Automatiseret LinkedIn-, Jobtitel- og Brancheberigelse fra Google Sheets

Oversigt

Denne arbejdsgang er designet til at automatisere berigelsen af et Google Sheets-dokument med en liste over personer ved programmatisk at finde og tilføje oplysninger såsom deres LinkedIn-profiler, jobtitler og brancher. Flowet udnytter en kombination af brugerinteraktioner, AI-agenter, Google Søgning, URL-indholdsekstraktion og Google Sheets-automatisering for at behandle og berige data i stor skala.

Automatiseringen er modulær, understøtter parallel behandling (for skalerbarhed) og giver brugervenlig feedback ved hvert trin. Dette gør det til en ideel løsning for organisationer eller enkeltpersoner, der har behov for at udbygge kontaktdatabaser, forbedre leadlister eller holde store datasæt opdateret med minimal manuel indsats.

Centrale arbejdsgangstrin

1. Brugerintroduktion og vejledning

• Når arbejdsgangen aktiveres, bliver brugeren mødt via en Button Widget med en lokaliseret velkomstbesked, der forklarer processen, samt en handlingsknap til at starte.
• Noter er inkluderet i arbejdsgangen for at give ekstra vejledning, f.eks. hvordan det nødvendige Google Sheets-dokument forbindes via avancerede indstillinger.

2. Hentning af data fra Google Sheets

• Flowet forbinder til et specificeret Google Sheets-dokument (ved hjælp af det angivne link) og henter data fra et valgt ark.
• Disse data danner grundlaget for alle efterfølgende berigelsestrin.

3. Sikring af arkstruktur

• En AI-drevet Tool Calling Agent kontrollerer, om de nødvendige kolonner (“LinkedIn”, “Job Title”, “Industry”) findes i arket.
• Hvis nogen mangler, kan arbejdsgangen tilføje dem ved at bruge en komponent, der opretter nye kolonner i Google Sheet.

4. Berigelsesautomatisering (parallelt forløb)

For hver person (række) i arket udfører flowet følgende parallelle trin, hvilket muliggør skalerbar og hurtig behandling:

A. LinkedIn-profilberigelse

1. Trigger: En brugerdefineret trigger (alt_gen) starter processen for LinkedIn-berigelse.
2. AI Agent: En agent med målet “Find personens LinkedIn og udskriv linket til LinkedIn-siden” køres.
3. Værktøjer til rådighed for agenten:
   • Google Søgning (begrænset efter land/sprog).
   • URL-indholdsindhenter (for at hente og analysere websider for mere kontekst).
   • Adgang til Google Sheet som værktøj til kontekst.
4. Datakonstruktion: Agentens output struktureres i et dataobjekt med et “LinkedIn”-felt.
5. Google Sheets-opdatering: Det nye LinkedIn-link skrives tilbage til den korrekte række i Google Sheet.
6. Feedback: Brugeren modtager bekræftelse i chat-output.

B. Jobtitel-berigelse

1. Trigger: En brugerdefineret trigger (job_title) starter processen for jobtitelberigelse.
2. AI Agent: En agent med målet “Find personens jobtitel baseret på deres LinkedIn og udskriv det” køres, med lignende værktøjer som ovenfor.
3. Datakonstruktion: Output struktureres i et dataobjekt med et “Job_Title”-felt.
4. Google Sheets-opdatering: Jobtitlen opdateres i arket.
5. Feedback: Bekræftelse vises til brugeren.

C. Branche-berigelse

1. Trigger: En brugerdefineret trigger (industry) starter brancheopslaget.
2. AI Agent: Agentens mål er at bestemme personens branche ved hjælp af alle tilgængelige værktøjer.
3. Datakonstruktion: Output struktureres i et dataobjekt med et “Industry”-felt.
4. Google Sheets-opdatering: Brancheoplysningerne tilføjes til arket.
5. Feedback: Brugeren informeres om opdateringen.

Understøttende komponenter

- Iteratorer

• Arbejdsgangen anvender iterator-komponenter til at gennemløbe alle rækker i Google Sheet, hvilket muliggør batch-/parallelbehandling for skalerbarhed.

- Promptskabeloner & generatorer

• Promptskabeloner og LLM-generatorer er inkluderet for dynamisk at oprette prompts eller bearbejde kontekst efter behov (f.eks. til generering af alternativ tekst eller instruktioner).

- Brugervejledning

• Noter og chatoutput er strategisk placeret for at guide brugeren og give handlingsorienterede statusopdateringer ved hvert vigtigt trin.

Teknisk flowsammendrag

Hvorfor denne arbejdsgang er nyttig for skalering og automatisering

• Reducerer manuelt arbejde markant: Ved at automatisere den tidskrævende opgave med at finde LinkedIn-profiler, jobtitler og brancher kan arbejdsgangen behandle hundreder eller tusinder af poster med minimal brugerindblanding.
• Høj skalerbarhed: Gennem brug af iteratorer og parallelisering er berigelsesprocessen langt hurtigere end nogen manuel operation.
• Konsistens & nøjagtighed: Sikrer at hver post kontrolleres og beriges på samme måde, hvilket minimerer menneskelige fejl.
• Integration med cloud-data: Direkte forbindelse til Google Sheets betyder, at der ikke kræves manuelle eksporter/importer.
• Udvidelig: Den modulære opbygning gør det muligt at tilføje andre berigelsestrin (f.eks. virksomhed, e-mail osv.) fremover.
• Brugervenlig: Godt placerede instruktioner, feedback og triggers gør processen klar og let at betjene, selv for ikke-tekniske brugere.

Eksempel på anvendelsesområder

• Salg & leadgenerering: Berig leadlister automatisk med opdaterede LinkedIn- og joboplysninger.
• HR & rekruttering: Byg hurtigt detaljerede kandidatprofiler.
• Markedsresearch: Saml og berig store datasæt af professionelle.
• Eventplanlægning: Indsaml og opdater informationer om deltagere eller oplægsholdere.

Visuelt flow (overblik)

flowchart TD
    Start(Welcome & Button) --> SheetFetch[Fetch Google Sheet]
    SheetFetch --> StructureCheck[Check/Add Columns]
    StructureCheck --> ForEachRow[For Each Row (Parallelized)]
    ForEachRow --> LinkedIn[Find LinkedIn Profile]
    ForEachRow --> JobTitle[Find Job Title]
    ForEachRow --> Industry[Find Industry]
    LinkedIn --> WriteLinkedIn[Write to Sheet]
    JobTitle --> WriteJobTitle[Write to Sheet]
    Industry --> WriteIndustry[Write to Sheet]
    WriteLinkedIn --> NotifyUser
    WriteJobTitle --> NotifyUser
    WriteIndustry --> NotifyUser
    NotifyUser((User Notified))

Sammenfatning

Denne arbejdsgang er en kraftfuld automatisering til databerigelse i Google Sheets, hvor AI og websøgning bruges til at indsamle, behandle og opdatere personrelateret information i stor skala. Den strømliner en ellers meget gentagen og fejlbehæftet opgave, hvilket gør den ideel for teams og organisationer, der er afhængige af nøjagtige, opdaterede kontakt- eller professionelle data.