Je vais vous faire gagner du temps. Tous les outils de website finder fonctionnent globalement pareil : soit ils interrogent une base de données, soit ils vont chercher sur Google si l’entreprise n’y est pas encore.
La vraie différence, c’est la façon dont les résultats Google sont analysés et notés.
Chez Datablist, nous proposons deux méthodes :
- Une méthode économique et déterministe, sans intelligence
- Et un AI Agent pour les recherches nom → domaine plus complexes
Quand vous comparez Datablist et CU Finder sur le prix, l’utilité et les capacités AI, le gagnant se détache très vite.
📌 Résumé pour celles et ceux qui vont droit au but
Cet article compare Datablist et CU Finder pour retrouver le site web d’une entreprise à partir de son nom, en se concentrant sur les critères qui comptent vraiment dans un workflow de construction de lead lists.
- Pricing : Datablist propose un coût par lookup nettement plus bas ($0.005 vs. $0.049) et un ticket d’entrée plus accessible ($25/mois vs. $49/mois).
- Utilité : Datablist dispose de 60+ outils de data enrichment, contre 15 enrichments chez CU Finder.
- Capacités AI : Datablist inclut 3 AI agents et 2 assistants d’édition AI. CU Finder n’a aucune fonctionnalité AI.
Verdict : Datablist gagne très largement sur les trois critères (et ce n’est pas exagéré)
Datablist vs. CU Finder : verdict express
Avant d’entrer dans le détail, voici comment les deux outils se positionnent sur nos trois critères de comparaison.
| Critère | Poids | Datablist | CU Finder |
|---|---|---|---|
| Pricing | 5 points | 🟢🟢🟢🟢🟢 (5/5) | 🟠🟠🟠 (3/5) |
| Utilité | 3 points | 🟢🟢🟢 (3/3) | 🟠🟠 (2/3) |
| Capacités AI | 2 points | 🟢🟢 (2/2) | 🔴 (0/2) |
| Score total | / | 10/10 | 5/10 |
Datablist obtient un score deux fois plus élevé que CU Finder. Mais ne vous contentez pas du tableau : je vous explique précisément comment on arrive à ces scores.
Notre méthode de comparaison des website finders
Comparer des website finders sans cadre clair, c’est comme comparer des pommes et des oranges. C’est pour ça qu’on a construit un système de scoring qui met en évidence ce qui compte vraiment quand il s’agit de retrouver un site web à partir d’un nom d’entreprise.
| Critère | Ce que l’on évalue | Poids | Pourquoi c’est important |
|---|---|---|---|
| Pricing | Abonnement d’entrée de gamme, prix par site trouvé | 5 points | Comme la précision est quasi identique d’un website finder à l’autre, le prix devient le principal différenciateur |
| Utilité | Fonctions de data enrichment, outils de construction de lead lists, capacités d’enrichissement CRM | 3 points | Trouver un site web n’est que la première étape. Ce que vous faites ensuite avec la donnée détermine le ROI |
| Capacités AI | AI agents, assistants AI, recherche contextuelle | 2 points | L’AI aide sur les noms ambiguës/complexes et automatise des workflows que les autres outils ne savent pas gérer |
Pourquoi le prix pèse le plus lourd : tous les website finders ont une précision très proche (à 1–3% près). Ils s’appuient sur des sources similaires et des algorithmes de matching comparables. Quand le résultat final se ressemble, l’outil le moins cher prend l’avantage.
Tarifs : Datablist vs. CU Finder
On commence par le critère le plus déterminant : le pricing. Voici comment les deux outils se comparent.
Tarifs Datablist
Ticket d’entrée
Datablist démarre à $25/mois avec 5 000 crédits d’add-on inclus[3]. Cela vous donne accès au website finder, mais aussi à l’ensemble des 60+ outils de data enrichment de la plateforme.
Coût par site web
Avec la recherche simple sur base de données, chaque lookup coûte 1 crédit ($0.005 par site). Si vous avez besoin d’une vérification Google pour des entreprises plus difficiles à identifier, cela coûte 2.5 crédits ($0.0125 par site).
Pour les cas complexes, utilisez notre AI Agent pour trouver des sites web à partir de noms d’entreprises. Cette méthode est pensée pour les entreprises avec peu de présence en ligne, les noms ambigus, et les situations où vous voulez ajouter du contexte pour améliorer le scoring. La tarification est à l’usage. En moyenne, comptez environ 15 crédits par nom d’entreprise.
Ce que ça donne concrètement
Avec l’offre Starter à $25/mois, vous pouvez trouver jusqu’à 5 000 sites d’entreprises sans payer un centime de plus que votre abonnement.
Tarifs CU Finder
Ticket d’entrée
Le plan Growth de CU Finder démarre à $49/mois pour 1 000 crédits[1]. C’est quasiment le double du prix d’entrée de Datablist, pour beaucoup moins de lookups.
Coût par site web
Chaque lookup de site web coûte 1 crédit ($0.049 par site). Soit environ 10x plus cher que la recherche de base de Datablist.
Ce que ça donne concrètement
Avec le plan Growth de CU Finder, vous pouvez trouver 1 000 sites d’entreprises par mois. Pour atteindre les 5 000 lookups de Datablist, il faut passer sur une offre supérieure ($299/mois).
Le verdict sur le pricing
Datablist est presque 10x moins cher par lookup et propose un ticket d’entrée plus bas avec davantage de crédits inclus. C’est particulièrement intéressant pour les indépendants et les petites équipes.
| Métrique | Datablist | CU Finder |
|---|---|---|
| Prix de départ | $25/mois | $49/mois |
| Lookups inclus | 5 000 | 1 000 |
| Coût par site | $0.005 | $0.049 |
Datablist : 5/5
CU Finder : 3/5
Utilité : Datablist vs. CU Finder
Trouver le site web d’une entreprise est rarement l’objectif final. La plupart des gens ont besoin du site pour construire des lead lists, enrichir leur CRM, ou lancer des campagnes outbound. La question centrale ici est donc : que pouvez-vous faire une fois le site trouvé ?
L’écosystème de data enrichment de Datablist
Datablist propose 60+ outils pour la lead gen et le data enrichment. Voici ce que vous obtenez en plus du website finder :
Lead Generation Tools
- Waterfall Email Finder (agrège plusieurs fournisseurs de données)
- Waterfall Phone Number Finder
- Waterfall People Search
- LinkedIn Sales Navigator Scraper
Data Enrichment Tools
- Technology Finder (trouver des entreprises qui utilisent une stack spécifique)
- Company Information Enrichment
- Job Posting Scraper (scrape 19 job boards en parallèle)
Data Cleaning Tools
Automation Features
- Automations “If that, then this” / automations conditionnelles
- Workflows planifiés
- Import/export CSV/Excel
- Accès REST API (upload/download/edit)
- Appels HTTP personnalisés depuis vos sheets (pour connecter d’autres outils)
Les fonctionnalités de data enrichment de CU Finder
CU Finder propose 15 enrichments[2] principalement axés sur les données contact et les informations entreprise :
Contact Data
- Email Finder
- Phone Number Finder
- Contact Search
Company Data
- Company Domain Finder
- Company Information Lookup
- Account Search
Integrations
- Plusieurs intégrations API disponibles
- Connexions CRM
Le verdict sur l’utilité
Datablist offre 4x plus d’outils et couvre l’ensemble du workflow de construction de lead lists : trouver les sites, nettoyer la donnée, identifier les contacts. CU Finder se concentre surtout sur les comptes, la recherche de contacts et quelques enrichments simples.
| Capacité | Datablist | CU Finder |
|---|---|---|
| Nombre total d’outils d’enrichissement | 60+ | 15 |
| Email finding | ✅ Waterfall (plusieurs vendors) | ✅ Source unique |
| Phone finding | ✅ Waterfall (mobile uniquement) | ✅ Disponible |
| Technology Finder | ✅ | ❌ |
| Data cleaning | ✅ Complet | ❌ |
| Automation de workflows | ✅ | ❌ |
| Web scraping | ✅ piloté par AI | ❌ |
Datablist : 3/3
CU Finder : 2/3
Capacités AI : Datablist vs. CU Finder
C’est ici que la comparaison devient vraiment intéressante. Les capacités AI déterminent si vous pouvez :
- Gérer des noms d’entreprise complexes
- Automatiser des workflows qui, autrement, demanderaient du travail manuel
- Rester au niveau de vos concurrents qui utilisent l’AI au quotidien pour être plus efficaces
Les fonctionnalités AI de Datablist
Datablist inclut plusieurs fonctionnalités pilotées par AI qui le distinguent clairement :
AI Agents (2 disponibles)
- AI Research Agent : effectue des recherches contextuelles pour des noms d’entreprise complexes. Quand “United” ou “Pioneer” peut correspondre à des centaines d’entreprises, l’AI utilise du contexte additionnel (localisation, secteur, description) pour trouver la bonne. Vous pouvez aussi l’utiliser pour d’autres cas d’usage où vous devez industrialiser une AI search à grande échelle sur des milliers de lignes.
- AI Site Scraper : extrait automatiquement des données structurées depuis n’importe quel site web.
Conseil de l’auteur : ces guides vous aideront à mieux utiliser les AI agents
AI Editing Assistants (2 disponibles)
- AI Processor : exécute des opérations façon ChatGPT sur vos données, à grande échelle.
- AI Editing Assistant : permet de manipuler et nettoyer des données via un prompt.
Pourquoi l’AI est clé pour trouver des sites web
Les website finders “standards” ont du mal avec :
- Des raisons sociales complexes (ex. : "IC. INTERNATIONAL FUND MANAGER S.À R.L")
- Des noms d’entreprise très communs qui retournent plusieurs résultats
- Des entreprises qui ont une marque différente du nom légal
L’AI Research Agent de Datablist corrige ça en exploitant le contexte que vous fournissez pour identifier la bonne entreprise.
Les fonctionnalités AI de CU Finder
CU Finder ne propose actuellement aucune capacité AI. Si vous avez besoin de fonctionnalités AI pour des lookups complexes ou du traitement de données, il faudra souscrire à un outil supplémentaire.
Le verdict sur les capacités AI
Datablist propose 5 fonctionnalités pilotées par AI. CU Finder, aucune. Quand tout le monde s’appuie sur l’AI et pas vous, vous partez avec un handicap.
| Fonctionnalité | Datablist | CU Finder |
|---|---|---|
| AI Agents | 3 | 0 |
| AI Assistants | 2 | 0 |
| Recherche contextuelle | ✅ | ❌ |
| Traitement de données par AI | ✅ | ❌ |
Datablist : 2/2
CU Finder : 0/2
Verdict final : Datablist vs. CU Finder
TL;DR : Datablist gagne, et il n’y a pas photo.
Comme je le disais au début, tous les website finder tools fonctionnent de la même manière :
- Soit via une requête dans une base de données
- Soit via une recherche Google si la base n’a pas encore l’info
Résultat : la précision est presque identique d’une plateforme à l’autre. Les critères à regarder deviennent donc :
- Pricing
- Utilité
- Capacités AI
Et sur ces métriques, Datablist gagne très largement. (Demandez à ChatGPT, il vous dira la même chose.) Reprenons rapidement :
Côté pricing : Datablist coûte $0.005 par lookup contre $0.049 pour CU Finder. Soit presque 10x moins cher. Datablist a aussi un ticket d’entrée plus bas ($25 vs. $49) avec 5x plus de lookups inclus (5 000 vs. 1 000).
Côté utilité : Datablist propose 60+ outils de data enrichment qui couvrent tout le workflow de lead generation. CU Finder propose 15 enrichments, surtout orientés recherche de comptes et de contacts, avec peu de capacités d’enrichissement avancé et d’automation.
Côté capacités AI : Datablist a 3 AI agents et 2 AI assistants. CU Finder n’en a aucun.
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Trouver des sites web à partir de noms d’entreprises avec Datablist
Maintenant que la comparaison est faite, voici comment trouver des sites d’entreprises.
Méthode 1 : l’enrichment Find company domains from company names
Cet enrichment recherche d’abord dans notre base interne, puis interroge Google s’il ne trouve pas de résultat. Les résultats sont scorés avec des règles strictes (patterns de domaines, correspondance du nom d’entreprise, etc.).
Cette méthode est rapide, peu coûteuse et fonctionne très bien pour la majorité des entreprises ayant une présence en ligne claire.
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Méthode 2 : AI agent pour les recherches complexes
La méthode 1, basée sur des règles déterministes, peut rencontrer des difficultés avec :
- Les faux positifs
- Les noms d’entreprise génériques
- Les entités légales vs. les noms commerciaux
Quand ça devient délicat, on vous recommande de passer sur notre AI Research Agent. Cet agent raisonne et comprend le contexte.
Vous pouvez lui donner des informations supplémentaires comme :
- La localisation
- Le secteur
- Une description
C’est crucial quand une entreprise :
- A peu de présence en ligne
- Utilise un nom commercial différent
- Est recherchée via son nom d’entité légale
L’AI agent évalue les résultats Google comme le ferait un humain :
- Il écarte les mauvais matchs.
- Il visite les résultats pour les comparer au contexte fourni. Cela réduit les faux positifs.
C’est pour cela que, sur les recherches complexes nom → site web, Datablist est le choix le plus solide.
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FAQ : Datablist vs. CU Finder
Datablist ou CU Finder : quel est le meilleur pour trouver le site d’une entreprise à partir de son nom ?
Datablist est le meilleur choix pour trouver des sites d’entreprises à partir de noms d’entreprises. Il obtient 10/10 dans notre comparaison contre 5/10 pour CU Finder sur le pricing, l’utilité et les capacités AI. Concrètement, Datablist propose un coût par lookup 10x inférieur ($0.005 vs. $0.049), 4x plus d’outils de data enrichment (60+ vs. 15) et de nombreuses fonctionnalités AI, alors que CU Finder ne propose aucun outil AI.
Combien coûte la recherche de 1 000 sites avec Datablist vs. CU Finder ?
Si l’on ramène au prix par site, trouver 1 000 sites d’entreprises avec Datablist coûte environ $5 via la recherche de base (1 crédit par lookup à $0.005 le crédit). Avec CU Finder, les mêmes 1 000 lookups coûtent environ $49 (le plan mensuel minimum). C’est presque 10x plus cher pour le même volume de résultats.
Quel outil a les meilleures capacités AI pour trouver des sites web : Datablist ou CU Finder ?
Datablist a des capacités AI nettement supérieures avec 2 AI agents et 2 outils d’édition AI + l’intégration des principaux LLMs dans la plateforme. Cela inclut un AI Research Agent pour gérer les noms d’entreprise complexes, un AI Site Scraper, et des outils de traitement de données par AI. CU Finder ne propose actuellement aucune capacité AI : si vous en avez besoin pour des lookups complexes ou du traitement de données, il faudra souscrire à un outil additionnel.
Qu’est-ce qui différencie Datablist et CU Finder sur le data enrichment ?
La principale différence, c’est la couverture fonctionnelle. Datablist propose 60+ outils de data enrichment couvrant tout le workflow de construction de lead lists : website finding, email finding (waterfall multi-vendors), phone finding, recherche techno, data cleaning, deduplication, et scraping piloté par AI. CU Finder propose 15 enrichments principalement centrés sur la recherche de contacts et d’informations entreprise. Si vous cherchez un écosystème complet de data enrichment, Datablist est un meilleur choix.
Existe-t-il des outils gratuits pour trouver le site d’une entreprise à partir de son nom ?
La plupart des website finder tools demandent un abonnement payant, mais Datablist ajoute un plan gratuit qui vous permet de tester l’outil avant de vous engager. Vous pouvez aussi rechercher manuellement chaque entreprise sur Google, mais ce n’est pas scalable dès que vous faites de la construction de lead lists à volume significatif. Pour un usage professionnel du data enrichment, un outil payant comme Datablist (à partir de $25/mois pour 5 000 lookups) reste l’option la plus rentable.
Comment fonctionnent les website finder tools ?
Les website finder tools comme Datablist et CU Finder utilisent deux méthodes principales pour trouver le site d’une entreprise à partir de son nom :
-
Database Matching : l’outil interroge une base pré-vérifiée associant noms d’entreprises et domaines. C’est rapide et économique.
-
Google Search : si l’entreprise n’est pas dans la base, l’outil lance une recherche Google et utilise du matching probabiliste pour identifier le bon site parmi les résultats.
La plupart des outils combinent les deux. La précision est très proche entre les grands website finder tools (à 1–3% près), car ils s’appuient sur des sources et des algorithmes similaires. C’est pourquoi le pricing et les fonctionnalités additionnelles font réellement la différence.