Slik rydder du opp i firmanavn med AI i Datablist

For å rydde opp i firmanavn i en leadliste bør du først definere ønsket resultat: Fjern juridiske selskapsendelser når de tydelig står separat fra merkenavnet, standardiser mellomrom og bruk av store og små bokstaver, og behold ord som inngår i merkevaren. Acme, Inc. kan for eksempel bli til Acme, mens The Limited ikke automatisk bør bli til The.

Datablist gir deg to måter å bruke disse reglene på i en CSV-kolonne. Company Name Cleaner behandler hver rad med AI, mens AI Editing genererer en JavaScript-transformasjon som du kan forhåndsvise før den brukes på samlingen. Behold det opprinnelige navnet i en egen property, slik at du kan sammenligne og korrigere resultatet før Outbound eller deduplisering.

Vil du teste noen få navn først, kan du bruke den gratis Company Name Cleaner. Lim inn opptil ti navn, og sammenlign de opprinnelige og ryddede verdiene før du bruker samme metode på hele CSV-filen.

Denne veiledningen dekker:

• Slik rydder du firmanavn med generativ AI (ChatGPT)
• Slik rydder du firmanavn med AI-generert JavaScript-kode
• Forskjellene mellom metodene og når du bør bruke hver av dem

Regler for opprydding i firmanavn

Bestem om du trenger et naturlig navn til Outbound eller et standardisert navn for matching av poster. Resultatene kan være forskjellige. Begynn med disse reglene, og gå deretter gjennom unntakene:

• Fjern juridiske selskapsformer som Inc., LLC eller GmbH bare når de står som separate endelser.
• Standardiser gjentatte mellomrom og overflødig tegnsetting uten å endre den gjenkjennelige merkevaren.
• Behold ord som Group, Holdings eller Limited når de er en del av merkevaren, eller når navnet alene ikke gir et entydig svar.
• Send usikre navn til manuell gjennomgang i stedet for å gjette hvilken bedrift det er.

Metode 1: Rydd firmanavn med generativ AI

Den første metoden bruker AI på hvert enkelt firmanavn. Velg den når navnene har ulike formater og du vil vurdere kontekstavhengige resultater, fremfor å vedlikeholde en fast liste over selskapsendelser.

Datablist tilbyr en egen Company Name Cleaner-enrichment. Kontroller konfigurasjonen og kredittbruken før du kjører den på en stor liste.

Hvis du foretrekker en kodebasert arbeidsflyt, kan du rydde firmanavn i Python med API-et.

La oss gå gjennom metoden trinn for trinn.

Importer først firmanavnene dine fra en CSV- eller Excel-fil.

Filen min inneholder bare firmanavn for demonstrasjonens skyld, men du kan laste opp en vanlig fil med flere properties/kolonner. Fremgangsmåten er den samme.

Velg deretter «Enrich».

Velg så Enrichment Templates.

Velg Company Name Cleaner.

Rediger deretter prompten, og velg kolonnen med firmanavn ved å bruke {{Name}} eller /Name.

Gå videre til neste trinn for å konfigurere resultatfeltene.

Du kan enten opprette en ny property for resultatene eller knytte dem til en eksisterende property i samlingen.

I mitt tilfelle opprettet jeg en ny.

Datablist oppretter også automatisk en «Run Status»-property. Den gjør det enklere å holde oversikt over hvilke navn som er behandlet, og kostnaden for hver behandling.

Nå kan du konfigurere kjøringen ved å velge mellom disse alternativene:

• Kjør asynkront (i skyen)
• Test på de første 10 radene
• Kjør bare på de første 10 eller 100 radene, eller angi selv hvor mange rader du vil rydde.

Jeg har konfigurert kjøreinnstillingene og kan nå starte enrichment-prosessen.

Dette er det siste trinnet før vi går videre til den andre delen av enrichment-prosessen.

Jeg valgte å kjøre den asynkront på de første 100 radene.

Når enrichment-prosessen er ferdig, vises resultatet i den valgte output-propertyen. Sammenlign et utvalg med de opprinnelige navnene, inkludert korte navn, internasjonale selskapsformer og navn som inneholder ord som Group eller Limited.

Her er en video som viser oppryddingen av firmanavn.

Metode 2: Rydd firmanavn med AI-generert JavaScript-kode

For lister med forutsigbar formatering genererer AI Editing en JavaScript-transformasjon basert på instruksjonene dine og opptil 10 eksempelrader. Verktøyet leser ikke alle firmanavnene i samlingen før skriptet skrives. Ta med nødvendige selskapsformer og unntak i prompten, og forhåndsvis den genererte koden med representative navn før du kjører den på hele listen.

Da slipper du å kalle en AI-modell for hver rad, men en generert regel kan fortsatt fjerne feil ord. Behold kildekolonnen, og test vanskelige navn først.

Slik gjør du det trinn for trinn.

Importer først firmanavnene i Datablist. Bruk en CSV- eller Excel-fil.

Filen min inneholder bare firmanavn i denne demonstrasjonen, men du kan laste opp en fil med flere properties/kolonner. Filen kan inneholde hundretusenvis av rader. Datablist egner seg godt til å åpne store CSV-filer.

Velg Edit og deretter AI Editing.

Skriv en prompt med regler, og bruk propertyen som inneholder firmanavnene, som referanse. Utvid listen over selskapsendelser med formene som brukes i landene i filen, i stedet for å anta at de første eksempelradene inneholder alle variantene:

Generer JavaScript som leser {{company_name}} og skriver det ryddede navnet til en separat property. Bruk en eksplisitt liste over juridiske endelser som ikke skiller mellom store og små bokstaver: Inc., Incorporated, LLC, L.L.C., Ltd., Limited, Corp., Corporation, LLP, PLC, GmbH, GmbH & Co. KG, AG, B.V., N.V., S.A., S.A.R.L., SAS, S.r.l., Pty Ltd, Pte Ltd og Co., Ltd. Finn bare en fullstendig endelse som er skilt fra merkevaren med et mellomrom eller tegnsetting. Håndter endelser med flere ord før kortere endelser, og tillat vanlige variasjoner i punktum og mellomrom. Fjern bare endelsen, og fjern deretter gjenværende kommaer, punktum og mellomrom. Ikke fjern disse ordene fra midten av et navn, og ikke reduser et navn til et generisk ord som "The". Behold Group og Holdings når de er en del av merkevaren. La navnet stå uendret hvis endelsen er tvetydig. Eksempler: "Acme, Inc." -> "Acme"; "Acme GmbH & Co. KG" -> "Acme"; "The Limited" -> "The Limited"; "Limited Partners Group" -> "Limited Partners Group". Bruk de samme reglene på hver rad, ikke bare eksempelradene.

Merknad: Hvis du vil bruke den samme prompten, må du huske å referere til en property med doble krøllparenteser ({{Property}}).

AI Editing bruker eksempelet til å generere og forhåndsvise et skript. Verktøyet rydder ikke hver enkelt rad med en LLM. Velg eller filtrer representative rader før generering, slik at forhåndsvisningen inkluderer navn med juridiske former som består av flere ord, merkenavn med Limited eller Group og navn uten juridisk endelse. Kontroller både det genererte JavaScript-skriptet og forhåndsvisningen. Hvis skriptet overser en endelse eller fjerner et merkeord, legger du inn den nøyaktige regelen eller unntaket i prompten og genererer skriptet på nytt før du kjører det på hele listen.

Når forhåndsvisningen er riktig, klikker du på Run on items og sammenligner et større utvalg av resultatene med den opprinnelige propertyen.

For en liten liste forklarer den gratis arbeidsflyten for opprydding i firmanavn hvordan du gjennomgår de ryddede navnene og beholder stabile identifikatorer til den senere dedupliseringen.

Hva er forskjellen på de to metodene?

Opprydding med generativ AI (metode 1) bruker AI direkte til å rydde firmanavn, mens metode 2 (AI-generert JavaScript) bruker AI til å lage et JavaScript-skript som utfører oppryddingen.

Metode 1 bruker AI på hver behandlet rad og forbruker kreditter. Den kan håndtere varierte formater, men resultatene må fortsatt kontrolleres.

Metode 2 genererer et skript basert på de eksplisitte reglene dine og et lite utvalg, og bruker deretter skriptet på alle radene. Den fungerer best når du kan liste opp relevante selskapsformer og kontrollere spesialtilfeller før hele kjøringen.

Begge metodene automatiserer opprydding i firmanavn. Hvilken du bør velge, avhenger av listestørrelsen, budsjettet og kravene til nøyaktighet.

Når bør du bruke metode 1 eller metode 2?

Opprydding med generativ AI (metode 1)

• Blandede formater og språk
• Navn som krever kontekstavhengige vurderinger
• Når du kan kontrollere et utvalg av AI-resultatene

AI-generert JavaScript (metode 2)

• Lister som følger konsekvente regler
• Når du kan forhåndsvise og finjustere det genererte skriptet
• Når du vil unngå et AI-kall for hver rad

Vanlige spørsmål om opprydding i firmanavn

Hvordan rydder jeg firmanavn automatisk for B2B-leadgenerering?

Importer CSV-filen, behold kolonnen med de opprinnelige navnene, og skriv det ryddede navnet til en ny property. Bruk Company Name Cleaner for varierte navn eller AI Editing for en regel som kan brukes om igjen. Kontroller et utvalg av resultatene før eksport.

Hvordan fjerner jeg selskapsformer fra firmanavn i stor skala?

Angi hvilke endelser som skal fjernes, og behold det opprinnelige navnet. Forhåndsvis korte navn, navn fra ulike land og navn med merkeord som ligner på juridiske selskapsformer. Juster regelen hvis den endrer en merkevare feil.

Kan AI rydde firmanavn fra ulike land og språk?

AI kan behandle navn fra ulike land, men selskapsformer og navnekonvensjoner varierer. Legg inn eksempler fra listen din, og kontroller tvetydige resultater i stedet for å anta at én regel for endelser passer i alle land.

Hvor lang tid tar det å rydde 1000 firmanavn med AI?

Tidsbruken avhenger av metoden, størrelsen på samlingen og behandlingsforholdene. Test en liten gruppe, kontroller resultatet og bruk denne kjøringen til å planlegge en større jobb.