Как устроен поиск в Строке: векторы, полнотекст, агент, API, фильтры и выгрузка контактов. Отдельно — чем Строка отличается от ChatGPT, Контура, Руспрофайла и 2ГИС.
Мы собрали и обогатили данные организаций всего рунета — и продолжаем обновлять их каждый месяц. Действующих юрлиц в России ~2,9 млн и ещё ~5 млн ИП: по ИП ни у кого нет контактных данных, а наш поиск по открытым источникам позволяет до них дотянуться.
2 400 000+
компаний и организаций РФ в базе
80%+
карточек с контактными данными
8 млн+
сайтов рунета в собственном индексе
40 млрд+
токенов потрачено на AI-обогащение карточек
560 000+
групп ВКонтакте привязано к компаниям
450 000+
Telegram-каналов и чатов в данных
89
регионов России — от Москвы до малых городов
30+
полей для SQL-фильтров: контакты, соцсети, гео, отрасль
Реальный тестовый запрос из питча. Ниже — что происходит между вводом фразы и готовой таблицей для отдела продаж.
дистрибьюторы и импортёры
запрос обычной фразой, без ОКВЭД и синтаксиса
11 439
компаний найдено за секунды векторным поиском
2 766
реально импортируют продукцию — срез по ключевым словам
10 147 / 9 989
с email / с телефоном — готово к выгрузке в CRM
Векторный слой находит компании по смыслу деятельности, фильтр по ключевым словам отсекает хвост выдачи, а поля email и телефона показывают готовность сегмента к работе ещё до выгрузки. Весь путь — меньше минуты.
Четыре шага от открытых данных до готового сегмента для продаж.
Шаг 1
Свои сервера и свой обход: 8 млн+ сайтов компаний и организаций. Не выдача поверх Google или Яндекса — у поисковиков ограничение на выдачу, полную базу через них не собрать.
Шаг 2
40 млрд+ токенов на классификацию, суммаризацию и реранжирование: у каждой карточки появляются описание, услуги, ключевые слова, сектор и вектор профиля.
Шаг 3
Запрос на естественном языке идёт в векторный и полнотекстовый слои, точные совпадения поднимаются наверх, затем сегмент срезается SQL-фильтрами по 30+ полям.
Шаг 4
Готовая таблица — в CSV, CRM или через REST API и агент. Полные контакты по кредитам: 1 кредит = 1 компания.
Отдельные страницы по слоям поиска и кабинету — не только каталог баз.
Строка сравнивает запрос с эмбеддингами 2.4 млн компаний РФ. «Молочные заводы» находит комбинаты, даже если этих слов нет в названии.
Слой по словам: название, домен, описание и ключевые слова. Нужен, когда важны конкретные формулировки, бренд или домен — не только смысл ниши.
Чат по 2.4 млн компаний РФ: сегменты, фильтры, выгрузка. Это не общий Claude или ChatGPT — у агента есть база Строки, а не только публичный интернет.
REST API для CRM, скриптов и внутренних дашбордов. Поиск, SQL-фильтры, выгрузка контактов. Документация — docs.strokka.com, базовый URL — app.strokka.com/api/v1.
Больше 30 полей: город, регион, email, телефон, Telegram, ВКонтакте, WhatsApp и другие каналы. Можно комбинировать с текстовым поиском.
Просмотр выдачи бесплатный, контакты часто маскируются. Полные email и телефоны — выгрузка по кредитам или API-ключу: 1 кредит = 1 компания.
Автоматический pipeline: сайты компаний, контакты и соцсети со страниц, ЕГРЮЛ, AI-описание и векторизация. База: 2.4 млн организаций, ~80% с контактами, 89 регионов.
Сравнение ручного сбора и анализа со связкой Строка + AI. Данные из нашей финмодели: ставка аналитика, время на карточку, кредиты на выгрузку.
| Метрика | Ручной сбор и анализ | Строка + AI |
|---|---|---|
| Время на 1 компанию | 4 минуты | 5 секунд |
| Время на 1000 компаний | 66,7 часа | 1,4 часа |
| Стоимость анализа 1000 компаний | ~62 500 ₽ | ~2 300 ₽ |
| Компаний в день | 120 | 5 700 |
48×
быстрее ручного поиска
−96,3%
экономия стоимости анализа
~2 600%
ROI на вложения в данные
1 ₽ = 27 ₽
выгоды с каждого рубля в Строке
Один и тот же индекс закрывает разные задачи — от холодных продаж до аналитики рынка.
Сегмент фразой («дистрибьюторы и импортёры»), срез фильтрами под территорию менеджера, выгрузка в CRM с email и телефоном. Менеджер начинает с разговора, а не со сбора базы.
Быстрый ответ на бриф клиента: «торговые центры в Казани» вместо мучений с ОКВЭД. Оценка ёмкости ниши до запуска рекламы, аудитории для look-alike и ретаргета.
Проверка гипотез: сколько компаний в нише, кто конкуренты, в каких регионах сидит клиент. Данные для инвесторской презентации — за вечер, а не за месяц исследования.
REST API и агент поверх базы: подсветка лидов в своём продукте, обогащение CRM, автоматическая разметка сегментов. 30+ полей на компанию через один эндпоинт.
Альтернативные источники либо знают мало компаний, либо мало о компании. Строка собирает полную картину из открытых данных.
2 400 000+
Строка
Собственный индекс рунета + реестры + соцсети. Видим компании без сайтов — через карты, соцсети и упоминания.
~600 тыс.
Компании с сайтами по госреестрам
Реестры знают юрлицо, но почти ничего о деятельности: сайт указан у доли компаний, контакты и каналы связи отсутствуют.
~1 млн
Компании в 2ГИС
Карты покрывают локальный бизнес, но без дедупликации филиалов и без контактов для B2B-аутрича. Выгрузка ограничена.
~39 тыс.
Компаний из РФ в Apollo
Западные B2B-базы почти не знают российский рынок: десятки тысяч компаний против миллионов, мессенджеры и соцсети РФ не покрыты.
Чем Строка отличается от ChatGPT, Claude, Gemini, Контура, Руспрофайла и 2ГИС.
ChatGPT отвечает по общим знаниям. Он не видит 2.4 млн карточек Строки, не знает, у кого Telegram, и не выгрузит контакты с масками.
Claude силён в длинных документах и аккуратных ответах. Но у него нет индекса рунета, при запросе он идет в поиск, который ограничен выдачей 100-200 сайтов.
Gemini опирается на поиск Google и общие знания. Это не 2.4 млн обогащённых карточек РФ с email, Telegram и выгрузкой.
Контур.Фокус закрывает юридическую проверку. Строка — AI-поиск по 2.4 млн карточек, фильтры по Telegram и email, выгрузка сегмента.
Руспрофайл открывает карточку организации по названию или ИНН. Строка ищет по смыслу деятельности и отдаёт таблицу с контактами.
2ГИС — справочник на карте: адрес, телефон, отзывы. Строка — поиск компаний для продаж: смысл ниши, email, Telegram, выгрузка.
Коротко о главном
Категория
Вопрос
Соберем базу по вашим запросам и параметрам. Оставьте заявку — и мы с вами свяжемся.