Deep Research – jak wykorzystać AI do skutecznego researchu?

Czym jest deep research?

Deep Research to zaawansowana metoda analizy informacji, wykorzystująca sztuczną inteligencję do szybkiego i dokładnego przetwarzania dużych zbiorów danych z wielu źródeł jednocześnie. W przeciwieństwie do standardowego researchu opartego na manualnej weryfikacji pojedynczych źródeł, Deep Research, wspierany przez modele AI (np. ChatGPT Deep Research), automatycznie identyfikuje błędy i eliminuje sprzeczności w danych.

Tradycyjne metody weryfikacji danych są niewystarczające z dwóch powodów:

1. Czasochłonność manualnej analizy – według raportu „B2B Content Marketing Benchmarks, Budgets, and Trends: Outlook for 2024” aż 57% marketerów B2B wskazuje tworzenie odpowiednich treści dla swojej publiczności jako duże wyzwanie, głównie ze względu na czas potrzebny na ręczne gromadzenie i weryfikację danych.
2. Wysoki koszt błędów merytorycznych – według badań Gartnera, słaba jakość danych kosztuje organizacje średnio 15 milionów dolarów strat rocznie, co pokazuje realne konsekwencje niedokładnej lub niewystarczającej weryfikacji.

Wdrożenie Deep Research pozwala firmom uniknąć tych problemów, zwiększając jakość publikowanych treści oraz znacząco redukując czas potrzebny na analizę danych.

Jak działa Deep Research?

Deep Research działa tak, że modele takie jak Gemini, Perplexity czy ChatGPT DeepResearch skanują setki dokumentów, raportów czy artykułów, aby w krótkim czasie wyodrębnić kluczowe dane. Następnie AI zestawia te informacje, wykrywając rozbieżności lub niezgodności.

AI eliminuje sprzeczne dane poprzez porównywanie wyników z różnych źródeł. Przykładowo, jeśli model znajdzie informację, że rynek AI w Polsce wart jest 500 mln zł (według raportu X), a w innym źródle wynosi 700 mln zł, Deep Research zidentyfikuje różnicę i wskaże najbardziej wiarygodną wartość, analizując dodatkowe źródła lub kryteria takie jak aktualność, renoma wydawcy czy zgodność z innymi publikacjami.

Tym sposobem użytkownik oszczędza czas i uzyskuje sprawdzone, wiarygodne dane bez manualnego przeglądania dziesiątek źródeł.

źródło: (unsplash.com)

Praktyczne zastosowania Deep Research w content marketingu:

1. Weryfikacja danych przed publikacją – Deep Research automatycznie porównuje dane statystyczne i wyniki badań z różnych źródeł, eliminując ryzyko publikacji błędnych informacji. W porównaniu Deep Research vs ChatGPT, podstawowy ChatGPT podaje dane bez szczegółowej weryfikacji, natomiast z aktywnym Deep Research precyzyjnie sprawdza źródła.

2. Analiza konkurencji – Deep Research pozwala szybko sprawdzić, jakie dane oraz argumenty stosują inni w treściach marketingowych. W zestawieniu Deep Research vs Deep Seek, oba narzędzia wykonują podobne analizy, lecz Deep Research lepiej radzi sobie z automatycznym wychwytywaniem sprzeczności i różnic.

3. Tworzenie raportów branżowych – Deep Research umożliwia szybkie przygotowanie raportów, zbierając kluczowe trendy i liczby bez manualnego przeszukiwania źródeł. Dzięki temu zespoły marketingowe mogą w ciągu godzin, zamiast dni, dostarczyć wartościowy content.

4. Optymalizacja strategii contentowej – Deep Research pomaga określić najważniejsze tematy zgodne z aktualnymi problemami klientów, zwiększając trafność publikowanych materiałów. Analiza trendów pozwala lepiej zaplanować kalendarz publikacji, zapewniając wyższe zainteresowanie odbiorców.

Porównanie podstawowych modeli AI z modelami z włączonym Deep Researchem

Deep Research vs ChatGPT:

Podstawowy ChatGPT generuje treści na podstawie ogólnej wiedzy i predykcji odpowiedzi bez automatycznej weryfikacji źródeł. Deep Research analizuje dodatkowo aktualne dane, wskazując źródła oraz eliminując sprzeczne informacje.

Deep Research vs Gemini:

Gemini standardowo generuje szybkie, precyzyjne odpowiedzi, jednak nie weryfikuje automatycznie ich poprawności w wielu źródłach jednocześnie. Gemini Deep Research zapewnia wieloźródłową analizę danych, minimalizując ryzyko błędów.

Deep Research vs O1, Deep Seek, Perplexity:

Standardowe modele O1, Deep Seek czy Perplexity zapewniają dobre odpowiedzi na zapytania, ale dopiero w trybie Deep Research, jak np. Perplexity, dostarczają szczegółową weryfikację źródeł i identyfikację sprzeczności. Bez tej funkcji wyniki wymagają dodatkowej, manualnej kontroli użytkownika.

Jak najlepiej korzystać z Deep Research?

Ocena źródeł informacji od AI:

1. Aktualność danych – Sprawdzaj daty raportów i badań wskazanych przez AI. Najlepsze źródła mają maksymalnie 1-2 lata.
2. Renoma źródła – Używaj danych pochodzących od uznanych organizacji, jak Gartner, Deloitte, Content Marketing Institute, czy raportów branżowych typu Clutch.co.
3. Spójność informacji – Porównuj dane od co najmniej 3 źródeł. Zgodność wyników wskazuje na wysoką wiarygodność informacji.

Jak interpretować wyniki dostarczane przez Deep Research?

Gdy Deep Research pokazuje różne wartości (np. wielkość rynku AI w Polsce wynosi 500 mln zł i 700 mln zł), oceń źródła według trzech czynników: aktualności publikacji, reputacji autora oraz tego, czy wynik pokrywa się z danymi z innych raportów. Przy dużych rozbieżnościach zweryfikuj informacje ręcznie wyszukując podane raporty, jeśli dane są błędne lub nie jesteś w stanie znaleźć danych prawdziwych, może warto zmienić tezę lub przeredagować cały fragment tekstu. Tak aby móc poprzeć swoje argumenty danymi (niekoniecznie musi to oznaczać zmianę narracji).

Praktyczne wskazówki na efektywne wykorzystywanie Deep Research:

• Weryfikuj treści wygenerowane przez AI: Jeśli tworzysz tekst z pomocą podstawowego ChatGPT lub Gemini, wrzuć wybrane fragmenty tekstu do Perplexity w trybie Deep Research, aby automatycznie sprawdzić poprawność i źródła informacji. Dzięki temu unikniesz błędów merytorycznych.
• Szybko testuj wiarygodność konkurencji: Używaj Deep Research do sprawdzania danych liczbowych przedstawianych przez konkurentów (np. w raportach lub studiach przypadków). Pozwala to szybko wychwycić ewentualne błędy lub zawyżone wyniki konkurencji.
• Wykorzystaj AI do optymalizacji treści pod SEO: Wpisz temat artykułu lub planowany tytuł do Deep Research, by zobaczyć, które dane są najczęściej cytowane lub najpopularniejsze w branży. Dzięki temu zoptymalizujesz treści pod kątem zainteresowania odbiorców oraz trafnych fraz kluczowych.
• Automatyzacja raportów branżowych: Regularnie tworzysz raporty? Wprowadź zapytanie do Deep Research o najważniejsze trendy lub statystyki w danej dziedzinie (np. UX, e-commerce czy aplikacje webowe). Otrzymasz szybkie podsumowanie bez przeglądania setek źródeł, które następnie wykorzystując model np. 4o, możesz podsumować w jeden plik.

Kiedy łączyć Deep Research z manualnym researchem?

Połącz AI z ręcznym researchem, gdy automatyczna analiza dostarcza różne, sprzeczne informacje lub podaje zakłamane źródła. Przy strategicznych lub kontrowersyjnych decyzjach biznesowych manualne sprawdzanie szczególnie ważnych danych uchroni Cię przed błędami.

Czy Deep Research to przyszłość analizy danych?

Tak, Deep Research to przyszłość analizy danych, ponieważ umożliwia błyskawiczną weryfikację dużo większych ilości informacji, w porównaniu do analizy ręcznej oraz redukuje ryzyko kosztownych błędów merytorycznych.

Największe korzyści odczują branże:

• Marketing i media – szybka weryfikacja danych przy produkcji treści.
• E-commerce – analiza trendów i danych konkurencji.
• Konsulting biznesowy – tworzenie raportów branżowych i strategii opartych na wiarygodnych danych.