3 февраля 2025 года компания OpenAI представила Deep Research — режим работы ИИ-модели ChatGPT, предназначенный для поиска и обработки информации в интернете. Новый режим ChatGPT Deep Research создан специально для специалистов, которым нужно проводить детальный, точный и достоверный анализ. С его помощью можно быстро решать сложные исследовательские задачи, на которые у человека ушли бы часы. Проще говоря, Deep Research собирает данные из сотен источников, анализирует их и создает отчеты, которые выглядят так, будто их сделал аналитик-исследователь.
- Что дает новый режим ChatGPT
- Что может режим ChatGPT Deep Research
- Особенности использования и существующие ограничения
- Для кого полезен режим Deep Research от OpenAI
- Как работает Deep Research по сравнению с подобными режимами других ИИ
- Как использовать Deep Research для арбитража и манимейкинга
- 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.
- Глубокий анализ данных. Модель анализирует большой объем информации сразу, находя скрытые связи и тренды, которые могут быть важными для исследований.
- Работа с контекстом. Deep Research лучше понимает, о чем идет речь, и отвечает более точно, учитывая контекст.
- 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.
- Автоматизация отчетности. Deep Research автоматически генерирует отчеты и выводы по проведенному анализу, что существенно экономит время.
- 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:
| Маркетологи и арбитражники | Режим Deep Research помогает анализировать эффективность рекламных кампаний, выявлять тренды и прогнозировать, какие офферы будут работать лучше |
| Исследователи и аналитики | Deep Research позволяет быстро анализировать большие объемы научных статей или технической информации, находить ключевые идеи и выводы |
| Бизнесмены и предприниматели | Могут использовать Deep Research для понимания рынка, анализа конкурентов и прогнозирования трендов |
| Финансисты и инвесторы | Режим помогает анализировать финансовые отчеты, тренды на рынках и прогнозировать риски |
| Разработчики и технические специалисты | Режим пригодится для анализа технологий, трендов в разработке и поиска решений на основе больших данных |
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:
Интерфейс Google Bard
Интерфейс Anthropic's Claude
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.
