Transcription
Всем привет. В этом видео я покажу вам, как вы можете получить на 90% лучшие результаты исследований, чем большинство людей, когда вы начнете комбинировать модели ИИ. Большинство людей ограничивают себя, используя только один инструмент ИИ для исследований. Но одной из самых мощных комбинаций, которую вы можете использовать, являются Perplexity и Notebook LM, потому что они гораздо более эффективны, когда вы используете их вместе. Perplexity предоставляет вам источники в реальном времени с чистыми цитатами, а Notebook LM помогает вам углубиться в ваш анализ. Когда вы объединяете их, они становятся рабочим процессом, который дает невероятные результаты за считанные минуты. Итак, в этом видео я покажу вам практические способы использования Perplexity и Notebook LM для улучшения как ваших исследований, так и вашей деловой работы. Мы рассмотрим отслеживание новых тенденций и выявление рыночных пробелов, и я поделюсь точными запросами, чтобы вы могли скопировать их прямо в свои собственные проекты. Итак, давайте начнем. Для нашего первого примера использования мы рассмотрим выявление тенденций в росте рынка ИИ и его внедрении в государственном секторе. И этот тип анализа очень полезен, если вы создаете стратегический отчет, строите анализ рынка или готовите презентацию для инвесторов, потому что вам нужно основывать свою работу на последних достоверных исследованиях и прогнозах. Вот запрос, который я дал Perplexity. Найдите самые последние отчеты за 2023-2025 годы о росте рынка ИИ и его внедрении в государственном секторе. И я упомянул ключевые источники, которые следует приоритизировать, такие как McKinsey, PWC и так далее. Суммируйте ключевые выводы, прогнозы роста и примеры внедрения, а также выделите любые проблемы, пробелы или ограничения в исследовании. Хорошо, вы можете видеть, что Perplexity вернул ранжированный список с подробными разбивками для каждого отчета. Что мне здесь нравится, так это то, что он не просто дает названия, он извлекает ключевые выводы, отраслевые инсайты, методы и даже ограничения. Например, отчет McKinsey силен в данных о внедрении, но слаб в деталях государственного сектора. Заметка Всемирного банка глубоко погружается в государственное управление, а Oxford Insights подходит с совершенно другой точки зрения. Речь идет о готовности, а не о внедрении, но это все равно критически важно для стратегического отчета. Итак, отсюда мы можем выбрать, какие из этих отчетов наиболее релевантны для переноса в Notebook LM. И действительно важный последующий запрос — попросить Perplexity предоставить чистые URL-адреса всех источников. Таким образом, вы можете скопировать все одним махом в Notebook LM, где мы перейдем от сбора источников к фактическому созданию нашего структурированного отчета. Хорошо, теперь давайте перенесем все в Notebook LM. Первый шаг: я создал новую записную книжку и вставил URL-адреса отчетов. Далее я нажал «Создать отчет». И вот отличная часть. Notebook LM предлагает вам различные стили отчетов на выбор. Вы можете выбрать пост в блоге, стратегический отчет, технический документ, объяснение концепции. Поскольку мы сосредоточены на тенденциях ИИ, я выберу стратегический отчет. Когда вы нажмете на него, вы увидите, что в Notebook LM есть готовый запрос в поле. Итак, мы будем генерировать, и он построит план непосредственно из наших источников. И вот результат. Notebook LM предоставляет нам полный всеобъемлющий отчет из наших источников. Он провел полный анализ и синтез и вернул ключевые области: масштабирование, инкрементальная ценность, данные и инфраструктура, а также дорожная карта внедрения. Вот что делает Notebook LM таким мощным. И вместо того, чтобы просто перечислять инсайты, он превращает эти отчеты, которые мы нашли с помощью Perplexity, в полный стратегический план, этапы, столпы и реальные рекомендации. Таким образом, вместо недель исследований и анализа, вы получаете полный отчет за считанные минуты. Хорошо, давайте рассмотрим еще один пример использования. На этот раз мы посмотрим, как Perplexity и Notebook LM могут выявить рыночные пробелы, анализируя социальные обсуждения. Форумы, такие как Reddit, полны реальных разочарований от основателей и владельцев малого бизнеса. И если вы правильно организуете эти инсайты, они могут выявить реальные возможности. Итак, сначала мы добавим этот запрос в Perplexity. И убедитесь, что здесь вы установили источник как «социальный», чтобы мы получили обсуждения и мнения. Итак, наш запрос просит его искать на Reddit темы за 2023-2025 годы, где основатели и владельцы малого бизнеса обсуждают свои самые большие разочарования при использовании инструментов ИИ. Здесь мы просим его извлечь пять вещей из каждой темы: основные болевые точки, прямые цитаты пользователей, упомянутые конкретные инструменты ИИ, тип бизнеса или отраслевой контекст, а также любые повторяющиеся темы в постах. Опять же, он возвращает некоторые действительно интересные результаты, показывающие основные болевые точки именно так, как мы просили. Основатели говорят о высоких затратах, сложных интеграциях и клиентских ИИ, которые часто приносят больше вреда, чем пользы, или которые фактически создают больше работы вместо экономии времени. И снова мы добавим сюда последующий запрос, который гласит: «Предоставьте чистые URL-адреса всех вышеуказанных источников». Хорошо. Теперь давайте перенесем эти темы с Reddit в Notebook LM. Я создам новую записную книжку и добавлю все мои URL-адреса. Опять же, мы нажмем «Отчеты». На этот раз, вместо того чтобы выбирать предустановленный формат, я создам свой собственный отчет. И я добавлю этот пользовательский запрос. Составьте отчет о рыночных пробелах для владельцев и менеджеров малого бизнеса о проблемах использования инструментов ИИ. Суммируйте ключевые разочарования основателей и владельцев малого бизнеса в 2023-2025 годах. Проанализируйте, где текущие инструменты ИИ не справляются. Такие вещи, как удобство использования, затраты, интеграция, надежность и поддержка клиентов. Определите маркетинговые и коммуникационные пробелы. Выделите возможности для поставщиков устранить эти пробелы. И, наконец, дайте практические рекомендации для владельцев малого бизнеса, практические шаги, которые они могут предпринять, чтобы преодолеть эти пробелы при выборе или использовании инструментов ИИ. Хорошо, теперь мы сгенерируем. Итак, вот отчет, который возвращает Notebook LM, и вы можете видеть, что он структурирован по четким разделам. Он начинается с проверки реальности, показывая, как ажиотаж вокруг ИИ часто сталкивается с запутанной повседневной жизнью малого бизнеса. Затем он углубляется в пять распространенных болевых точек, от ботов продаж, которые кажутся отполированным спамом, до творческих инструментов, которые нарушают правила бренда, до агентов кодирования, которые отлично выглядят на поверхности, но терпят неудачу на бэкэнде. Далее он раскрывает более глубокие барьеры для внедрения, такие как нехватка времени, грязные данные и необходимость сохранения человеческого подхода. Он также показывает маркетинговый разрыв в реальности. И, наконец, он превращает это разочарование в руководство с возможностями для поставщиков инструментов и практическими шагами, которые малый бизнес может предпринять прямо сейчас. Таким образом, вместо кучи разрозненных жалоб с Reddit, вы получаете структурированный стратегический отчет, который вы можете использовать для принятия решений или исследования рынка. Но вы можете видеть здесь, Notebook LM не просто суммирует жалобы. Он находит пробелы и превращает их в структурированный отчет о рыночных пробелах. Итак, как мы видели в этом видео, комбинирование Perplexity и Notebook LM помогает вам создавать мощные рабочие процессы. Вы не просто собираете информацию. Нет, вы генерируете высококачественные исследования и преобразуете их в структурированные инсайты, которые вы используете, чтобы быстрее принимать решения. Итак, если вы нашли это полезным, обязательно поставьте лайк видео и подпишитесь. И я буду делиться большим количеством пошаговых рабочих процессов с реальными запросами, которые вы можете попробовать прямо сейчас. И если вы хотите пойти дальше, ознакомьтесь с другими видео на моем канале, где я подробно рассказываю, как использовать инструменты ИИ, чтобы сделать ваши исследования быстрее, умнее и гораздо более эффективными. Спасибо за просмотр и до встречи в следующем.