NotebookLM
สร้างด้วย NotebookLM
กลับไปบล็อก
กรณีศึกษา

กรณีศึกษา: ฟีเจอร์ Deep Research

ผู้เขียน: บรรณาธิการ NotebookLM.link

ทีมวิจัยเสร็จรายงานอุตสาหกรรมในไม่กี่ชั่วโมงด้วย Deep Research

ทีมวิจัยตลาดสี่คนมี หนึ่งวันทำการ ส่ง briefing คู่แข่ง พวกเขานำ Sources หลัก 12 รายการเข้า NotebookLM และใช้ Deep Research เติมช่องว่างก่อนส่งออก PDF Studio

ข้อจำกัด: ทุก bullet ใน deck สุดท้ายต้องติดตามได้ — ข้อกำหนดที่โมเดลอ้างอิงของ NotebookLM รองรับโดยธรรมชาติ

ไทม์ไลน์ (รันจริง)

เวลาการกระทำหมายเหตุ
0:00อัปโหลด PDF 8 + URL 4deck นักลงทุน สรุป 10-K ถอดความ earnings call
0:20Chat: คำถามขอบเขตขนาดตลาด การเปลี่ยนแชร์ ความเสี่ยงกฎระเบียบ
0:45รอบ Deep Researchเพิ่ม Sources เว็บ 6 รายการที่ NotebookLM แนะนำ
1:30Studio Briefing Docสรุปผู้บริหาร + SWOT พร้อมอ้างอิง
2:00ส่งออก PDF + ตรวจPM ตรวจทุกอ้างอิงภายใน 30 นาที

ก่อนและหลัง

เมตริกกระบวนการมือNotebookLM Deep Research
เวลาจริง2–3 วัน~2 ชั่วโมงงานแอคทีฟ
bullet อ้างอิงได้เชิงอรรถมือSources เชื่อมอัตโนมัติ
ตรวจช่องว่างความจำนักวิเคราะห์คำแนะนำ Deep Research
รูปแบบ stakeholderสร้างใหม่ในสไลด์ส่งออก Studio + แก้เล็กน้อย

บทเรียน

  • เริ่มด้วย คำถามวิจัยแคบ — prompt กว้างทำให้ Deep Research นานขึ้น
  • เลือก PDF มีโครงสร้างมากกว่า HTML scraped เมื่อความแม่นสำคัญ
  • รอบ Chat ที่สอง: «อะไรขัดกับ thesis เรา?» ก่อนส่งออก
  • เก็บบันทึก «คุณภาพแหล่ง»: ทำเครื่องหมายรายการเสียเงินหรือล้าสมัยเร็วๆ
คำพูดทีม: «Deep Research ไม่ได้แทนที่การตัดสินใจ — มันแทนขั้นตอนประกอบที่น่าเบื่อเพื่อให้เรามีเวลาตีความ»
กลับไปบล็อก ใช้ NotebookLM ตอนนี้