Extruct AI

Eine kurze Beschreibung

Extruct AI ist eine KI-Plattform, die auf der Identifizierung von Unternehmen, Unternehmensforschung und umfangreichen Daten basiert. Sie ermöglicht es, Zielunternehmen über Unternehmensindexe sowie Echtzeit-Webseiten zu finden, und erzeugt durch semantische Suche, ähnliche Unternehmen, Deep Search, Deep Research sowie AI Tables überprüfbare Forschungsergebnisse.

Einführung in die Tools

Extruct AI wird von dem amerikanischen Unternehmen Extruct AI, Inc. betrieben. Es handelt sich dabei um eine API für Unternehmensforschung, die für Anwendungen im Bereich KI sowie für Geschäftsteams konzipiert ist. Es handelt sich nicht um einen allgemeinen Chatbot – vielmehr vereint es Funktionen wie Suchvorgänge in Unternehmen, Bedingungsfilter, die Analyse von Webseiten, die Automatisierung der Erfassung von Kontaktdaten sowie die strukturierte Ausgabe von Informationen zu einem einheitlichen Forschungsprozess.

Die Plattform unterhält ein Index mit etwa zehn Millionen Unternehmen und ermöglicht gleichzeitig die Suche nach Echtzeit-Webseiten, wenn dies erforderlich ist. Die Nutzer können sowohl über die Web-Oberfläche von Studio arbeiten als auch ihre Fähigkeiten über REST API, MCP sowie öffentliche Skill-Lager in Vertriebs-, Investitions-, Marktforschungs- oder Automatisierungsprozesse einbinden.

Hauptfunktionen

Unternehmensindex und Abfrage nach einzelnen Unternehmen

Die Plattform ermöglicht es, Unternehmensdaten anhand der Domain des Unternehmens oder eines internen Identifikators abzurufen, oder man kann in dem strukturierten Unternehmensindex suchen. Die grundlegenden Felder eignen sich zur Erstellung von standardisierten Listen, doch Änderungen auf den Webseiten sowie Beziehungen zwischen Unternehmen mit demselben Namen oder Tochtermarken müssen weiterhin manuell überprüft werden.

• Unternehmen anhand von Domainnamen oder Firmenidentifikatoren lokalisieren, um Missverständnisse durch Suchen allein nach dem Namen zu vermeiden.
• Zurück zu den verfügbaren Feldern wie Unternehmensprofil, Branche, Standort, Größe usw.; die genauen Felder richten sich nach der API-Antwort und den Account-Rechten.
• Die Suchergebnisse können an Deep Research oder AI Tables weitergeleitet werden, ohne dass das Ziel erneut strukturiert werden muss.
• Der Unternehmenstextindex eignet sich für eine schnelle Abrufung, während die Echtzeit-Webrecherche dazu dient, aktuelle Informationen und qualitative Belege zu ergänzen.

Semantische Suche

Die semantische Suche ermöglicht es den Nutzern, das gesuchte Unternehmen in natürlicher Sprache zu beschreiben, wobei zusätzlich Land, Stadt, Mitarbeiterzahl, Gründungsjahr sowie Ausschlusskriterien angegeben werden können. Sie zielt auf eine umfassende Auflistung ab und eignet sich dazu, zunächst eine Liste von Kandidaten zu erstellen, die anschließend durch strengere Suchkriterien gefiltert werden kann.

• Es ist möglich, Produkte, Zielkunden oder Geschäftsmodelle zu beschreiben, ohne im Voraus die genauen Branchenklassifikationscodes kennen zu müssen.
• Man kann den Umfang durch strukturierte Filterkriterien wie Region, Größe und Gründungsjahr eingrenzen.
• Pro Seite werden maximal 250 Einträge zurückgegeben. Im kostenlosen Plan können maximal 25 Einträge pro Abruf abgerufen werden, während im kostenpflichtigen Plan bis zu 2000 Einträge in mehreren Seiten abgerufen werden können.
• Offiziell wird empfohlen, für die neue Integration die aktuelle Methode zur Abfrage im Unternehmen zu verwenden; die alte Lesemethode wurde als veraltet markiert.

Lookalike Search – Suche nach ähnlichen Unternehmen

Die Lookalike-Suche nutzt eine Firmendomain oder einen internen Identifikator als Ausgangspunkt, um anhand von Merkmalen wie Geschäftsinhalt, Zielkunden, Unternehmenseigenschaften und Website-Besucherzahlen ähnliche Unternehmen zu finden. Je typischer der Ausgangspunkt ist, desto leichter lassen sich die Ergebnisse in der Kundenakquise oder bei der Analyse von Wettbewerbern nutzen.

• Es eignet sich, ausgehend von bestehenden, qualitativ hochwertigen Kunden potenzielle Ansätze mit ähnlichen Geschäftsmerkmalen zu identifizieren.
• Man kann weiterhin Filterkriterien wie Länder hinzufügen, um zu vermeiden, dass die Liste zu umfangreich wird.
• Die kostenlose Version kann maximal 25 Einträge pro Abruf lesen, während Starter und Pro in mehreren Seiten bis zu 2000 Einträge lesen können.
• Ähnlichkeit ist kein Beweis für Kooperationsbereitschaft oder Kaufkraft; sie muss weiterhin mit Deep Search und menschlicher Beurteilung in Verbindung gebracht werden.

Tiefe Suche – Erkennung und Bewertung auf tiefer Ebene

Deep Search eignet sich für qualitative Fragen, auf die mit herkömmlichen Indizes keine direkte Antwort möglich ist – beispielsweise bei der Suche nach Unternehmen, die mehrere Geschäftsmerkmale erfüllen. Das System durchsucht asynchron Webseiten, Unternehmensdatenbanken, Karten sowie Karrierenetzwerke und identifiziert, sortiert und erklärt anschließend die potenziellen Unternehmen gemäß den Standards der natürlichen Sprache.

• Das System kann die Bewertungskriterien selbst ableiten, oder der Benutzer kann die einzelnen Beurteilungsbedingungen ausdrücklich angeben.
• Die Ergebnisse enthalten Korrelationen, Einzelbewertungen, Erklärungen und Belege, die es erleichtern, zu überprüfen, warum ein Unternehmen ausgewählt wurde.
• Die maximale Anzahl der erwarteten Ergebnisse pro Suchauftrag beträgt 250, und innerhalb des Auftrags können weitere Ergebnisse ermittelt werden.
• Es ist möglich, bestehende Aufgaben sowie bereits analysierte Domainnamen auszuschließen, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass derselbe Unternehmensname erneut in die Liste aufgenommen wird.
• Die Aufgabe wird asynchron ausgeführt; es wird empfohlen, den Fortschritt alle 15 bis 30 Sekunden zu überprüfen.

Tiefgehende Forschungsberichte

Deep Research erstellt detaillierte Berichte über ein Unternehmen, eine Person oder ein Team. Dabei planen die Reasoning-Agenten zunächst die Fragen, führen anschließend die Research-Agenten parallel aus und fassen die Ergebnisse zusammen. Dies eignet sich zur Vorbereitung vor Besprechungen, zur Due-Diligence bei Investitionen sowie zur Untersuchung von Schlüsselkunden.

• Es wird eine Forschungstiefe auf mittlerem, hohem und sehr hohem Niveau unterstützt, was jeweils bis zu etwa 5, 15 und 25 Forschungsagenten entspricht.
• Es ist möglich, einen Markdown-Bericht mit Beweisnummern auszugeben, oder die Ergebnisse können nach einer vom Benutzer definierten Datenstruktur zurückgegeben werden.
• Strukturierte Muster ermöglichen es, Feldern Beweise und Schlussfolgerungen zuzuweisen, wobei die Datenstruktur maximal 5 Ebenen der Verkettung sowie 50 Attribute aufweisen darf.
• Der Status der Aufgabe gibt Informationen zum Fortschritt wie die Anzahl der Iterationen, die Anzahl der Agenten und die Menge der Daten an und weist auf die Gründe für eine Verschlechterung des Ergebnisses hin.
• Diese Funktion erfordert das Pro-Paket sowie ausreichend Punkte. Bei fehlgeschlagenen Aufgaben werden die dafür verwendeten Punkte gemäß den offiziellen Regeln zurückgegeben.

AI Tables – Massenuntersuchung von Tabellen

AI Tables verwandelt Listen von Unternehmen in wiederholbar lauffähige Workflows für Forschung und Bewertung. Benutzer können ihre eigenen Domainnamen importieren oder Suchergebnisse erhalten, um anschließend Systemfelder oder Spalten mit AI-Agenten hinzuzufügen, um Informationen in großen Mengen einzufügen.

• Die integrierten Felder dienen dazu, die grundlegenden Unternehmensdaten zu ergänzen und so die manuelle Kopie sowie die Standardisierung der Feldformate zu reduzieren.
• Die Agentenspalte kann Webseiten untersuchen, Fakten extrahieren, Bedingungen prüfen oder Bewertungen erstellen.
• Man kann den Status der Tabellen und Zellen überprüfen, bevor die endgültigen Ergebnisse gelesen, geteilt oder exportiert werden.
• Der aktuelle Preis beträgt 1 Punkt pro KI-Zelle. Das Pro-Paket umfasst 2000 Forschungszellen.

E-Mail-Adresse und Telefonnummer ergänzen

Das Pro-Paket bietet die Möglichkeit, E-Mail-Adressen und Telefonnummern abzurufen, um die bereits festgelegte Liste der Kontakte zu ergänzen. Bei den aktuellen Preisen kostet eine Abfrage einer E-Mail-Adresse 4 Punkte, während eine Telefonnummerabfrage 20 Punkte kostet. Daher sollte man zunächst Unternehmen und Positionen auswählen und anschließend nur die wenigen wertvollen Kontakte ergänzen.

Kontaktdaten bedeuten nicht automatisch eine Genehmigung für Marketingaktivitäten. Die Nutzer müssen sich an die Datenschutz-, Anti-Stalking- sowie Regulierungen zum elektronischen Marketing in den jeweiligen Regionen halten und Prozesse für Austritte, Blacklists sowie manuelle Überprüfungen einrichten.

Öffentliche Datensätze des Data Rooms

Ein Data Room dient dazu, die von der Plattform bereitgestellten, öffentlichen Unternehmensdatensätze anzusehen. Kostenlose Nutzer können die öffentlichen Data Rooms durchsuchen; die Versionen Starter und Pro bieten zudem die Möglichkeit, diese Daten zu exportieren – ideal, um schnell eine Anfangsliste von Unternehmen zu einem bestimmten Thema zu erhalten.

Studio-Webseiten-Arbeitsbereich

Studio ist eine Web-Arbeitsumgebung, mit der man Such- und Forschungsfunktionen ohne eigene Entwicklung nutzen kann. Bei Starter kann man Tabellen sowie Suchergebnisse teilen; Team & Enterprise bietet zudem gemeinsame Arbeitsbereiche, Abrechnung nach Anzahl der Nutzer sowie Unterstützung bei der Einrichtung von Teams.

Wie man den richtigen Forschungsweg wählt

Die verschiedenen Suchmethoden von Extruct lösen unterschiedliche Probleme. Zunächst muss festgestellt werden, ob es darum geht, schnell Ergebnisse zu erhalten, ähnliche Unternehmen zu finden, nach komplexen Kriterien zu filtern oder ein einzelnes Ziel genauer zu untersuchen – dadurch kann der Verschwendung von Ressourcen vorgebeugt werden.

Vollständiger Workflow

Erstellung einer Liste der Zielunternehmen

1. Zuerst sollten der ideale Kunde, das Investitionsthema oder der Marktbereich klar definiert werden, und die Bedingungen, die erfüllt werden müssen, von denen, die nur zur Sortierung dienen, getrennt werden.
2. Verwenden Sie die semantische Suche, um eine breite Auswahl an Kandidaten zu erstellen, oder nutzen Sie die Lookalike-Suche, um von bereits vorhandenen, hochwertigen Unternehmen aus ähnliche Unternehmen hinzuzufügen.
3. Starten Sie eine Deep Search für die Qualitätskriterien, die für Beweise auf Webseiten erforderlich sind, und legen Sie die Bewertungskriterien sowie die Anzahl der gewünschten Ergebnisse fest.
4. Prüfen Sie die Erklärungen und Beweise jeder Firma und streichen Sie Einträge mit demselben Namen, die nicht mehr in Betrieb sind, die zum falschen Gebiet gehören oder deren Geschäftsbeschreibung veraltet ist.
5. Führen Sie die Warteliste in AI Tables ein, ergänzen Sie dort einheitlich Felder, Kontakte und Bewertungen, und exportieren Sie sie anschließend in das nachfolgende System.

Erstellung von Zusammenfassungen zu Untersuchungen wichtiger Unternehmen

1. Stellen Sie sicher, dass die richtige Domain-Adresse des Zielunternehmens sowie die Identität der Personen oder das Umfang des Teams bekannt sind, um Verwechslungen bei den zu untersuchenden Objekten zu vermeiden.
2. Wählen Sie „Deep Research“ aus und legen Sie die Tiefe der Recherche entsprechend der Bedeutung der Frage sowie des Budgets für Punkte fest.
3. Definieren Sie bei maschineller Verarbeitung vereinfachte Datensätze, um die Grenzen bezüglich der Nestungsebene und der Anzahl der Eigenschaften einzuhalten.
4. Nach dem Ausführen der Aufgabe sollte der Status in den empfohlenen Abständen überprüft werden, wobei Fortschritt, Warnungen wegen Degradierungen oder Gründe für Misserfolge aufgezeichnet werden sollten.
5. Beim Lesen des Endberichts sollten die entsprechenden Beweise nacheinander geöffnet werden, um Datum, Beteiligte und Kontext zu überprüfen, bevor eine Entscheidung getroffen wird.

Anleitung zur Verwendung

Einführung in die Webseite

1. Registrieren Sie ein Konto und gehen Sie ins Studio, um zunächst mit der kostenlosen Version eine klar definierte, kleine Suchanfrage auszuprobieren.
2. In der semantischen Suche wird das Zielunternehmen beschrieben, und es werden Filterkriterien wie Land, Stadt, Größenordnung oder Gründungsjahr hinzugefügt.
3. Überprüfen Sie zunächst, ob die ersten 25 Ergebnisse den Erwartungen entsprechen, und passen Sie anschließend Beschreibungen sowie Ausschlusskriterien an, anstatt sofort die Anzahl zu erhöhen.
4. Wenn qualitative Beweise erforderlich sind, wird auf Deep Search upgegradet; nach der Überprüfung werden die Daten in großen Mengen in AI Tables eingetragen.
5. Löschen Sie vor der Exportierung oder Weitergabe fehlerhafte Einträge und dokumentieren Sie die Suchbedingungen sowie die Überprüfungszeit, um das Szenario nachzustellen.

API-Zugriffsprozess

1. Erstellen Sie im Account-Konsol eine Zugriffstoken und speichern Sie diese über die Serverseitige Schlüsselverwaltung – schreiben Sie sie nicht auf die Frontend-Seiten oder in öffentliche Code-Repositorys.
2. Zuerst wird eine Unternehmensabfrage oder eine semantische Suche durchgeführt, um die Struktur der Felder, die Paginierungsregeln sowie die kostenlosen Nutzungsmöglichkeiten zu überprüfen.
3. Für Deep Search und Deep Research sollte man nach der Erstellung asynchroner Aufgaben den Status in den vom Hersteller empfohlenen Zeitabständen abfragen.
4. Die drei Zustände „Erfolgreich abgeschlossen“, „Fehler“ und „Herabstufung“ werden verarbeitet, und die Belege werden zusammen mit dem Haupttext der Studie gespeichert.
5. Im Produktionsumfeld werden Wiederholungsversuche, Duplikatenentfernung, Warnungen bei Erreichen von Grenzwerten sowie manuelle Stichprobenkontrollen hinzugefügt, um zu verhindern, dass wiederholte Aufgaben große Mengen an Punkten verbrauchen.

Für welche Benutzer geeignet

• Vertriebsentwicklungsteam: Identifiziert Unternehmen anhand des idealen Kundenprofils, filtert Listen und ergänzt Kontakte.
• Markt- und Wachstumsteam: Erstellung einer Marktsegmentkarte, Analyse der Wettbewerbslandschaft sowie Erstellung von Zielgruppenlisten für gezieltes Marketing.
• Investitionsunternehmen und Forscher: Sie identifizieren Unternehmen, die zum Thema passen, und erstellen auf der Grundlage von Beweismitteln Forschungsberichte über diese Unternehmen.
• Beratungs- und Strategieteam: Systematische Aufbereitung von Unternehmensdaten, Überprüfung qualitativer Kriterien sowie Erstellung wiederverwendbarer Forschungstabellen.
• Daten- und Automatisierungsentwickler: Sie integrieren die Forschungsergebnisse des Unternehmens in Agenten sowie interne Workflows über APIs, MCP oder offene Fähigkeiten.
• Gründer und Geschäftsführer: Suche nach Partnern, potenziellen Kunden oder ähnlichen Unternehmen sowie Vorbereitung auf wichtige Treffen.

Typische Anwendungsszenarien

• Erstellen Sie eine Liste von Nischenmarktunternehmen auf der Grundlage der Produktfähigkeiten, der Zielkunden, der Regionen und der Größenanforderungen.
• Aus bereits vorhandenen, wertvollen Kunden ausgehend, werden ähnliche Unternehmen gesucht und ihre tatsächliche Passung zum Geschäft überprüft.
• Führen Sie die Teilnehmer, Personalvermittlungsfirmen oder Branchen in AI Tables ein, um die Firmendaten sowie die Forschungsergebnisse einheitlich zu ergänzen.
• Vor Verkaufssitzungen sollten das Produkt des Unternehmens, das Team, aktuelle Entwicklungen sowie potenzielle Bedürfnisse untersucht werden, und dazu sollten Beweise gesammelt werden.
• Für das Thema Investitionen werden potenzielle Kandidaten gesucht, wobei für jedes Investitionskriterium eine Erklärung sowie eine Bewertung erstellt werden.
• Mit MCP können AI-Kunden, die dieses Protokoll unterstützen, Aufgaben wie Firmensuche, tiefgehende Suche und Forschung ausführen.
• Die manuell überprüften Unternehmensdaten werden in CRM-Systeme, Analysetools oder interne Datenbanken exportiert.

Vorteile des Produkts

• Die Forschungsorientierung des Unternehmens ist klar definiert: Sie konzentriert sich auf die Entdeckung, Auswahl, Erweiterung und Entwicklung von Lösungen für Unternehmen – anstatt allgemeine Chattenfunktionen anzubieten.
• Vollständige Suchhierarchie: Schnelle semantische Wiederfindung, Erkennung ähnlicher Unternehmen, qualitative Tiefensuche und gezielte Vertiefungsuntersuchungen haben jeweils eine klare Anwendung.
• Die Ergebnisse unterstreichen die Beweise: Deep Search und Deep Research können Erklärungen sowie die entsprechenden Beweise liefern, was eine manuelle Überprüfung erleichtert.
• Unterstützung für strukturierte Batch-Verarbeitung: AI Tables kann die gleiche Analyselogik wiederholt auf eigene Listen oder Suchergebnisse anwenden.
• Es gibt viele Anschlussmöglichkeiten: Webinterface, REST API, MCP, öffentliche Skills sowie n8n-Community-Node, die unterschiedliche technische Niveaus abdecken.
• Das kostenlose Paket beinhaltet Zugang zur API sowie 25 Punkte pro Monat. Entwickler können die Felder und Workflows zunächst testen, bevor sie sich für ein Abo entscheiden.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Unternehmensprofil, Kontaktdaten und Webseitenbelege können veraltet sein, auf gleichnamige Einheiten verweisen oder im Kontext fehlen und daher nicht direkt als endgültige Fakten herangezogen werden.
• Die semantische Suche legt den Schwerpunkt auf die Rückholung von Ergebnissen; es wird nicht garantiert, dass alle Ergebnisse den impliziten qualitativen Kriterien entsprechen. Komplexe Kriterien sollten für eine weitere Überprüfung der Deep Search überlassen werden.
• Deep Search und Deep Research gehören zu asynchronen Aufgaben, wobei die Geschwindigkeit der Ergebnisse von der Tiefe der Aufgabe sowie der Verfügbarkeit der Webseiten abhängt.
• Die tiefgehende Mehr-Agenten-Forschung verbraucht erheblich viele Punkte; vor Beginn müssen Budget und Aufgabenumfang festgelegt werden.
• Die monatlichen Punkte werden am Ende des Abrechnungszeitraums zurückgesetzt und nicht übertragen. Der ungenutzte Betrag kann nicht in den nächsten Monat übernommen werden.
• Die Plattform garantiert nicht, dass der Inhalt der Dienste absolut genau oder vollständig ist; wichtige Entscheidungen im Bereich Verkauf, Investitionen und Compliance müssen von Menschen überprüft werden.
• Die offenen Bedingungen erlauben es nicht, über formelle Schnittstellen automatisch Daten abzurufen, und es ist auch nicht gestattet, die erhaltenen Daten in großen Mengen weiterzuverkaufen oder neu zu verteilen.
• Es ist nicht zulässig, mithilfe der bereitgestellten Dienste Wettbewerbsdatenbanken, -modelle oder -dienste zu erstellen oder zu trainieren. Vor einer kommerziellen Weiterverwendung müssen die Vertragsrechte überprüft werden.
• Hinweis: Der Dienst wurde nicht gemäß branchenspezifischen Vorschriften wie HIPAA oder FISMA entwickelt; arbeitsbezogene Aufgaben, die einer solchen Regulierung unterliegen, sollten nicht direkt verwendet werden.
• Die Plattform verlangt, dass die Nutzer mindestens 18 Jahre alt sind, und kann den Zugang einschränken oder sperren, falls es zu Verstößen, Missbrauch oder Beeinträchtigungen der Leistung anderer Nutzer kommt.

Preise und Pakete

Im Folgenden finden Sie den offiziellen Monatsplan vom 22. August 2026. Die Preise und Leistungen können sich ändern; die endgültigen Beträge, Steuern sowie Regeln bezüglich der Plätze und Kontingente sind auf der Kaufseite des Kontos zu entnehmen.

Wie werden Punkte verbraucht?

Abonnements- und Limitsregeln

• Alle Funktionen teilen sich denselben monatlichen Punktpool; die Punkte werden in jedem Abrechnungszeitraum zurückgesetzt und nicht übertragen.
• Derzeit werden keine zusätzlichen Punkte zur Einzelbestellung angeboten. Wenn der verfügbare Betrag nicht ausreicht, muss das Paket aufgewertet werden oder man sollte sich an das Team wenden.
• Eine Aufstufung tritt umgehend in Kraft und wird auf die verbleibende Laufzeit umgerechnet, eine Herabstufung tritt im nächsten Abrechnungszyklus in Kraft.
• Die Abonnementgebühren werden standardmäßig automatisch erneuert. Der Nutzer kann dies in seinem Konto deaktivieren; die Deaktivierung tritt zum Ende der aktuellen Zahlungsperiode in Kraft.
• Die offiziell genannten gängigen Kreditkarten sind Visa und Mastercard. Die Zahlungen werden in US-Dollar abgewickelt, wobei zusätzliche Gebühren anfallen können.
• Team & Enterprise können Rechnungen mit Zahlungsfrist NET 30 beantragen; die genauen Zahlungsbedingungen müssen mit dem Vertriebsteam abgestimmt werden.

Unterstützte Plattformen und Integrationssysteme

API, MCP und Open Source

Extruct stellt offizielle API-Dokumentationen sowie Account-Tokens bereit, mit denen Anfragen an das Unternehmen, semantische Suche, Lookalike-Suche, tiefe Suche, umfassende Recherchen sowie Operationen mit AI-Tabellen durchgeführt werden können. Für asynchrone Aufgaben ist es notwendig, diese zu erstellen, den Status zu überwachen und mit Ergebnissen von Erfolg, Fehler oder Rückfällen umzugehen.

Die offiziellen MCP-Server nutzen OAuth-Verbindungen und sind für Desktop-Systeme, Webseiten sowie Entwicklungswerkzeuge geeignet, die dieses Protokoll unterstützen. Im Gegensatz dazu verwendet die offizielle API Skill Account-Tokens und ist der ursprünglichen Schnittstelle näher – sie eignet sich somit für Entwickler, die eine präzise Kontrolle über Anfragen und Datensätze benötigen.

Offizielle GitHub-Inhalte

• Die offiziellen Organisationen haben einen Wissenspool für Themen wie Marktzugang, Vertriebsaktivitäten, Risikokapital sowie Forschungsprozesse bereitgestellt.
• Das Skills-Repository stellt die Extruct API Skill öffentlich zur Verfügung und verwendet die MIT-Lizenz.
• Das Repository n8n-nodes-extruct bietet N8N-Verbindungsnode und verwendet die MIT-Lizenz.
• linkedin-abm-skills ist ein öffentliches Branch-Repo unter der MIT-Lizenz; vor der Verwendung sollten die Regeln des übergeordneten Projekts und der Plattform überprüft werden.
• In einigen Workflow-Repositorys werden die Lizenzen nicht auf der öffentlichen Seite klar angegeben; daher sollte man nicht davon ausgehen, dass deren Inhalte frei kopiert oder weiterveröffentlicht werden dürfen.
• Die in den GitHub-Hinweisen angegebenen Punktzahlen können später oder früher als die Aktualisierungen auf der Preisseite erfolgen; die Abrechnung richtet sich stets nach den aktuellen offiziellen Preisen.

Die Extruct-Plattform selbst ist ein kommerzielles, geschlossenes Serviceprodukt. Offen verfügbare Fähigkeiten, Connector oder Workflow-Codes sind open source – das bedeutet lediglich, dass die entsprechenden Repositorien unter einer Lizenz genutzt werden können. Es bedeutet jedoch nicht, dass der Unternehmensindex, der Suchmotor, die Webanwendungen oder die Serviceausgaben ebenfalls open source sind.

Privatsphäre und Datensicherheit

Das offizielle Datenschutzrecht wurde zuletzt am 8. Mai 2025 aktualisiert. Die Plattform verarbeitet Kontaktdaten, Nutzungsinformationen, Geräte- und Netzwerkdaten sowie Standortinformationen und Cookie-Daten. Zahlungsinformationen werden von Zahlungsdienstleistern wie Stripe verarbeitet.

• Benutzereingaben, -ausgaben und damit verbundene persönliche Informationen können von den Anbietern von KI-Diensten verarbeitet werden; die offiziellen Richtlinien geben keine ausreichend klaren Zusicherungen bezüglich eines weltweiten Verzichts auf Training.
• Die Plattform behandelt sensible persönliche Daten nicht proaktiv, und Nutzer sollten keine streng regulierten oder nicht zur Weitergabe berechtigten Daten für Forschungszwecke einreichen.
• Nach Beendigung des Kontos werden personenbezogene Daten in der Regel nicht länger als 12 Monate zum ursprünglichen Zweck aufbewahrt; danach werden sie gelöscht, anonymisiert oder von den Backups getrennt.
• Für den grenzüberschreitenden Umgang können Standardvertragsklauseln sowie Anhänge zur Datenverarbeitung verwendet werden. Unternehmenskunden sollten die entsprechenden Dokumente vor dem Kauf prüfen.
• Die Plattform kann Analyse- und Werbeverfolgungstechnologien verwenden, und ihre offizielle Richtlinie besagt, dass sie auf die „Bitte nicht verfolgen“-Signale des Browsers nicht reagieren wird.
• Laut der Richtlinie werden personenbezogene Daten weder verkauft noch geteilt, und es werden Rechte auf Zugang, Korrektur und Löschung gewährt; der genaue Umfang hängt jedoch von den geltenden Gesetzen des jeweiligen Landes ab.
• Minderjährige unter 18 Jahren dürfen sich nicht registrieren oder die Dienste nutzen. Die Plattform gibt an, absichtlich keine Informationen über Minderjährige zu sammeln.

Sicherheitsprüfung vor der Nutzung durch das Unternehmen

1. Zuerst muss überprüft werden, ob es eine rechtmäßige Grundlage für die Übertragung der Liste der Unternehmen, der Kontaktpersonen sowie der internen Anmerkungen gibt.
2. Prüfen Sie die Dienstbedingungen, die Datenschutzrichtlinien sowie die Anhänge zur Datenverarbeitung mit den zuständigen Rechtsbeauftragten oder Datenschutzbeauftragten.
3. Vergeben Sie nur die notwendigen API-Tokentrechte und speichern Sie diese auf der Serverseite, wechseln sie regelmäßig aus und überwachen abweichende Aufrufe.
4. Es werden Felder festgelegt, die für Verkäufer und Forscher zur Nutzung zugelassen sind, sowie Grenzen für die Exportierung, Fristen für die Speicherung und Verfahren zur Löschung.
5. Es werden Stichproben von den AI-Ergebnissen, Kontakten und Beweisen überprüft, und manuelle Änderungen werden zur Prüfung aufgezeichnet.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Empfehlungswert: 4,3 / 5. Extruct verbindet die Rückrufaktionen von Unternehmen, ähnliche Unternehmen, qualitative Filterung, tiefgehende Analyse eines einzelnen Ziels sowie Tabellendaten zu einer klaren Forschungsstruktur. Die Bereitstellung von Belegen sowie verschiedene Anbindungsmöglichkeiten für Entwickler machen es besonders geeignet für B2B-Geschäfte.

Der Hauptnachteil besteht darin, dass bei komplexen Aufgaben sowie bei der Ergänzung von Kontaktdaten schnell Punkte verbraucht werden. Die öffentlich zugänglichen Informationen können weiterhin fehlerhaft oder veraltet sein. Zudem sind die Informationen bezüglich der mobilen Versionen, des Erweiterungsladens sowie der SDKs für traditionelle Sprachen unvollständig. Es eignet sich eher als Forschungshilfsmittel – und nicht als autoritäre Unternehmensdatenbank, deren Inhalte ohne Überprüfung verwendet werden können.

Häufige Fragen

Was macht Extruct AI?

Es wird zur Erkennung, Auswahl, Erforschung und Erweiterung von Unternehmensdaten verwendet. Nutzer können Unternehmenslisten erstellen, ähnliche Unternehmen finden, nach komplexen Kriterien bewerten und untermauerte Unternehmensanalyseberichte erstellen.

Ist Extruct AI kostenlos?

Es gibt ein kostenloses Paket, das monatlich 25 Punkte bietet und eine begrenzte semantische Suche, die Suche nach ähnlichen Unternehmen, den Zugriff auf öffentliche Data Rooms sowie API-Zugang beinhaltet. Wenn die Punkte aufgebraucht sind, muss man bis zum nächsten Zeitraum warten oder upgraden.

Was ist der Unterschied zwischen Starter und Pro?

Starter verbessert hauptsächlich die Anzahl der grundlegenden Suchergebnisse, die Anzahl der pro Aufruf abrufbaren Ergebnisse sowie die Möglichkeit zur gemeinsamen Exportierung. Pro bietet zudem Deep Search, Deep Research, AI Tables sowie die Möglichkeit, per E-Mail oder Telefon nach Informationen zu suchen.

Werden ungenutzte Punkte übertragen?

Nein. Alle Funktionen teilen sich einen monatlichen Punktepool; die Punkte werden am Ende des Abrechnungszeitraums zurückgesetzt, und ungenutzte Punkte gelangen nicht in den nächsten Monat.

Kann man weitere Punkte einzeln kaufen?

Die derzeitigen offiziellen Preisangaben bieten keine Möglichkeit zum Kauf zusätzlicher Punkte separat. Wenn mehr Kapazität benötigt wird, sollte das Paket aufgewertet werden oder man sollte sich mit dem Vertrieb für Teams und Unternehmen in Verbindung setzen, um einen maßgeschneiderten Plan zu erstellen.

Was ist der Unterschied zwischen Deep Search und Semantic Search?

Semantic Search ruft schnell Kandidaten aus dem Unternehmensindex ab und unterstützt strukturiertes Filtern. Deep Search entdeckt und bewertet Unternehmen anhand qualitativer Kriterien über mehrere Datentypen hinweg, ist langsamer und verbraucht mehr Punkte pro Treffer.

Wie viele Punkte sind für eine tiefgehende Recherche erforderlich?

Jeder laufende Forschungsagent wird mit 2 Punkten berechnet. Bei mittlerer, hoher und sehr hoher Tiefe können maximal etwa 5, 15 bzw. 25 Agenten laufen; daher sollten jeweils etwa 10, 30 und 50 Punkte reserviert werden. Die tatsächliche Abrechnung erfolgt nach der Anzahl der ausgeführten Agenten.

Sind die Forschungsergebnisse zuverlässig?

Die Ergebnisse werden mit Erklärungen und Belegen versehen, was eine Überprüfung im Vergleich zu Antworten von KI ohne Belege erleichtert, doch es wird weder vollkommene Genauigkeit noch Schnelligkeit garantiert. Wichtige Fakten müssen auf den ursprünglichen Seiten, Datumsangaben und der Unternehmensidentität überprüft werden.

Wird eine API bereitgestellt?

Verfügbar. Sowohl die kostenlosen als auch die kostenpflichtigen Optionen beinhalten Zugang zur API. Tiefgehende Funktionen, die Anzahl der lesbaren Ergebnisse sowie die monatliche Anzahl der Aufrufe sind weiterhin durch die Einschränkungen des jeweiligen Plans und der Punkte begrenzt.

Wird MCP unterstützt?

Unterstützung. Der offizielle Remote-MCP-Dienst kann mit verschiedenen kompatiblen Clients verbunden werden und nutzt OAuth zur Autorisierung. Die Verfügbarkeit der jeweiligen Tools hängt vom Client sowie vom Account-Plan ab.

Ist Extruct AI open source?

Die Plattform selbst ist nicht open source. Die Entwickler haben einige Fähigkeiten, Workflows sowie N8N-Node bereitgestellt; dabei werden einige Repositorien unter der MIT-Lizenz bereitgestellt. Dies beinhaltet jedoch weder die Unternehmensdatenbanken noch die Forschungsmaschinen.

Können Kontaktdaten direkt für Massen-E-Mails zur Marketingzwecken verwendet werden?

Es sollte nicht direkt auf diese Weise verwendet werden. Nachdem E-Mail-Adressen oder Telefonnummern ermittelt wurden, müssen weiterhin die rechtlichen Grundlagen, die geltenden Vorschriften der jeweiligen Region, die Genauigkeit der Listen sowie Mechanismen zur Abbestellung überprüft werden, um Belästigungen, falsche Kontakte und Compliance-Risiken zu vermeiden.

Wird die Suchfunktion in Chinesisch unterstützt?

Die Plattform basiert hauptsächlich auf einer englischen Benutzeroberfläche und Dokumentation. Für die Suche mit natürlicher Sprache kann man Chinesisch versuchen, doch die Betreiber geben keine vollständige Unterstützung für die chinesische Sprache zu. Bei der Recherche nach internationalen Unternehmen ist es in der Regel einfacher, genaue englische Firmennamen sowie Beschreibungen der Geschäftstätigkeit zu verwenden, um diese zu überprüfen.

Wo werden Chrome-Erweiterungen installiert?

Auf der aktuellen Preistabelle werden die Chrome-Erweiterungen als Free, Starter und Pro-Versionen aufgeführt, doch in den öffentlich zugänglichen Informationen wird kein stabiler Zugang zu einem Shop zur Überprüfung angezeigt. Es wird empfohlen, sich nach dem Anmelden anhand der offiziellen Installationsanleitung zuzugreifen, um Erweiterungen unsicherer Herkunft zu vermeiden.

Können die Daten weiterverkauft oder zur Schulung von Wettbewerbern verwendet werden?

Das darf man nicht direkt so tun. Die Nutzungsbedingungen verbieten den Massenverkauf, die Weiterlizenzierung, die Veröffentlichung oder Verteilung der erhaltenen Daten. Ebenso ist es verboten, mithilfe des Services Wettbewerbsdatenbanken, -modelle oder -dienste zu erstellen oder zu trainieren.

Zusammenfassung

Extruct AI eignet sich für Teams, die kontinuierlich Unternehmen erkunden und untersuchen müssen: Zunächst wird eine Liste mithilfe semantischer oder ähnlichkeitsbasierten Suchverfahren erstellt, anschließend werden komplexe Bedingungen über Deep Search überprüft, und schließlich werden die Ergebnisse in AI Tables zusammengefasst und bewertet. Für einzelne Schwerpunkte kann Deep Research detailliertere und belegbare Berichte liefern.

Bei der Nutzung sollte man besonders auf die Kontrolle des Integrierungsbudgets, die Einhaltung der Vorgaben bezüglich der Kontakte sowie die Überprüfung der Richtigkeit der Informationen achten. Offene Fähigkeiten und Verbindungen erweitern die Automatisierungsmöglichkeiten – doch das Produkt selbst bleibt weiterhin ein kommerzieller, geschlossener Service. Die Nutzung der Daten muss außerdem den Bedingungen des Kontenplans sowie den Richtlinien für eine faire Nutzung entsprechen.