深入了解Perplexity AI的Deep Research功能及其對數位行銷的影響

2025 年 2 月 14 日，人工智慧新創公司 Perplexity AI 宣布推出全新功能——Deep Research。此工具旨在為使用者提供更深入且詳盡的資訊分析，特別適用於金融、行銷和產品研究等專業領域。

Deep Research 的運作方式

Deep Research 透過多次搜尋、閱讀大量來源，並進行邏輯推理，最終生成全面的報告。其運作方式類似於人類研究新主題的過程，能在短短 2 至 4 分鐘內完成需要專家數小時才能達成的任務。

數位行銷中的應用

在數位行銷領域，行銷人員經常需要進行市場分析、競爭者研究、消費者行為洞察等工作。然而，一般 AI（如 ChatGPT、Google Bard）雖然可以回答問題，卻缺乏深度研究能力，而這正是 Deep Research 能發揮關鍵作用的地方。

1. 一般 AI 的局限性

資訊碎片化：一般 AI 多半依賴單一查詢回應，無法整合多個來源，導致行銷人員仍需手動比對資訊，增加工作負擔。
無法長時間推理：傳統 AI 在提供答案時通常基於訓練數據或單次查詢，而無法進行多層次分析，導致結論可能過於表面化。
時效性問題：部分 AI 依賴的訓練數據來自過去，無法保證資訊的即時性，這對於數位行銷的競爭策略來說是一大挑戰。

2. Deep Research 如何解決這些問題

多來源整合：Deep Research 能夠同時搜尋多個權威網站，綜合分析後再提供完整報告，減少資訊片面化的問題。
層層推理與交叉驗證：Deep Research 能夠像專業研究員一樣，透過多輪查詢，對資訊進行比對、驗證與推理，確保結論具備深度與準確性。
即時性與動態調整：Deep Research 具備即時搜尋能力，行銷人員能獲取最新市場趨勢，快速調整數位廣告策略與 SEO 佈局。

3. 具體應用場景

競爭者分析：行銷人員可以使用 Deep Research 分析競爭對手的 SEO 策略、熱門關鍵字、社群行銷手法，制定更具競爭力的策略。
消費者洞察：透過 Deep Research 搜尋不同市場報告，幫助品牌更準確掌握消費者的痛點與需求變化。
內容行銷規劃：Deep Research 可針對熱門趨勢、受歡迎的內容格式進行分析，協助行銷團隊產出更具吸引力的內容。

免費與付費方案

值得注意的是，Perplexity 的 Deep Research 對所有使用者免費開放。非訂閱用戶每日可進行 5 次查詢，Pro 訂閱者則可享有每日 500 次查詢的權限。此舉使得高階研究工具不再僅限於大型企業，個人和中小型企業也能受惠。

與競爭者的比較

相較於 OpenAI 和 Google 的類似功能，Perplexity 的 Deep Research 在「人類最後考驗」（Humanity’s Last Exam）基準測試中取得了 21.1% 的準確率，表現出色。此外，Deep Research 的大多數研究任務可在 3 分鐘內完成，速度上具備優勢。

結語

對於數位行銷專業人士來說，Deep Research 的多層次分析與資訊整合能力，讓行銷策略更有依據，決策過程更高效。與傳統 AI 相比，Deep Research 不僅提供答案，更提供經過深度研究與驗證的資訊，這對於競爭激烈的市場來說至關重要。

資料來源：perplexity.ai