Automatiserad LinkedIn-, Jobbtitel- & Branschdata-berikning från Google Sheets

Översikt

Detta arbetsflöde är utformat för att automatisera berikningen av ett Google Sheets-dokument som innehåller en lista över personer, genom att programmatiskt hitta och lägga till information såsom deras LinkedIn-profiler, jobbtitlar och branscher. Flödet använder en kombination av användarinteraktioner, AI-agenter, Google Sök, URL-innehållsextraktion och Google Sheets-automation för att bearbeta och berika data i stor skala.

Automationen är modulär, stöder parallell bearbetning (för skalbarhet) och ger användarvänlig återkoppling i varje steg. Detta gör det till en idealisk lösning för organisationer eller individer som behöver utöka kontaktregister, förbättra leadlistor eller hålla stora datamängder uppdaterade med minimal manuell insats.

Viktiga arbetsflödessteg

1. Användarintroduktion och vägledning

• När arbetsflödet triggas möts användaren av en Button Widget med ett lokaliserat välkomstmeddelande som förklarar processen och en åtgärdsknapp för att starta.
• Anteckningar inkluderas i arbetsflödet för att ge extra vägledning, till exempel hur man länkar det nödvändiga Google Sheets-dokumentet via avancerade inställningar.

2. Hämta data från Google Sheets

• Flödet kopplar upp sig mot ett specificerat Google Sheets-dokument (med angiven länk) och hämtar data från ett valt ark.
• Dessa data utgör grunden för alla efterföljande berikningssteg.

3. Säkerställ struktur i arket

• En AI-driven Tool Calling Agent kontrollerar om de nödvändiga kolumnerna (“LinkedIn”, “Job Title”, “Industry”) finns i arket.
• Om någon saknas kan arbetsflödet lägga till dem genom att anropa en komponent som skapar nya kolumner i Google Sheet.

4. Automatiserad berikning (parallell bearbetning)

För varje person (rad) i arket utför flödet följande parallella steg, vilket möjliggör skalbar och snabb bearbetning:

A. LinkedIn-profilberikning

1. Trigger: En egen trigger (alt_gen) startar processen för LinkedIn-berikning.
2. AI-agent: En agent med målet “Hitta personens LinkedIn och returnera LinkedIn-sidans länk” anropas.
3. Verktyg tillgängliga för agenten:
   • Google Sök (begränsat per land/språk).
   • URL-innehållshämtare (för att hämta och tolka webbsidor för mer kontext).
   • Tillgång till Google Sheet som verktyg för kontext.
4. Datakonstruktion: Agentens utdata struktureras i ett dataobjekt med ett “LinkedIn”-fält.
5. Uppdatering i Google Sheets: Den nya LinkedIn-länken skrivs tillbaka till rätt rad i Google Sheet.
6. Återkoppling: Användaren får bekräftelse i chattutdata.

B. Jobbtitelberikning

1. Trigger: En egen trigger (job_title) startar processen för jobbtitelberikning.
2. AI-agent: En agent med målet “Hitta personens jobbtitel baserat på deras LinkedIn och returnera det” anropas, med liknande verktyg som ovan.
3. Datakonstruktion: Utdata struktureras i ett dataobjekt med ett “Job_Title”-fält.
4. Uppdatering i Google Sheets: Jobbtiteln uppdateras i arket.
5. Återkoppling: Bekräftelse visas för användaren.

C. Branschberikning

1. Trigger: En egen trigger (industry) startar uppslagningen av bransch.
2. AI-agent: Agentens mål är att fastställa personens bransch med alla tillgängliga verktyg.
3. Datakonstruktion: Utdata struktureras i ett dataobjekt med ett “Industry”-fält.
4. Uppdatering i Google Sheets: Branschinformationen läggs till i arket.
5. Återkoppling: Användaren meddelas om uppdateringen.

Stödjande komponenter

- Iteratorer

• Arbetsflödet använder iterator-komponenter för att loopa över alla rader i Google Sheet, vilket möjliggör batch-/parallellbearbetning för skalbarhet.

- Promptmallar & generatorer

• Promptmallar och LLM-generatorer ingår för att dynamiskt skapa prompts eller bearbeta kontext vid behov (t.ex. för att generera alternativ text eller instruktioner).

- Användarvägledning

• Anteckningar och chattutdata är strategiskt placerade för att guida användaren och ge handlingsbar statusuppdatering vid varje nyckelsteg.

Teknisk flödesöversikt

Varför detta arbetsflöde är användbart för skalning och automation

• Minskar manuellt arbete avsevärt: Genom att automatisera det tidskrävande arbetet att leta efter LinkedIn-profiler, jobbtitlar och branscher kan arbetsflödet bearbeta hundratals eller tusentals poster med minimal användarinsats.
• Hög skalbarhet: Med iteratorer och parallellism går berikningsprocessen mycket snabbare än någon manuell hantering.
• Konsistens & noggrannhet: Säkerställer att varje post granskas och berikas på samma sätt, vilket minimerar mänskliga fel.
• Integration med molndata: Direktkoppling till Google Sheets gör att inga manuella exporter/importer behövs.
• Utbyggbart: Den modulära designen möjliggör att lägga till fler berikningssteg (t.ex. företag, e-post, etc.) i framtiden.
• Användarvänligt: Välplacerade instruktioner, återkoppling och triggers gör processen tydlig och enkel även för icke-tekniska användare.

Exempel på användningsområden

• Försäljning & leadgenerering: Berika automatiskt leadlistor med aktuella LinkedIn- och jobbinformation.
• HR & rekrytering: Bygg snabbt detaljerade kandidatprofiler.
• Marknadsundersökning: Samla och förbättra stora dataset av yrkesverksamma.
• Eventplanering: Samla in och uppdatera information om deltagare eller talare.

Visuellt flöde (övergripande)

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))

Sammanfattningsvis

Detta arbetsflöde är en kraftfull automation för databerikning i Google Sheets, som använder AI och webbsök för att samla in, bearbeta och uppdatera personrelaterad information i stor skala. Det effektiviserar en annars mycket repetitiv och felkänslig uppgift, vilket gör det idealiskt för team och organisationer som är beroende av korrekt, uppdaterad kontakt- eller yrkesinformation.