Automatisert LinkedIn-, Stillings- og Bransjeberikelse fra Google Sheets

Oversikt

Denne arbeidsflyten er laget for å automatisere berikelse av et Google Sheets-dokument som inneholder en liste over personer, ved programmatisk å finne og legge til informasjon som deres LinkedIn-profiler, stillingstitler og bransjer. Flyten utnytter en kombinasjon av brukerinteraksjoner, AI-agenter, Google Søk, utvinning av URL-innhold og automatisering av Google Sheets for å behandle og berike data i stor skala.

Automatiseringen er modulær, støtter parallell prosessering (for skalerbarhet) og gir brukervennlig tilbakemelding på hvert trinn. Dette gjør den til en ideell løsning for organisasjoner eller enkeltpersoner som trenger å utvide kontaktbaser, forbedre lead-lister eller holde store datasett oppdatert med minimalt manuelt arbeid.

Viktige arbeidsflyt-trinn

1. Brukerintroduksjon og veiledning

• Når arbeidsflyten startes, blir brukeren møtt via en Button Widget med en lokal velkomstmelding som forklarer prosessen, og en handlingsknapp for å starte.
• Notater er inkludert i arbeidsflyten for å gi ekstra veiledning, som hvordan man kobler til det nødvendige Google Sheets-dokumentet gjennom avanserte innstillinger.

2. Hente data fra Google Sheets

• Flyten kobler til et spesifisert Google Sheets-dokument (ved hjelp av oppgitt lenke) og henter data fra et valgt ark.
• Disse dataene danner grunnlaget for alle etterfølgende berikelsestrinn.

3. Sikre arketstruktur

• En AI-drevet Tool Calling Agent sjekker om de nødvendige kolonnene (“LinkedIn”, “Job Title”, “Industry”) finnes i arket.
• Hvis noen mangler, kan arbeidsflyten legge dem til ved å bruke en komponent som oppretter nye kolonner i Google-arket.

4. Berikelsesautomatisering (parallell prosessering)

For hver person (rad) i arket utfører flyten følgende parallelle trinn, noe som muliggjør skalerbar og rask behandling:

A. LinkedIn-profilberikelse

1. Trigger: En egendefinert trigger (alt_gen) starter prosessen for LinkedIn-berikelse.
2. AI-agent: En agent med målet “Find the person’s LinkedIn and output the LinkedIn page link” kjøres.
3. Verktøy tilgjengelig for agenten:
   • Google Søk (avgrenset etter land/språk).
   • URL Content Retriever (for å hente og analysere nettsider for mer kontekst).
   • Tilgang til Google Sheet som verktøy for kontekst.
4. Datakonstruksjon: Agentens utdata struktureres i et dataobjekt med et “LinkedIn”-felt.
5. Oppdatering av Google Sheets: Den nye LinkedIn-lenken skrives tilbake til riktig rad i Google-arket.
6. Tilbakemelding: Brukeren får bekreftelse i chat-utdata.

B. Stillingsberikelse

1. Trigger: En egendefinert trigger (job_title) starter stillingsberikelsesprosessen.
2. AI-agent: En agent med målet “Find the person’s job title based on their LinkedIn and output that” kjøres, med lignende verktøy som over.
3. Datakonstruksjon: Utdata struktureres i et dataobjekt med et “Job_Title”-felt.
4. Oppdatering av Google Sheets: Stillingstittelen oppdateres i arket.
5. Tilbakemelding: Bekreftelse vises til brukeren.

C. Bransjeberikelse

1. Trigger: En egendefinert trigger (industry) starter bransjeoppslaget.
2. AI-agent: Agentens mål er å fastslå personens bransje ved å bruke alle tilgjengelige verktøy.
3. Datakonstruksjon: Utdata struktureres i et dataobjekt med et “Industry”-felt.
4. Oppdatering av Google Sheets: Bransjeinformasjonen legges til i arket.
5. Tilbakemelding: Brukeren blir varslet om oppdateringen.

Støttekomponenter

- Iteratorer

• Arbeidsflyten bruker iterator-komponenter for å gå gjennom alle radene i Google-arket, noe som muliggjør batch-/parallellbehandling for skalerbarhet.

- Promptmaler og generatorer

• Promptmaler og LLM-generatorer er inkludert for dynamisk å lage prompt eller behandle kontekst ved behov (f.eks. for å generere alternativ tekst eller instruksjoner).

- Brukerveiledning

• Notater og chat-utdata er strategisk plassert for å veilede brukeren og gi handlingsrettede statusoppdateringer på hvert nøkkeltrinn.

Teknisk flytoppsummering

Hvorfor denne arbeidsflyten er nyttig for skalering og automatisering

• Reduserer manuelt arbeid betydelig: Ved å automatisere den tidkrevende oppgaven med å søke etter LinkedIn-profiler, stillingstitler og bransjer, kan arbeidsflyten behandle hundrevis eller tusenvis av oppføringer med minimal brukerinnsats.
• Høy skalerbarhet: Gjennom bruk av iteratorer og parallellisering går berikelsesprosessen mye raskere enn manuell behandling.
• Konsistens & nøyaktighet: Sikrer at hver oppføring kontrolleres og berikes på samme måte, og minimerer menneskelige feil.
• Integreres med skydata: Direkte tilkobling til Google Sheets betyr at ingen manuell eksport/import kreves.
• Utvidbar: Den modulære utformingen gjør det mulig å legge til andre berikelsestrinn (f.eks. selskap, e-post osv.) senere.
• Brukervennlig: Godt plasserte instruksjoner, tilbakemeldinger og triggere gjør prosessen klar og enkel å bruke, selv for ikke-tekniske brukere.

Eksempelbruk

• Salg & leadgenerering: Berik automatisk lead-lister med oppdatert LinkedIn- og stillingsinformasjon.
• HR & rekruttering: Bygg raskt detaljerte kandidatprofiler.
• Markedsanalyse: Samle og forbedre store datasett over profesjonelle.
• Eventplanlegging: Samle og oppdater informasjon om deltakere eller foredragsholdere.

Visuell flyt (høyt nivå)

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))

Oppsummert

Denne arbeidsflyten er en kraftig automatisering for databerikelse i Google Sheets, som utnytter AI og nettsøk for å samle inn, behandle og oppdatere personrelatert informasjon i stor skala. Den effektiviserer det som ellers ville vært en svært repetitiv og feilutsatt oppgave, og er ideell for team og organisasjoner som er avhengige av nøyaktige, oppdaterte kontakt- eller profesjonelle data.