2025 年 2 月 14 日,人工智慧新創公司 Perplexity AI 宣布推出全新功能——Deep Research。此工具旨在為使用者提供更深入且詳盡的資訊分析,特別適用於金融、行銷和產品研究等專業領域。
Deep Research 的運作方式
Deep Research 透過多次搜尋、閱讀大量來源,並進行邏輯推理,最終生成全面的報告。其運作方式類似於人類研究新主題的過程,能在短短 2 至 4 分鐘內完成需要專家數小時才能達成的任務。
數位行銷中的應用
在數位行銷領域,行銷人員經常需要進行市場分析、競爭者研究、消費者行為洞察等工作。然而,一般 AI(如 ChatGPT、Google Bard)雖然可以回答問題,卻缺乏深度研究能力,而這正是 Deep Research 能發揮關鍵作用的地方。
資訊碎片化:一般 AI 多半依賴單一查詢回應,無法整合多個來源,導致行銷人員仍需手動比對資訊,增加工作負擔。
無法長時間推理:傳統 AI 在提供答案時通常基於訓練數據或單次查詢,而無法進行多層次分析,導致結論可能過於表面化。
時效性問題:部分 AI 依賴的訓練數據來自過去,無法保證資訊的即時性,這對於數位行銷的競爭策略來說是一大挑戰。
多來源整合:Deep Research 能夠同時搜尋多個權威網站,綜合分析後再提供完整報告,減少資訊片面化的問題。
層層推理與交叉驗證:Deep Research 能夠像專業研究員一樣,透過多輪查詢,對資訊進行比對、驗證與推理,確保結論具備深度與準確性。
即時性與動態調整:Deep Research 具備即時搜尋能力,行銷人員能獲取最新市場趨勢,快速調整數位廣告策略與 SEO 佈局。
競爭者分析:行銷人員可以使用 Deep Research 分析競爭對手的 SEO 策略、熱門關鍵字、社群行銷手法,制定更具競爭力的策略。
消費者洞察:透過 Deep Research 搜尋不同市場報告,幫助品牌更準確掌握消費者的痛點與需求變化。
內容行銷規劃:Deep Research 可針對熱門趨勢、受歡迎的內容格式進行分析,協助行銷團隊產出更具吸引力的內容。
免費與付費方案
值得注意的是,Perplexity 的 Deep Research 對所有使用者免費開放。非訂閱用戶每日可進行 5 次查詢,Pro 訂閱者則可享有每日 500 次查詢的權限。此舉使得高階研究工具不再僅限於大型企業,個人和中小型企業也能受惠。
與競爭者的比較
相較於 OpenAI 和 Google 的類似功能,Perplexity 的 Deep Research 在「人類最後考驗」(Humanity’s Last Exam)基準測試中取得了 21.1% 的準確率,表現出色。此外,Deep Research 的大多數研究任務可在 3 分鐘內完成,速度上具備優勢。
結語
對於數位行銷專業人士來說,Deep Research 的多層次分析與資訊整合能力,讓行銷策略更有依據,決策過程更高效。與傳統 AI 相比,Deep Research 不僅提供答案,更提供經過深度研究與驗證的資訊,這對於競爭激烈的市場來說至關重要。
資料來源:perplexity.ai
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