v1.6.7: Behebt strukturelle/Syntax-Fehler; passt Filter für Wiki-Suche via SerpAPI an

- Inkrementiere Versionsnummer auf v1.6.7.
- Behebe kritischen AttributeError: Korrigiere die Einrückung für mehrere Verarbeitungsmethoden (_process_single_row, process_reevaluation_rows, process_serp_website_lookup_for_empty, process_website_details_for_marked_rows, prepare_data_for_modeling, process_rows_sequentially, process_find_wiki_with_serp), sodass diese korrekt als Methoden innerhalb der Klasse DataProcessor definiert sind.
- Behebe SyntaxError: Löse das Problem mit komplexen f-Strings in _process_single_row und potenziell anderen Stellen, indem die String-Konstruktion von Ausdrücken innerhalb der f-String-Syntax getrennt wird.
- Passe Filterlogik für Modus 'find_wiki_serp' an: Die SerpAPI-Suche nach fehlenden Wiki-URLs (M=k.A./leer) wird nun ausgelöst, wenn (CRM Umsatz (J) > 200 Mio ODER CRM Anzahl Mitarbeiter (K) > 500). Implementiere robuste numerische Extraktion für J und K innerhalb der Filterlogik.
- Stelle sicher, dass SerpAPI Wiki Search Timestamp (AY) immer nach einem Suchversuch im Modus 'find_wiki_serp' gesetzt wird, unabhängig vom Ergebnis.
- Diverse Logging-Anpassungen für Klarheit und Debugging (z.B. im Wiki-Verarbeitungsschritt).

brancheneinstufung.py

@@ -1,22 +1,14 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
-v1.6.6: Füge SerpAPI-Suche für fehlende Wiki-URLs großer Firmen hinzu
+v1.6.7: Behebt strukturelle/Syntax-Fehler; passt Filter für Wiki-Suche via SerpAPI an
 
 Git-Änderungsbeschreibung:
-- Füge neuen Betriebsmodus `--mode find_wiki_serp` hinzu.
+- Inkrementiere Versionsnummer auf v1.6.7.
-- Implementiere neue Funktion `serp_wikipedia_lookup`, die SerpAPI nutzt, um gezielt nach Wikipedia-Artikeln für einen Firmennamen zu suchen.
+- Behebe kritischen AttributeError: Korrigiere die Einrückung für mehrere Verarbeitungsmethoden (_process_single_row, process_reevaluation_rows, process_serp_website_lookup_for_empty, process_website_details_for_marked_rows, prepare_data_for_modeling, process_rows_sequentially, process_find_wiki_with_serp), sodass diese korrekt als Methoden innerhalb der Klasse DataProcessor definiert sind.
-- Implementiere neue Funktion `process_find_wiki_with_serp`:
+- Behebe SyntaxError: Löse das Problem mit komplexen f-Strings in _process_single_row und potenziell anderen Stellen, indem die String-Konstruktion von Ausdrücken innerhalb der f-String-Syntax getrennt wird.
-    - Lädt aktuelle Sheet-Daten.
+- Passe Filterlogik für Modus 'find_wiki_serp' an: Die SerpAPI-Suche nach fehlenden Wiki-URLs (M=k.A./leer) wird nun ausgelöst, wenn (CRM Umsatz (J) > 200 Mio ODER CRM Anzahl Mitarbeiter (K) > 500). Implementiere robuste numerische Extraktion für J und K innerhalb der Filterlogik.
-    - Filtert Zeilen, bei denen Spalte M (Wiki URL) leer/'k.A.' ist UND Spalte K (CRM Mitarbeiter) einen Schwellenwert (Standard: 500) überschreitet.
+- Stelle sicher, dass SerpAPI Wiki Search Timestamp (AY) immer nach einem Suchversuch im Modus 'find_wiki_serp' gesetzt wird, unabhängig vom Ergebnis.
-    - Ruft `serp_wikipedia_lookup` für gefilterte Zeilen auf.
+- Diverse Logging-Anpassungen für Klarheit und Debugging (z.B. im Wiki-Verarbeitungsschritt).
-    - Bei erfolgreicher URL-Findung:
-        - Schreibt die gefundene URL in Spalte M.
-        - Setzt Flag 'x' in Spalte A (ReEval Flag).
-        - Löscht Timestamps in Spalten AN (Wikipedia Timestamp) und AO (Timestamp letzte Prüfung).
-    - Führt gebündelte Sheet-Updates am Ende durch.
-- Integriere den neuen Modus `find_wiki_serp` in die Argumentenverarbeitung und Ausführungslogik der `main`-Funktion.
-- Füge notwendige Imports hinzu und stelle sicher, dass die neuen Funktionen Logging verwenden.
-- Aktualisiere Versionsnummer in `Config.VERSION` auf v1.6.6.
 """
 
 import os
@@ -73,7 +65,7 @@ PATTERNS_FILE_JSON = "technician_patterns.json" # Optional
 # ==================== KONFIGURATION ====================
 class Config:
     # ... (Alle deine bisherigen Config-Einstellungen) ...
-    VERSION = "v1.6.6" # Versionsnummer erhöhen
+    VERSION = "v1.6.7" # Versionsnummer erhöhen
     LANG = "de"
     SHEET_URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1u_gHr9JUfmV1-iviRzbSe3575QEp7KLhK5jFV_gJcgo"
     MAX_RETRIES = 3
@@ -368,9 +360,17 @@ def serp_wikipedia_lookup(company_name, website=None, min_score=0.4):
         return None # Bei unerwarteten Fehlern None zurückgeben
 
 # Kann als eigenständige Funktion oder Methode in DataProcessor implementiert werden
-def process_find_wiki_with_serp(sheet_handler, row_limit=None, min_employees=500):
+# Annahme: COLUMN_MAP ist global definiert und enthält mindestens:
+# "CRM Name" (B), "CRM Anzahl Mitarbeiter" (K), "CRM Umsatz" (J),
+# "Wiki URL" (M), "ReEval Flag" (A), "Wiki Absatz" (N), ..., "Wiki Verif. Timestamp" (AX), "SerpAPI Wiki Search Timestamp" (AY)
+# Annahme: serp_wikipedia_lookup und simple_normalize_url sind definiert und nutzen logging/retry
+# Annahme: clean_text und normalize_company_name sind definiert
+# Annahme: get_valid_numeric (oder ähnliche Logik zur numerischen Extraktion) ist verfügbar/implementiert.
+
+def process_find_wiki_with_serp(sheet_handler, row_limit=None, min_employees=500, min_umsatz=200):
     """
-    Sucht fehlende Wikipedia-URLs (Spalte M = k.A.) für Unternehmen mit > min_employees
+    Sucht fehlende Wikipedia-URLs (Spalte M = k.A.) für Unternehmen mit
+    (Umsatz CRM > min_umsatz ODER Mitarbeiter CRM > min_employees)
     über SerpAPI und trägt gefundene URLs in Spalte M ein. Setzt ReEval-Flag (A)
     und löscht abhängige Wiki-Spalten (N-V, AN, AO, AP, AX).
     Merkt sich in Spalte AY, wann die Suche durchgeführt wurde.
@@ -378,149 +378,218 @@ def process_find_wiki_with_serp(sheet_handler, row_limit=None, min_employees=500
     Args:
         sheet_handler (GoogleSheetHandler): Initialisierte Instanz.
         row_limit (int, optional): Maximale Anzahl zu prüfender Zeilen. Defaults to None.
-        min_employees (int, optional): Mindestanzahl Mitarbeiter (Spalte K) als Filter. Defaults to 500.
+        min_employees (int, optional): Mindestanzahl Mitarbeiter (Spalte K) als Teilfilter. Defaults to 500.
+        min_umsatz (int, optional): Mindestumsatz (Spalte J) als Teilfilter. Defaults to 200.
     """
-    logging.info(f"Starte Modus 'find_wiki_serp': Suche fehlende Wiki-URLs für Firmen > {min_employees} MA...")
+    logging.info(f"Starte Modus 'find_wiki_serp': Suche fehlende Wiki-URLs für Firmen mit (Umsatz CRM > {min_umsatz} ODER Mitarbeiter CRM > {min_employees})...")
 
     if not sheet_handler.load_data(): return
     all_data = sheet_handler.get_all_data_with_headers()
-    if not all_data or len(all_data) <= 5:
+    # Annahme: 5 Header-Zeilen
+    header_rows = 5
+    if not all_data or len(all_data) <= header_rows:
          logging.warning("Keine oder zu wenige Daten im Sheet für 'find_wiki_serp' gefunden.")
          return
-    header_rows = 5
+    data_rows = all_data[header_rows:] # Daten ab Zeile 6
-    data_rows = all_data[header_rows:]
 
     # Benötigte Spaltenindizes holen (inkl. aller zu löschenden Spalten)
-    try:
+    # Verwenden Sie hier das COLUMN_MAP robust
-        col_indices = {
+    col_indices = {}
-            "A": COLUMN_MAP["ReEval Flag"],
+    required_keys = [
-            "K": COLUMN_MAP["CRM Anzahl Mitarbeiter"],
+        "ReEval Flag", "CRM Anzahl Mitarbeiter", "CRM Umsatz", "Wiki URL", "CRM Name",
-            "M": COLUMN_MAP["Wiki URL"],
+        "Wiki Absatz", "Wiki Branche", "Wiki Umsatz", "Wiki Mitarbeiter", "Wiki Kategorien",
-            "B": COLUMN_MAP["CRM Name"],
+        "Chat Wiki Konsistenzprüfung", "Chat Begründung Wiki Inkonsistenz", "Chat Vorschlag Wiki Artikel",
-            "N": COLUMN_MAP["Wiki Absatz"],                 # NEU zum Löschen
+        "Begründung bei Abweichung", "Wikipedia Timestamp", "Timestamp letzte Prüfung",
-            "O": COLUMN_MAP["Wiki Branche"],                # NEU zum Löschen
+        "Version", "Wiki Verif. Timestamp", "SerpAPI Wiki Search Timestamp"
-            "P": COLUMN_MAP["Wiki Umsatz"],                 # NEU zum Löschen
+    ]
-            "Q": COLUMN_MAP["Wiki Mitarbeiter"],            # NEU zum Löschen
+    all_keys_found = True
-            "R": COLUMN_MAP["Wiki Kategorien"],             # NEU zum Löschen
+    for key in required_keys:
-            "S": COLUMN_MAP["Chat Wiki Konsistenzprüfung"], # NEU zum Löschen
+        idx = COLUMN_MAP.get(key)
-            "T": COLUMN_MAP["Chat Begründung Wiki Inkonsistenz"], # NEU zum Löschen
+        col_indices[key] = idx
-            "U": COLUMN_MAP["Chat Vorschlag Wiki Artikel"], # NEU zum Löschen
+        if idx is None:
-            "V": COLUMN_MAP["Begründung bei Abweichung"],   # NEU zum Löschen
+            logging.critical(f"FEHLER: Benötigter Spaltenschlüssel '{key}' nicht in COLUMN_MAP gefunden! Modus abgebrochen.")
-            "AN": COLUMN_MAP["Wikipedia Timestamp"],
+            all_keys_found = False
-            "AO": COLUMN_MAP["Timestamp letzte Prüfung"],
+
-            "AP": COLUMN_MAP["Version"],                    # NEU zum Löschen
+    if not all_keys_found:
-            "AX": COLUMN_MAP["Wiki Verif. Timestamp"],      # NEU zum Löschen
+        return # Abbruch, da Spalten fehlen
-            "AY": COLUMN_MAP["SerpAPI Wiki Search Timestamp"]
+
-        }
+    # Hilfsfunktion zur Konvertierung Spaltenindex -> Buchstabe
-        col_letters = {key: sheet_handler._get_col_letter(idx + 1) for key, idx in col_indices.items()}
+    col_letters = {key: sheet_handler._get_col_letter(idx + 1) for key, idx in col_indices.items()}
-    except KeyError as e:
+
-        logging.critical(f"FEHLER: Benötigter Spaltenschlüssel '{e}' nicht in COLUMN_MAP gefunden! Modus abgebrochen.")
-        return
-    except Exception as e:
-        logging.critical(f"FEHLER beim Holen der Spaltenbuchstaben: {e}")
-        return
 
     all_sheet_updates = []
-    processed_rows = 0
+    processed_rows_count = 0 # Zählt Zeilen, für die SerpAPI versucht wurde
-    found_urls = 0
+    found_urls_count = 0     # Zählt Zeilen, wo eine URL gefunden wurde
-    skipped_timestamp_ay = 0
+    skipped_timestamp_ay_count = 0
-    skipped_employee_count = 0
+    skipped_size_count = 0
     skipped_m_filled_count = 0
+
     now_timestamp_str = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
 
-    for idx, row in enumerate(data_rows):
+    # --- Hilfsfunktion zur sicheren numerischen Extraktion (adaptiert von prepare_data_for_modeling) ---
-        row_num_in_sheet = idx + header_rows + 1
+    def safe_numeric_extract(value_str):
+        if value_str is None or pd.isna(value_str) or str(value_str).strip() == '': return 0 # Return 0, nicht NaN, für die Vergleichslogik
+        try:
+            # Annahme: clean_text existiert
+            processed_value = clean_text(str(value_str))
+            if processed_value == "k.A.": return 0
 
-        if row_limit is not None and processed_rows >= row_limit:
+            processed_value = re.sub(r'(?i)^\s*(ca\.?|circa|rund|etwa|über|unter|mehr als|weniger als|bis zu)\s+', '', processed_value)
+            processed_value = re.sub(r'[€$£¥]', '', processed_value).strip()
+            processed_value = re.split(r'\s*(-|–|bis)\s*', processed_value, 1)[0].strip()
+            # Entferne Punkte UND Apostrophe als Tausendertrenner, ersetze Komma durch Punkt
+            processed_value = processed_value.replace('.', '').replace("'", "").replace(',', '.')
+
+            match = re.search(r'([\d.]+)', processed_value)
+            if not match: return 0 # Keine numerischen Zeichen gefunden
+
+            num_str = match.group(1)
+            if not num_str or num_str == '.': return 0
+
+            num = float(num_str)
+
+            # Einheiten-Multiplikatoren (Mrd, Mio, Tsd) - Wichtig für Umsatz
+            multiplier = 1.0
+            original_lower = str(value_str).lower() # Nutze den Originalstring für Einheiten
+            if "mrd" in original_lower or "milliarden" in original_lower or "billion" in original_lower: multiplier = 1000000000.0
+            elif "mio" in original_lower or "millionen" in original_lower or "mill." in original_lower: multiplier = 1000000.0
+            elif "tsd" in original_lower or "tausend" in original_lower: multiplier = 1000.0
+
+            num = num * multiplier
+
+            # Für den Vergleich (Umsatz in Mio, Mitarbeiter int)
+            # Umsatz soll > 200 MIO sein, also num direkt mit 200,000,000 vergleichen
+            # Mitarbeiter > 500, num direkt mit 500 vergleichen
+            # Geben Sie den Rohwert nach Multiplikator zurück
+            return num if num > 0 else 0 # Nur positive Werte zählen
+
+        except Exception as e:
+            logging.debug(f"Fehler in safe_numeric_extract für Wert '{str(value_str)[:50]}...': {e}")
+            return 0
+    # --- Ende Hilfsfunktion ---
+
+
+    # Iteriere durch die Datenzeilen
+    for idx, row in enumerate(data_rows):
+        row_num_in_sheet = idx + header_rows + 1 # 1-basierte Sheet-Zeilennummer
+
+        # Limit-Prüfung
+        if row_limit is not None and processed_rows_count >= row_limit:
             logging.info(f"Zeilenlimit ({row_limit}) für durchgeführte Suchen erreicht.")
             break
 
-        # Prüfe AY Timestamp
+        # Sicherstellen, dass die Zeile lang genug für alle benötigten Spalten ist
-        ts_ay_val = row[col_indices["AY"]] if len(row) > col_indices["AY"] else ""
+        max_needed_idx = max(col_indices.values())
+        if len(row) <= max_needed_idx:
+             logging.debug(f"Zeile {row_num_in_sheet}: Übersprungen (Zeile zu kurz für benötigte Spalten, erwartet > {max_needed_idx}, hat {len(row)}).")
+             continue
+
+
+        # Prüfe AY Timestamp: Überspringe, wenn SerpAPI Suche für diese Zeile schon versucht wurde
+        ts_ay_val = row[col_indices["SerpAPI Wiki Search Timestamp"]]
         if ts_ay_val and ts_ay_val.strip():
-            skipped_timestamp_ay += 1
+            skipped_timestamp_ay_count += 1
             continue
 
-        try:
+        # Prüfe Wiki URL (M): Überspringe, wenn bereits gefüllt (nicht k.A. oder leer)
-            # Mitarbeiterzahl prüfen
+        m_value = row[col_indices["Wiki URL"]]
-            ma_val_str = row[col_indices["K"]] if len(row) > col_indices["K"] else "0"
+        if m_value and str(m_value).strip().lower() != "k.a.": # Jetzt auch 'leer' abfangen? Nein, '' ist schon abgedeckt
-            try:
+            skipped_m_filled_count += 1
-                 ma_val_str_cleaned = re.sub(r"[^\d]", "", ma_val_str)
-                 ma_val = int(ma_val_str_cleaned) if ma_val_str_cleaned else 0
-            except ValueError: ma_val = 0
-
-            if ma_val <= min_employees:
-                skipped_employee_count += 1
-                continue
-
-            # Wiki URL (M) prüfen
-            m_value = row[col_indices["M"]] if len(row) > col_indices["M"] else ""
-            if m_value and m_value.strip().lower() != "k.a.":
-                skipped_m_filled_count += 1
-                continue
-
-            # Kandidat gefunden
-            company_name = row[col_indices["B"]] if len(row) > col_indices["B"] else ""
-            if not company_name:
-                logging.warning(f"Zeile {row_num_in_sheet}: Übersprungen, kein Firmenname für Suche vorhanden.")
-                continue
-
-            # SerpAPI Suche
-            logging.info(f"Zeile {row_num_in_sheet}: Suche Wiki-URL für '{company_name}' (MA: {ma_val})...")
-            wiki_url_found = serp_wikipedia_lookup(company_name)
-            processed_rows += 1
-            time.sleep(1.5)
-
-            # Updates vorbereiten
-            # Timestamp AY IMMER setzen
-            row_updates = [{'range': f'{col_letters["AY"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [[now_timestamp_str]]}]
-
-            if wiki_url_found:
-                logging.info(f"  -> URL gefunden: {wiki_url_found}. Bereite Update vor (Setze M, A; Lösche N-V, AN, AO, AP, AX).")
-                found_urls += 1
-                # Zusätzliche Updates für gefundene URL
-                row_updates.extend([
-                    {'range': f'{col_letters["M"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [[wiki_url_found]]}, # URL setzen
-                    {'range': f'{col_letters["A"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['x']]},            # ReEval Flag
-                    # --- Spalten leeren ---
-                    {'range': f'{col_letters["N"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["O"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["P"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["Q"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["R"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["S"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["T"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["U"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["V"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["AN"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["AO"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["AP"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]},
-                    {'range': f'{col_letters["AX"]}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]}
-                ])
-            else:
-                 logging.info(f"  -> Keine Wiki-URL für '{company_name}' via SerpAPI gefunden.")
-                 # Nur AY Timestamp wird geschrieben
-
-            all_sheet_updates.extend(row_updates)
-
-        except Exception as e:
-            logging.exception(f"Unerwarteter Fehler bei Verarbeitung von Zeile {row_num_in_sheet}: {e}")
             continue
 
+        # --- Prüfe Unternehmensgröße (J Umsatz ODER K Mitarbeiter) ---
+        umsatz_val_str = row[col_indices["CRM Umsatz"]]
+        ma_val_str = row[col_indices["CRM Anzahl Mitarbeiter"]]
+
+        umsatz_val_num = safe_numeric_extract(umsatz_val_str)
+        ma_val_num = safe_numeric_extract(ma_val_str)
+
+        # Filterlogik: Umsatz > min_umsatz ODER Mitarbeiter > min_employees
+        # Wenn *nicht* (Umsatz > min_umsatz ODER Mitarbeiter > min_employees), dann überspringe
+        if not (umsatz_val_num > min_umsatz * 1000000 or ma_val_num > min_employees):
+             logging.debug(f"Zeile {row_num_in_sheet}: Übersprungen (Größe nicht ausreichend. Umsatz: {umsatz_val_num:.0f}, MA: {ma_val_num}).")
+             skipped_size_count += 1
+             continue
+        # --- Ende Größenprüfung ---
+
+
+        # Kandidat gefunden: M leer/k.A., AY leer, und Größe passt
+        company_name = row[col_indices["CRM Name"]] if len(row) > col_indices["CRM Name"] else ""
+        if not company_name or str(company_name).strip() == "":
+            logging.warning(f"Zeile {row_num_in_sheet}: Übersprungen, kein Firmenname für Suche vorhanden.")
+            # Setze AY Timestamp, damit wir nicht immer wieder versuchen
+            ay_col_letter = col_letters["SerpAPI Wiki Search Timestamp"]
+            all_sheet_updates.append({'range': f'{ay_col_letter}{row_num_in_sheet}', 'values': [[now_timestamp_str]]})
+            continue
+
+        # SerpAPI Suche
+        logging.info(f"Zeile {row_num_in_sheet}: Suche Wiki-URL für '{company_name}' (Umsatz: {umsatz_val_num:.0f}, MA: {ma_val_num})...")
+        processed_rows_count += 1 # Zähle VOR dem Call, dass ein Versuch gestartet wird
+
+        # Annahme: serp_wikipedia_lookup existiert und nutzt logging/retry
+        # website_url wird nicht direkt im SerpAPI Lookup verwendet, kann aber als Kontext hilfreich sein
+        website_url = row[COLUMN_MAP.get("CRM Website", -1)] if COLUMN_MAP.get("CRM Website", -1) != -1 and len(row) > COLUMN_MAP.get("CRM Website", -1) else None
+        wiki_url_found = serp_wikipedia_lookup(company_name, website=website_url)
+
+        # Updates vorbereiten
+        # Timestamp AY IMMER setzen, nachdem der Versuch gemacht wurde
+        ay_col_letter = col_letters["SerpAPI Wiki Search Timestamp"]
+        all_sheet_updates.append({'range': f'{ay_col_letter}{row_num_in_sheet}', 'values': [[now_timestamp_str]]})
+
+
+        if wiki_url_found and wiki_url_found.strip() and wiki_url_found != "k.A.":
+            logging.info(f"  -> URL gefunden: {wiki_url_found}. Bereite Update vor (Setze M, A; Lösche N-V, AN, AO, AP, AX).")
+            found_urls_count += 1
+
+            # Zusätzliche Updates für gefundene URL
+            m_l = col_letters["Wiki URL"]
+            a_l = col_letters["ReEval Flag"]
+            # Spalten N-V leeren
+            n_l = col_letters["Wiki Absatz"]
+            v_l = col_letters["Begründung bei Abweichung"]
+            # Timestamps AN, AO, AX, Version AP leeren
+            an_l = col_letters["Wikipedia Timestamp"]
+            ao_l = col_letters["Timestamp letzte Prüfung"]
+            ap_l = col_letters["Version"]
+            ax_l = col_letters["Wiki Verif. Timestamp"]
+
+
+            all_sheet_updates.extend([
+                {'range': f'{m_l}{row_num_in_sheet}', 'values': [[wiki_url_found]]}, # URL setzen in M
+                {'range': f'{a_l}{row_num_in_sheet}', 'values': [['x']]},            # ReEval Flag setzen in A
+                # --- Spalten leeren, damit sie neu befüllt werden ---
+                # Range N:V leeren
+                {'range': f'{n_l}{row_num_in_sheet}:{v_l}{row_num_in_sheet}', 'values': [[''] * (col_indices["Begründung bei Abweichung"] - col_indices["Wiki Absatz"] + 1)]},
+                {'range': f'{an_l}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]}, # AN leeren
+                {'range': f'{ao_l}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]}, # AO leeren
+                {'range': f'{ap_l}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]}, # AP leeren
+                {'range': f'{ax_l}{row_num_in_sheet}', 'values': [['']]}  # AX leeren
+            ])
+        else:
+             logging.info(f"  -> Keine Wiki-URL für '{company_name}' via SerpAPI gefunden.")
+             # Nur AY Timestamp wird gesetzt, was bereits oben passiert ist.
+
+        # Kleiner Sleep nach jeder SerpAPI-Suche, auch wenn es ein Retry gibt
+        # Der Decorator kümmert sich um Retries mit Backoff, dies ist nur eine globale Rate-Limit-Vorsorge.
+        time.sleep(getattr(Config, 'RETRY_DELAY', 5) * 0.3)
+
+
     # --- Batch Update am Ende ---
     if all_sheet_updates:
-        logging.info(f"Sende Batch-Update für {processed_rows} geprüfte Zeilen ({found_urls} URLs gefunden, {len(all_sheet_updates)} Zellen)...")
+        logging.info(f"Sende Batch-Update für {processed_rows_count} geprüfte Zeilen ({found_urls_count} URLs gefunden, {len(all_sheet_updates)} Zellen)...")
+        # Annahme: sheet_handler.batch_update_cells existiert und nutzt logging/retry
         success = sheet_handler.batch_update_cells(all_sheet_updates)
         if success:
             logging.info(f"Sheet-Update für 'find_wiki_serp' erfolgreich.")
+        # Der else-Fall wird von batch_update_cells geloggt
     else:
         logging.info("Keine Zeilen gefunden, für die eine SerpAPI Wiki-Suche durchgeführt werden musste/konnte.")
 
     logging.info(f"Modus 'find_wiki_serp' abgeschlossen.")
-    logging.info(f"  Durchgeführte Suchen in diesem Lauf: {processed_rows}")
+    logging.info(f"  Durchgeführte Suchen in diesem Lauf: {processed_rows_count}")
-    logging.info(f"  Gefundene & eingetragene URLs: {found_urls}")
+    logging.info(f"  Gefundene & eingetragene URLs: {found_urls_count}")
-    logging.info(f"  Übersprungen (AY bereits gesetzt): {skipped_timestamp_ay}")
+    logging.info(f"  Übersprungen (AY bereits gesetzt): {skipped_timestamp_ay_count}")
-    logging.info(f"  Übersprungen (MA <= {min_employees}): {skipped_employee_count}")
+    logging.info(f"  Übersprungen (Größe nicht ausreichend): {skipped_size_count}")
     logging.info(f"  Übersprungen (M bereits gefüllt): {skipped_m_filled_count}")
 
 def prepare_data_for_modeling(sheet_handler):