Limited أو Group، وأسماء بلا لاحقة قانونية. راجع كود JavaScript الناتج والمعاينة معًا. إذا لم يتعرّف الكود على إحدى النهايات أو حذف كلمة من العلامة التجارية، فأضف القاعدة أو الاستثناء بدقة إلى الـPrompt، ثم أعد إنشاء الكود قبل التشغيل الكامل.
بعد التأكد من صحة المعاينة، انقر على Run on items وقارن عينة أوسع من النتائج بالخاصية الأصلية.
بالنسبة إلى القوائم الصغيرة، يشرح سير العمل المجاني لتنظيف أسماء الشركات كيفية مراجعة الأسماء المنظّفة والاحتفاظ بمعرّفات ثابتة لاستخدامها لاحقًا في إزالة التكرارات.
ما الفرق بين الطريقتين؟
تستخدم الطريقة الأولى، أي التنظيف باستخدام Generative AI، الذكاء الاصطناعي مباشرة لتنظيف أسماء الشركات. أما الطريقة الثانية، أي JavaScript المولّد بالذكاء الاصطناعي، فتستخدم AI لإنشاء Script بلغة JavaScript يتولى عملية التنظيف.
تستخدم الطريقة الأولى AI في كل صف تتم معالجته وتستهلك Credits. وقد تتعامل جيدًا مع التنسيقات المتنوعة، لكن نتائجها تظل بحاجة إلى المراجعة.
تنشئ الطريقة الثانية Script استنادًا إلى قواعدك الصريحة وعينة صغيرة، ثم تطبّقه على جميع الصفوف. وتكون أكثر فاعلية عندما تستطيع تحديد الصيغ القانونية ذات الصلة ومراجعة الحالات الحدّية قبل التشغيل الكامل.
تعمل الطريقتان على أتمتة تنظيف أسماء الشركات، لكن الاختيار بينهما يعتمد على حجم قائمتك وميزانيتك ومتطلبات الدقة لديك.
متى تستخدم الطريقة الأولى ومتى تختار الثانية؟
التنظيف باستخدام Generative AI: الطريقة الأولى
- تنسيقات ولغات متنوعة
- أسماء تتطلب قرارات تعتمد على السياق
- عندما تستطيع مراجعة عينة من نتائج AI
JavaScript المولّد بالذكاء الاصطناعي: الطريقة الثانية
- قوائم تتبع قواعد متّسقة
- عندما تستطيع معاينة الـScript الناتج وتحسينه
- عندما تريد تجنّب استدعاء AI لكل صف
الأسئلة الشائعة حول تنظيف أسماء الشركات
كيف أنظّف أسماء الشركات تلقائيًا لتوليد B2B Leads؟
استورد ملف CSV، واحتفظ بعمود الاسم الأصلي، ثم اكتب الاسم المنظّف في خاصية جديدة. استخدم Company Name Cleaner للأسماء المتنوعة، أو AI Editing لإنشاء قاعدة قابلة للتكرار. راجع عينة من النتائج قبل التصدير.
ما أفضل طريقة لإزالة الصيغ القانونية من أسماء الشركات على نطاق واسع؟
حدّد اللواحق التي تريد حذفها، واحتفظ بالاسم الأصلي. عاين الأسماء القصيرة، والأسماء من بلدان مختلفة، والأسماء التي تحتوي على كلمات تجارية تشبه الصيغ القانونية. عدّل القاعدة إذا غيّرت إحدى العلامات التجارية بشكل غير صحيح.
هل يستطيع AI تنظيف أسماء شركات من بلدان ولغات مختلفة؟
يمكن لأدوات AI معالجة أسماء من بلدان مختلفة، لكن الصيغ القانونية وأعراف تسمية العلامات التجارية تختلف. أضف أمثلة من قائمتك وراجع النتائج الملتبسة، بدلًا من افتراض أن قاعدة واحدة للواحق تناسب جميع البلدان.
كم يستغرق تنظيف 1000 اسم شركة باستخدام AI؟
تعتمد المدة على الطريقة وحجم المجموعة وظروف المعالجة. اختبر دفعة صغيرة، وتحقق من نتائجها، ثم استخدم هذا التشغيل للتخطيط لمعالجة قائمة أكبر.