Instantly discover the key people behind any company. This AI agent searches Google to identify the founder or CEO, grabs their first and last name, job title, and their LinkedIn profile URL. It also hunts for a public company email. Perfect for lead generation, investor research, or B2B prospecting. Just give connect it with a collection with a list of company name and website. Note: Once you have generated a list of leads, use the Datablist Email Finder to search for their email. 

Find the founders or CEO of the given company and extract the following:
- First Name
- Last Name
- Title
- LinkedIn Profile URL (must follow format: https://www.linkedin.com/in/...)

If available, find the public email for the company.
==== Inputs ====
- Company Name: __ReplaceMeUsingSlash__
- Company Website: __ReplaceMeUsingSlash__

So verwenden Sie diesen AI Prompt

  1. Neue Collection erstellen: Erstellen Sie zuerst eine neue, leere Collection in Datablist, in der die Daten gespeichert werden. Klicken Sie in der Seitenleiste auf "+ Create new collection".
Neue Collection
Neue Collection

  1. Quelle konfigurieren:

    • Select Template: Suchen und wählen Sie den Prompt im "Template"-Dropdown. Der obige Prompt wird automatisch geladen.
    • For every item in: Geben Sie eine Collection mit Items an. Der AI Agent wird für jedes Item ausgeführt.
    • Prompt: Bearbeiten Sie den Prompt mit Variablen aus Ihrer Collection. Verwenden Sie "/", um eine Property auszuwählen.
    • Customize (Optional): Sie können das AI-Modell anpassen (z. B. ist GPT-4o mini oft kosteneffizient), den Prompt für spezifische Anforderungen bearbeiten oder die erwarteten Outputs modifizieren.
Beispiel eines Prompts
Beispiel eines Prompts
  1. Outputs prüfen: Klicken Sie auf Continue. Datablist zeigt die im Prompt definierten Output-Felder (Project Name, Client Company Name). Klicken Sie jeweils auf das +-Symbol, um die entsprechenden Properties (Spalten) in Ihrer Collection zu erstellen.
Outputs
Outputs
  1. Import ausführen: Klicken Sie auf Run import now. Der AI Agent beginnt basierend auf dem Prompt mit dem Scrapen der Website und füllt Ihre Collection.

Preise

Diese Datenquelle nutzt Datablist Credits nach Nutzung. Die Kosten hängen von der Komplexität der Website und der Anzahl der besuchten Seiten ab.

Führen Sie den AI Agent zunächst auf einer einzelnen Seite testweise aus, um die Kosten abzuschätzen.

FAQ

Wie starte ich einen weiteren Lauf mit der gleichen Konfiguration?

Nachdem Sie Ihren AI Agent ausgeführt haben, klicken Sie oben rechts in Ihrer Datentabelle auf die rosa Schaltfläche, um ihn mit den zuletzt verwendeten Einstellungen erneut zu öffnen.

Bestehende Agent-Einstellungen verwenden
Bestehende Agent-Einstellungen verwenden

Was passiert, wenn der AI Agent versucht, auf eine geschützte Website zuzugreifen oder blockiert wird?

Der AI Agent verwendet bei Bedarf automatisch Proxy-Server, um auf Websites zuzugreifen, die über Scraping-Schutz oder geografische Beschränkungen verfügen. Das erhöht die Erfolgschancen für die Datenerfassung, sehr stark geschützte Seiten können jedoch weiterhin herausfordernd sein.

Wie viele Daten kann ich mit dem AI Agent verarbeiten?

Bei der Ausführung des AI Agent (als Enrichment oder als Datenquelle) können Datablist Collections bis zu 100.000 Items (Zeilen) verarbeiten. Für größere Datensätze müssen Sie die Daten ggf. auf mehrere Collections aufteilen.

Worin unterscheidet sich der AI Agent von den ChatGPT/Claude/Gemini Enrichments?

Die Standard-AI-Enrichments (ChatGPT, Claude, Gemini) verarbeiten Daten, die sich bereits in Ihrer Collection befinden, basierend auf dem vorhandenen Wissen der AI. Der AI Agent kann aktiv mit dem Live-Web interagieren – Google-Suchen durchführen, Websites browsen und neue Informationen gemäß Ihrem Prompt extrahieren.

Wie genau sind die Ergebnisse?

Die Genauigkeit hängt stark von der Klarheit und Spezifität Ihres Prompts sowie von der Komplexität der Aufgabe und den online verfügbaren Informationen ab. Klare Anweisungen, Beispiele und Regeln zur Fehlerbehandlung verbessern die Ergebnisse. Datablist liefert häufig einen Confidence Score für AI-Agent-Outputs, um die Zuverlässigkeit besser einschätzen zu können.