Das Inhaltsverzeichnis
Dies ist eine praktische Anleitung, in der mithilfe von ChatGPT Work und den Outscraper-Daten ein durchsuchbares Verzeichnis von Zahnarztpraxen in Chicago erstellt wird. Aufbau eines Lokales Branchenverzeichnis lässt sich besser bewältigen, wenn die Website-Struktur und die Geschäftsdaten als separate Bestandteile desselben Arbeitsablaufs behandelt werden.
In diesem Tutorial erkläre ich die sechs Schritte Ich habe die Anleitung befolgt, um mithilfe von ChatGPT Work und einem Outscraper-JSON-Export ein durchsuchbares Verzeichnis zu erstellen.
Als Beispiel habe ich Zahnarztpraxen in Chicago herangezogen. ChatGPT Work hat mir dabei geholfen, die Benutzeroberfläche zu planen, den Website-Code zu generieren, die Suchfunktion zu integrieren und Probleme bei der Bereitstellung zu beheben. Outscraper stellte die strukturierten lokalen Unternehmensdaten zur Verfügung, mit denen das Verzeichnis befüllt wurde.
Der ursprüngliche Outscraper-Export enthielt 500 Brancheneinträge. Nach Überprüfung der Adressen, des Betriebsstatus und der Branchenkategorien habe ich 467 geeignete Einträge für Zahnarztpraxen in Chicago ausgewählt. Besucher können das daraus resultierende Verzeichnis nach Praxsnamen, Zahnarztkategorie, Adresse oder Postleitzahl durchsuchen.
Ich habe dieses Projekt als SEO-Stratege und technischer Redakteur angegangen, der sich noch in der Einarbeitungsphase in die Webentwicklung befindet. Ich habe nicht die gesamte Anwendung von Hand programmiert. Meine Aufgabe bestand darin, die Anforderungen zu definieren, die Daten zu strukturieren, die Benutzeroberfläche zu überprüfen, die Ergebnisse zu testen und zu dokumentieren, was funktioniert hat und was nicht.
Kurzantwort: So erstellen Sie ein lokales Branchenverzeichnis
- Legen Sie die Nische, den Standort und die Struktur der Website fest.
- Erstellen Sie die durchsuchbare Benutzeroberfläche mit ChatGPT Work.
- Erfassen Sie relevante Geschäftsunterlagen mit Outscraper.
- Die JSON-Daten exportieren, bereinigen und strukturieren.
- Verknüpfen Sie die Datensätze mit den Verzeichnisauflistungen und Filtern.
- Die Website testen, veröffentlichen und regelmäßig aktualisieren.
Möchten Sie lokale Unternehmensdaten für Ihr Verzeichnis sammeln? Nutzen Sie die Outscraper Google Maps Scraper nach Kategorie und Ort suchen.
Was ich mit ChatGPT Work und Outscraper entwickelt habe
Für dieses Projekt habe ich ein durchsuchbares Verzeichnis für Personen erstellt, die nach Zahnarztpraxen in Chicago suchen. Ich habe mich für eine Branchenkategorie und eine Stadt entschieden, um mich ganz auf den gesamten Arbeitsablauf konzentrieren zu können – von der Datenerfassung bis zur Veröffentlichung der Website.
Der fertige Prototyp ermöglicht es den Besuchern:
- Suche nach Praxiskennwort oder zahnmedizinischer Fachrichtung
- Suche nach Adresse oder Postleitzahl in Chicago
- Durchsuchen Sie die Einträge zu Allgemeinzahnmedizin, Kinderzahnheilkunde, ästhetischer Zahnmedizin, Kieferorthopädie und zahnmedizinischen Spezialgebieten
- Bewertungen und die Anzahl der Rezensionen vergleichen
- Rufen Sie die Websites, Telefonnummern und Bewertungsseiten der verfügbaren Kliniken auf.
Sehen Sie sich unten den fertigen Prototyp der Verzeichnis-Website an, auf der Besucher Zahnarztpraxen in Chicago suchen und vergleichen können.
Wie jedes Tool zum Verzeichnis beigetragen hat
ChatGPT Work, Outscraper, JSON und die redaktionelle Überprüfung unterstützten jeweils einen anderen Teil des Website-Workflows.
Dieses kleinere, zielgerichtete Projekt bot mir eine praktische Möglichkeit zu verstehen, wie strukturierte lokale Unternehmensdaten aus einer exportierten Datei in eine durchsuchbare Website übertragen werden können. Der erste Schritt bestand darin, genau zu definieren, was das Verzeichnis abdecken sollte.
Wie ich das lokale Branchenverzeichnis aufgebaut habe
Ich habe das Projekt in sechs praktische Schritte unterteilt, beginnend mit dem Verzeichniskonzept und endend mit einer veröffentlichten Website, die mit echten Unternehmensdaten gefüllt ist. Jeder Schritt befasste sich mit einem bestimmten Teil des Arbeitsablaufs, darunter die Planung der Website, die Entwicklung der Benutzeroberfläche, die Datenerfassung, die Aufbereitung der JSON-Daten, die Integration der Suchfunktion und das Testen.
Der Prozess begann mit einem kleinen Prototyp, der auf Beispielauflistungen basierte. Sobald das Layout und die Suchfunktionalität feststanden, habe ich mithilfe von Outscraper die Daten der Zahnklinik in Chicago zusammengetragen und die Beispielinhalte durch gefilterte Inhalte ersetzt. JSON Daten. Dieser Ansatz ermöglichte es mir, die Struktur der Website zu überprüfen, bevor ich mit dem vollständigen Datensatz arbeitete.
Verwenden Sie den Google Maps-Scraper, um Unternehmensdaten nach Kategorie und Standort zu erfassen, einschließlich verfügbarer Kontaktdaten, Bewertungen, Rezensionen, Websites und Angaben zum Unternehmensstatus.
Schritt 1: Definition der Verzeichnisnische und der Anforderungen
Bevor ich die Website erstellt habe, habe ich den Umfang des Verzeichnisses festgelegt:
- Kategorie: Zahnkliniken
- Standort: Chicago, Illinois
- Benutzer: Einwohner von Chicago, die eine zahnärztliche Behandlung suchen
- Zweck: Helfen Sie Besuchern dabei, Kliniken in der Umgebung zu suchen und zu vergleichen
Außerdem habe ich die nützlichsten Eintragsfelder ausgewählt, darunter den Namen der Praxis, die Kategorie, die Adresse, die Postleitzahl, die Bewertung, die Anzahl der Bewertungen, die Telefonnummer, die Website und den Betriebsstatus. Diese Felder dienten sowohl als Grundlage für die Datenerhebung im Rahmen von Outscraper als auch für das Layout der Website.
Falls Sie sich noch nicht für eine Nische im Verzeichnisbereich entschieden haben, bietet Outscraper eine Liste mit Google Maps-Unternehmenskategorien kann Ihnen dabei helfen, einheitliche Kategorienamen für die Datenerhebung festzulegen.
Bei der ersten Version habe ich mich auf eine durchsuchbare Startseite mit Fachbereichen, Klinikprofilen, Standortfiltern, Vertrauensindikatoren und einer SEO-optimierten Fußzeile konzentriert. Funktionen wie individuelle Klinikseiten, Terminbuchung und Benutzerkonten könnten zu einem späteren Zeitpunkt in Betracht gezogen werden.
Nachdem der Umfang und die Anforderungen festgelegt waren, war ich bereit, den Prototyp der Website mit ChatGPT Work zu erstellen.
Schritt 2: Erstellen Sie den Website-Prototyp mit ChatGPT Work
Ich habe ChatGPT Work ein strukturiertes Briefing vorgelegt, in dem ich den Zweck des Verzeichnisses, die Zielgruppe, die Bereiche der Startseite, die Suchfelder, den visuellen Stil sowie die Anforderungen an die lokale Suchmaschinenoptimierung (SEO) dargelegt habe.
Hier ist die Eingabeaufforderung, die ich verwendet habe:
ChatGPT Work hat anhand dieser Vorgaben den ersten Website-Prototyp erstellt, der Folgendes umfasst:
- Ein „Hero“-Bereich mit Pflege- und Standortsuche
- Fachgebiete der Zahnmedizin
- Vertrauens- und Datenqualitätsindikatoren
- Klinik-Karten mit hervorragenden Bewertungen
- Wegbeschreibung zum Standort in Chicago
- Eine Fußzeile für lokales SEO
- Responsive Layouts für Desktop- und Mobilgeräte
In der ersten Version wurden Beispiel-Klinikprofile verwendet, damit ich die Struktur überprüfen konnte, bevor ich echte Unternehmensdaten importierte. Ich habe den Wortlaut, die Farben, den Zeilenabstand, das Verhalten auf Mobilgeräten und das Design der Profilkarten überprüft, bevor ich zur Outscraper-Datenerfassungsphase überging.
Schritt 3: Erfassen Sie die Geschäftsdaten mit Outscraper
Sobald der Prototyp der Website fertig war, habe ich die Outscraper Google Maps Scraper um öffentliche Geschäftsdaten von Zahnärzten in Chicago zu sammeln.
Ich habe die Suche auf die Kategorie „Zahnmedizin“ und den Standort Chicago eingestellt und die Ergebnisse anschließend als JSON-Datei heruntergeladen. Der Export enthielt 500 Unternehmensdatensätze mit Feldern wie:
- Firmenname und Branche
- Adresse
- Telefonnummer
- Webseite
- Anzahl der Bewertungen und Rezensionen
- Geschäftsstatus
- Link zur Rezension
- Google Place-ID
Wenn Sie diesen Vorgang wiederholen möchten, dann Einführungsleitfaden zum Scraping mit Google Maps erläutert, wie man eine Aufgabe konfiguriert, deren Fortschritt überwacht und die Ergebnisdatei herunterlädt.
Die exportierte Datei enthielt die für das Verzeichnis benötigten Rohdaten. Bevor ich sie auf der Website einbinden konnte, musste ich noch die Standorte überprüfen, nicht relevante Kategorien entfernen, fehlende Werte bearbeiten und die Datensätze in ein einheitliches Format bringen.
Der gesamte Workflow zur Datenbereinigung und JSON-Verarbeitung wird in einem separaten Tutorial zum Befüllen eines lokalen Unternehmensverzeichnisses mit Outscraper-Daten behandelt.
Outscraper bietet außerdem Dienste zur Ermittlung von Kontaktdaten, zur Anreicherung bestehender Datensätze, zum Export strukturierter Daten sowie zur Vernetzung von Geschäftsdaten-Workflows über die API an.
Schritt 4: Überprüfen, Filtern und Organisieren der JSON-Daten
Der Outscraper-Export enthielt 500 Datensätze, aber ich musste die Daten zunächst überprüfen, bevor ich sie auf der Website verwenden konnte.
Ich habe die Einträge beibehalten, die:
- Hatte eine Adresse in Chicago
- Wurden als betriebsbereit gekennzeichnet
- Gehörte zu einer entsprechenden zahnmedizinischen Kategorie
- Hatte eine eindeutige Google Place-ID
Ich habe Einträge mit irrelevanten oder leeren Kategorien entfernt und die verbleibenden Felder in eine einheitliche Struktur geordnet. Außerdem habe ich bestimmte Kategorien, wie Kinderzahnärzte, Zahnärzte für ästhetische Zahnmedizin, Kieferorthopäden und Kieferchirurgen, in übergeordnete Verzeichnisbereiche zusammengefasst.
Eine ausführliche Erläuterung zur Gliederung von Geschäftsunterlagen finden Sie im Anleitung zum Aufbau einer lokalen Unternehmensdatenbank mit Google Maps.
Nach der Filterung kamen 467 Einträge von Zahnarztpraxen in Chicago für den Prototyp in Frage. Die bereinigte JSON-Datei stand nun bereit, um die im ursprünglichen Website-Entwurf verwendeten Beispieleinträge zu ersetzen.
Schritt 5: Daten verbinden und Verzeichnis testen
Ich habe die bereinigte JSON-Datei in ChatGPT Work hochgeladen und das Programm gebeten, die Beispiel-Einträge durch die entsprechenden Zahnarztunterlagen aus Chicago zu ersetzen.
Die Website hat die Daten mit folgenden Elementen verknüpft:
- Karten mit Klinikangaben
- Suche nach Name und Kategorie
- Suche nach Adresse und Postleitzahl
- Bewertungen und Anzahl der Rezensionen
- Links zur Website, zur Telefonnummer und zu Bewertungen
- Spezialfilter für die Zahnmedizin
Anschließend habe ich verschiedene Suchanfragen getestet und geprüft, wie die Karten mit fehlenden Websites, Telefonnummern und Bewertungen umgingen. Außerdem habe ich das Layout auf dem Desktop und auf Mobilgeräten überprüft, um sicherzustellen, dass die Suchfelder, Kategorien und Eintragsinformationen weiterhin benutzerfreundlich waren.
Sobald die eigentlichen Datensätze und Suchfunktionen funktionierten, war das Verzeichnis bereit für die Veröffentlichung.
Schritt 6: Veröffentlichen, überprüfen und Datenaktualisierungen planen
Nachdem ich das mit Inhalten gefüllte Verzeichnis getestet hatte, habe ich ChatGPT Work verwendet, um die Website über ChatGPT Sites zu erstellen und zu veröffentlichen.
Für die Veröffentlichung reichte es nicht aus, lediglich zu überprüfen, ob die Bereitstellung abgeschlossen war. Ich habe außerdem Folgendes überprüft:
- Ob die Website öffentlich zugänglich war
- Ob die Startseite eine erfolgreiche Antwort zurückgegeben hat
- Ob die Benutzeroberfläche korrekt dargestellt wurde
- Ob die Such- und Auflistungslinks funktioniert haben
- Ob das Layout für Mobilgeräte weiterhin benutzerfreundlich war
Bei der ersten Bereitstellung traten Probleme mit dem Zugriff und der Darstellung auf, die ich durch Überprüfung der Website-Einstellungen, der Produktionsantworten und der Bereitstellungsprotokolle beheben konnte. Ich werde diese Probleme im Abschnitt zur Fehlerbehebung näher erläutern.
Das veröffentlichte Verzeichnis basiert auf einer Momentaufnahme der Outscraper-Daten. Da sich Bewertungen, Websites, Telefonnummern und der Geschäftsstatus ändern können, benötigt das Projekt zudem einen wiederholbaren Prozess zur Erfassung aktueller Daten, zur Überprüfung der Änderungen und zur Aktualisierung der Website.
Für ein detaillierteres Verzeichnis können die Anreicherungsdienste von Outscraper dabei helfen, vorhandene Datensätze um verfügbare Kontaktdaten und weitere Unternehmensinformationen zu ergänzen.
Was nicht funktioniert hat und was dem Prototyp noch fehlt
Die Website funktionierte während der lokalen Erstellung, doch bei der Veröffentlichung traten Probleme auf, die im Prototyp nicht erkennbar waren. Außerdem fehlten im Outscraper-Export mehrere Felder, die in einem umfassenderen Verzeichnis nützlich wären.
Probleme, auf die ich beim Veröffentlichen gestoßen bin
Die erste veröffentlichte Version verfügte über eine Einstellung für eingeschränkten Zugriff, die mit dem Team-Arbeitsbereich verknüpft war. Nachdem die Website auf „öffentlich“ umgestellt worden war, gab die Startseite einen HTTP-404-Fehler zurück, da die Produktionsumgebung die Website-Dateien nicht korrekt finden konnte.
Die nächste Version wurde geladen, zeigte jedoch einen Teil des JavaScript-Codes als sichtbaren Text an. Durch eine abschließende Änderung an der Struktur wurden der Seitencontainer, die Stile und das Anwendungsskript in der richtigen Reihenfolge angeordnet.
Ich habe die Website erneut veröffentlicht und festgestellt, dass die Startseite eine erfolgreiche Antwort zurückgab 200 OK Antwort. Das hat mir gezeigt, dass ein fertiggestellter Build noch über die öffentliche URL getestet werden muss.
Aktuelle Einschränkungen bei den Daten
Die Verwendungszwecke des Verzeichnisses ein Outscraper-Datenexport, und die Datei enthielt nicht alle Felder, die für ein vollständiges lokales Verzeichnis erforderlich waren.
Zu den wichtigsten Einschränkungen zählten:
- Keine Längen- und Breitenkoordinaten
- Es gibt keine einheitliche Aufschlüsselung nach Stadtteilen in Chicago
- Keine Öffnungszeiten
- No clinic photos
- No detailed list of dental services
- Missing websites, phone numbers, or ratings in some records
- No appointment or insurance information
Because reliable coordinates and neighborhood names were unavailable, the map remained decorative and location searches relied on addresses and ZIP codes.
Business information can also change after collection. Visitors should confirm services, opening hours, insurance acceptance, and appointment availability directly with each clinic.
A future Outscraper export with additional fields would support richer listings and more accurate location pages.
What I Learned and What I Will Improve Next
This project gave me a practical view of how website planning, structured data, search functionality, and publishing work together. It also showed me which parts of the prototype need further development.
What I Learned
My main lessons were:
- A focused scope makes the project manageable. Choosing one category and one city helped me prioritize the essential directory features.
- Structured data needs editorial review. I needed clear rules for location, business status, category relevance, duplicates, and missing fields.
- A prototype helps validate the interface. Sample listings allowed me to review the layout before connecting the complete JSON export.
- AI-assisted development still requires direction. Clear prompts, testing, and specific feedback improved the website.
- Publishing needs separate verification. A successful local build did not guarantee that the public website would work correctly.
- Directory data needs maintenance. Ratings, websites, phone numbers, and operating status can change over time.
I did not manually write every line of code, but I became more familiar with JSON, search filters, website components, deployment logs, and data-quality decisions.
What I Will Improve Next
My next priorities are:
- Collect coordinates, opening hours, photos, and additional clinic details
- Map listings to accurate Chicago neighborhoods
- Create individual pages for qualifying clinics
- Move the records from a static JSON file into a database
- Add pagination and more detailed search filters
- Create a process for comparing new and previous Outscraper exports
- Test page speed, accessibility, and mobile usability
I plan to approach these improvements in smaller stages and document what works, what needs revision, and what I learn from each update.
Final Checklist: How to Build a Local Business Directory
Use this workflow to move from a directory idea to a published website:
- Define the directory scope. Choose the business category, target location, intended users, and information each listing should contain.
- Plan and build the prototype. Create the search fields, categories, listing cards, navigation and responsive layout with ChatGPT Work.
- Collect the business data. Verwenden Auskratzer to gather relevant public business records by category and location.
- Review and organize the export. Check the addresses, operating status, categories, duplicates, and missing fields before importing the JSON data.
- Connect and test the listings. Add the cleaned records to the website and test the search, filters, contact links, and mobile layout.
- Publish and maintain the directory. Verify the public website and create a process for updating the business records.
You can use Google Maps Scraper to collect public business details by category and location. Export the results, organize the fields your directory needs, and use the data to populate searchable business listings.
FAQ
Häufigste Fragen und Antworten
Geben Sie mindestens den Firmennamen, die Branche, die Adresse, die Telefonnummer, die Website, die Bewertung, die Anzahl der Bewertungen und den Status des Unternehmens an. Fügen Sie Öffnungszeiten, Dienstleistungen, Fotos, Koordinaten und Terminangaben hinzu, sofern zuverlässige Daten vorliegen.
Ja. Eine JSON-Datei eignet sich gut für einen frühen Prototyp mit einer überschaubaren Anzahl von Einträgen. Wenn das Verzeichnis wächst, ist eine Datenbank in der Regel die bessere Wahl für die Verwaltung von Aktualisierungen, einzelnen Eintragsseiten, Filterfunktionen und größeren Datensätzen.
Verwenden Sie ein Tool zur Verwaltung von Geschäftsdaten wie beispielsweise das Outscraper Google Maps Scraper um öffentliche Unternehmensdaten nach Kategorie und Standort zu sammeln. Überprüfen Sie die exportierten Daten, bevor Sie sie in Ihrem Verzeichnis veröffentlichen.
Legen Sie vor dem Import der Daten klare Qualifizierungsregeln fest. In diesem Projekt habe ich Datensätze mit einer Adresse in Chicago, dem Betriebsstatus, einer relevanten zahnmedizinischen Kategorie und einer eindeutigen Google-Place-ID erfasst.
Der Zeitplan für die Aktualisierung hängt von der Branche und der Größe des Verzeichnisses ab. Eine monatliche oder vierteljährliche Überprüfung ist ein sinnvoller Ausgangspunkt, da sich Unternehmenswebsites, Telefonnummern, Bewertungen, Öffnungszeiten und der Betriebsstatus ändern können.
Nicht unbedingt. Tools wie ChatGPT Work können zwar bei der Erstellung eines Prototyps helfen, aber Sie müssen dennoch die Verzeichnisstruktur festlegen, die Daten überprüfen, die Website testen und das veröffentlichte Ergebnis überprüfen. Für fortgeschrittenere Funktionen wie eine Datenbank und automatische Updates ist möglicherweise zusätzliche technische Unterstützung erforderlich.
Das Inhaltsverzeichnis
Dies ist eine praktische Anleitung, in der mithilfe von ChatGPT Work und den Outscraper-Daten ein durchsuchbares Verzeichnis von Zahnarztpraxen in Chicago erstellt wird. Aufbau eines Lokales Branchenverzeichnis lässt sich besser bewältigen, wenn die Website-Struktur und die Geschäftsdaten als separate Bestandteile desselben Arbeitsablaufs behandelt werden.
In diesem Tutorial erkläre ich die sechs Schritte Ich habe die Anleitung befolgt, um mithilfe von ChatGPT Work und einem Outscraper-JSON-Export ein durchsuchbares Verzeichnis zu erstellen.
Als Beispiel habe ich Zahnarztpraxen in Chicago herangezogen. ChatGPT Work hat mir dabei geholfen, die Benutzeroberfläche zu planen, den Website-Code zu generieren, die Suchfunktion zu integrieren und Probleme bei der Bereitstellung zu beheben. Outscraper stellte die strukturierten lokalen Unternehmensdaten zur Verfügung, mit denen das Verzeichnis befüllt wurde.
Der ursprüngliche Outscraper-Export enthielt 500 Brancheneinträge. Nach Überprüfung der Adressen, des Betriebsstatus und der Branchenkategorien habe ich 467 geeignete Einträge für Zahnarztpraxen in Chicago ausgewählt. Besucher können das daraus resultierende Verzeichnis nach Praxsnamen, Zahnarztkategorie, Adresse oder Postleitzahl durchsuchen.
Ich habe dieses Projekt als SEO-Stratege und technischer Redakteur angegangen, der sich noch in der Einarbeitungsphase in die Webentwicklung befindet. Ich habe nicht die gesamte Anwendung von Hand programmiert. Meine Aufgabe bestand darin, die Anforderungen zu definieren, die Daten zu strukturieren, die Benutzeroberfläche zu überprüfen, die Ergebnisse zu testen und zu dokumentieren, was funktioniert hat und was nicht.
Kurzantwort: So erstellen Sie ein lokales Branchenverzeichnis
- Legen Sie die Nische, den Standort und die Struktur der Website fest.
- Erstellen Sie die durchsuchbare Benutzeroberfläche mit ChatGPT Work.
- Erfassen Sie relevante Geschäftsunterlagen mit Outscraper.
- Die JSON-Daten exportieren, bereinigen und strukturieren.
- Verknüpfen Sie die Datensätze mit den Verzeichnisauflistungen und Filtern.
- Die Website testen, veröffentlichen und regelmäßig aktualisieren.
Möchten Sie lokale Unternehmensdaten für Ihr Verzeichnis sammeln? Nutzen Sie die Outscraper Google Maps Scraper nach Kategorie und Ort suchen.
Was ich mit ChatGPT Work und Outscraper entwickelt habe
Für dieses Projekt habe ich ein durchsuchbares Verzeichnis für Personen erstellt, die nach Zahnarztpraxen in Chicago suchen. Ich habe mich für eine Branchenkategorie und eine Stadt entschieden, um mich ganz auf den gesamten Arbeitsablauf konzentrieren zu können – von der Datenerfassung bis zur Veröffentlichung der Website.
Der fertige Prototyp ermöglicht es den Besuchern:
- Suche nach Praxiskennwort oder zahnmedizinischer Fachrichtung
- Suche nach Adresse oder Postleitzahl in Chicago
- Durchsuchen Sie die Einträge zu Allgemeinzahnmedizin, Kinderzahnheilkunde, ästhetischer Zahnmedizin, Kieferorthopädie und zahnmedizinischen Spezialgebieten
- Bewertungen und die Anzahl der Rezensionen vergleichen
- Rufen Sie die Websites, Telefonnummern und Bewertungsseiten der verfügbaren Kliniken auf.
Sehen Sie sich unten den fertigen Prototyp der Verzeichnis-Website an, auf der Besucher Zahnarztpraxen in Chicago suchen und vergleichen können.
Wie jedes Tool zum Verzeichnis beigetragen hat
ChatGPT Work, Outscraper, JSON und die redaktionelle Überprüfung unterstützten jeweils einen anderen Teil des Website-Workflows.
Dieses kleinere, zielgerichtete Projekt bot mir eine praktische Möglichkeit zu verstehen, wie strukturierte lokale Unternehmensdaten aus einer exportierten Datei in eine durchsuchbare Website übertragen werden können. Der erste Schritt bestand darin, genau zu definieren, was das Verzeichnis abdecken sollte.
Wie ich das lokale Branchenverzeichnis aufgebaut habe
Ich habe das Projekt in sechs praktische Schritte unterteilt, beginnend mit dem Verzeichniskonzept und endend mit einer veröffentlichten Website, die mit echten Unternehmensdaten gefüllt ist. Jeder Schritt befasste sich mit einem bestimmten Teil des Arbeitsablaufs, darunter die Planung der Website, die Entwicklung der Benutzeroberfläche, die Datenerfassung, die Aufbereitung der JSON-Daten, die Integration der Suchfunktion und das Testen.
Der Prozess begann mit einem kleinen Prototyp, der auf Beispielauflistungen basierte. Sobald das Layout und die Suchfunktionalität feststanden, habe ich mithilfe von Outscraper die Daten der Zahnklinik in Chicago zusammengetragen und die Beispielinhalte durch gefilterte Inhalte ersetzt. JSON Daten. Dieser Ansatz ermöglichte es mir, die Struktur der Website zu überprüfen, bevor ich mit dem vollständigen Datensatz arbeitete.
Verwenden Sie den Google Maps-Scraper, um Unternehmensdaten nach Kategorie und Standort zu erfassen, einschließlich verfügbarer Kontaktdaten, Bewertungen, Rezensionen, Websites und Angaben zum Unternehmensstatus.
Schritt 1: Definition der Verzeichnisnische und der Anforderungen
Bevor ich die Website erstellt habe, habe ich den Umfang des Verzeichnisses festgelegt:
- Kategorie: Zahnkliniken
- Standort: Chicago, Illinois
- Benutzer: Einwohner von Chicago, die eine zahnärztliche Behandlung suchen
- Zweck: Helfen Sie Besuchern dabei, Kliniken in der Umgebung zu suchen und zu vergleichen
Außerdem habe ich die nützlichsten Eintragsfelder ausgewählt, darunter den Namen der Praxis, die Kategorie, die Adresse, die Postleitzahl, die Bewertung, die Anzahl der Bewertungen, die Telefonnummer, die Website und den Betriebsstatus. Diese Felder dienten sowohl als Grundlage für die Datenerhebung im Rahmen von Outscraper als auch für das Layout der Website.
Falls Sie sich noch nicht für eine Nische im Verzeichnisbereich entschieden haben, bietet Outscraper eine Liste mit Google Maps-Unternehmenskategorien kann Ihnen dabei helfen, einheitliche Kategorienamen für die Datenerhebung festzulegen.
Bei der ersten Version habe ich mich auf eine durchsuchbare Startseite mit Fachbereichen, Klinikprofilen, Standortfiltern, Vertrauensindikatoren und einer SEO-optimierten Fußzeile konzentriert. Funktionen wie individuelle Klinikseiten, Terminbuchung und Benutzerkonten könnten zu einem späteren Zeitpunkt in Betracht gezogen werden.
Nachdem der Umfang und die Anforderungen festgelegt waren, war ich bereit, den Prototyp der Website mit ChatGPT Work zu erstellen.
Schritt 2: Erstellen Sie den Website-Prototyp mit ChatGPT Work
Ich habe ChatGPT Work ein strukturiertes Briefing vorgelegt, in dem ich den Zweck des Verzeichnisses, die Zielgruppe, die Bereiche der Startseite, die Suchfelder, den visuellen Stil sowie die Anforderungen an die lokale Suchmaschinenoptimierung (SEO) dargelegt habe.
Hier ist die Eingabeaufforderung, die ich verwendet habe:
ChatGPT Work hat anhand dieser Vorgaben den ersten Website-Prototyp erstellt, der Folgendes umfasst:
- Ein „Hero“-Bereich mit Pflege- und Standortsuche
- Fachgebiete der Zahnmedizin
- Vertrauens- und Datenqualitätsindikatoren
- Klinik-Karten mit hervorragenden Bewertungen
- Wegbeschreibung zum Standort in Chicago
- Eine Fußzeile für lokales SEO
- Responsive Layouts für Desktop- und Mobilgeräte
In der ersten Version wurden Beispiel-Klinikprofile verwendet, damit ich die Struktur überprüfen konnte, bevor ich echte Unternehmensdaten importierte. Ich habe den Wortlaut, die Farben, den Zeilenabstand, das Verhalten auf Mobilgeräten und das Design der Profilkarten überprüft, bevor ich zur Outscraper-Datenerfassungsphase überging.
Schritt 3: Erfassen Sie die Geschäftsdaten mit Outscraper
Sobald der Prototyp der Website fertig war, habe ich die Outscraper Google Maps Scraper um öffentliche Geschäftsdaten von Zahnärzten in Chicago zu sammeln.
Ich habe die Suche auf die Kategorie „Zahnmedizin“ und den Standort Chicago eingestellt und die Ergebnisse anschließend als JSON-Datei heruntergeladen. Der Export enthielt 500 Unternehmensdatensätze mit Feldern wie:
- Firmenname und Branche
- Adresse
- Telefonnummer
- Webseite
- Anzahl der Bewertungen und Rezensionen
- Geschäftsstatus
- Link zur Rezension
- Google Place-ID
Wenn Sie diesen Vorgang wiederholen möchten, dann Einführungsleitfaden zum Scraping mit Google Maps erläutert, wie man eine Aufgabe konfiguriert, deren Fortschritt überwacht und die Ergebnisdatei herunterlädt.
Die exportierte Datei enthielt die für das Verzeichnis benötigten Rohdaten. Bevor ich sie auf der Website einbinden konnte, musste ich noch die Standorte überprüfen, nicht relevante Kategorien entfernen, fehlende Werte bearbeiten und die Datensätze in ein einheitliches Format bringen.
Der gesamte Workflow zur Datenbereinigung und JSON-Verarbeitung wird in einem separaten Tutorial zum Befüllen eines lokalen Unternehmensverzeichnisses mit Outscraper-Daten behandelt.
Outscraper bietet außerdem Dienste zur Ermittlung von Kontaktdaten, zur Anreicherung bestehender Datensätze, zum Export strukturierter Daten sowie zur Vernetzung von Geschäftsdaten-Workflows über die API an.
Schritt 4: Überprüfen, Filtern und Organisieren der JSON-Daten
Der Outscraper-Export enthielt 500 Datensätze, aber ich musste die Daten zunächst überprüfen, bevor ich sie auf der Website verwenden konnte.
Ich habe die Einträge beibehalten, die:
- Hatte eine Adresse in Chicago
- Wurden als betriebsbereit gekennzeichnet
- Gehörte zu einer entsprechenden zahnmedizinischen Kategorie
- Hatte eine eindeutige Google Place-ID
Ich habe Einträge mit irrelevanten oder leeren Kategorien entfernt und die verbleibenden Felder in eine einheitliche Struktur geordnet. Außerdem habe ich bestimmte Kategorien, wie Kinderzahnärzte, Zahnärzte für ästhetische Zahnmedizin, Kieferorthopäden und Kieferchirurgen, in übergeordnete Verzeichnisbereiche zusammengefasst.
Eine ausführliche Erläuterung zur Gliederung von Geschäftsunterlagen finden Sie im Anleitung zum Aufbau einer lokalen Unternehmensdatenbank mit Google Maps.
Nach der Filterung kamen 467 Einträge von Zahnarztpraxen in Chicago für den Prototyp in Frage. Die bereinigte JSON-Datei stand nun bereit, um die im ursprünglichen Website-Entwurf verwendeten Beispieleinträge zu ersetzen.
Schritt 5: Daten verbinden und Verzeichnis testen
Ich habe die bereinigte JSON-Datei in ChatGPT Work hochgeladen und das Programm gebeten, die Beispiel-Einträge durch die entsprechenden Zahnarztunterlagen aus Chicago zu ersetzen.
Die Website hat die Daten mit folgenden Elementen verknüpft:
- Karten mit Klinikangaben
- Suche nach Name und Kategorie
- Suche nach Adresse und Postleitzahl
- Bewertungen und Anzahl der Rezensionen
- Links zur Website, zur Telefonnummer und zu Bewertungen
- Spezialfilter für die Zahnmedizin
Anschließend habe ich verschiedene Suchanfragen getestet und geprüft, wie die Karten mit fehlenden Websites, Telefonnummern und Bewertungen umgingen. Außerdem habe ich das Layout auf dem Desktop und auf Mobilgeräten überprüft, um sicherzustellen, dass die Suchfelder, Kategorien und Eintragsinformationen weiterhin benutzerfreundlich waren.
Sobald die eigentlichen Datensätze und Suchfunktionen funktionierten, war das Verzeichnis bereit für die Veröffentlichung.
Schritt 6: Veröffentlichen, überprüfen und Datenaktualisierungen planen
Nachdem ich das mit Inhalten gefüllte Verzeichnis getestet hatte, habe ich ChatGPT Work verwendet, um die Website über ChatGPT Sites zu erstellen und zu veröffentlichen.
Für die Veröffentlichung reichte es nicht aus, lediglich zu überprüfen, ob die Bereitstellung abgeschlossen war. Ich habe außerdem Folgendes überprüft:
- Ob die Website öffentlich zugänglich war
- Ob die Startseite eine erfolgreiche Antwort zurückgegeben hat
- Ob die Benutzeroberfläche korrekt dargestellt wurde
- Ob die Such- und Auflistungslinks funktioniert haben
- Ob das Layout für Mobilgeräte weiterhin benutzerfreundlich war
Bei der ersten Bereitstellung traten Probleme mit dem Zugriff und der Darstellung auf, die ich durch Überprüfung der Website-Einstellungen, der Produktionsantworten und der Bereitstellungsprotokolle beheben konnte. Ich werde diese Probleme im Abschnitt zur Fehlerbehebung näher erläutern.
Das veröffentlichte Verzeichnis basiert auf einer Momentaufnahme der Outscraper-Daten. Da sich Bewertungen, Websites, Telefonnummern und der Geschäftsstatus ändern können, benötigt das Projekt zudem einen wiederholbaren Prozess zur Erfassung aktueller Daten, zur Überprüfung der Änderungen und zur Aktualisierung der Website.
Für ein detaillierteres Verzeichnis können die Anreicherungsdienste von Outscraper dabei helfen, vorhandene Datensätze um verfügbare Kontaktdaten und weitere Unternehmensinformationen zu ergänzen.
Was nicht funktioniert hat und was dem Prototyp noch fehlt
Die Website funktionierte während der lokalen Erstellung, doch bei der Veröffentlichung traten Probleme auf, die im Prototyp nicht erkennbar waren. Außerdem fehlten im Outscraper-Export mehrere Felder, die in einem umfassenderen Verzeichnis nützlich wären.
Probleme, auf die ich beim Veröffentlichen gestoßen bin
Die erste veröffentlichte Version verfügte über eine Einstellung für eingeschränkten Zugriff, die mit dem Team-Arbeitsbereich verknüpft war. Nachdem die Website auf „öffentlich“ umgestellt worden war, gab die Startseite einen HTTP-404-Fehler zurück, da die Produktionsumgebung die Website-Dateien nicht korrekt finden konnte.
Die nächste Version wurde geladen, zeigte jedoch einen Teil des JavaScript-Codes als sichtbaren Text an. Durch eine abschließende Änderung an der Struktur wurden der Seitencontainer, die Stile und das Anwendungsskript in der richtigen Reihenfolge angeordnet.
Ich habe die Website erneut veröffentlicht und festgestellt, dass die Startseite eine erfolgreiche Antwort zurückgab 200 OK Antwort. Das hat mir gezeigt, dass ein fertiggestellter Build noch über die öffentliche URL getestet werden muss.
Aktuelle Einschränkungen bei den Daten
Die Verwendungszwecke des Verzeichnisses ein Outscraper-Datenexport, und die Datei enthielt nicht alle Felder, die für ein vollständiges lokales Verzeichnis erforderlich waren.
Zu den wichtigsten Einschränkungen zählten:
- Keine Längen- und Breitenkoordinaten
- Es gibt keine einheitliche Aufschlüsselung nach Stadtteilen in Chicago
- Keine Öffnungszeiten
- No clinic photos
- No detailed list of dental services
- Missing websites, phone numbers, or ratings in some records
- No appointment or insurance information
Because reliable coordinates and neighborhood names were unavailable, the map remained decorative and location searches relied on addresses and ZIP codes.
Business information can also change after collection. Visitors should confirm services, opening hours, insurance acceptance, and appointment availability directly with each clinic.
A future Outscraper export with additional fields would support richer listings and more accurate location pages.
What I Learned and What I Will Improve Next
This project gave me a practical view of how website planning, structured data, search functionality, and publishing work together. It also showed me which parts of the prototype need further development.
What I Learned
My main lessons were:
- A focused scope makes the project manageable. Choosing one category and one city helped me prioritize the essential directory features.
- Structured data needs editorial review. I needed clear rules for location, business status, category relevance, duplicates, and missing fields.
- A prototype helps validate the interface. Sample listings allowed me to review the layout before connecting the complete JSON export.
- AI-assisted development still requires direction. Clear prompts, testing, and specific feedback improved the website.
- Publishing needs separate verification. A successful local build did not guarantee that the public website would work correctly.
- Directory data needs maintenance. Ratings, websites, phone numbers, and operating status can change over time.
I did not manually write every line of code, but I became more familiar with JSON, search filters, website components, deployment logs, and data-quality decisions.
What I Will Improve Next
My next priorities are:
- Collect coordinates, opening hours, photos, and additional clinic details
- Map listings to accurate Chicago neighborhoods
- Create individual pages for qualifying clinics
- Move the records from a static JSON file into a database
- Add pagination and more detailed search filters
- Create a process for comparing new and previous Outscraper exports
- Test page speed, accessibility, and mobile usability
I later revisited this project with a newer Outscraper export and added clinic pages, more filters, pagination, category groups, and map-based browsing. Read how I added advanced local business directory features to see the second stage of the project.
Final Checklist: How to Build a Local Business Directory
Use this workflow to move from a directory idea to a published website:
- Define the directory scope. Choose the business category, target location, intended users, and information each listing should contain.
- Plan and build the prototype. Create the search fields, categories, listing cards, navigation and responsive layout with ChatGPT Work.
- Collect the business data. Verwenden Auskratzer to gather relevant public business records by category and location.
- Review and organize the export. Check the addresses, operating status, categories, duplicates, and missing fields before importing the JSON data.
- Connect and test the listings. Add the cleaned records to the website and test the search, filters, contact links, and mobile layout.
- Publish and maintain the directory. Verify the public website and create a process for updating the business records.
You can use Google Maps Scraper to collect public business details by category and location. Export the results, organize the fields your directory needs, and use the data to populate searchable business listings.
FAQ
Häufigste Fragen und Antworten
Geben Sie mindestens den Firmennamen, die Branche, die Adresse, die Telefonnummer, die Website, die Bewertung, die Anzahl der Bewertungen und den Status des Unternehmens an. Fügen Sie Öffnungszeiten, Dienstleistungen, Fotos, Koordinaten und Terminangaben hinzu, sofern zuverlässige Daten vorliegen.
Ja. Eine JSON-Datei eignet sich gut für einen frühen Prototyp mit einer überschaubaren Anzahl von Einträgen. Wenn das Verzeichnis wächst, ist eine Datenbank in der Regel die bessere Wahl für die Verwaltung von Aktualisierungen, einzelnen Eintragsseiten, Filterfunktionen und größeren Datensätzen.
Verwenden Sie ein Tool zur Verwaltung von Geschäftsdaten wie beispielsweise das Outscraper Google Maps Scraper um öffentliche Unternehmensdaten nach Kategorie und Standort zu sammeln. Überprüfen Sie die exportierten Daten, bevor Sie sie in Ihrem Verzeichnis veröffentlichen.
Legen Sie vor dem Import der Daten klare Qualifizierungsregeln fest. In diesem Projekt habe ich Datensätze mit einer Adresse in Chicago, dem Betriebsstatus, einer relevanten zahnmedizinischen Kategorie und einer eindeutigen Google-Place-ID erfasst.
Der Zeitplan für die Aktualisierung hängt von der Branche und der Größe des Verzeichnisses ab. Eine monatliche oder vierteljährliche Überprüfung ist ein sinnvoller Ausgangspunkt, da sich Unternehmenswebsites, Telefonnummern, Bewertungen, Öffnungszeiten und der Betriebsstatus ändern können.
Nicht unbedingt. Tools wie ChatGPT Work können zwar bei der Erstellung eines Prototyps helfen, aber Sie müssen dennoch die Verzeichnisstruktur festlegen, die Daten überprüfen, die Website testen und das veröffentlichte Ergebnis überprüfen. Für fortgeschrittenere Funktionen wie eine Datenbank und automatische Updates ist möglicherweise zusätzliche technische Unterstützung erforderlich.
