這也需要我手動找到所有公司

[rmsh47]

但的「關於我們」頁面。這對公司來說不是什麼大問題，但對於較大的名單來說可能是一項令人望而卻步的研究工作。對於我的下一個範例，我刪除了該步驟。這次，我依靠人工智慧來尋找一家公司，對其進行研究，並在不提供任何 URL 的情況下寫出一句開場白。為此，我在 A 列中輸入了公司名稱。 ="在給襪子公司的電子郵件中寫一段簡短的、單句話的對話式開頭行“&A&”，表達對他們歷史上或他們正在做的事情的興趣和/或欽佩”在C 列中，我使用了公式 = GPT_WEB(B)。

這是結果。透過讓 GPT_WEB 進行所有 开曼群岛手机号码列表 研究來產生開場白 再一次，這些都還不錯。我在那裡沒有看到任何幻覺，這很好。當我提供「關於」頁面 URL 時，結果感覺不那麼通用，而且可能會更有效一些。然而，如果您正在尋找需要較少跑腿工作的結果，那麼這個過程肯定會完成工作。不過，我要重申的是，這種方法會比其他用途更快地消耗您的 GPT for Sheets 預算。下一個方法是完成此任務的更便宜的方法。

完全抓取網站，然後根據結果編寫個人化行正如我在本文前面提到的，您可以透過兩種方式使用 GPT for Sheets 來研究網站。一種是GPT_WEB功能，此功能高效但價格昂貴。另一個是 GPT_SCRAPE，它增加了額外的步驟，但消耗的錢卻少得多。在之前的範例中，我使用了 GPT_WEB。現在讓我們嘗試 GPT_SCRAPE。您需要按照 GPT for Work 的說明安裝 Google Apps 腳本才能使 GPT_SCRAPE 正常運作。只需幾分鐘。一旦您安裝了必要的 Google Apps 腳本，它就會在 Google Sheets 中新增一個新的 Scrape 選單。