Clado是什麼
Clado是一個用於人物搜尋、深入研究以及補充職業資料的平台,其現行的網頁版產品名稱為Clado Atlas。招聘、銷售和投資團隊可以以自然語言描述目標人群,然後讓系統從大量的職業資料中篩選出合適的候選人或潛在聯絡人。
產品不僅會進行關鍵字匹配,還會將自然語言轉換為結構化條件,並利用 AI 判斷資料是否符合自訂標準。其結果還可以進一步補充電子郵件、電話號碼、GitHub、Google Scholar 以及其他公開的職業檔案資訊。
當前產品與公司狀態
| 項目 | 已核實狀態 | 使用含義 |
|---|---|---|
| Clado Atlas | 網站與 API 仍在線 | 人物搜尋和補全功能可註冊使用 |
| 創始團隊 | Eric Mao 與 Tom Zheng | 同一團隊目前於 Y Combinator 以 Freesolo 展示 |
| Clado品牌 | 被列為團隊此前發布 | 不等於產品已經停用或出售 |
| 條款主體 | Linkd Inc. | 企業簽約前應確認當前合同主體 |
| 網頁套餐 | 暫未公開 | Atlas 席位和團隊價格需帳戶或銷售確認 |
| API | 公開文件和按量計費 | 適合程式化搜尋與資料補全 |
品牌頁面、Y Combinator的頁面以及法律文件之間,在時間和內容上存在差異。企業不應因此就推斷Clado已被收購或已停止運作,而應以書面方式確認服務的主體、產品發展方向、支援期限以及資料管理的責任方。
人物索引與統一資料
- 官網稱覆蓋 8 億以上人物、600 億以上記錄和 6.4 億以上信箱。
- 系統將不同的社交與職業檔案連接成統一的人物資料,用於跨渠道理解經歷和技能。
- 公開頁面舉例包含 LinkedIn、GitHub、Twitter 和 Google Scholar 等職業或研究檔案。
- 大規模數字代表平台宣稱的索引範圍,不保證每個人的資料都完整、最新,或可在所有地區和場景中合法使用。
- 同名、改名、離職、兼職和隱私設定可能導致合併錯誤,聯絡前需要人工核對身份。
自然語言人物搜尋
- 用戶可以直接描述技能、公司、職位、教育、地點、工作經歷和複合條件。
- 系統把英文自然語言查詢轉換為搜尋標準,再對候選資料進行相關性匹配。
- 複雜條件可以表達「曾在某公司工作」「擁有某學位」「位於某地區」等組合要求。
- 搜尋結果數量可從幾十擴展到數千,適合人才池、銷售名單和投資人研究。
- 自然語言會被模型解釋,模糊要求可能帶入偏差,重要篩選條件應寫成可驗證的事實。
AI代理篩選與深度研究
- Clado宣稱使用多代理並行研究,對候選資料逐項判斷是否滿足用戶標準。
- Deep Research 以異步任務運行,適合大規模搜尋,並支援查看狀態、取消及繼續擴展結果。
- 平台可為每個結果給出匹配依據,團隊仍需回到原資料驗證關鍵經歷。
- 深度研究按返回結果計費,查詢越寬、返回越多,積分消耗越高。
- 取消和狀態查詢不消耗積分,但已經成功返回的結果可能已產生費用。
複雜條件匹配
| 條件類型 | 輸入範例 | 適合場景 | 複核重點 |
|---|---|---|---|
| 職業經歷 | 曾在指定公司任職 | 競品人才與行業專家 | 職位時間和公司實體 |
| 教育背景 | 某專業或博士學位 | 科研與技術招聘 | 學校、學位和專業名稱 |
| 技能 | 機器學習、後端或特定框架 | 技術崗位與顧問搜尋 | 實際項目深度 |
| 地點 | 現居灣區或紐約 | 本地招聘與銷售區域 | 資料更新時間 |
| 多條件組合 | 行業、職位、教育與地點同時滿足 | 窄人群尋訪 | 不要引入受保護屬性歧視 |
資料補全
- Profile Enrichment 可補充電子郵件、電話及其他職業檔案連結。
- 信箱或電話只有在成功找到時才會收費,未找到對應資訊時不會扣除該項積分。
- 批次補全適合處理已有的 LinkedIn 地址或候選清單,並以異步狀態查詢追蹤任務。
- 補全數據可能屬於個人數據,獲得聯絡方式並不等於擁有發送行銷郵件或招聘資訊的合法依據。
- 使用前應執行去重、退訂、拒絕聯絡名單、地區合規和數據最小化檢查。
監視器持續監控
- 官網將 Monitors 描述為在新的適合人選符合條件時提醒用戶的功能,適合持續尋找人才或創始人使用。
- 監控可以減少重複手動搜尋,但公開頁面沒有說明刷新頻率、通知渠道和套餐限制。
- 監控條件應定期檢查,避免組織目標變化後繼續收集無關個人數據。
- 用於招聘時需要保留人工決策,不能僅憑自動匹配排除候選人。
招聘、銷售與投資場景
| 團隊 | 典型任務 | 主要價值 | 主要風險 |
|---|---|---|---|
| 招聘 | 按複雜經歷和技能建立候選池 | 減少手工尋訪時間 | 資料過期、偏差和就業合規 |
| 銷售 | 尋找決策人並補充聯絡方式 | 快速建立目標賬戶名單 | 反垃圾郵件、同意與退訂 |
| 風險投資 | 按領域和經歷發現創始人 | 持續監控新匹配對象 | 身份誤判和隱私期待 |
| 研究 | 連接職業、代碼與學術檔案 | 形成統一人物畫像 | 錯誤合併和不完整背景 |
Atlas網頁端使用流程
- 建立帳戶並確認團隊的招聘、銷售或研究用途及合法處理依據。
- 用英文自然語言描述目標人物,優先使用可驗證的技能、經歷、教育及地點條件。
- 先返回小批量結果,檢查模型如何解釋條件,再調整查詢。
- 查看統一資料和匹配理由,核對姓名、當前公司、時間和外部檔案。
- 只對真正需要聯絡的結果執行郵箱或電話補全,避免批量收集無關數據。
- 在導出或進入工作流之前進行去重,並記錄資料的取得時間、用途及拒絕聯絡狀態。
- 發送資訊時須遵守適用的招聘、公平就業、隱私及電子行銷規則。
- 定期刪除不再需要的資料,並為訪問、糾錯和刪除請求建立流程。
網頁套餐與免費額度
Clado的官網並未公開Atlas的固定月費、席位數量、團隊權益、免費搜尋次數或續費規則。第三方網頁上所提到的免費搜尋及月費數值,無法取代帳戶內的現有權益,因此不視為確定的價格。
| 套餐或版本 | 價格 | 計費週期 | 核心權益或額度 | 適合用戶 |
|---|---|---|---|---|
| Atlas網頁端 | 暫未公開 | 暫未公開 | 人物搜尋、深度研究與資料補全;具體限額以帳戶為準 | 招聘、銷售和投資團隊 |
| 企業方案 | 聯絡銷售 | 合同約定 | 團隊、支援、自訂限速與合規範圍需確認 | 大規模使用組織 |
| API按量使用 | 每積分 0.01 美元 | 按成功操作扣減 | 搜尋、研究、資料抓取和聯絡人補全 | 開發團隊 |
API功能
| API能力 | 主要輸入 | 主要輸出 |
|---|---|---|
| People Search | 自然語言、返回數量和過濾設定 | 標準化人物資料與相關性結果 |
| Deep Research | 複雜查詢和異步任務參數 | 經過 AI 驗證的大規模結果 |
| Contact Information | LinkedIn資料和聯絡人類型 | 成功找到的信箱或電話 |
| Profile Scrape | LinkedIn資料地址 | 詳細職業資料 |
| Bulk Enrichment | 多個人物資料 | 批量聯絡方式和任務狀態 |
| Post Reactions | LinkedIn貼文 | 互動用戶和參與分析 |
所有端點都需要使用 Bearer 令牌進行認證,而 API Key 則需搭配特定的前綴。回應會以標準化的 JSON 格式傳回,文件中也提醒說,由 AI 生成的說明可能會出錯。
API積分價格
| 操作 | 價格 | 計費方式 | 使用提示 |
|---|---|---|---|
| AI篩選人物搜尋 | 每個結果 1 積分 | 按實際返回結果 | 預設開啟進階篩選 |
| 標準人物搜尋 | 每次 5 積分 | 固定 | 關閉高級篩選 |
| 深度研究 | 每個結果 1 積分 | 發起或繼續返回結果 | 狀態與取消免費 |
| 信箱補全 | 成功 4 積分 | 未找到不收費 | 免費試用不可用 |
| 電話補全 | 成功 10 積分 | 未找到不收費 | 免費試用不可用 |
| 信箱和電話 | 最多 14 積分 | 按找到的項目分別扣費 | 需已購買積分 |
| 抓取LinkedIn資料 | 每次 2 積分 | 成功請求 | 注意平台和隱私規則 |
| 讀取資料庫資料 | 每次 1 積分 | 成功請求 | 緩存結果仍計費 |
| 貼子互動分析 | 每次 1 積分 | 成功請求 | 適合互動研究 |
每積分相當於 0.01 美元,因此,填寫完電子郵件地址後可獲得約 0.04 美元的積分,而填寫電話號碼則可獲得約 0.10 美元的積分。伺服器端出現錯誤時不會收取費用,但緩存回應與新資料回應仍需消耗相同的積分。
API限速
| 端點 | Free | 有付費 | 累計付款50美元 | 累計付費250美元 |
|---|---|---|---|---|
| 人物搜尋 | 20次/分鐘 | 20次/分鐘 | 200次/分鐘 | 400次/分鐘 |
| 聯絡人補全 | 不可用 | 5次/分鐘 | 60次/分鐘 | 120次/分鐘 |
| 資料抓取 | 15次/分鐘 | 15次/分鐘 | 150次/分鐘 | 300次/分鐘 |
| 資料庫資料 | 20次/分鐘 | 20次/分鐘 | 200次/分鐘 | 400次/分鐘 |
| 貼子互動 | 10次/分鐘 | 10次/分鐘 | 100次/分鐘 | 200次/分鐘 |
| 深度研究 | 5次/分鐘 | 5次/分鐘 | 50次/分鐘 | 100次/分鐘 |
- 超過限制會返回 429,並給出建議重試時間。
- 用戶端應採用指數退避、讀取限速機制、平滑發送請求並合理緩存。
- 企業可以聯繫銷售申請自定義限速,但價格和服務等級需另行約定。
- 緩存個人資料要設定更新、糾錯和刪除機制,不能為節省調用費無限保存。
隱私與個人數據風險
Clado用於處理個人的職業經歷、教育背景、技能、興趣、社交資料以及聯絡方式,屬於高度敏感的個人資料類型。其隱私政策規定,會收集帳戶資料、使用者內容、通訊記錄、裝置資訊、使用狀況以及 Cookie 資料,並允許為了服務供應商、法律要求、交易需求或使用者同意等目的而共享這些資料。
- 政策列出訪問、更正、刪除、限制、可攜帶和反對處理等權利,但沒有公開具體請求流程和回應期限。
- 沒有說明 8 億人物索引和 600 億記錄的具體數據渠道、合法依據、保存期限、經紀商披露或非用戶退出方式。
- 沒有列出分包商、資料區域、跨境傳輸機制、模型訓練政策或聯絡人準確率標準。
- 隱私政策仍以校友和專業人士社交網絡語境描述用戶資料,與目前人物搜尋和銷售補全定位不完全一致。
- 雇主和銷售團隊應自行完成數據保護影響評估、地區行銷規則及公平招聘審查。
安全說明
| 安全項目 | 官網表述 | 採購判斷 |
|---|---|---|
| SOC 2 Type I | Certified | 可要求查看報告範圍和日期 |
| SOC 2 Type II | In Observation | 不應視為已完成審計 |
| ISO相關 | ISO/IEC 27001:2025 Conformation | 表述不等同於明確的認證證書 |
| 傳輸加密 | SSL/TLS | 應確認端點和最低協議 |
| 靜態加密 | AES-256 | 應確認覆蓋的數據儲存和金鑰管理 |
公開的安全徽章和加密表述不足以替代供應商審計。企業應要求獲得最新的報告、滲透測試結果、事件通知、存取日誌、資料刪除記錄,以及分包商的相關資料。
條款與商用限制
- 條款將 Linkd Inc. 指定為服務及知識產權的權利主體,但並未清楚地說明目前 Clado Atlas 與 Freesolo 之間的合約關係。
- 條款將服務描述為校友和專業人士的社交網絡,與實際的人物搜尋、招聘和銷售補全定位不一致。
- 用戶不得在未經許可的情況下,收集或儲存其他用戶的個人資料,亦不得在沒有書面同意的情況下從事商業活動。
- 上述條款與現有的商業用途存在潛在衝突,付費團隊必須取得適用的企業合約及資料許可。
- 用戶提交的內容,即授予 Linkd Inc. 全球範圍內的、非獨家的、且無版稅限制的服務使用許可。
- 服務按現狀提供,帳戶可在違約等情況下暫停或終止。
API、SDK與開源狀態
- Clado 提供公開的 REST API 文件、認證、端點說明、價格及限速資訊。
- 未發現官方客戶端 SDK 或面向產品的官方 GitHub 組織與源代碼倉庫。
- 資料庫中指向 Tom Zheng 的個人 GitHub 賬戶不等於 Clado 產品開源。
- Clado是閉源託管服務,沒有公開的產品許可證;雖然可以調用API,但並未授予複製資料集或平台代碼的權利。
適合用戶與限制
- 適合需要用複雜條件來發現技術人才、行業專家、潛在客戶或創始人的團隊。
- 適合開發者透過 API 將人物搜尋、資料抓取和聯絡人補全接入內部流程。
- 不適合在沒有合法依據時批量收集個人聯絡方式或發送未經請求的信息。
- 不適合僅憑 AI 匹配自動拒絕求職者、決定信貸、住房或其他高影響事項。
- 不適合要求法律主體、數據經紀、刪除機制及國際傳輸已在公開文件中完整說明的企業。
優勢與限制
| 方面 | 實際判斷 |
|---|---|
| 搜尋表達式 | 自然語言和複雜條件比傳統關鍵字更靈活 |
| 資料覆蓋 | 宣稱規模大,但完整性、更新和合法適用需核驗 |
| 深度研究 | 異步多代理適合大批量,仍需人工檢查身份與經歷 |
| 聯絡人補全 | 按成功結果收費,帶來行銷與個人數據義務 |
| API透明度 | 端點、單價和限速公開,網頁 Atlas 套裝不透明 |
| 安全 | 有 Type I 和加密聲明,其他認證狀態需確認 |
| 法律文件 | 主體與產品描述存在舊版痕跡,企業合約必須澄清 |
| 隱私透明度 | 大規模非用戶人物數據的處理說明不足 |
| 開源 | 沒有確認的官方 SDK、產品倉庫或開源許可 |
總結
Clado Atlas 適合那些希望運用自然語言及 AI 代理,來更快速地建立候選人、銷售潛在客戶或創始人名單的團隊。它將人物搜尋、深入調查、統一檔案管理、聯絡資訊補充,以及按需的 API 連接等功能整合為一個完整的流程。
真正的採購重點不僅是匹配品質與積分單價,還包括合約主體、人物資料的合法依據、錯誤修正與刪除、就業公平、行銷同意以及安全審計。企業應先以小批量且非敏感的場景進行測試,並在擴大使用前取得與現有產品一致的法規及資料處理文件。
桂公網安備45132202000164號