Studi kasus: fitur Deep Research
Bagaimana tim riset menyelesaikan laporan industri dalam jam dengan Deep Research.
Tim riset pasar berempat punya satu hari kerja untuk mengirim briefing kompetitor. Mereka mengimpor 12 Sources inti ke NotebookLM dan memakai Deep Research mengisi celah sebelum ekspor PDF Studio.
Batasan: setiap poin di deck akhir harus dapat ditelusuri — persyaratan yang model kutipan NotebookLM penuhi secara native.
Linimasa (jalankan aktual)
| Waktu | Tindakan | Catatan |
|---|---|---|
| 0:00 | Unggah 8 PDF + 4 URL | Deck investor, kutipan 10-K, transkrip earnings call |
| 0:20 | Chat: pertanyaan cakupan | Ukuran pasar, pergeseran pangsa, risiko regulasi |
| 0:45 | Putaran Deep Research | Tambah 6 Sources web yang direkomendasikan NotebookLM |
| 1:30 | Studio Briefing Doc | Ringkasan eksekutif + SWOT berkutip |
| 2:00 | Ekspor PDF + tinjauan | PM memverifikasi setiap kutipan dalam <30 menit |
Sebelum vs sesudah
| Metrik | Proses manual | NotebookLM Deep Research |
|---|---|---|
| Waktu nyata | 2–3 hari | ~2 jam kerja aktif |
| Poin dapat dikutip | Catatan kaki manual | Sources terhubung otomatis |
| Deteksi celah | Ingatan analis | Saran Deep Research |
| Format stakeholder | Bangun ulang di slide | Ekspor Studio + edit ringan |
Pelajaran
- Mulai dengan pertanyaan riset sempit — prompt lebar membesarkan runtime Deep Research
- Utamakan PDF terstruktur daripada HTML scraped saat akurasi penting
- Putaran Chat kedua: «apa yang bertentangan dengan tesis kita?» sebelum ekspor
- Simpan catatan «kualitas sumber»: tandai awal item berbayar atau usang
Kutipan tim: «Deep Research tidak mengganti penilaian kami — ia mengganti langkah perakitan membosankan agar kami bisa fokus interpretasi.»