过去几年里，Cold outreach 和 lead generation 明显变难了，而且目前看不到会变容易的迹象。 原因很简单：从 2023 年开始，高级 AI 个性化（personalization）被大规模采用，大家的“个性化门槛”被抬得越来越高，时间越久只会越卷。
但现实是：就算你不用最新的 AI personalization，只要抓住 cold outreach 的基本功，依然有一些被验证过的方法可以稳定产出线索。
其中一个最容易被忽略、但回报极高的动作就是：先把公司名称清洗干净。
像 ChatGPT 这类新一代 LLM 工具，让公司名清洗变得很轻松。但如果你要处理几千、几万甚至几十万条，逐条调用 AI 会很贵。更省钱的替代方案是：用 ChatGPT 生成一段脚本，然后你可以免费跑几十万条公司名。
这篇文章会介绍两种用 AI 清洗公司名称的方式：
方法 1：使用 Generative AI 清洗公司名称
第一种方法是直接用 Generative AI（ChatGPT）自动清洗公司名称。这种方式特别适合 2 万条以内 的列表，准确率高，对国际公司名也友好。
Datablist 提供了专用的 Company Name Cleaner template，可以自动去掉 LLC、Inc.、GmbH、SAS 等各种法律实体后缀（legal forms），用 OpenAI 的 API 批量做标准化（normalize）。
下面一步步带你操作。
首先，把公司名称导入 Datablist（支持 CSV 或 Excel 文件）。
我的文件为了演示只放了公司名，但你也可以上传包含多个字段/列的正常表格，流程完全一样。
然后选择 “Enrich”。
接着选择 Enrichment Templates。
选择 “Company Name Cleaner”。
然后编辑 prompt，并用 {{Name}} 或 /Name 选中包含公司名称的那一列。
进入下一步配置输出（outputs）。
你可以新建一个字段来存清洗后的结果，也可以映射到现有字段。
我的做法是新建一个字段。
Datablist 还会自动创建一个 “Run Status” 字段，用来追踪哪些行已经处理、每条处理的成本等，做批量任务管理很方便。
现在可以配置 run settings，常见选项包括：
- Async（云端异步跑）
- 先测试前 10 条
- 只跑前 10 条、前 100 条，或者自定义要清洗的数量
我这里已经配好设置，可以开始跑 enrichment 了。
这是进入 enrichment 第二部分前的最后一步。
我选择用 Async 跑前 100 条。
大约 30 秒后，我就拿到了清洗后的公司名称。
下面这段视频演示了 Company Name 清洗的完整流程：
方法 2：使用 AI 生成的 JavaScript 代码清洗公司名称
如果你要清洗 超大规模 的公司名列表，同时 不想持续花 OpenAI credits，那这方法更适合你。 核心思路是：不对每条公司名都调用 AI，而是让 AI 只用一次 生成一段 JavaScript 脚本，由脚本来执行规则化清洗。
这种方式特别适合 bulk processing（批量处理），而且在结构一致的列表中，输出会更稳定。脚本生成后，你可以 免费 跑几十万条公司名。
下面是具体步骤。
首先，把公司名称导入 Datablist（支持 CSV 或 Excel 文件）。
我这里为了演示只放了公司名，但你完全可以上传包含多列属性的文件；数据量也可以很大（几十万行没问题）。Datablist 很适合用来打开超大 CSV 文件。
选择 “Edit”，然后进入 “AI Editing”。
下面这段 prompt 可以直接用。记得把包含公司名的字段作为引用传进去：
I want you to clean and normalize all the company names.
In order to do that you have to remove all legal forms.
Here are the legal forms you have to remove but only if they are behind the company name
SA, SARL, SAS, SASU, EURL, SNC, SCS, SCIC, SCM, SEL, SELARL, SELAS, SELAFA, SELCA, SEP, GIE, EI, EIRL, AERL, ENO, SCOP, SCIC, SC, SICA, CAE, SARL de famille, SAS de famille, SELURL, SELASU, SELAFAU, SELCAU, SEPU, GIEU, EIU, EIRLU, AERLU, ENOU, SCOPU, SCICU, SCU, SICAU, CAEU, SARL de familleU, SAS de familleU, SELURLU, SELASUU, SELAFAUU, SELCAUU, SEPUU LLC, Inc., Corp., Co., LLP, LP, PLLC, PA, PC, DBA, S Corp, C Corp, B Corp, Nonprofit, Sole Proprietorship, Partnership, Joint Venture, Cooperative, Trust, Estate, Fund, Association, Society, Union, Syndicate, Consortium, Holdings, Group, Foundation, Institute, Limited, LTD, GP, LP, LLP, LLC, C Corp, S Corp, PC, B Corp, Ltd, PLC, CIC, GbR, OHG, KG, PartG, GmbH, UG, AG, eG, SNC, SCS, SARL, SA, SAS, EURL, Pty Ltd, OPC, VOF, CV, BV, NV, KG, KGaA, JV, GmbH & co. kg, company
Use {{company_name}} as a reference and remove all legal forms.
注意：如果你想复用同一套 prompt，别忘了用 curved parentheses（{{Property}}）把字段作为引用传入。
AI 生成脚本后，你可以先预览结果；如果有少数名字没清理干净，就回到 prompt 做微调（prompt engineering），再重新生成一次。
点击 “Run on items” 后，就会开始批量清洗。
两种方法有什么不同？
方法 1（Generative AI Cleaning）是直接用 AI 去理解并清洗每一个公司名；方法 2（AI-Generated JavaScript）则是先用 AI 生成一段 JavaScript 清洗脚本，然后由脚本执行清洗。
方法 1 的优势是 准确率更高、对国际公司名更稳、适合 2 万条以内的数据集。但它的成本是：每一条公司名都会消耗 OpenAI credits。
方法 2 的思路是让 ChatGPT 只“出手”一次：生成脚本后，你就能在大数据集上 免费运行。它很适合 海量处理，避免持续的 API 成本；但它更依赖数据结构的一致性（比如后缀格式比较固定、拼写较规范）。
两种方式都能把公司名清洗自动化，选哪一种主要看你的数据量、预算，以及你对准确率的要求。
什么时候用方法 1，什么时候用方法 2？
Generative AI Cleaning（方法 1）
- 列表少于 20,000 条
- 需要更高准确率
- 国际化名单（多语言、多国家法律实体后缀）
AI-Generated JavaScript（方法 2）
- 超大列表
- 不想/没有预算持续买 OpenAI credits
- 数据结构比较统一、命名规则相对一致
清洗公司名称常见问题（FAQ）
我该如何为 B2B lead generation 自动清洗公司名称？
主要有两种方式：使用专门的公司名清洗 ChatGPT template（方法 1），或使用 AI Editing 功能（方法 2）。怎么选取决于你的列表规模、预算，以及对准确率的要求。少于 20,000 条时，逐条用 ChatGPT 清洗通常更准；而对于更大的数据集，用生成的 JavaScript 脚本批处理更划算、几乎没有额外成本。
大规模移除公司名称里的法律实体后缀，哪种方法最好？
如果你的量很大，效率最高的通常是 AI Editing（方法 2），它可以在不消耗 credits 的情况下处理海量公司名，自动移除 LLC、Inc.、GmbH 等常见 legal forms，同时保留核心公司名。 如果你追求更精细的效果，尤其是跨国家/跨语言的公司名，专用的 company name cleaner（方法 1）一般会更准确。
AI 可以清洗不同国家、不同语言的公司名称吗？
可以。两种方法都支持国际公司名。方法 1 对多语言支持做了优化，能识别多国常见的法律实体后缀；方法 2 则可以通过 prompt engineering 定制规则，让脚本覆盖特定语言习惯和不同国家的 legal entity 格式。
用 AI 清洗 1000 条公司名称大概需要多久？
用方法 1（company name cleaner template）在 Async 模式下，处理 1000 条大约需要 2 分钟。 方法 2（AI Editing）通常会更快，但你可能需要多花一点时间抽样检查，确保规则覆盖到你的数据形态。两种方式都支持 batch processing，可以显著提升清洗效率。