人类都在造火箭登月、搞出能推理的人工智能了，但很多人还在用手工一条条找数据——这真的该变了。
这篇文章写给所有需要做批量数据 Enrichment 的人：用自动化把原本要花几小时（甚至几天）的重复劳动省下来。
说到数据 Enrichment，**永远先从“地基”开始。**像 公司域名（domain）和 LinkedIn profile 这种基础信息，往往是你找到其它一切数据的钥匙。有了这些底层字段，你就能自动搭出完整数据集，不再被体力活拖累。
下面我们拆解 5 个“投入小、回报大”的批量 Enrichment 方法。
本文会讲哪些内容
- Enrichment Method #1: 用公司名称批量找域名
- Enrichment Method #2: 批量定位 LinkedIn Profiles
- Enrichment Method #3: 用 AI 做“带上下文”的域名搜索
- Enrichment Method #4: 用 Waterfall enrichment 拿到已验证邮箱
- Enrichment Method #5: 用 Datablist AI Agent 做定制化调研
💡 开始前：30 秒读懂 Datablist 是什么
下面这些批量 Enrichment 方法都可以在 Datablist.com 里直接用。
Datablist 是一个数据 enrichment + 自动化平台：可接入 50+ 数据供应商、8 个 LLM、3 种 AI agents，还有 workflow 自动化等能力。
而且完全不需要写代码——Datablist 用的是非常好上手的表格（spreadsheet）界面。
批量 Enrichment 方法 1：用公司名称找域名
在几乎所有销售或市场工作流里，找到公司的官网 都是第一步——它是打开后续一切信息的“钥匙”。但当你手里有几百、几千个公司名时，一个个去搜域名会变成巨大的时间黑洞。
这个 Enrichment 做什么
「Find Company Domains from a List of Names」会把一列公司名称批量转换成对应的“主域名（primary website domain）”。你上传公司名，它就把域名回写给你。
流程快速看一眼
整个 workflow 很简单：从“名字列表”到“域名列表”，基本不费劲。
- 上传列表： 准备 CSV 或 Excel，其中有一列是公司名称。
- 运行 Enrichment： 在 Datablist 里选择「Find Company Domain from Company Name」。
- 拿到干净结果： 工具会批量处理，并新增一列填入找到的域名。
这里有一篇详细教程，讲如何只用公司名就能找到对应域名 👈🏽
为什么它这么值
公司域名是最基础的“底层字段”。有了它，你就能继续做很多事：
- 找 prospects 的邮箱。 大多数 email enrichment 工具需要“姓名 + 域名”才能更准。
- 分析公司 tech stack。 看看对方网站在用什么软件/工具。
- 抓取网站更多信息。 通过域名采集公司规模、行业、近期动态等。
- 做 Account qualification。 一个专业官网往往能反映公司是否靠谱、体量大概如何。
价格
- 成本： 每个公司名查询约 1 到 2.5 credits。
- 示例： Enrich 1,000 家公司大约消耗 1,000 credits，约 $1。
批量 Enrichment 方法 2：批量找到 LinkedIn Profiles
除了域名之外，**LinkedIn profile 是 B2B 外呼（outreach）里最值钱的字段之一。**它几乎是你获取其它职业信息（title、company、经历等）的源头。
这个 Enrichment 做什么
你提供一个组合：名字（first name）、姓氏（last name），再加一个关键词（比如公司名称或公司域名）。工具会搜索并返回对应的 LinkedIn profile URL。
为什么它这么值
在 B2B 销售和市场里，**LinkedIn profile 基本就是你的 source of truth（事实依据）。**没有它，很多关键动作要么做不了，要么误差很大。
举两个没有 LinkedIn profile 几乎无法规模化完成的任务：
- 找到直拨手机号（direct-dial）。 很多找电话的工具会把 LinkedIn 当作核心来源，用来定位 mobile number。
- 按人群画像筛 Lead。 LinkedIn 能看到职业轨迹、教育背景、人脉关系等，帮助你做更精准的 qualification。
价格
- 成本： 每次执行 2.5 Datablist credits。
- 示例： 查 1,000 个人，你需要 Datablist Starter 订阅（含 5,000 credits）。
批量 Enrichment 方法 3：用 AI 做上下文域名搜索
如果你的公司名列表不够“干净”，会发生什么？下面两种情况非常常见：
- 你有像 “Apollo” 或 “Pioneer” 这种名字——可能对应成千上万家公司。
- 你拿到的是复杂的法人实体名称（legal entity name），跟公司对外营销用名不一致。
这时候普通的 domain finder 很容易翻车。这就是 Datablist’s AI agent 派上用场的地方。
这个 Enrichment 做什么
它不再只做“名字→域名”的简单匹配，而是用 contextual domain search 让 AI agent 做定向调研。你可以补充更多上下文信息，比如公司所在地、行业、注册号，或者任何你手里有的字段。
AI agent 会像真人研究员一样，根据上下文去确认正确的网站——但速度快得多。
AI Agent 如何用在域名查找（Contextual Domain Search）
Datablist 已经为这个任务准备了现成模板，你不需要是 AI 专家。
- 上传数据： 提供公司名称，以及你有的上下文字段（例如
Country、Industry）。 - 选择 AI 模板： 选用 “Find company website from its name” 的 AI prompt template。
- 映射列： 告诉 AI 哪列是公司名、哪列是上下文。
- 运行 Agent： AI 会对每家公司做带上下文的搜索，并返回最可能的域名。
这里有一篇教程，演示如何用 AI agent 来找公司域名 👈🏽
为什么它这么值
这个方法专治“数据脏、名字歧义大”的准确率问题。
- 能处理常见名称： 它可以根据上下文区分 “United” 是航空公司还是本地搬家公司。
- 更适合区域型企业： 你给出城市/省份后，AI 更容易定位本地公司，而不是被全球结果淹没。
- 显著提高匹配率： 对于难啃的名单，它能帮你找到更多正确域名，减少后续手动清洗。
价格
- 成本： 按使用量计费。
- 示例： 如果 AI Agent 通过 3 次搜索找到域名，可能花 5 credits；如果做了 10 次搜索并检查了 3 个网站，可能就是 15 credits 或更多。工作量越大，消耗越多。
批量 Enrichment 方法 4：用 Waterfall 方法拿到已验证邮箱
当你已经有 LinkedIn profile 和公司域名后，下一步通常就是找到一个已验证的邮箱。但不同的 email provider 能力差异非常大：有的更擅长美国科技公司，有的更擅长欧洲制造业联系人。
只依赖单一供应商，等于把很多数据（也就是钱）白白放在桌上没拿走。
这个 Enrichment 做什么
Waterfall enrichment 的思路是把多个数据供应商“串起来”。它拿到 prospect 的姓名和公司域名后，会先查供应商 #1；如果没找到邮箱，就自动切换到 #2、#3……
这个过程会沿着“瀑布”一路往下，直到找到邮箱，或所有来源都查完。
Waterfall 流程拆解
把后台发生的步骤用最直观的方式拆开：
1️⃣ 输入： 你提供全名 + 公司域名。
2️⃣ 第一次尝试： 系统用供应商 #1 查找 verified email。
3️⃣ 级联（cascade）： 如果没有结果，就自动查供应商 #2，再查 #3。
4️⃣ 输出： 找到 verified email 就停止；全部失败就结束。
为什么它这么值
Waterfall 让你在几乎不增加操作成本的情况下，把命中率拉到最大。
- 覆盖率大幅提升： 多来源查询能捞到单一供应商会漏掉的“难找联系人”。
- 按效果付费（pay-for-performance）： 只有真正找到 verified email 才消耗 credits；如果所有供应商都找不到，你不付费。
- 数据质量更好： 优先输出已验证邮箱，降低 bounce rate，保护你做 Cold Emailing 时的域名信誉。
价格
- 成本： 每找到 1 个邮箱消耗 25 Datablist Credits。
- 示例： 找 1,000 个邮箱，你需要 Datablist 订阅 + 额外充值约 $20 credits。
📘 Pay Only For Success
Waterfall enrichment 最好的地方就是公平。**找不到数据，你就不用付钱。**你花的每一分预算，都更直接地换成结果。
批量 Enrichment 方法 5：用 Datablist AI Agent 做定制化调研
**有时候你需要的数据，任何数据库里都没有。**比如：某公司有没有某项认证、官网有没有提到某个服务、是否正在招聘某个岗位。过去这类需求意味着你要花大量时间做人工调研。
现在，你可以把它自动化：直接在名单上跑 Datablist’s AI Agent。
这个 Enrichment 做什么
它用的还是前面做 contextual domain search 的同一个 AI Agent，但这次不是用模板，而是你写自定义指令（prompt）。
Datablist 的 AI agent 可以在互联网上搜索、定位并提取你要的信息。你可以把它理解成一组不知疲倦的研究助理：会读网页、会回答问题，而且能规模化执行。
为什么它这么值
Custom AI research 能让你把“标准工具给不了的信息”也 enrich 进数据集。
- 超个性化（hyper-personalization）： 找到可以写进外呼的独特点，比如对方最近发布的案例、About Us 页面提到的价值观。
- 小众条件的 Lead qualification： 你可以用非常具体的标准筛选，比如批量检查律所官网，找出哪些专注 “intellectual property”。
- 自动化枯燥重复任务： 只要调研动作是可重复的（访问网站→找信息→提取），就很适合自动化。
Custom AI Research 的一些例子
想象空间几乎无限，下面给你几条容易上手的思路：
- Recruiting Sales 团队示例： 批量访问每家公司的 careers 页面，提取开放岗位 title（很多岗位不会出现在其它平台上）。
- Field Sales 团队示例： 让团队更快做优先级排序：直接问 AI——“这家公司在 Greater Denver 区域有没有制造工厂（manufacturing site）？”
- PR Agency Sales 团队示例： 找出哪些 CEO 还没上过 podcast 或缺少媒体曝光，优先触达更需要你服务的对象。
价格
- 成本： 按使用量计费。
- 示例： 如果你要做一个定制调研任务：检查 1,000 家公司是否提供某项服务，可能会消耗 3,000–10,000 credits，取决于复杂度。
总结：别再把时间浪费在手工上
手工做数据 Enrichment 会让你越跑越慢。用对工具，你可以批量 enrich 数据，把时间还给更重要的事——比如做策略、写高质量的 Cold Emailing、跟客户沟通成交。
我们讲的 5 个方法，从最基础的域名与 LinkedIn profile，到 AI 的定制化调研，都可以在 Datablist 里用“分钟级”跑完。
关键结论：数据 Enrichment 自动化不再是“锦上添花”，而是必选项。
数据 Enrichment 常见问题（FAQ）
ChatGPT 可以做数据 Enrichment 吗？
可以，ChatGPT 确实能完成一部分 enrichment 相关任务。但它本质是对话型 chatbot，并不是专门的数据工具，存在“hallucination（编造/不准确）”的风险。如果你做的是对准确率和规模要求很高的批量 enrichment，用 Datablist 这种专用工具会更稳。
哪些 Enrichment 的 ROI 最高？
ROI 最高的通常就是“基础字段”：公司域名、prospect 邮箱、LinkedIn profile。它们会解锁大量后续 enrichment 能力，也是深度个性化和高效 Outbound 的起点，所以往往是回报最高的投入。
如何用姓名 + 公司名批量找到 LinkedIn Profile？
最有效的方式是用 Datablist 这种批量 LinkedIn profile finder。你上传包含 first name、last name 和公司名称（更推荐公司域名）的表格，工具会批量处理并返回对应的 LinkedIn profile URL，让你不必逐个手搜。
什么是 Waterfall enrichment？
Waterfall enrichment 是一种“按顺序查询多个数据供应商”的方法：如果第一个供应商找不到你要的数据（比如邮箱），系统会自动尝试第二个、第三个……这种级联模式可以最大化找到数据的概率。
AI 驱动的数据 Enrichment 准确吗？
在 prompt 清晰、上下文充分的情况下，AI enrichment 可以非常准确——对于大数据集来说，甚至常常比人工更稳定，因为它减少了人为疏漏。关键在于：给 AI 足够的上下文，让它能做出有依据的判断。
用这些 Enrichment 方法需要会写代码吗？
完全不需要。像 Datablist 这样的工具就是 no-code 平台。本文提到的所有方法都可以在表格界面里完成：上传文件、从菜单选择 enrichment、拿到结果，全程不用写一行代码。