用好 Deep Research，能夠大大地提升 AI 產(chǎn)品 GTM （go to market）的效率。

ChatGPT、Gemini、Perplexity......幾乎所有主流的 AI 產(chǎn)品，都上線了 Deep Research。Deep Research 能夠從制定計(jì)劃到收集相關(guān)背景信息，最后生成高質(zhì)量的研究成果，將以往耗時(shí)數(shù)小時(shí)的工作壓縮到幾分鐘。

但如何用好 Deep Research，把它變成高水平的定制分析師，需要一些技巧，通過高質(zhì)量的提示詞和充足的背景信息「指導(dǎo)」，才能產(chǎn)出一份高質(zhì)量的定制研究成果。

前 Meta 戰(zhàn)略總監(jiān)Torsten Walbaum 寫了一份使用 Deep Research 功能非常實(shí)用的指南，通過真實(shí)的 GTM 案例，從實(shí)用技巧、提示詞公式、工具選擇等角度進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。

• 如何從 Deep Research 中獲得最佳輸出的實(shí)用技巧；

• 一個(gè)高效的 Deep Research 提示詞怎么寫，應(yīng)該具備哪些要素；

• ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Grok 等不同工具如何選擇，適合哪些場(chǎng)景；

• 五個(gè)實(shí)用的 GTM 用例，包括可以直接使用的提示詞模板；

原文鏈接：https://www.growthunhinged.com/p/deep-research-for-gtm

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014 個(gè)技巧，從 Deep Research 中獲得最佳結(jié)果

無論你使用哪種 AI 工具（下文將詳細(xì)介紹），有幾個(gè)關(guān)鍵的局限性是你都應(yīng)該了解的。

不過，別擔(dān)心：所有這些局限性都有解決辦法，我們將詳細(xì)介紹能讓你獲得最佳結(jié)果的詳細(xì)工作流程和提示技巧。

技巧 1：AI指明高質(zhì)量的信息來源

你從 Deep Research 中獲得的輸出質(zhì)量在很大程度上取決于 agent 所使用的信息來源。不幸的是，它們?cè)谶@方面的判斷往往不盡如人意：會(huì)把社交媒體上的觀點(diǎn)當(dāng)作事實(shí)，過分依賴個(gè)別來源，或者使用過時(shí)的數(shù)據(jù)。當(dāng)報(bào)告完成后才發(fā)現(xiàn)這些問題，會(huì)讓人非常沮喪，因?yàn)槟銓⒉坏貌恢匦伦鲆槐?，損失 15 分鐘的時(shí)間以及寶貴的研究額度。

有兩個(gè)簡(jiǎn)單的方法可以解決這個(gè)問題：

• 方法 1：在提示詞中指定優(yōu)先考慮哪種類型的來源（例如，優(yōu)先考慮政府?dāng)?shù)據(jù)等一手來源，而非新聞文章等二手來源）

• 方法 2：使用像 GPT-5 或 Claude Opus 這樣的 AI 模型創(chuàng)建一份特定的高質(zhì)量來源清單，然后將其輸入到 Deep Research 中（這部分，將在下面第四個(gè)小標(biāo)題內(nèi)容下的示例 5 中實(shí)際應(yīng)用。)

此外，如果你希望獲得更高的透明度，還可以要求研究 agent ：

1. 對(duì)任何提出的主張都提供文本引用；

2. 在報(bào)告中添加一個(gè)表格，列出所有來源，并說明每個(gè)來源的用途、類型、數(shù)據(jù)年份等；

3. 概述不同來源在數(shù)據(jù)方面存在的分歧，并分析可能的原因（如統(tǒng)計(jì)方法的差異）。

   
   

ChatGPT 生成的來源概述表示例，此功能非默認(rèn)提供

這個(gè)步驟只會(huì)給你的工作流程增加一分鐘時(shí)間，但能為你省去很多后續(xù)的麻煩。

技巧 2：提供充足的背景信息來獲得定制化洞察

只需點(diǎn)擊一下按鈕就能獲得對(duì)某個(gè)主題的深入概述，這已經(jīng)相當(dāng)不錯(cuò)了，但實(shí)用價(jià)值有限。要真正從中獲得價(jià)值，你需要的是適合你特定情況的分析內(nèi)容。

遺憾的是，大多數(shù) Deep Research 工具并不習(xí)慣主動(dòng)詢問它們所需的背景信息。因此，如果你不主動(dòng)提供相關(guān)信息，它們要么會(huì)做出假設(shè)，要么內(nèi)容會(huì)很籠統(tǒng)。

為了避免這種情況，你你需要像對(duì)待一位人類同事一樣，提供所有必要的背景信息。具體需要哪些信息取決于具體情況，但以下是一些你通常需要涉及的幾點(diǎn)常見事項(xiàng)：

• 你所在的公司以及公司的運(yùn)營(yíng)方式

• • 如果你希望 AI 提出具體的行動(dòng)建議和或關(guān)于如何實(shí)施這些建議的戰(zhàn)術(shù)指導(dǎo)，這一點(diǎn)尤為重要。

• • 如果你的公司知名度較高，通常只需提及你在哪家公司工作即可；但如果是一家初創(chuàng)公司，最好簡(jiǎn)要介紹公司的業(yè)務(wù)、規(guī)模，以及與具體任務(wù)相關(guān)的一切（例如 GTM 模式等）。

• 你確切想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)

• • 我發(fā)現(xiàn)，當(dāng)人們使用 Deep Research 時(shí)，往往會(huì)給 AI 一個(gè)任務(wù)例如：「整理一份比較這些工具的報(bào)告」），但沒有分享背后的原因和最終目標(biāo)（例如：「我們?cè)噲D更好地了解活動(dòng)表現(xiàn)以進(jìn)行規(guī)劃和預(yù)算分配」）。

• • 你對(duì)目標(biāo)越透明清晰，對(duì) AI 在其中的位置解釋得越清楚，結(jié)果的影響就越大。如果請(qǐng)求是更大項(xiàng)目的一部分，確保分享到目前為止已完成的所有工作。

• [如適用]你面臨的限制條件

• • 如果存在會(huì)排除某些選項(xiàng)的硬性限制，請(qǐng)分享這些信息，以獲得更有針對(duì)性的報(bào)告：

  • 你有多少預(yù)算和人員來實(shí)施這個(gè)項(xiàng)目？

  • 你是否有明確的截止日期？

  • 根據(jù)過去的經(jīng)驗(yàn)，哪些方案是管理層或法務(wù)部門不會(huì)批準(zhǔn)的？

專家提示：如果你不想每次提示 Deep Research 時(shí)都提供背景信息，可以創(chuàng)建一個(gè)項(xiàng)目。這樣，你只需上傳一次初始背景，每份研究報(bào)告都會(huì)增加你和 AI 之間的共同知識(shí)。

ChatGPT 中的項(xiàng)目示例

以上只是一個(gè)起點(diǎn)，但我發(fā)現(xiàn)要 brainstorm 出具體應(yīng)該分享的內(nèi)容，尤其是在試圖快速推進(jìn)時(shí)，其實(shí)挺困難的。

為了讓事情變得更簡(jiǎn)單，我開始向 AI 尋求意見（GPT-5 和 Claude Opus 在這方面都做得很好）：

我計(jì)劃生成一份關(guān)于[X]的 Deep Research 報(bào)告，目的是[Y]。為了獲得一份定制化的、可操作的報(bào)告，我應(yīng)該提供哪些背景信息？假設(shè)你沒有任何先前對(duì)話的背景。

最后，如果你想確保自己沒有遺漏任何內(nèi)容，可以直接讓 Deep Research agent 向你索取更多背景信息：

技巧 3：在開始之前要求一份研究計(jì)劃

Gemini Deep Research 最大的優(yōu)勢(shì)在于它總是會(huì)在開始之前分享一個(gè)計(jì)劃；這樣，你可以在等待 20 分鐘之前就做出調(diào)整，才發(fā)現(xiàn)其研究方法或報(bào)告重點(diǎn)與你的預(yù)期大相徑庭。

其他工具都沒有這樣的功能；因此，你需要在提示詞中明確要求研究計(jì)劃：

注意：如果在提交初始提示詞后，你回答了 AI 的任何追問，請(qǐng)務(wù)必重申這一要求，否則工具可能會(huì)「忘記」它。

在審查研究計(jì)劃時(shí)，你可以從以下幾個(gè)問題入手：

• 它涵蓋了你感興趣的所有內(nèi)容嗎？你是否需要任何額外的輸出（例如，模板、代碼片段等）？

• 你是否同意其方法和重點(diǎn)領(lǐng)域（例如， agent 計(jì)劃如何評(píng)估不同的選項(xiàng)）？

• AI 是否做出了任何假設(shè)，或者某些部分看起來是否籠統(tǒng)？如果是這樣，你需要提供額外的背景信息。

AI 默認(rèn)生成的報(bào)告往往難以閱讀，尤其是當(dāng)你想快速瀏覽獲得最重要的見解時(shí)。

不過，通過合適的提示詞很容易改變這種情況。你只需提出如下要求：

• 在文檔開頭和每個(gè)單獨(dú)部分都加入摘要

• 先列出關(guān)鍵見解或建議，然后再詳細(xì)說明

• 在適當(dāng)?shù)牡胤绞褂酶攀霰砀窕蛞曈X效果，而不是大段文字

02如何撰寫高效的 Deep Research 提示詞？

綜合以上所有技巧，并添加一些可選內(nèi)容，這就是一份有效的 Deep Research 提示詞模板。

只需復(fù)制此格式并填入你自己的信息（標(biāo)有「#」的注釋是為了解釋每個(gè)部分，不應(yīng)包含在提示詞中）：

# Goal: State 1) what you’re ultimately trying to accomplish, and 2) what exactly you want the AI to do. Example: We want to build an account score to inform account allocation to SDRs and prioritize which accounts we reach out to. The desired model will assign 1) a firmographic fit score (i.e. "Is this company generally a good fit?」) as well as 2) an intent score (i.e. "Is this account currently in the market / likely to buy?") to each account. # Context: Include all relevant context for the request that’s not already in your Project. Example: We’re currently focused on the US market only. Our GTM and data stack consists of Salesforce, Marketo, Outreach, dbt and Snowflake; we’re open to buying intent data sources. Explainability of the model and scores is key # [Optional] Content: Specify what you want included in the final output, e.g. comparisons, SQL code snippets, specs for Salesforce custom objects etc.. Example: Please cover, at a minimum: 1) A detailed 「build vs. buy」 analysis and recommendation, 2) An overview of the various approaches for building this in-house, 3) How to operationalize the account score between Marketing and Sales, 4) How we can provide visibility for sales reps into how the scores were derived # [Optional] Style: Define the format of the report. This is best included in the Project custom instructions as it can usually be the same for each research task. Example: # [Optional] Sources: Specify which sources the AI should prioritize and/or how it should document them. Example: For tool comparisons, focus on assessments from leading industry blogs or practitioners instead of claims from the companies themselves # [Optional] Instructions: Provide misc. instructions (e.g. specific methodology or steps you want the AI to follow). Example: Please ask for any additional context you need before you proceed

注意，大多數(shù)模塊都標(biāo)記為可選；你將在下面的示例中看到，我會(huì)根據(jù)每個(gè)研究任務(wù)的相關(guān)性，靈活選用不同模塊。對(duì)于更簡(jiǎn)單的請(qǐng)求，無需過度設(shè)計(jì)。

03如何選擇合適的 Deep Research 工具？

總體來看，ChatGPT 是最好的通用 Deep Research 工具，尤其是最近發(fā)布了 GPT-5（無需切換模型）以及具備 Agent Mode （代理模式，能與網(wǎng)站進(jìn)行有效交互） 之后。

它有兩個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)：

1. 與其他工具相比，它總是會(huì)主動(dòng)詢問背景信息

2. 它提供的報(bào)告是迄今為止最深入的，并且始終表現(xiàn)出良好的判斷力

第一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是相對(duì)沒那么重要的，因?yàn)槟憧梢宰屍渌ぞ咦龅酵瑯拥氖虑椤Ｈ欢?，無論你如何優(yōu)化提示，都無法讓其他工具產(chǎn)生接近 ChatGPT 深度和嚴(yán)謹(jǐn)性的內(nèi)容。

這意味著，如果你需要極其詳細(xì)的信息或指導(dǎo)，ChatGPT 顯然是首選。不過，如果你不需要一萬字的深度剖析，其他工具也是不錯(cuò)的選擇。例如：

• Gemini的表現(xiàn)通常幾乎與 ChatGPT 一樣好，并且使用限制更寬松，因此如果你的 ChatGPT 額度用完了，它是一個(gè)很好的備用選項(xiàng)

• Perplexity也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，如果你希望將研究重點(diǎn)放在特定的網(wǎng)站或社交論壇上，因?yàn)樗?1） 擁有更精細(xì)的來源控制，2） 在這方面更好地遵循指示。

• Claude、Perplexity和Grok生成的報(bào)告簡(jiǎn)潔易讀，字?jǐn)?shù)在 1000-2000 字之間，非常適合作為深入研究某個(gè)主題的起點(diǎn)。

因此，在我們介紹下面的實(shí)際用例時(shí)，我會(huì)強(qiáng)調(diào)哪種工具最適合每種情況。

04Deep Research 在 GTM 中的 5 個(gè)實(shí)際用例

用例 1：為大型內(nèi)部項(xiàng)目創(chuàng)建分步指南

• 最佳工具：ChatGPT Deep Research

• 亞軍：Gemini Deep Research

「我們應(yīng)該開始大規(guī)模地個(gè)性化我們的外聯(lián)電子郵件。其他人都在這么做！」

任何在 GTM 工作的人都經(jīng)歷過這樣的場(chǎng)景：有一天，當(dāng)你愉快地在舒適區(qū)內(nèi)工作時(shí)，一位高管突然交給你一項(xiàng)你毫無經(jīng)驗(yàn)的任務(wù)，并要求你立即優(yōu)先處理。

無論是新興的 AI 應(yīng)用，還是像潛在客戶評(píng)分和歸因分析這類基礎(chǔ)性工作，沒有哪家初創(chuàng)公司在每個(gè)領(lǐng)域都有專家。因此，遲早你會(huì)不得不處理一個(gè)自己完全不知道如何入手的大型項(xiàng)目。

Deep Research 是一個(gè)絕佳的資源，能讓你在不到一小時(shí)的時(shí)間內(nèi)快速上手。雖然你不會(huì)因此迅速成為認(rèn)證專家，但你會(huì)了解到足夠多的信息來為項(xiàng)目制定一個(gè)高級(jí)計(jì)劃，并弄清楚哪些領(lǐng)域需要更深入地研究（或?qū)で髱椭?/p>

讓我們來看一個(gè)實(shí)際示例。假設(shè)你想構(gòu)建（或重新構(gòu)建）營(yíng)銷歸因模型。你大致知道想要將歸因用于什么，但不知道如何實(shí)施。

針對(duì)這個(gè)問題，一份有效的 Deep Research 提示詞如下：

Please put together an in-depth, tactical guide on how to build out marketing attribution in-house for a startup. As a first step, we want a simple attribution model that considers touchpoints from the relevant programs (Email, LinkedIn etc.) and assigns a single source to each created opportunity. We’re a B2B SaaS startup selling meeting transcription software. We’re mostly targeting SMBs and are currently at $10M ARR, growing 100% YoY. We’re mostly marketing-led with most leads coming via LinkedIn Ads and programmatic email. We’re using Salesforce, Marketo, dbt, Snowflake. Assume working knowledge with relevant tools and systems, but zero prior experience with marketing attribution Provide an overview of the key decisions that need to be made and the major work streams. For each body of work, provide an overview of different relevant approaches we could choose from, and then provide a detailed step-by-step guide for your recommended one

注意：這里的關(guān)鍵在于清晰地提供有關(guān)你公司流程和技術(shù)棧的信息，以便獲得一份定制化的操作手冊(cè)。

你將得到的結(jié)果是：一份端到端的歸因指南，涵蓋不同的方法、實(shí)施途徑，以及實(shí)際操作的分步說明（包括 UTM 標(biāo)記約定的建議、dbt 模型的模擬 SQL 代碼等）：

Full response 《如何使用 Deep Research 進(jìn)行 GTM——由托爾斯滕·瓦爾鮑姆》：https://chatgpt.com/s/dr_68980556ae6081919cf1fc715a37e1f2

當(dāng)然，這只是一個(gè)示例；你可以獲得任何 GTM 主題的詳細(xì)指南。以下是更多啟發(fā)靈感的示例：

• 從零開始構(gòu)建內(nèi)容策略

• 從一個(gè)工具遷移到另一個(gè)工具（例如，從 HubSpot 遷移到 Marketo）

• 設(shè)計(jì)一套能最大程度減少市場(chǎng)與銷售部門摩擦的 GTM 規(guī)劃流程

• 為銷售代表制定合適的薪酬方案

• 最佳工具：GPT-5 agent 模式

• 亞軍：Perplexity

在上面的示例中，目標(biāo)是通過讓 AI 審查大量不同來源并綜合出最佳實(shí)踐方法來全面理解一個(gè)主題。然而，有時(shí)你可能想相反的做法，對(duì)一個(gè)特定的數(shù)據(jù)源進(jìn)行深入研究。

例如，你可能想弄清楚，當(dāng)你在努力讓廣告投放的經(jīng)濟(jì)效益發(fā)揮作用時(shí)，你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是如何通過 LinkedIn（或 Google）的付費(fèi)廣告取得成功增長(zhǎng)的。

好消息是：你可以在廣告庫（LinkedIn/Google/Meta）中看到競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手投放的所有廣告，包括私信廣告。更好的消息是：你不需要手動(dòng)花費(fèi)幾天時(shí)間篩選這些信息，只需讓 AI 來完成繁重的工作即可。

ChatGPT、Claude 和 Grok 的標(biāo)準(zhǔn)研究模式不太適合這種情況，因?yàn)閹缀醪豢赡茏屗鼈冊(cè)趩蝹€(gè)網(wǎng)站上進(jìn)行詳盡的搜索。Perplexity 的表現(xiàn)還不錯(cuò)，但真正的解決方案是在 ChatGPT 中開啟 Agent Mode。

Agent Mode 被宣傳為研究和行動(dòng)之間的橋梁，事實(shí)也確實(shí)如此。你可以告訴它打開廣告庫，查看 50-100 個(gè)廣告，然后撰寫一份詳細(xì)的報(bào)告。如果提示得當(dāng)，它本質(zhì)上就是具有額外技能的 Deep Research ：它可以登錄賬戶、點(diǎn)擊開關(guān)和過濾器、截圖等。

一份有效的提示詞如下：

  I'm trying to understand how [Company] uses LinkedIn ads to grow. Please leverage the LinkedIn Ads library (https://www.linkedin.com/ad-library/) to put together a comprehensive report on their positioning, messaging and tactics.  goal> 

  The detail page for every ad will have a lot of relevant information to consider. For example, it shows what type of ad it is, from when to when it was active, how many impressions it got across regions etc.  context> 

  Please cover at a minimum the following:  - What ad formats (e.g. message ads vs. single image) and types (e.g. customer case studies, CEO thought leadership etc.) they're running  - Which buyer personas they seem to be targeting  - How they position themselves and core messages to their audiences  - What their calls-to-action look like  - What incentives they offer (e.g. money or gifts to take demos)   Please make sure to include concrete examples for any claim you make (i.e. link to specific ads inline). Please link to at least 20 concrete ad examples (the URL will look like "https://www.linkedin.com/ad-library/detail/[ad_id]")  content> 

  Please review 50+ ads and create a detailed report of 3,000 words or more summarizing your findings  instructions>

注意：如果希望獲得的見解能貼合你的公司，請(qǐng)上傳關(guān)于你公司的背景信息，或在上述提示詞的 <背景> 部分進(jìn)行擴(kuò)展。

我使用這個(gè)提示詞（以 AI 初創(chuàng)公司 ElevenLabs 為例），得到了如下結(jié)果：

完整報(bào)告見：https://chatgpt.com/s/68966112f2c081919e74bc7e5b241f6c

可以說，這份報(bào)告相當(dāng)不錯(cuò)。特別棒的是：除了鏈接到具體的廣告示例外， agent 還截取了屏幕截圖，這一功能為更多應(yīng)用場(chǎng)景開辟了可能。

用例 3：對(duì)網(wǎng)站首頁或著陸頁進(jìn)行全面審計(jì)

• 最佳工具：ChatGPT agent 模式

• 亞軍：Gemini Deep Research

如果想對(duì)你的網(wǎng)站主頁進(jìn)行全面改造，你需要：

1. 研究最佳實(shí)踐（例如在《Growth Unhinged》中提到的內(nèi)容）

2. 查看競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的網(wǎng)站，了解他們的做法

3. 詳細(xì)檢查自己的網(wǎng)站，找出有改進(jìn)空間的地方

4. 制作計(jì)劃更改的原型并起草新文案

Deep Research 能大大加快這一進(jìn)程，其提供的評(píng)估能幫你完成約 80%的工作；你仍需要自己進(jìn)行完善，但可以省去大部分繁重的工作。

這是一個(gè)對(duì)我很有效的提示詞結(jié)構(gòu)（以 Linear 的定價(jià)頁面為例）：

10 分鐘后，我得到了一份約 7600 字的分析報(bào)告，其中充滿了可操作的建議分析報(bào)告：https://chatgpt.com/share/6897ced1-bc00-8002-aa04-d399da22217注意：如果希望獲得的見解能貼合你的公司，請(qǐng)上傳關(guān)于你公司的背景信息，或在上述提示詞的 部分進(jìn)行擴(kuò)展。

Please put together an in-depth analysis of Linear's pricing page (http://linear.app/pricing), critiquing its effectiveness and highlighting where 1) it adheres to industry best practices, 2) it stands out via innovative ideas and 3) where it falls short. After a general review of the page, please provide detailed suggestions for improvements, pointing out exactly what should be improved and how, and give examples of other companies doing this better. Rank the improvement ideas by expected impact and implementation effort. If you're suggesting new elements to be added or existing ones to be re-designed, please provide mockups and detailed copy examples we can use as a starting point (in line with the existing tone of the Linear homepage) > Please combine insights derived directly from other SaaS companies' pricing pages with best practices discussed in leading industry blogs. Aim for ~3,000 words for the report

它對(duì)定價(jià)頁面進(jìn)行了詳細(xì)剖析，并準(zhǔn)確指出了許多只需付出少量投入就能改進(jìn)的地方；例如：

• 突出顯示年度計(jì)劃的節(jié)省金額

• 添加每個(gè)計(jì)劃適合哪些用戶的描述

• 突出顯示推薦的/最受歡迎的計(jì)劃

• 添加更多/更好的工具提示和常見問題部分

然而，這也充分顯示了 Deep Research 當(dāng)前的局限性。ChatGPT（與我使用過的其他工具類似）無法使用年度/月度定價(jià)切換按鈕，并（錯(cuò)誤地）認(rèn)為沒有月度選項(xiàng)。同樣，它也「看」不到頁面上滾動(dòng)的客戶 logo。

在我看來，這不是個(gè)大問題，因?yàn)橹恍鑾酌腌娋湍艽_認(rèn)這些觀點(diǎn)是否準(zhǔn)確，你可以直接忽略不準(zhǔn)確的建議。但如果你對(duì)此感到困擾，可以使用 Agent Mode，在這種模式下， AI 會(huì)實(shí)際與網(wǎng)站進(jìn)行交互并截取屏幕截圖，從而避免這類錯(cuò)誤結(jié)論。不過，你需要等待更長(zhǎng)時(shí)間才能拿到報(bào)告。

用例 4：分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品功能

• 最佳工具：ChatGPT Deep Research ；

• 亞軍：Gemini Deep Research

對(duì)于那些正在不同解決方案之間權(quán)衡的高意向買家而言，客戶比較頁面是極具說服力的資源。隨著答案引擎優(yōu)化（AEO）的興起，這類頁面變得更加重要。

但如果你想創(chuàng)建這類頁面，或是投放強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品功能優(yōu)勢(shì)的廣告，你需要進(jìn)行大量的研究。

查看競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的網(wǎng)站、閱讀官方文檔和幫助文章、觀看 YouTube 教程等，很容易就會(huì)花費(fèi)數(shù)天時(shí)間，而且若想確保論斷的準(zhǔn)確性，這些步驟幾乎無可避免。

幸運(yùn)的是， Deep Research 在這方面表現(xiàn)相當(dāng)不錯(cuò)。如果從零開始，我建議首先向 Claude、Perplexity 或 Grok 發(fā)出一個(gè)高層次的提示；它們不會(huì)像 ChatGPT 或 Gemini 那樣深入，但你會(huì)很快得到一份格式清晰的、關(guān)于最重要主題的摘要。

I work at [Company] and want to understand how our product compares to [Competitor]. Please compile a detailed report comparing features of both platforms and highlighting any gaps on either side. Please prioritize primary sources that contain facts; i.e. don't rely on anybody's interpretation of what the products can do, but rather focus on official documentation, feature announcements etc. Use in-text citations for ANY claims you make Make sure to check that any product gaps you’re highlighting still exist; e.g. if you find a report from a year ago that claims a feature is missing, conduct a search to see if it was addressed in the meantime

這會(huì)讓你對(duì)產(chǎn)品的潛在優(yōu)勢(shì)有一個(gè)初步的判斷。然后，你可以向 ChatGPT 發(fā)出更具體的提示，要求獲得關(guān)于特定功能的詳細(xì)信息。

拿到深度報(bào)告后，你可以進(jìn)一步要求解釋，或?qū)εc你認(rèn)知不符的論斷提出質(zhì)疑，直到你對(duì)這份比較分析完全信服為止。

最后，你還可以讓 AI 為你提供建議，告訴你如何將這些洞察轉(zhuǎn)化為一個(gè)有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品比較頁面：

比較 FP&A 平臺(tái) Runway 和 Pigment 的完整示例報(bào)告：https://chatgpt.com/s/dr_689a597a84588191afe66270d8f6074f

需要注意的主要事項(xiàng)：

• 產(chǎn)品變化頻繁，因此你務(wù)必需要確保任何主張都基于最新信息。這意味著：

• • 在提示詞中指示研究代理優(yōu)先采用最新來源，并重點(diǎn)關(guān)注過去 6 個(gè)月內(nèi)的信息（如上例所示）

  • 通過快速的 Google 搜索，再次確認(rèn)最重要的論斷是否依然準(zhǔn)確。

• 無論你的初始提示寫得多好， AI 往往會(huì)引用模糊的營(yíng)銷主張，如「卓越的 AI 能力」。當(dāng)出現(xiàn)這種情況時(shí)，我建議你進(jìn)一步追問，要求提供詳細(xì)示例；通常第二版的回答會(huì)好很多。

最佳工具：GPT-5 思維版/Claude Opus（用于框架和數(shù)據(jù)源）；ChatGPT Deep Research （用于最終報(bào)告）

每個(gè)初創(chuàng)公司遲早都要應(yīng)對(duì)國(guó)際化問題。但應(yīng)該先進(jìn)入哪些國(guó)家，按什么順序擴(kuò)張呢？

對(duì)此，我推薦一種兩步法：

1. 首先，選擇你喜歡的 AI 模型（如 GPT-5 或 Claude Opus），協(xié)助制定擴(kuò)張框架并尋找高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源；

2. 然后，讓 ChatGPT Deep Research 為你創(chuàng)建一份詳細(xì)的報(bào)告，對(duì)你提出的各個(gè)維度進(jìn)行潛在國(guó)家的排名；

一般來說， Deep Research 的設(shè)計(jì)初衷是完成所有這些工作，無需第一步，但實(shí)際上，我發(fā)現(xiàn)如果能提供這些指導(dǎo)， Deep Research 能產(chǎn)生更好的結(jié)果。

讓我們先建立框架。如果你已經(jīng)有了一個(gè)思路，描述出來，讓 AI 對(duì)你的推理提出挑戰(zhàn)。如果沒有，請(qǐng)讓它和你一起 brainstorm 一些不同的思維模型。（這是 ChatGPT 的一個(gè)示例回答）

Please help me develop a framework for stack ranking markets for international expansion, outlining different angles from which this can be framed and proposing a comprehensive framework that combines the most important ones. We’re [context on your company]. After scaling in the US, we're looking to expand internationally. I'm thinking [outline your current thoughts on internationalization], but I'd like you to help me think through this more holistically

然后，我們將編制一份市場(chǎng)數(shù)據(jù)的高質(zhì)量來源清單。（這是 ChatGPT 的一個(gè)示例回答）

I'm looking to do the actual stack ranking of markets in Deep Research. Please compile a list of potential high-quality data sources for 1) TAM and 2) Competition data. Please list out different sources and compare them across criteria like 1) what exact data cuts they contain, 2) how credible they appear (and why; e.g. data from primary sources like statistical bureaus and government organizations should be rated higher than blogs / random websites), 3) how recent the data is etc. Please also categorize them by access (free vs. paid vs. requiring a free account / login).

最后，我們將所有這些輸入到 Deep Research 中，得到一份按排名排序的國(guó)家列表：

完整報(bào)告：https://chatgpt.com/s/dr_68980ca1e9748191bf51024236d51852

05更多關(guān)于 Deep Research 的靈感

以上示例只是 Deep Research 能做的一部分事情。其可能性幾乎是無限的，但在這里一一列舉會(huì)使本文篇幅過長(zhǎng)。

不過，這里有一些更多的想法供你嘗試：

• 使用 ChatGPT agent mode，來記錄領(lǐng)先公司或你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是如何處理產(chǎn)品演示預(yù)約或用戶入職等流程的；

• 使用 Perplexity 快速了解社交媒體對(duì)你最近發(fā)布內(nèi)容的反饋；

• 讓 ChatGPT Deep Research 整理一份詳盡的報(bào)告，介紹與你公司類似的公司所使用過的成功營(yíng)銷手段和增長(zhǎng)技巧，然后與推理模型（GPT-5 或 Claude Opus）合作，確定哪些對(duì)你來說是有意義的，以及如何進(jìn)行調(diào)整。

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