ChatGPT search 不够“可规模化”。这就是问题所在，因为当我们在搭建 Lead 列表时，通常不只是要一个答案，而是要几百个。
而且我说“这是个问题”，是真的会让你在把 ChatGPT 扩展到表格里上百行数据时，踩到两个大坑：
- 你把名单上传到 ChatGPT 后，它会开始“编故事”（hallucinations）。结果就是你要花好几个小时去核对事实。
- 用 ChatGPT App 查 500 家公司会非常慢。 一条查询 1–2 分钟，500 条就是 16 小时以上的复制粘贴。
所以这篇指南会教你：如何把 ChatGPT search 真正跑在 spreadsheet 上，支持批量规模化，不用来回 copy-paste，也尽量避免 hallucinations。
📌 给赶时间的人看的总结
这篇文章会教你如何用 Datablist 的 AI Agent，在 spreadsheet 里批量跑 ChatGPT search。
问题： ChatGPT search 一次只能处理少量查询；而基于 API 的 spreadsheet 插件**没有实时搜索（live search）**能力。
手动用 ChatGPT search 每条大约 1–2 分钟。100 行就超过 3 小时，而且重复劳动多、结果还不稳定。
解决方案： Datablist 的 AI Agent 可以在 spreadsheet 上批量执行 ChatGPT search，把原本几小时的 AI 搜索任务压缩到几分钟。
你将学到什么： 这份指南会解释 ChatGPT search 的工作方式、为什么 Excel 插件做不到，以及如何用 Datablist 分步骤把它规模化。
Datablist 的 3 个关键优势：
- 在 spreadsheet 上跑 AI search，单个 sheet 最多支持 10 万条记录
- 自动回填结果，彻底告别手动 copy-paste
- 提供大量资源和模板，快速上手
本指南包含哪些内容
- 什么是 ChatGPT Search，以及它如何工作
- 为什么你不能在 Excel 或 Google Sheets 里直接用 ChatGPT Search
- 用 Datablist 的分步解决方案
- 什么时候该用批量搜索，什么时候手动查就够了
- 常见问题 FAQ
什么是 ChatGPT Search？
在讲解决方案之前，先快速说明一下：ChatGPT search 到底是什么，它为什么和“普通 ChatGPT”不一样。
AI Search 是怎么工作的
ChatGPT 本质上不是搜索引擎。 它是一个语言模型（LLM），训练数据有知识截止（knowledge cutoff）。如果没有搜索能力，它只能基于训练时学到的内容作答。
但开启 ChatGPT search 后，ChatGPT 可以：
- 浏览实时互联网内容
- 访问真实网页
- 实时抓取并总结信息
💡 快速事实
你每天用的 ChatGPT 网页版，其实也是连着 OpenAI 的 API。
但它还能调用很多第三方开发者拿不到的“工具（tools）”。
Search 就是其中一个工具。
它的优势
用 ChatGPT search 相比传统搜索引擎，优势很直观：
- 带着你的上下文去搜。 不用绞尽脑汁拼 Google query；你用自然语言描述需求，它自己判断该怎么搜。
- 帮你做信息提取。 不需要开 10 个 tab 逐篇扫文章，ChatGPT search 会读网页并把你要的点提出来。
- 可指定信息来源。 想只查 LinkedIn、Crunchbase 或官网？直接在指令里告诉它就行。
它的短板
ChatGPT search 很好用，但也有一些硬限制，做严肃项目的人很容易被卡住：
↳ 一次只能查一个 query
↳↳ 无法原生在 spreadsheet 上批量跑
↳↳↳ hallucinations 还经常说得很笃定
偶尔问一个问题，这些都不算致命。但如果你要研究 100、500、1000 条记录？手动用 ChatGPT search 会直接变成全职工作。
而且规模越大，hallucination 越难管。 你一行行 copy-paste 的时候，根本没法系统性验证上百行的准确性，脏数据很容易混进来。
为什么 Excel 插件用不了 ChatGPT Search
你见过的各种 spreadsheet AI 插件，基本都是连 OpenAI 的 API。
问题在于：API 并不包含实时搜索（live search）能力。 这些插件能处理文本、生成内容、做数据清洗，但它们不能“上网浏览”。
所以你会觉得结果要么过时，要么像是编出来的。
解决方案：在 Spreadsheet 上使用 ChatGPT Search
如果你想把 ChatGPT search 跑在 Excel 数据或 Google Sheets 上，真正的 workaround 不是再装一个插件，而是用专为批量 AI search 设计的工具，比如 Datablist.com。
Datablist.com 是什么？
Datablist 是一个用于搭建lead generation workflow的平台，已经有 26,000 名用户用它来找数据、做 enrichment、做 data cleaning。平台提供超过60+ 工具：从AI Agents、Email Finders、AI processors、Technology enrichments 到更多工具。
但在这篇文章里，最关键的是 AI Research Agent。
你可以把它理解为：能在 spreadsheet 里跑的 ChatGPT search。 你写一个 prompt，然后把输入字段（公司名、URL 等）映射进去，它就会在每一行自动执行同一个搜索任务。
它的好处包括：
- 不需要手动 copy-paste
- 支持最多 10 万行记录
- 天生为自动化和 data enrichment 设计
- 每一行输出更一致（尤其当你规定输出格式时）
- 提供 confidence score，帮你判断哪些结果值得信任
- 不只靠 LLM，还会组合多种工具（web scraping、分页、API 调用等）
- ……以及更多
💡 ChatGPT 里的 AI Search vs. Datablist 的区别
在 ChatGPT App 里，search 更像是“一段对话 = 一个任务”。
在 Datablist 里，AI Agent 会把每一行当成一个独立任务。
这样就不会出现记录之间的上下文串线（context bleeding）——这正是你手动批量查时 hallucinations 容易变多的原因。
分步骤：在 Spreadsheet 里批量用 ChatGPT Search
下面是把 bulk AI search 跑起来的具体操作步骤。
什么时候特别好用：
- 你想给 leads 做 enrichment，但这些信息不在静态数据库里
- 你要研究几百条记录，不想在 ChatGPT 里反复 copy-paste
- 你有一份公司名单，需要逐个找到某类信息
第 1 步：注册并上传数据
- 注册 Datablist
- Upload 你的 CSV 或 Excel 文件
第 2 步：进入 AI Agent
- 点击顶部菜单的 Enrich
- 进入 AI Section，选择 AI Agent
第 3 步：写 Prompt，并映射输入字段
- 写一个靠谱的 prompt。比如："Find the latest funding round for this company, including the amount raised and the date. The output format should be…"
这里有一份指南，教你怎么给 AI research agent 写出能跑的 prompt 👈🏽
- 输入 / 并选择你的输入列（公司名、URL 等），把它映射到 prompt 里
第 4 步：配置输出列与设置
- 写好 prompt、映射好字段后，往下滚动并创建你的 *Output Properties. *你想要多少列都可以
- 创建输出后，继续往下，勾选 Advanced Settings
这些设置可以让你：
- 选择另一个 LLM model
- 设置 Maximum Iterations（最大迭代次数）
- 打开 Website Scraper: Render HTML
我们建议保留默认 LLM（GPT 4-o mini），它通常最适合这类任务；同时建议开启 Website Scraper: Render HTML，这样 AI agent 才能从 JavaScript 渲染的网站里提取数据。
完成后，点击 Continue to Outputs Configuration
- 点击 ⊕ 图标，把 outputs 加到你的表格里
然后点击 Continue with Instant Run
第 5 步：配置运行范围
最后，通过点击按钮右侧的 Chevron 来配置 run settings。你可以选择：
- Run on first 10 items: 先小样本跑一下，看看输出是否符合预期
- Run on first 100 items: 适合验证更大样本
- Run on first {X} items: 自定义处理数量
- Run on all view items: 跑完整个列表（或你开启筛选后的视图）
第 6 步：运行并检查结果
- 选好你要的选项后，点击 Run on all items
- 查看结果。每一行都会带一个 confidence score，你可以很快定位到需要人工核验的行
什么时候用批量搜索，什么时候手动查就够了
bulk AI search 并不是任何时候都必须。有时普通的 ChatGPT search 就能搞定。下面是我对**“手动 vs. 规模化搜索”**的建议：
适合用手动 ChatGPT search 的情况：
- 你只有少量记录
- 你需要来回对话，逐步澄清需求
- 研究非常细腻，每一步都需要人来做判断
适合用 Datablist 的情况：
- 你有 10+ 条记录，需要做同一种 research、输出同一种结构
- 你希望每一行输出一致、结构化
- 你在意效率（就算只有 50 条，手动也要 2 小时以上）
- 你需要 confidence scores，才能在规模化场景下控制准确率
- 你需要把答案拆成多列写回 spreadsheet
👉🏽 这里还能学到怎么用 AI search 来通过公司名找到官网
结论：ChatGPT Search 完全可以规模化
把 ChatGPT search 用在 spreadsheet 上，其实比你想象的简单。 你只需要一款真正支持实时搜索的 AI spreadsheet（比如 Datablist）。
传统做法是手动在 ChatGPT 里一条条查，然后把结果复制回表格——这条路注定无法规模化。Excel / Google Sheets 的插件也帮不上忙，因为API 本来就不包含 search。
Datablist 的做法是：让你直接对 Excel 数据跑 AI search，带来的好处包括：
- 不用 copy-paste
- 每一行都有实时网页结果
- 用 confidence score 快速拦截脏数据
- 节省大量重复 research 时间
- ……以及更多
如果你一直在找一种方法：能对 Excel 数据跑 ChatGPT search，或者在任意 spreadsheet 上做 bulk AI search，就是这个方案。
常见问题 FAQ
跑 100 行 ChatGPT Search 需要多久？
用 Datablist 通常只要 1–3 分钟，具体取决于任务复杂度。简单任务（比如找官网）会更快；多步骤任务（比如从多个页面抽取多个字段）会慢一些。手动用 ChatGPT search 跑同样的 100 行，大概率要几个小时。
ChatGPT Search 规模化的成本是多少？
Datablist 的定价按任务复杂度计费，不是固定月费一口价。简单搜索消耗的 credits 更少，多步骤 research 会更高。套餐从 $25/月起，包含 5,000 免费 credits。如果用完也可以按需一次性购买 credits 包。
批量跑 ChatGPT Search 会有 rate limit 吗？
Datablist 会自动处理 rate limiting。AI Agent 会控制请求节奏来避免报错，你不需要担心触发限制或被 block。你只要确保 credits 够用，不够随时可以充值。
我可以在几千行数据上跑 ChatGPT Search 吗？
可以。Datablist 的 AI Agent 单个 sheet 最多支持 100,000 条记录。每一行都会被当成独立的搜索任务，从而避免上下文串线，和在一个 ChatGPT 对话里硬塞批量查询相比，hallucinations 会明显更少。
我能在 Excel 或 Google Sheets 里直接用 ChatGPT Search 吗？
不能。Excel / Google Sheets 的 AI 插件连接的是 OpenAI API，而 API 不包含实时 AI search 能力。所以它们可以处理文本，但不能上网浏览。想在 spreadsheet 数据上跑“ChatGPT 风格的搜索”，需要 Datablist 这种专门为此设计的工具。
在 spreadsheet 上自动化网页调研，最好用的方法是什么？
最有效的方法是用带 ChatGPT-search 风格能力的 AI spreadsheet，比如 Datablist。它能浏览网页、提取数据，并把结果直接写回你的表格。与静态 AI processors 不同，Datablist 的 AI search agent 可以访问页面、处理分页，并适配不同的网站结构。
有没有办法一次性在多行上跑 AI Search？
有。Datablist 的 AI Agent 会把同一个 search prompt 同时应用到数据集里的所有行。你只需要写一次 prompt、映射输入列，agent 就会对每条记录执行。结果会自动回填，无需人工介入。
用 AI 做调研，怎么减少 hallucinations？
主要靠三点：
- 用更具体、更结构化的 prompt，明确要找什么、去哪里找。
- 用把每一行当作独立上下文的工具，避免记录之间信息串线。
- 看 confidence scores：Datablist 会给每个结果提供分数，方便你快速筛出需要核验的输出。