Deep Research от OpenAI: новый уровень аналитики и исследований

1. Что дает новый режим ChatGPT 
• Что может режим ChatGPT Deep Research 
• Особенности использования и существующие ограничения 
• Для кого полезен режим Deep Research от OpenAI 
2. Как работает Deep Research по сравнению с подобными режимами других ИИ 
3. Как использовать Deep Research для арбитража и манимейкинга 
4. Вывод 

Что дает новый режим ChatGPT 

Режим ChatGPT Deep Research — это улучшенная версия модели, которая помогает делать более глубокий анализ информации. Он особенно полезен, если нужно работать с большими объемами данных, делать точные прогнозы или разбираться в сложных вопросах.

Новый режим ChatGPT Deep Research

Что может режим ChatGPT Deep Research

Вот некоторые ключевые возможности Deep Research.

1. Глубокий анализ данных. Модель анализирует большой объем информации сразу, находя скрытые связи и тренды, которые могут быть важными для исследований.
2. Работа с контекстом. Deep Research лучше понимает, о чем идет речь, и отвечает более точно, учитывая контекст.
3. Интеграция с внешними источниками. Режим использует информацию из внешних источников (например, научных статей или новостей), чтобы получить актуальные данные. Первые версии ChatGPT и других нейросетей так делать не могли, так как обладали данными, актуальными на момент обучения сети. 
4. Автоматизация отчетности. Deep Research автоматически генерирует отчеты и выводы по проведенному анализу, что существенно экономит время.
5. Обработка сложных запросов. Модель справляется с более сложными вопросами, которые требуют анализа множества данных или нескольких источников информации.

Особенности использования и существующие ограничения

Чтобы воспользоваться режимом Deep Research:

• перейдите в веб-версию ChatGPT;
• выберите опцию Deep Research;
• введите запрос и прикрепите материалы (изображения, файлы, таблицы).

Чтобы получить наилучший результат, формулируйте вопрос четко и подробно, приложите все нужные документы и материалы, чтобы ИИ лучше понял запрос. После обработки Deep Research предоставит подробный отчет с цитатами и выводами.

Хотя Deep Research — мощный инструмент, у него есть некоторые ограничения:

• в настоящее время Deep Research может получать данные из открытых источников и загруженных файлов, но не имеет доступа к закрытым источникам (например, платным ресурсам, внутренним базам данных);
• иногда инструмент все же может предоставлять недостоверную или устаревшую информацию. Пользователям следует проверять полученные результаты;
• на данный момент Deep Research доступен только для пользователей подписки Pro, но в будущем планируется расширить доступ для пользователей Plus, Team и Enterprise.

Для кого полезен режим Deep Research от OpenAI

Вот несколько примеров, кому режим Deep Research может помочь в работе:

Как работает Deep Research по сравнению с подобными режимами других ИИ

Deep Research от OpenAI предлагает несколько ключевых преимуществ по сравнению с аналогичными режимами в других ИИ-системах. Он фокусируется на более глубоком анализе, обработке больших объемов данных и предоставлении точных выводов на основе сложных запросов.

Для лучшего понимания давайте сравним его с другими решениями, такими как:

• Google Bard,

Интерфейс Google Bard

• Anthropic's Claude,

Интерфейс Anthropic's Claude

• Microsoft Azure OpenAI Service.

Интерфейс Microsoft Azure OpenAI Service

Сравнивать будем по пяти следующим критериям:

• глубина и точность анализа;
• обработка больших данных;
• способность к прогнозированию;
• автоматизация отчетности и формулирование выводов;
• гибкость и универсальность.

В сравнении с другими решениями Deep Research выделяется своими возможностями в области глубокого анализа, точностью выводов и гибкостью в работе с разнообразными данными. Это делает его наиболее подходящим инструментом для профессионалов, которым требуется не просто ответ на вопрос, а глубинное исследование с прогнозами и рекомендациями.

Как использовать Deep Research для арбитража и манимейкинга

Использование Deep Research от OpenAI в контексте анализа офферов и целевой аудитории (ЦА), а также работы с рекламной аналитикой можно разделить на несколько ключевых направлений:

1. Анализ оффера и его ЦА

• Анализ описания оффера. Deep Research выделяет ключевые предложения, особенности и привлекательные для целевой аудитории аспекты. 

С помощью анализа ключевых слов и семантических особенностей можно выявить, какие предложения будут наиболее эффективны для целевой аудитории.

• Сегментация аудитории. Модель может помочь в создании более точных сегментов ЦА, анализирует данные о демографических характеристиках, интересах и поведении потенциальных пользователей. 

Например, с помощью анализа текстов и поведения пользователей в социальных сетях или на форумах можно выделить подгруппы, наиболее восприимчивые к конкретному предложению.

• Прогнозирование поведения ЦА. Используя анализ данных, можно предсказать, какие офферы будут наиболее востребованы среди различных сегментов аудитории, учитывая предпочтения и тренды в поведении.

2. Работа с рекламной аналитикой

• Анализ рекламных кампаний. Deep Research может помочь в анализе эффективности рекламных кампаний, выявить слабые и сильные стороны в стратегиях, таргетинге и креативных материалах. 

Например, можно анализировать, какие креативы и описания работают лучше в разных сегментах аудитории.

• Автоматическое составление отчетов. Используя модели обработки данных и языковой анализ, можно автоматизировать создание отчетов по результатам рекламных кампаний, выявить наиболее эффективные каналы и стратегии.
• Оптимизация бюджетов. Deep Research может помочь в прогнозировании: где и как эффективнее распределить рекламные бюджеты в зависимости от анализа текущих данных и поведения пользователей. 

Например, можно прогнозировать, какие сорсы будут приносить больше конверсий с минимальными затратами.

3. Анализ конкурентной среды

• Мониторинг конкурентов. Deep Research может использоваться для анализа стратегий конкурентов, выявлять их сильные и слабые стороны. Это поможет более точно настроить собственные рекламные кампании и предложить конкурентоспособные офферы.
• Изучение трендов. Модели могут анализировать текущие тренды в различных нишах и быстро адаптироваться к изменениям на рынке, помогают предсказать, что будет наиболее актуально для ЦА.

4. Индивидуальная настройка под задачи арбитража

• Анализ и оптимизация рекламных креативов. Для арбитражников важна способность создавать эффективные рекламные креативы. Deep Research может помочь в генерации идей для рекламных текстов, изображений, а также в подборе наиболее привлекательных элементов для конкретной аудитории.
• Обработка больших данных и тестирование гипотез. Модели могут помогать в тестировании гипотез, предоставляют рекомендации на основе анализа прошлых кампаний, а также настраивают А/B-тесты для поиска оптимальных вариантов.

5. Автоматизация аналитических процессов

• Интеграция с CRM и аналитическими системами. Deep Research можно интегрировать с различными системами для сбора и анализа данных о рекламных кампаниях. Это поможет автоматизировать процесс аналитики и получить более точные прогнозы результатов кампаний.

Пример использования Deep Research

Предположим, у вас есть оффер по продаже онлайн-курсов для предпринимателей. С помощью Deep Research можно:

• анализировать отзывы и обсуждения о курсах в интернете, чтобы понять, какие потребности и боли есть у целевой аудитории;
• определить, какие рекламные каналы наиболее эффективны для этой аудитории (например, социальные сети, контекстная реклама или email-маркетинг);
• составить отчет по эффективности разных рекламных материалов и предложений, чтобы улучшить таргетинг и увеличить конверсии.

Использование Deep Research для арбитража и манимейкинга помогает оптимизировать маркетинговые усилия и принимать более обоснованные решения на основе анализа больших данных и поведения целевой аудитории.

Вывод

Deep Research от OpenAI — эффективный инструмент для анализа данных, исследований и аналитики. Он ускоряет сбор и обработку информации, предлагает инсайты, прогнозы и автоматизированные отчеты, что полезно для арбитражников, маркетологов, предпринимателей и финансистов. 

Несмотря на ограничения (доступ только к открытым источникам, необходимость проверки данных), Deep Research повышает качество решений и помогает быстро обрабатывать большие объемы информации.