Практичний кейс: функція Deep Research
Як дослідницька команда завершила галузевий звіт за години з Deep Research.
Чотириособова команда ринкових досліджень мала один робочий день на конкурентний брифінг. Вони імпортували 12 ключових Sources у NotebookLM і використали Deep Research для заповнення прогалин перед експортом Studio PDF.
Обмеження: кожен пункт у фінальній презентації мав бути простежуваним — вимога, яку модель цитування NotebookLM виконує нативно.
Хронологія (реальний прогін)
| Час | Дія | Нотатки |
|---|---|---|
| 0:00 | Завантаження 8 PDF + 4 URL | Інвесторські деки, уривки 10-K, транскрипти earnings call |
| 0:20 | Chat: питання scope | Розмір ринку, зсуви часток, регуляторні ризики |
| 0:45 | Прохід Deep Research | Додано 6 веб-Sources, рекомендованих NotebookLM |
| 1:30 | Studio Briefing Doc | Executive summary + SWOT із цитатами |
| 2:00 | Експорт PDF + рев'ю | PM перевірив кожну цитату менш ніж за 30 хв |
До і після
| Метрика | Ручний процес | NotebookLM Deep Research |
|---|---|---|
| Реальний час | 2–3 дні | ~2 години активної роботи |
| Цитовані пункти | Ручні виноски | Автопов'язані Sources |
| Виявлення прогалин | Пам'ять аналітика | Пропозиції Deep Research |
| Формат для stakeholders | Перебудова в слайдах | Експорт Studio + легкі правки |
Висновки
- Починайте з вузького дослідницького питання — широкі prompts роздувають час Deep Research
- Надавайте перевагу структурованим PDF замість scraped HTML, коли важлива точність
- Другий прохід Chat: «що суперечить нашій тезі?» перед експортом
- Ведіть нотатку «якість джерела»: рано позначайте paywall або застарілі елементи
Цитата команди: «Deep Research не замінив нашого судження — він замінив нудний етап збирання, щоб ми могли приділити час інтерпретації.»