PromptLoop
PromptLoop · Coding
PromptLoop ist eine KI-Rechercheplattform für Vertriebsteams. Sie laden eine Tabelle mit Firmen oder Websites hoch, und KI-Agenten lesen Live-Seiten und liefern strukturierte Daten zurück.
Über PromptLoop
About
Was ist PromptLoop
PromptLoop ist ein KI-Recherchetool, das im Browser läuft und für Vertriebs- und Go-to-Market-Teams gedacht ist. Es tritt als schlanke GTM-Datenplattform auf, nicht als komplettes Paket für Vertriebsintelligenz. Sie laden eine Liste mit Firmen, Domains oder Suchbegriffen, beschreiben die gewünschten Spalten, und eine Gruppe von KI-Agenten liest das offene Web, um sie zu füllen. Das Ergebnis steht in Ihrer Tabelle als neue Zeilen und Spalten und ist sofort prüfbar.
Die Lücke, die es schließt, liegt zwischen einer Datenbankabfrage und einem leeren Blatt. Anbieter von Kontaktdaten nennen Ihnen Größe und Branche eines Unternehmens. Sie sagen nicht, welche Produkte es im letzten Quartal gestartet hat, ob die Website den Wettbewerber erwähnt, den Sie ablösen wollen, oder ob gerade ein Büro in einer neuen Region eröffnet wurde. PromptLoop beantwortet solche Fragen im Paket, in einem Umfang, den manuelles Klicken nicht schafft, und jede Antwort kommt mit der Seite, auf der sie gefunden wurde.
Zwei Grenzen sind vor dem Abschluss wichtig. Das Tool liest öffentliche Seiten, alles ohne Webpräsenz bleibt also außen vor. Denken Sie daran als B2B-Recherchedesk, das Agenten besetzen. Und die Ausgabe müssen Sie prüfen. Ein Prompt ist nur so gut wie die Frage dahinter, und eine schlecht formulierte Spalte bringt Unsinn. Planen Sie bei jeder neuen Aufgabe Zeit für die erste Kontrolle ein.
Die Firma sitzt in San Francisco und ging durch Y Combinator. Das Team veröffentlicht Studien zu GTM-Daten und bringt Funktionen in schnellem Rhythmus heraus.
Erste Schritte
- Registrieren Sie sich auf promptloop.com und öffnen Sie Datasets. Ziehen Sie eine CSV- oder Excel-Datei hinein oder erzeugen Sie mit dem Crawler eine Liste von Grund auf, sofern Sie den Enterprise-Plan nutzen. Markieren Sie die Spalte, die die Agenten lesen sollen, meist eine Website oder ein Firmenname pro Zelle.
- Legen Sie eine Aufgabe an. Beschreiben Sie die gewünschten Spalten in normaler Sprache, und PromptLoop formuliert Abfragen, Formate und Anweisungen. Alternativ kopieren Sie eine Vorlage aus der Bibliothek. Anlegen und Bearbeiten von Aufgaben ist in jedem Plan kostenlos.
- Testen Sie eine einzelne Zeile, bevor Sie starten. Fügen Sie einen Input ein und sehen Sie nach, was zurückkommt, samt Quell-URL und Begründung. Schreiben Sie den Prompt um, bis das Ausgabeformat sitzt.
- Starten Sie den Lauf über den ganzen Datensatz. Eine Datei mit 20.000 bis 50.000 Zeilen ist meist in 90 Minuten fertig, und PromptLoop legt das Ergebnis als neue Version ab, damit das Original unverändert bleibt.
- Prüfen, filtern und weitergeben. Räumen Sie die Zeilen in der App auf, laden Sie eine frische CSV herunter oder synchronisieren Sie ausgewählte Spalten über die nativen Integrationen nach HubSpot, Salesforce oder Google Sheets.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von PromptLoop.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Vertriebsmitarbeiter in der Kaltakquise
- RevOps-Teams und GTM-Engineers
- Gründer und Agenturen mit eigener Akquise
- Marketingteams
Aufgaben
- Konten gegen ein festgelegtes Kundenprofil bewerten
- Kaufsignale finden
- Eine Prospektliste von Grund auf bauen
- Unordentliche Spalten bereinigen und umformatieren
- Das CRM aktuell halten
Szenarien
- 5.000 Konten vor dem Start in einem neuen Gebiet recherchieren
- Eine veraltete HubSpot-Datenbank anreichern
- Daten eines Anbieters prüfen
- Ein Telefonat kurzfristig vorbereiten
Wichtigste Funktionen
KI-Agenten, die das Live-Web lesen
Der Kern des Produkts ist eine Gruppe von Agenten, die eine Seite öffnen, relevanten Links folgen und die Antwort auf Ihre Frage herausziehen. Wie tief sie gehen, bestimmen Sie. Eine Seite liest nur die angegebene URL, Smart Crawl folgt einigen passenden Links, und Tief durchsucht deutlich mehr Seiten zu höheren Credit-Kosten. Für die meiste Akquise ist Smart Crawl die sinnvolle Voreinstellung: schnellste Variante und pro Zeile am günstigsten.
Eigene Aufgaben aus einem Satz
Für eine eigene Aufgabe brauchen Sie kein Prompt-Engineering. Sie beschreiben die gewünschten Spalten, und PromptLoop trägt Suchabfrage, Ausgabeformat und Anweisungen für jede Spalte ein. Sieben Formate decken das Meiste ab, darunter Text, wahr oder falsch, Zahl, Link und JSON für Objekte mit mehreren Feldern. Weil die Aufgabe gespeichert und wiederverwendbar ist, gilt dieselbe Recherchedefinition für jede Liste Ihres Teams.
Datasets mit Versionierung
Jeder Upload und jeder Lauf erzeugen eine neue Version, ein misslungener Durchgang überschreibt also nie die Ausgangsdatei. Sie filtern und durchsuchen Ergebnisse in der App, laden eine saubere CSV oder XLSX herunter oder hängen eine weitere Aufgabe an die Ausgabe. Läufe gehen in eine Warteschlange mit paralleler Ausführung, und 20.000 bis 50.000 Zeilen sind meist innerhalb von 90 Minuten fertig.
Datasets aus der Suche erzeugen
Statt eine Liste zu kaufen, können Sie PromptLoop eine bauen lassen. Ein geografischer Crawl nimmt eine Region und ein Stichwort und liefert lokale Betriebe mit Adresse und Website. Ein globaler Crawl nimmt Filter wie Branche, Geschäftsmodell oder Sitzland und liefert passende Firmen weltweit. Die Erzeugung selbst kostet nichts, Sie zahlen erst, wenn Sie Aufgaben auf der Liste starten.
Spaltentransformationen ohne Credits
Das Werkzeug Neue Spalte erledigt die kleinen Arbeiten, für die kein Rechercheagent nötig ist: eine Domain aus einer URL lösen, eine Beschreibung kürzen oder zwei Felder zu einem Label zusammenführen. Sie sehen die Vorschau an zufälligen Zeilen, bevor Sie anwenden, und der Lauf braucht etwa 10 Minuten je 20.000 Zeilen, ohne Ihr Credit-Guthaben zu berühren.
HubSpot-Sync und CRM-Integration mit Prüfschritt
Die HubSpot-App hält Import, Firmenabgleich und Feldzuordnung als getrennte Schritte. Sie wählen eine Liste, ordnen Ihre Ausgaben bestehenden oder neuen Firmen-Eigenschaften zu und prüfen in der Vorschau, wie die Datensätze zusammenpassen, bevor etwas geschrieben wird. Ein Nachtrag kümmert sich um die Datensätze, die schon in der Datenbank liegen, und die automatische Anreicherung hält neue Firmen aktuell. Salesforce, Excel und Google Sheets binden sich genauso ein, Lead-Anreicherung passiert also in den Werkzeugen, die Ihre Vertriebler ohnehin nutzen, und das Web-Scraping übernehmen die Agenten statt Skripte.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Das Credit-Modell ist nachvollziehbar. Individual kostet 18 Dollar im Monat für 1.000 Credits, jeder weitere Credit 0,035 Dollar, und eine übliche Website-Anreicherung verbraucht 2 oder 3, sodass Sie einen Lauf vorher schätzen können.
- Die Antworten kommen mit Quelllinks zurück, was die Stichprobenkontrolle deutlich schneller macht als zeilenweises Prüfen von Hand.
- Weil die Arbeit in Tabellen liegt, kennt Ihr Team die Oberfläche schon. Die Add-ons für Excel und Google Sheets lassen langsame Umsteiger dort weiterarbeiten, wo sie sich sicher fühlen.
- Der kostenlose Einstieg umfasst 500 Credits und den vollen Aufgaben-Editor. Sie können also einen echten Ablauf bauen und testen, bevor Sie zahlen.
- Transformationen mit Neuer Spalte und die Dataset-Erzeugung verbrauchen keine Credits, was den Aufwand für Listenaufbau und Aufräumen senkt.
Nachteile
- Über die Start-Credits hinaus gibt es keinen kostenlosen Plan. Sind die 500 aufgebraucht, liegt das Minimum bei 18 Dollar im Monat, was gelegentliche Nutzung ausschließt.
- Tiefes Crawling und Aufgaben mit mehreren Elementen zehren schnell an den Credits. Eine Aufgabe mit mehr als sechs Ausgabespalten wird zudem langsamer und unzuverlässiger, komplexe Recherche muss also aufgeteilt werden.
- Die Genauigkeit hängt an der Formulierung der Abfrage. Nichts im Produkt garantiert eine richtige Antwort, und die Genauigkeitswerte des Anbieters kommen ohne veröffentlichten Benchmark.
- Die Abdeckung endet bei öffentlichen Seiten. Daten hinter einem Login, in einem reinen PDF-Archiv oder in einer kostenpflichtigen Datenbank tauchen nicht auf.
Häufige Fragen
Es führt KI-Rechercheaufgaben über eine Liste von Firmen oder Websites aus und gibt strukturierte Daten als Tabellenspalten zurück. Ein typischer Lauf nimmt eine Liste von Unternehmensdomains und füllt Felder wie Produktkategorie, Hinweise auf Mitarbeiterzahl oder Angaben dazu, ob eine Seite einen Wettbewerber nennt.
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