Deep Research to jedna z najbardziej przełomowych funkcji w modelach AI, którą odkryłem i doskonale sprawdza się przy różnego rodzaju pracy. Prawda jest taka, że w wielu przypadkach, gdy praca zakrawa o różnego rodzaju analizy, porównania, research, to skraca ją nawet kilkukrotnie.
Ta sama analiza i research, które potrzebowały, by powstać, około 20 – 30 godzin pracy specjalisty, obecnie niekiedy można uzyskać w 10 – 20 min, z poprawkami specjalisty ok. 2 godzin. To ogromna różnica w porównaniu do czasów, gdy tego narzędzia nie było. Poniżej wyjaśnię, o co w nim chodzi, w którym miejscu można je przetestować i do czego może się sprawdzić (mając na uwadze tematy jak marketing i sprzedaż).
Przedstawię nie tylko definicję i sposób działania tej technologii w popularnych modelach jak Deep Research Chat GPT czy Deep Research Gemini. Zaprezentuję 30 totalnie przełomowych zastosowań Deep Research, które mogą totalnie przyspieszyć i usprawnić Twoje zadania.
Spis treści
Czym jest funkcja Deep Research AI i jak ją znaleźć?
Funkcja Deep Research AI to zaawansowana zdolność modeli językowych (LLM), która wykracza poza standardowe generowanie odpowiedzi na podstawie wcześniej przetrenowanych danych.
Główną różnicą jest nacisk na głębsze rozumowanie i aktywne badanie tematu w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że model AI nie ogranicza się do swojej wewnętrznej bazy wiedzy, ale aktywnie przeszukuje dziesiątki różnych stron internetowych, aby zebrać aktualne i zróżnicowane informacje.
Co wyróżnia Deep Research:
- Dogłębna analiza – Modele te są projektowane tak, aby nie tylko zbierać dane, ale również je analizować, porównywać i syntetyzować.
- Cytowanie źródeł – Ważną cechą jest dostarczanie szczegółowych cytatów i odnośników do wykorzystanych źródeł, co zwiększa transparentność i wiarygodność wyników.
- Specyfikacja źródeł – Użytkownik często ma możliwość określenia, na jakich typach stron model powinien się skupić (np. strony edukacyjne, publikacje branżowe, witryny konkurencji, a nawet własne materiały firmowe).
- Kompleksowe raporty – Efektem pracy jest zazwyczaj szczegółowy raport, podsumowanie lub analiza, która jest znacznie bogatsza i lepiej udokumentowana niż standardowa odpowiedź LLM.
W skrócie, Deep Research AI to Twój osobisty, superinteligentny asystent badawczy, zdolny do przekopywania się przez internet w poszukiwaniu najbardziej trafnych i aktualnych informacji, a następnie prezentowania ich w ustrukturyzowanej formie. Znalezienie tej funkcji zależy od konkretnego narzędzia AI, z którego korzystasz.
Deep Research w Chat GPT
OpenAI, twórcy Chat GPT, stale rozwijają możliwości swojego flagowego modelu. Chociaż nazewnictwo konkretnych funkcji może ewoluować, funkcjonalność określana jako „Deep Research mode” lub podobne narzędzia umożliwiające przeglądanie sieci (Browse) i zaawansowaną analizę danych z wielu źródeł, wpisują się w koncepcję Deep Research Chat GPT.
W ramach subskrypcji premium lub zaawansowanych wersji Chat GPT, użytkownicy mogą uzyskać dostęp do funkcji, które pozwalają modelowi na aktywne przeszukiwanie internetu w celu znalezienia odpowiedzi na zadane pytania lub przygotowania researchu na określony temat. Model może analizować treści ze wskazanych (lub samodzielnie znalezionych) stron, wyciągać ważne informacje i prezentować je wraz z odnośnikami.
Znajdziesz go w tym miejscu:
Aby skorzystać z tej funkcji, zazwyczaj należy aktywować odpowiednią opcję i sformułować precyzyjne zapytanie. Sztuczna inteligencja w research uzyskuje tu nowy wymiar, przekształcając Chat GPT z generatora tekstu w potężne narzędzie badawcze.
Deep Research w Gemini
Google, jako gigant w dziedzinie wyszukiwania i AI, również intensywnie rozwija swoje modele językowe. Deep Research Gemini to odpowiedź Google na potrzebę zaawansowanych badań wspomaganych przez AI. Model Gemini, zwłaszcza w swoich bardziej zaawansowanych wersjach, jest projektowany z myślą o integracji z ogromnymi zasobami informacji dostępnymi w sieci.
Gemini oferuje funkcje umożliwiające dogłębne przeszukiwanie i analizę informacji z internetu. Dzięki integracji z ekosystemem Google, Gemini może mieć dostęp do aktualnych danych i prezentować je w sposób ustrukturyzowany, często z bezpośrednimi linkami do źródeł. Podobnie jak w przypadku innych narzędzi, ważne jest precyzyjne formułowanie zapytań.
Znajdziesz go w tym miejscu:
Użytkownicy Gemini mogą oczekiwać, że model nie tylko odpowie na pytanie, ale również wskaże, skąd czerpał informacje, co jest fundamentem rzetelnego researchu.
Deep research w innych modelach językowych
Koncepcja Deep Research nie jest ograniczona wyłącznie do Chat GPT czy Gemini. Wiele innych platform i modeli językowych również rozwija lub już oferuje podobne funkcjonalności. Na przykład, narzędzia takie jak Perplexity AI od samego początku były projektowane z myślą o dostarczaniu odpowiedzi popartych źródłami i działają w sposób zbliżony do idei Deep Research. Użytkownicy mogą zadawać pytania i otrzymywać odpowiedzi wraz z listą źródeł, z których AI korzystało.
Trend jest wyraźny. Sztuczna inteligencja w researchu ewoluuje w kierunku większej interakcji z aktualnymi danymi online, transparentności poprzez cytowanie oraz zdolności do syntezy informacji z wielu źródeł. Warto śledzić rozwój ulubionych narzędzi AI, ponieważ funkcje te stają się coraz bardziej dostępne i zaawansowane.
Jak zrobić Prompt do Deep Research? Instrukcja
Skuteczność funkcji Deep Research AI w dużej mierze zależy od jakości zadanego promptu. Ogólna zasada brzmi – im bardziej szczegółowy i klarowny prompt, tym lepsze i bardziej trafne wyniki uzyskasz. Zamiast od razu rzucać model na głęboką wodę z finalnym zadaniem, warto zastosować podejście dwuetapowe:
- Wstępna konsultacja z AI (standardowy tryb) – Zacznij od rozmowy z AI na temat Twojego projektu badawczego. Opowiedz, co chcesz osiągnąć, jaki jest główny cel Twojego researchu. Możesz zapytać:
- „Chcę przeprowadzić dogłębną analizę rynku [Twoja branża] pod kątem najnowszych trendów i strategii konkurencji. Jakie kluczowe aspekty powinienem wziąć pod uwagę, aby raport był kompleksowy?”
- „Planuję stworzyć strategię content marketingową dla [Twój produkt/usługa]. Jakie rodzaje informacji o mojej grupie docelowej i działaniach konkurencji byłyby najbardziej wartościowe do zebrania w ramach Deep Research?”
- „Potrzebuję zebrać argumenty za i przeciw zastosowaniu [konkretnej technologii] w [konkretnym kontekście]. Jakie typy źródeł (np. badania naukowe, case studies, opinie ekspertów) powinienem uwzględnić?”
- AI w standardowym trybie pomoże Ci doprecyzować zakres badania, zidentyfikować ważne pytania, a nawet zasugerować typy źródeł, na których warto się skupić. Ten etap to jak burza mózgów z inteligentnym asystentem.
- Formułowanie precyzyjnego promptu do Deep Research – Gdy już masz jasność co do zakresu i celów, możesz sformułować szczegółowy prompt dla funkcji Deep Research. Powinien on zawierać:
- Jasno zdefiniowany temat/pytanie badawcze – Np. „Przygotuj szczegółowy raport na temat strategii marketingowych pięciu głównych konkurentów firmy X na rynku oprogramowania SaaS w Polsce w ciągu ostatnich 12 miesięcy.”
- Konkretne obszary do zbadania – Np. „Skup się na ich komunikacji w mediach społecznościowych, strategiach SEO, rodzajach publikowanych treści, modelach cenowych oraz opiniach klientów.”
- Typy źródeł do priorytetyzacji – Np. „Proszę korzystać głównie ze stron internetowych konkurentów, artykułów branżowych opublikowanych po [data], raportów rynkowych oraz recenzji na portalach specjalistycznych. Unikaj forów internetowych.”
- Oczekiwany format wyniku – Np. „Przedstaw wyniki w formie raportu z podziałem na sekcje dla każdego konkurenta. Do każdej informacji dołącz cytat i link do źródła.”
- Słowa kluczowe (opcjonalnie) – „Uwzględnij analizę pod kątem słów kluczowych: 'marketing automation’, 'CRM dla małych firm’.”
- Dodatkowy kontekst (jeśli istotny) – „Nasza firma planuje wprowadzić podobny produkt, więc interesują nas szczególnie ich propozycje wartości i punkty bólu, na które odpowiadają.”
Pamiętaj, że dobry prompt to podstawa. Iteracyjne dopracowywanie zapytania, zaczynając od szerszej dyskusji, a kończąc na precyzyjnym zleceniu dla Deep Research, znacząco zwiększa szanse na uzyskanie wartościowych i użytecznych rezultatów.
Przełomowe zastosowania, które przyśpieszają pracę
Teraz, gdy rozumiemy, czym jest Deep Research AI i jak efektywnie z niego korzystać, przyjrzyjmy się 30 przełomowym zastosowaniom, które mogą totalnie zmienić pracę w marketingu i nie tylko. Każde zastosowanie Deep Research zostanie przedstawione wraz z krótkim przykładem, jak AI może Ci pomóc.
Analiza konkurencji i badania rynku
Porównanie komunikatów ze stron internetowych konkurencji.
AI analizuje treści (np. sekcje „O nas”, opisy produktów, nagłówki) ze stron głównych i kluczowych podstron wskazanych konkurentów, identyfikując ich główne propozycje wartości (UVP), ton komunikacji, oraz domniemaną grupę docelową. Wynikiem jest raport porównawczy.
Analiza tekstów reklamowych konkurencji.
Dostarczasz AI przykłady tekstów reklamowych (np. Google Ads, Facebook Ads) kilku konkurentów. AI dokonuje analizy porównawczej, wskazując na używane CTA, język korzyści, obietnice marketingowe i potencjalne elementy perswazyjne.
Analiza SWOT konkurencji.
Na podstawie dostarczonych przez Ciebie danych (lub samodzielnie zebranych informacji o obecności online konkurenta – np. jego stronie, aktywności w mediach społecznościowych, recenzjach), AI generuje wstępną analizę SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) dla wskazanego konkurenta, koncentrując się np. na jego strategii cyfrowej.
Badanie strategii linków zwrotnych (backlinków) konkurencji.
AI, korzystając z dostępnych narzędzi lub analizując publicznie dostępne dane o backlinkach (jeśli ma taką możliwość lub na podstawie dostarczonego raportu z narzędzia SEO), identyfikuje typy stron linkujących do konkurencji, jakość tych linków oraz potencjalne strategie, które konkurencja stosuje do ich pozyskiwania. Może zasugerować podobne możliwości dla Twojej strony.
Ocena nasycenia rynku i możliwości rynkowych.
Podajesz AI ogólny opis rynku lub segmentu, który Cię interesuje. AI przeszukuje raporty branżowe, artykuły i analizy, aby zidentyfikować obszary o wysokiej konkurencji oraz nisze z potencjałem wzrostu, uzasadniając swoje wnioski danymi.
Optymalizacja pod kątem wyszukiwarek (SEO) i strategia treści
Głębokie badanie słów kluczowych.
Podajesz „ziarno” słowa kluczowego (np. „marketing dla małych firm”). AI generuje obszerną listę powiązanych długich fraz kluczowych (long-tail keywords), analizuje intencje wyszukiwania (informacyjna, komercyjna, transakcyjna) i może nawet oszacować potencjalną trudność pozycjonowania.
Generowanie konspektów treści zoptymalizowanych pod SEO.
Wskazujesz główne słowo kluczowe i temat artykułu. AI tworzy szczegółowy konspekt, zawierający propozycje nagłówków (H1, H2, H3), kluczowe punkty do poruszenia w każdej sekcji, sugestie powiązanych słów kluczowych (LSI) oraz propozycję meta opisu i tytułu SEO.
Identyfikacja luk w treściach (content gaps).
Dostarczasz AI listę tematów poruszanych na Twoim blogu oraz listę tematów konkurencji (lub linki do ich blogów). AI porównuje te zbiory i wskazuje na istotne tematy, które Twoja konkurencja pokrywa, a Ty nie, a które są popularne wśród Twojej grupy docelowej.
Rozwój kalendarza treści SEO.
Określasz swoją grupę docelową, główne filary tematyczne i ewentualne wydarzenia sezonowe. AI, bazując na badaniu trendów i słów kluczowych, proponuje harmonogram publikacji na najbliższe miesiące, zawierający konkretne tematy artykułów, docelowe słowa kluczowe i sugerowane daty publikacji.
Strategia i planowanie marketingu cyfrowego
Kompleksowa strategia marketingu digital.
Opisujesz swój nowy produkt/usługę, grupę docelową, cele biznesowe i budżet. AI opracowuje zarys wielokanałowej strategii marketingowej, obejmującej rekomendacje dla SEO, content marketingu, mediów społecznościowych, e-mail marketingu i płatnych kampanii, wraz z proponowanymi KPI.
Konstrukcja lejka marketingowego.
Przedstawiasz informacje o typowej ścieżce zakupowej Twojego klienta. AI projektuje szczegółowy lejek marketingowy (świadomość, zainteresowanie, decyzja, akcja), proponując konkretne taktyki, rodzaje treści i kanały komunikacji dla każdego etapu.
Planowanie strategii treści wideo.
Określasz cele marketingowe i profil odbiorców. AI generuje listę pomysłów na angażujące treści wideo (np. poradniki, webinary, case studies, wywiady), wraz z sugestiami dotyczącymi formatu, kluczowych punktów do poruszenia i platform dystrybucji.
Udoskonalanie strategii konwersji w e-commerce.
Podajesz adres swojego sklepu internetowego i opisujesz obecne wyzwania (np. niski współczynnik konwersji, wysoki odsetek porzuconych koszyków). AI analizuje dostępne informacje (lub opiera się na najlepszych praktykach) i proponuje konkretne zmiany w UX/UI, personalizacji oferty, procesie zakupowym czy komunikacji, które mogą zwiększyć sprzedaż.
Plan marketingowy wprowadzenia produktu na rynek.
Dostarczasz szczegółowe informacje o nowym produkcie. AI tworzy krok po kroku plan wprowadzenia go na rynek (product launch plan), obejmujący działania pre-launch, launch i post-launch, z uwzględnieniem różnych kanałów marketingowych.
Integracja kampanii wielokanałowych.
Opisujesz swoje bieżące działania marketingowe w różnych kanałach. AI proponuje sposoby na ich lepszą integrację, zapewnienie spójności komunikatu (consistent messaging) i wykorzystanie synergii między kanałami (np. remarketing, koordynacja treści).
Media społecznościowe i reklama
Generowanie kreatywnych postów w mediach społecznościowych.
Określasz temat kampanii, grupę docelową i preferowany ton. AI generuje kilka wariantów angażujących postów na różne platformy (np. Facebook, Instagram, LinkedIn), wraz z propozycjami grafik/wideo, hashtagów i CTA.
Porównanie platform reklamowych.
Masz określony cel kampanii i grupę docelową. AI porównuje kluczowe platformy reklamowe (np. Google Ads, Facebook Ads, LinkedIn Ads) pod kątem ich specyfiki, kosztów, zasięgów i potencjalnej efektywności dla Twoich założeń, rekomendując najlepszy wybór.
Pomysły na optymalizację kampanii PPC.
Dzielisz się z AI wynikami swojej obecnej kampanii PPC (np. CTR, współczynnik konwersji, koszt kliknięcia). AI analizuje te dane (lub bazuje na ogólnych zasadach) i sugeruje konkretne działania optymalizacyjne, np. dotyczące struktury kampanii, doboru słów kluczowych, tekstów reklam, stron docelowych czy strategii ustalania stawek.
Zaangażowanie i personalizacja klientów
Generowanie person klientów.
Na podstawie dostarczonych przez Ciebie danych demograficznych, behawioralnych lub ogólnych założeń dotyczących Twoich klientów, AI tworzy 2-3 szczegółowe persony marketingowe, opisując ich cele, wyzwania, potrzeby, motywacje i preferowane kanały komunikacji.
Analiza sentymentu opinii klientów.
Wklejasz próbkę opinii klientów (np. z recenzji online, komentarzy w mediach społecznościowych, ankiet). AI analizuje te teksty, określając ogólny sentyment (pozytywny, negatywny, neutralny), identyfikując główne tematy poruszane przez klientów i wskazując na powtarzające się problemy lub pochwały.
Rekomendacje dotyczące optymalizacji współczynnika konwersji (CRO).
Opisujesz konkretną stronę docelową (landing page) i jej cel. AI, bazując na najlepszych praktykach CRO, proponuje listę konkretnych zmian (np. w nagłówku, CTA, formularzu, układzie strony, dowodach społecznych), które mogą zwiększyć jej skuteczność.
Pomysły na strategię personalizacji treści.
Opisujesz dostępne segmenty klientów i dane, które o nich posiadasz. AI generuje pomysły na personalizację treści na stronie internetowej, w kampaniach e-mailowych czy reklamach (np. dynamiczne bloki treści, rekomendacje produktów, spersonalizowane oferty).
Tworzenie treści kampanii e-mailowych.
Określasz cel kampanii e-mailowej (np. promocja nowego produktu, zaproszenie na webinar). AI tworzy kilka wariantów chwytliwych tematów wiadomości oraz angażujących treści e-maili, dopasowanych do grupy docelowej i celu kampanii.
Taktyki integracji dowodów społecznych (social proof) i recenzji.
AI proponuje kreatywne sposoby na wykorzystanie opinii klientów, recenzji, case studies czy wzmianek w mediach na stronie internetowej, w materiałach marketingowych i kampaniach reklamowych, aby zwiększyć zaufanie i wiarygodność marki.
Innowacje i zastosowania AI
Koncepcje marketingu konwersacyjnego AI i głosowego.
AI generuje pomysły na wykorzystanie chatbotów do obsługi klienta, kwalifikacji leadów, czy personalizowanych rekomendacji. Dodatkowo, może zaproponować strategie optymalizacji treści pod kątem wyszukiwania głosowego (Voice Search Optimization – VSO), np. poprzez tworzenie treści w formie pytań i odpowiedzi.
Testowanie i analityka
Opracowywanie hipotez do testów A/B.
Wskazujesz element, który chcesz testować (np. nagłówek na stronie, kolor przycisku CTA w e-mailu). AI formułuje kilka konkretnych, mierzalnych hipotez testowych, wyjaśniając, jakiej zmiany w zachowaniu użytkowników można oczekiwać i dlaczego.
Głęboka analiza segmentacji rynku.
Dostarczasz AI anonimowe dane o swoich klientach (demograficzne, behawioralne, transakcyjne). AI pomaga zidentyfikować ukryte wzorce i proponuje bardziej zaawansowane kryteria segmentacji, które pozwolą na precyzyjniejsze targetowanie i personalizację działań.
Mapowanie podróży klienta i taktyki zaangażowania.
AI pomaga stworzyć szczegółową mapę podróży klienta (customer journey map) od pierwszego kontaktu z marką aż po lojalność, identyfikując kluczowe punkty styku (touchpoints) i proponując dla każdego z nich odpowiednie działania marketingowe i treści angażujące.
Branding i treść strategiczna
Tworzenie ram narracji marki (brand storytelling).
Opisujesz misję, wizję, wartości i unikalne cechy swojej marki. AI pomaga zbudować spójną i przekonującą narrację marki, proponując kluczowe elementy opowieści, archetypy oraz sposoby ich komunikowania w różnych kanałach.
Benchmarking KPI dla kampanii.
AI, na podstawie analizy danych branżowych (jeśli ma do nich dostęp) lub ogólnych standardów, pomaga zidentyfikować kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) dla Twojego typu działalności i kampanii oraz ustalić realistyczne benchmarki, do których można dążyć i porównywać swoje wyniki.
Podsumowanie
Funkcja Deep Research AI to znacznie więcej niż tylko chwilowa moda. To potężne narzędzie, które demokratyzuje dostęp do zaawansowanych badań i analiz, pozwalając marketerom, przedsiębiorcom i badaczom na podejmowanie lepszych, bardziej świadomych decyzji.
Przedstawione 30 zastosowań Deep Research to jedynie wierzchołek góry lodowej. W miarę jak technologia sztucznej inteligencji w researchu będzie się rozwijać, możemy spodziewać się jeszcze bardziej innowacyjnych i przełomowych sposobów jej wykorzystania.
Ważna jest ciekawość, chęć eksperymentowania i umiejętność zadawania właściwych pytań, sobie i sztucznej inteligencji. Zacznij eksplorować możliwości Deep Research Chat GPT, Deep Research Gemini czy innych dostępnych narzędzi już dziś i sprawdź, jak mogą one przyspieszyć Twój sukces.
Kurs AI w marketingu i sprzedaży
Jeżeli chcesz zgłębić temat wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie jeszcze bardziej i dowiedzieć się, jak efektywnie wdrażać rozwiązania AI w działania marketingowe i sprzedażowe, zachęcam do sprawdzenia mojego kursu „AI w marketingu i sprzedaży”.
Kurs ten dostarczy Ci solidnej, praktycznej wiedzy, pokaże najlepsze metody stosowania AI w Twoim biznesie oraz pomoże jeszcze efektywniej wykorzystać potencjał nowoczesnych technologii w codziennej pracy.
