- Опубликовано
Как быстро собрать «живой» список компаний под ваш запрос
- Автор

- Имя
- Кибермаркетинг| AI+ опыт = деньги
- Telegram
Кибермаркетинг| AI+ опыт = деньги5099 подписчиков603 постаАвторский канал про маркетинг и AI. Экономим время, не теряя в качестве!Личный опыт. Полезные ИИ сервисы. Современные тенденции. Я знаю, за что стоит платить, а что можно получить бесплатно. Контакт @ana_ai_marketing
Как быстро собрать «живой» список компаний под ваш запрос
Extruct - инструмент, который под каждый запрос заново собирает инфу о компаниях из открытых источников. Не лезет в «замороженные» каталоги: агенты проходят по сайтам, блогам, картам, job-бордам, соцсетям и отдают свежий срез под ваши критерии. На сайте прямо сказано, что можно «находить компании по всему миру — от локального малого бизнеса до Fortune 500», а в примерах мелькают Yandex и inDrive - значит, фокус не ограничен США/Европой и российские компании он тоже «видит». Источники типа LinkedIn он использует, но это лишь часть пазла; при блокировке в РФ он всё равно пойдёт в другие открытые источники (сами россияне часто заходят в LinkedIn через VPN, но это необязательно, если цель - собрать компании по Рунету).
Как это выглядит в работе для российского рынка.
Формулируете узкий запрос — чем конкретнее, тем лучше. Например: «бренды, которые продают на Wildberries и Ozon, у которых есть свой сайт и активные вакансии маркетолога в Москве за последние 30 дней»; или «B2B SaaS с оплатой по использованию, работающие в РФ, упоминания про Yandex Cloud/ClickHouse на сайте или в вакансиях, открыли найм DevOps/Platform Engineer»; или «сетевые клиники в Санкт-Петербурге, которые за последний квартал открыли новый филиал и подключили онлайн-запись». Агент пройдётся по сайтам компаний, блогам, пресс-релизам, картам и агрегаторам вакансий, соберёт признаки (площадки продаж, облака, платёжные методы, найм, новые филиалы), приложит ссылки-источники и сложит всё в таблицу. Эту таблицу можно выгрузить в CSV/Excel или прикрутить к вашей CRM; для автоматики есть готовые сценарии через n8n и API.
Что дальше делать с результатом.
Берёте сырую выборку, быстро выбрасываете явный мусор, выборочно вручную проверяете часть строк, помечаете «горячие» компании по сигналам - свежие вакансии, новости, упоминания нужного стека/облака, старт продаж на маркетплейсах. Под эти сигналы пишете нормальные сообщения и запускаете аутрич. Раз в неделю повторяете тот же запрос, чтобы увидеть новые компании и обновления у старых — так накапливается живая база, а не «список на полку».
Сколько это стоит и на какой объём рассчитывать.
На бесплатном тарифе дают 100 кредитов; в среднем этого хватает на 7–20 компаний, потому что одна компания «стоит» 5–15 кредитов в зависимости от сложности запроса. Платные планы позволяют собирать около тысячи компаний за проект - это ориентир, чтобы понимать порядок, не жёсткий лимит для всех кейсов.
Полезные ссылки:
- Кейсы как использовать тут.
- Витрина примеров («Data Room») с готовыми исследовательскими таблицами Extruct здесь.
#этостоитпротестить
Закрепленные
Из подборки #этостоитпротестить
- Опубликовано
Режим "Jobs" в ChatGPT
- Опубликовано
Пока мы тут одыхам OpenAI запустили режим Health

- Опубликовано
В последний день отдыха перед работой никому не хочется ничего сложного.

- Опубликовано
3 инструмента для тестирования AI и UI-дизайна

- Опубликовано
От плоского JPEG к редактируемым слоям за минуту

- Опубликовано
Perplexity
Свежие посты
- Опубликовано
Проверь свою бизнес-идею, как будто ты уже в "Кремниевой долине" - и на кону миллион!

- Опубликовано
Два дня не писала постов. Год начался вообще...

- Опубликовано
Режим "Jobs" в ChatGPT
- Опубликовано
Пока мы тут одыхам OpenAI запустили режим Health

- Опубликовано
В последний день отдыха перед работой никому не хочется ничего сложного.

- Опубликовано
Субботнее для тестирования

- Опубликовано
Мое сравнение ChatGPT Images на GPT Image 1.5 и Nano Banana Pro

- Опубликовано




