Проверяем все до деталей: DeepResearch от Perplexity с реальными источниками, где ChatGPT позади!

Здравствуйте! Сегодня поговорим о DeepResearch от Perplexity — инструменте, который ставит точность и достоверность на первое место. В отличие от привычных ИИ-ассистентов, DeepResearch проверяет каждую деталь, опираясь на реальные источники. Если вы думаете, что ChatGPT — вершина возможностей, то DeepResearch доказывает: есть технологии, которые работают еще глубже и точнее. 

Готовы узнать, как это меняет правила игры?

Perplexity Deep Research – Когда Нужен Не Просто Поиск, а Исследование

Мы привыкли к тому, что поиск в интернете – это ввод запроса в Google или Яндекс и получение списка ссылок. Но что, если вам нужно не просто найти информацию, а погрузиться в тему, проанализировать ее с разных сторон, сделать выводы? Здесь обычного поисковика недостаточно. 

Здесь нужен инструмент, способный на большее – Perplexity Deep Research.

Perplexity AI: Теперь Больше, Чем Просто Поисковик с ИИ

Perplexity AI – это сервис, который использует искусственный интеллект для поиска и анализа информации. Но его главная новая "фишка" – это функция Deep Research (глубокое исследование). Это не просто поиск по ключевым словам, а полноценный исследовательский процесс, который включает:

1. Понимание запроса: Perplexity AI не просто ищет совпадения слов, а старается понять, что именно вы хотите узнать, какова цель вашего поиска.
2. Многосторонний поиск: Сервис обращается к огромному количеству источников: научным статьям, новостным сайтам, блогам, форумам, базам данных – всему, что может содержать релевантную информацию.
3. Глубокий анализ: Perplexity AI не просто находит информацию, но и анализирует ее: оценивает достоверность источников, выявляет противоречия, находит закономерности.
4. Синтез результатов: Сервис не просто выдает вам список ссылок, а объединяет информацию из разных источников в единый, связный отчет.
5. Структурированный ответ: Вы получаете не хаотичный набор фактов, а четко структурированный ответ на свой вопрос, с выводами, аргументами и ссылками на источники.

Deep Research: Как это работает на практике?

Представьте, что вы пишете статью о влиянии удаленной работы на продуктивность сотрудников. Обычный поиск выдаст вам сотни статей, каждая из которых будет отстаивать свою точку зрения. Perplexity Deep Research сделает следующее:

Соберет информацию: Найдет исследования, опросы, мнения экспертов, статьи в СМИ, обсуждения на форумах – все, что касается темы.

Проанализирует данные: Выявит основные тенденции, противоречия, факторы, влияющие на продуктивность при удаленной работе.

Сформулирует выводы: Предоставит вам отчет, в котором будут представлены:

• Основные аргументы "за" и "против" удаленной работы.
• Статистические данные о влиянии на продуктивность.
• Факторы, которые могут усилить или ослабить эффект.
• Рекомендации для компаний и сотрудников.

Укажет источники: Вы сможете проверить достоверность информации и при необходимости углубиться в изучение первоисточников.

Предоставит готовый конспект:

И все это – за считанные минуты! Вам не придется тратить часы на самостоятельный поиск, чтение и анализ.

Сравнение с ChatGPT: Когда Нужен Deep Research?

Сравниваем новую функцию Deep Research с традиционным чат-ботом ИИ. Это справедливо, ведь оба инструмента используют ИИ для работы с информацией. Но у них разные задачи:

Лимиты и Доступ: Deep Research для Всех

Использовать Perplexity Deep Research можно бесплатно, но с некоторыми ограничениями:

• Бесплатная версия: 5 запросов в день. Этого достаточно для ознакомления и решения простых задач.
• Pro-версия ($20/месяц или $200/год): 500 запросов в день, расширенный доступ к источникам, дополнительные функции (загрузка файлов, например).

Важно! Deep Research – это отдельный режим работы Perplexity AI. Чтобы его использовать, нужно:

1. Зарегистрироваться на сайте https://www.perplexity.ai/ (процесс стандартный: через Google-аккаунт, Apple ID или почту).
2. Выбрать режим Deep Research: После регистрации вы окажетесь в интерфейсе Perplexity AI. В строке поиска (или рядом с ней) найдите выпадающий список режимов и выберите "Deep Research".

Интерфейс: Простота и Функциональность

Интерфейс Perplexity AI (и режима Deep Research в частности) интуитивно понятен. Основные элементы:

• Строка поиска: Здесь вы формулируете свой запрос. Важно: чем точнее и подробнее будет запрос, тем лучше будет результат.
• Результаты: Сгенерированный отчет, разделенный на смысловые блоки, с выводами и ссылками на источники.
• Панель источников: Справа вы увидите список источников, которые использовал Perplexity AI. Можно нажать на любой источник и перейти к нему.
• Дополнительные опции: Кнопки для сохранения отчета, добавления его на страницу (Perplexity Page), генерации изображений и т.д.

Практические советы и руководство по углубленным промптам

В первой части мы выяснили, что Perplexity Deep Research – это не просто поиск, а целое исследование. Но, как и любой инструмент, он раскрывает свой потенциал только в умелых руках. Ключ к успеху – это правильно сформулированный запрос, или, как его называют в мире ИИ, промпт.

Что такое промпт и почему он так важен в специфике Deep Research?

Промпт – это не просто вопрос, который вы задаете Perplexity AI. Это инструкция, задание, которое вы даете искусственному интеллекту. От того, насколько четко и подробно вы сформулируете задачу, напрямую зависит качество результата.

Представьте, что вы – руководитель, а Perplexity AI – ваш подчиненный-исследователь. Если вы дадите ему расплывчатое задание ("Ну, посмотри там что-нибудь про маркетинг..."), то и результат получите соответствующий. Но если вы четко поставите задачу ("Проведи анализ рынка CRM-систем для малого бизнеса в России за 2023-2024 годы, выяви основных игроков, их доли рынка, ценовую политику и тенденции развития"), то получите подробный и полезный отчет.

Общие Принципы Составления Промптов для Deep Research

Вот несколько общих принципов, которые помогут вам составлять эффективные промпты для Perplexity Deep Research:

Будьте конкретны: Избегайте общих фраз. Четко формулируйте, что именно вы хотите узнать.

• Плохо: "Расскажи про искусственный интеллект."
• Хорошо: "Проанализируй влияние генеративного ИИ на рынок труда в сфере IT в США в 2024 году."

Укажите контекст: Дайте Perplexity AI понять, зачем вам нужна эта информация, для чего вы проводите исследование.

• Плохо: "Сравни CRM-системы."
• Хорошо: "Сравни CRM-системы для малого бизнеса (до 50 сотрудников) в сфере розничной торговли, которые планируют внедрить систему впервые. Укажи плюсы и минусы каждой системы, а также примерную стоимость."

Определите формат: Укажите, в каком виде вы хотите получить результат (отчет, список, таблица, тезисы).

• Плохо: "Расскажи про тренды в email-маркетинге."
• Хорошо: "Составь список из 5-7 основных трендов в email-маркетинге на 2025 год, с кратким описанием каждого тренда и примерами."

Задайте параметры: Укажите временные рамки, географию, целевую аудиторию, типы источников и другие параметры, которые важны для вашего исследования.

• Плохо: "Напиши про конкурентов Apple."
• Хорошо: "Определи 3-5 основных конкурентов Apple на рынке смартфонов в России в 2024 году. Сравни их по доле рынка, ценовому сегменту и ключевым особенностям продуктов."

Используйте ключевые слова: Включите в промпт ключевые слова, которые помогут Perplexity AI найти релевантную информацию. Но не переусердствуйте – главное, чтобы запрос был понятен человеку.

Уточните, что вам нужно от Deep Research: В промпт необходимо добавить специфичный запрос именно для режима Deep Research, например:

• "Подготовь детальный отчет..."
• "Проведи тщательное исследование..."
• "Сделай глубокий анализ..."
• "Сравни... на основе исчерпывающих данных... "
• "Обеспечь всесторонний охват темы.."

Специфические Промпты для Deep Research: Выжимаем Максимум

Теперь давайте рассмотрим несколько примеров промптов, которые помогут вам использовать Perplexity Deep Research на полную катушку:

• Анализ рынка:"Проведи глубокий анализ рынка [название рынка] в [страна/регион] за [период]. Определи объем рынка, темпы роста, основных игроков, их доли рынка, ключевые тренды и факторы, влияющие на развитие рынка. Предоставь отчет с выводами и ссылками на источники."
• Сравнение конкурентов:"Сравни [компания 1] и [компания 2] по следующим параметрам: [список параметров]. Используй данные из открытых источников за [период]. Представь результаты в виде таблицы."
• Исследование трендов:"Выяви основные тренды в [область] на [период]. Опиши каждый тренд, приведи примеры и укажи источники информации. Составь отчет с прогнозами развития этих трендов."
• Обзор литературы:"Подготовь обзор научной литературы по теме [тема] за [период]. Выдели основные подходы, теории, результаты исследований. Укажи ключевые публикации и авторов."
• Анализ целевой аудитории:"Опиши целевую аудиторию для [продукт/услуга]. Укажи демографические характеристики, потребности, интересы, болевые точки. Используй данные из открытых источников."
• Изучение влияния:"Проведи глубокий анализ влияния [фактор] на [явление/процесс]. Рассмотри как положительные, так и отрицательные стороны. Предоставь подтверждающие данные и примеры."

Давайте возьмем несколько интересных и практичных примеров и посмотрим, как выглядят хорошие запросы в использовании Deep Research

Пример 1: Анализ конкурентной среды шоурумов дизайнерской одежды в Москве.

Промпт: "Проведи глубокий анализ рынка шоурумов дизайнерской одежды в Москве. Рассмотри период 2023-2024 годов. Выяви ТОП-5 шоурумов по известности (упоминания в СМИ, социальных сетях) и, если возможно, по посещаемости. Для каждого шоурума определи:

• Ценовой сегмент (эконом, средний, премиум, люкс).
• Стиль/направление одежды (повседневная, вечерняя, деловая, авангард и т.д.).
• Основные российские и зарубежные бренды, представленные в шоуруме.
• Ключевые преимущества и недостатки (на основе анализа отзывов клиентов в интернете, публикаций в модных блогах).
• Маркетинговые активности (показы, коллаборации с дизайнерами, мероприятия, реклама в социальных сетях).
• Целевую аудиторию (возраст, пол, доход, стиль жизни).

Предоставь подробный отчет с выводами и рекомендациями по позиционированию нового шоурума дизайнерской одежды. Укажи ссылки на источники (сайты шоурумов, публикации в СМИ, отзывы, блоги)."

Пример 2 : Исследование потребительских трендов в индустрии красоты

Промпт: "Проведи исследование потребительских трендов в индустрии красоты в России за 2023-2025 годы (с учетом прогнозов). Выяви:

• Растущие сегменты: Какие категории товаров и услуг показывают наибольший рост спроса (например, натуральная косметика, косметика для мужчин, аппаратная косметология)?
• Изменения в потребительском поведении: Как меняются предпочтения потребителей, каналы покупок (онлайн/офлайн), факторы выбора?
• Влияние внешних факторов: Как влияют экономическая ситуация, санкции, курс валют на поведение потребителей?
• Новые тренды: Какие новые тренды появляются (например, экологичность, персонализация, DIY-косметика)?
• Ключевые инфлюенсеры мнений: Кто из блогеров, экспертов, СМИ оказывает наибольшее влияние на потребителей в этой сфере?

Предоставь подробный отчет с выводами и рекомендациями для производителей и продавцов косметики и услуг красоты в России. Укажи ссылки на источники (исследования рынка, статьи, блоги, социальные сети)."

Индустрия красоты очень динамична, тренды меняются быстро. Deep Research здесь поможет:

• Отследить "сигналы": Выявить зарождающиеся тренды, анализируя блоги, социальные сети, форумы – то, что еще не попало в официальные отчеты.
• Понять мотивацию: Анализ отзывов и обсуждений поможет понять, почему те или иные тренды набирают популярность.
• Найти инфлюенсеров: Deep Research может помочь выявить лидеров мнений в этой сфере, что важно для маркетинговых кампаний.
• Учесть внешние факторы: Анализ публикаций в СМИ поможет понять, как экономическая ситуация и другие факторы влияют на рынок.
• Сэкономить время: Самостоятельный сбор и анализ такой информации занял бы недели.

Пример 3: Анализ локального рынка и конкурентов (кофейня)

Промпт: "Проведи анализ рынка кофеен формата "кофе с собой" в районе [указать конкретный район Москвы, например, "Хамовники" или "в пределах ТТК"] за 2023-2024 годы. Выяви:

• Количество конкурентов: Сколько всего точек "кофе с собой" в указанном районе (можно использовать данные онлайн-карт, справочников, агрегаторов)?
• Основные игроки: Какие сетевые и несетевые кофейни наиболее распространены? (Названия, количество точек, если доступно).
• Ценообразование: Средняя цена на основные напитки (эспрессо, капучино, латте) в разных кофейнях.
• Ассортимент: Какие дополнительные товары и услуги предлагают кофейни (выпечка, сэндвичи, завтраки, сезонные напитки, продажа кофе в зернах)?
• Отзывы: Какие отзывы о кофейнях преобладают (положительные/отрицательные)? На что чаще всего жалуются клиенты? На что обращают внимание в положительных отзывах? (Использовать сайты-отзовики, Яндекс.Карты, Google Maps).
• Акции и спецпредложения: Какие программы лояльности/акции предлагают конкуренты.

Предоставь подробный отчет с выводами о насыщенности рынка, уровне конкуренции и рекомендациями для открытия новой точки "кофе с собой" в этом районе (местоположение, ценообразование, ассортимент, маркетинг). Укажи ссылки на источники."

Этот пример максимально приближен к реальной ситуации, с которой может столкнуться предприниматель, планирующий открыть небольшой бизнес. Deep Research здесь критически важен, потому что:

• Локальная информация: Собрать данные по конкретному району, особенно по несетевым точкам, вручную – крайне трудоемкая задача.
• Анализ отзывов: Perplexity AI может обработать большое количество отзывов с разных платформ и выявить основные тенденции (на что жалуются, что хвалят). Это даст качественную информацию, которую сложно получить из других источников.
• Ценообразование и ассортимент: Сравнение цен и ассортимента конкурентов – это основа для формирования собственного предложения.
• Быстрый старт: Вместо того, чтобы неделями ходить по району и собирать информацию по крупицам, предприниматель может получить комплексный отчет за несколько минут.
• Акции и спецпредложения: Perplexity соберет действующие акции у конкурентов и выявит закономерности.

Этот пример показывает, как Perplexity Deep Research может стать незаменимым инструментом для малого бизнеса на этапе планирования и анализа рынка. Он позволяет быстро получить "срез" ситуации, оценить конкуренцию и сформулировать более обоснованную стратегию.

Важное дополнение: Вместо "кофе с собой", можно подставить любую другую нишу малого бизнеса: "цветочный магазин", "барбершоп", "мини-пекарня", "магазин крафтового пива", "ремонт обуви" и т.д. Главное – указать радиус местоположения и тип бизнеса.

Влияние фильтров "Academic" и "Social" на Deep Research в Perplexity AI

Когда вы используете режим Deep Research в Perplexity AI, вы, по сути, запускаете мощный механизм анализа информации. Но у этого механизма есть "тонкие настройки" – ползунки "Academic" и "Social", которые позволяют вам управлять приоритетами поиска и типами источников, используемых для формирования отчета.

Что означают эти фильтры?

Включая их, вы говорите Perplexity AI, на какие источники обращать больше внимания при проведении исследования.

Фильтр "Academic":

Что делает: Смещает фокус поиска в сторону научных и академических источников.

Источники:

• Научные статьи из рецензируемых журналов.
• Материалы конференций.
• Препринты (предварительные версии научных публикаций).
• Диссертации и монографии.
• Базы данных научных публикаций (например, Google Scholar, arXiv, PubMed, Semantic Scholar).

Когда использовать:

• Если вам нужна достоверная, проверенная информация, основанная на научных исследованиях.
• Если вы пишете научную работу, реферат, диссертацию.
• Если вам нужно изучить теоретические основы какого-либо вопроса.
• Если требуется глубокий анализ с опорой на первоисточники.

Пример запроса: "Проведи глубокое исследование влияния микропластика на морские экосистемы, используя преимущественно академические источники за последние 5 лет. Предоставь отчет с выводами и списком ключевых публикаций."

Результат: Отчет с большим количеством отсылок к научным работам, возможно, содержащий таблицы и графики, взятые из оригинальных публикаций.

Фильтр "Social":

Что делает: Увеличивает вес социальных и неформальных источников информации в результатах поиска.

Источники:

• Социальные сети (Reddit, Facebook и т.д.).
• Форумы.
• Блоги.
• Сайты с отзывами.
• Новостные сайты и СМИ.

Когда использовать:

• Если вам нужно узнать общественное мнение по какому-либо вопросу.
• Если вы ищете неформальные обсуждения, отзывы пользователей, кейсы из реальной жизни.
• Если вас интересуют тренды и мнения в социальных сетях.

Пример запроса: "Проведи глубокий анализ обсуждений нового iPhone в социальных сетях и на форумах. Выяви основные положительные и отрицательные отзывы пользователей. Предоставь отчет с примерами сообщений."

Результат: Отчет, скорее всего, будет содержать цитаты из социальных сетей, обобщение мнений с форумов, возможно, анализ тональности комментариев.

Важно понимать:

• Ползунки – это не "вкл/выкл", а регуляторы приоритета. Даже если вы выкрутите ползунок "Academic" на максимум, Perplexity AI не будет полностью игнорировать другие источники. Он просто будет уделять им меньше внимания.
• Фильтры взаимодействуют друг с другом. Если вы сдвинете оба ползунка вправо, Perplexity AI попытается найти баланс между академическими и социальными источниками.
• Perplexity в любом случае предоставляет список использованных источников.

Фильтры "Academic" и "Social" – это мощные инструменты, которые позволяют вам настраивать Perplexity Deep Research под свои конкретные нужды. Экспериментируйте с ними, чтобы найти оптимальный баланс для каждой задачи. Помните, что это не "волшебные кнопки", а скорее "регуляторы громкости" для разных типов источников. Грамотное использование этих настроек поможет вам получать максимально релевантные и полезные результаты.

В третьей части разберем реальные кейсы использования Perplexity Deep Research, чтобы увидеть, как этот инструмент работает в "боевых" условиях. Я покажу, какие запросы я составлял, какие результаты получил, и как их можно интерпретировать и использовать.

Perplexity Deep Research – Разбор Практических Кейсов

Теория – это хорошо, но ничто не заменит практику. Давайте посмотрим, как Perplexity Deep Research справляется с реальными задачами. Я выбрал три кейса из разных областей, чтобы показать универсальность инструмента.

Кейс 1: Маркетинговое Исследование – Анализ Конкурентов в Нише Кофеен

Задача: Представим, что я – владелец небольшой кофейни в Москве и хочу понять, кто мои основные конкуренты, какие у них сильные и слабые стороны, и как мне выделиться на их фоне.

Промпт: "Проведи глубокий анализ рынка кофеен в Москве (в пределах Садового кольца) за 2024 год. Выяви ТОП-5 сетевых кофеен по количеству точек и выручке (если данные доступны). Для каждой кофейни определи:

• Ценовой сегмент (низкий, средний, высокий).
• Ключевые особенности (специализация на кофе, еде, атмосфере, сервисе).
• Сильные и слабые стороны (на основе отзывов клиентов в интернете).
• Маркетинговые активности (акции, спецпредложения, программы лояльности).
• Целевую аудиториюПредоставь отчет с выводами и рекомендациями по позиционированию новой кофейни. Укажи ссылки на источники информации (сайты кофеен, отзывы, статьи, обзоры)."

Результат: Perplexity Deep Research сгенерировал отчет, который содержал:

1. Обзор рынка: Общее количество кофеен в Москве, динамика открытия/закрытия, средний чек, популярные форматы (кофейни "с собой", кофейни с посадочными местами, кофейни-кондитерские).
2. Список ТОП-5 сетевых кофеен: Названия сетей, количество точек, примерная выручка (на основе открытых данных).
3. Профили конкурентов
4. Выводы и рекомендации: Perplexity AI предложил несколько вариантов позиционирования новой кофейни, исходя из анализа конкурентов (например, сделать акцент на необычных кофейных напитках, создать уютную атмосферу для работы и встреч, предложить более доступные цены, чем у конкурентов).
5. Источники: Отчет содержал ссылки на сайты кофеен, сайты с отзывами, статьи и обзоры.

Скриншоты результатов :

Процесс исследования с использованием 45 источников:

Интерпретация и Использование:

Этот отчет дал мне ценную информацию для принятия решений:

• Я понял, на что делают ставку мои конкуренты (качество, цена, атмосфера, сервис).
• Я получил идеи для своего позиционирования и маркетинговой стратегии.
• Я смог изучить отзывы клиентов о конкурентах и учесть их ошибки.

Кейс 2: Научное Исследование – Обзор Литературы по Методам Обучения ИИ

Задача: Я – студент, пишу курсовую работу по методам обучения искусственного интеллекта. Мне нужно сделать обзор литературы по теме, выявить основные подходы и сравнить их эффективность.

Промпт: "Подготовь обзор научной литературы по теме "Методы обучения глубоких нейронных сетей (Deep Learning)" за последние год (2024). Выдели основные подходы (сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, трансформеры и т.д.). Для каждого подхода:

• Опиши принцип работы.
• Укажи основные области применения.
• Сравни эффективность (по возможности, с цифрами).
• Укажи ключевые публикации (статьи в рецензируемых журналах, доклады на конференциях).

Предоставь структурированный отчет со ссылками на научные публикации."

Результат: Perplexity Deep Research выдал отчет, который включал:

1. Введение: Определение глубокого обучения, его значение и области применения.
2. Основные подходы: Описание основных архитектур глубоких нейронных сетей (CNN, RNN, Transformers) с объяснением принципов их работы.
3. Области применения: Примеры использования каждого подхода в разных областях (компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание речи).
4. Сравнение эффективности: Таблицы и графики, сравнивающие производительность разных подходов на различных задачах (если такие данные были доступны в источниках).
5. Ключевые публикации: Список статей и докладов с указанием авторов, названий, журналов/конференций и ссылок (по возможности).

Скриншоты результатов:

Так как мы работаем с научными данными, я отключил “Web (поиск в интернете)” и оставил только фильтр “Academic” и при исследовании Perplexity обращался к огромной базе данных научных публикаций.

Здесь, вы можете обратить внимание на процесс исследования и источники:

Интерпретация и Использование:

Этот отчет помог мне:

• Быстро разобраться в основных подходах к обучению глубоких нейронных сетей.
• Понять, какие подходы используются в разных областях и насколько они эффективны.
• Найти ключевые научные публикации по теме, которые я могу использовать в своей курсовой работе.
• Получить обзор литературы, сэкономив часы самостоятельного поиска.

Кейс 3: Анализ эффективности рекламных площадок для продвижения мобильных приложений

Промпт: "Используя режим Deep Research, проведи сравнительный анализ эффективности различных рекламных площадок для продвижения мобильных приложений в России в 2023-2024 годах. Рассмотри следующие площадки:

• Яндекс.Директ
• VK Реклама
• Telegram Ads
• Bigo Ads
• TikTok (если есть данные об обходных путях продвижения)
• Прочие релевантные платформы (укажи, какие именно)

Для каждой площадки постарайся определить (если информация доступна в открытых источниках):

• Среднюю стоимость установки приложения (CPI).
• Среднюю стоимость клика (CPC).
• Средний коэффициент конверсии (CR) в установку.
• Охват аудитории (потенциальный и реальный).
• Возможности таргетинга (демография, интересы, поведение).
• Преимущества и недостатки площадки для продвижения разных типов мобильных приложений (игры, e-commerce, сервисы, финансы, образование).
• Приведи примеры успешных кейсов.

Предоставь подробный отчет с выводами и сравнительной таблицей эффективности площадок (если возможно). Укажи ссылки на источники (статьи, кейсы, блоги маркетологов, отчеты рекламных агентств, исследования)."

Анализ Результатов:

Общие Впечатления:

• Структура: Deep Research представил информацию в структурированном виде, разделив ее на блоки по каждой рекламной площадке. Это удобно для восприятия и сравнения.
• Наличие данных: Сервис действительно предоставил данные по CPI, CPC, CR, охвату, таргетингу, преимуществам и недостаткам, как и запрашивалось в промпте. Это ключевой момент для оценки эффективности.
• Источники: Внизу есть список источников, что позволяет проверить достоверность информации и углубиться в тему. Это важнейший аспект Deep Research.
• Таблица: Присутствует сравнительная таблица эффективности, что упрощает визуальное сравнение площадок.
• Рекомендации: Есть блок с рекомендациями по выбору платформ.
• Прогноз на будущее: Есть прогноз на 2025 год.

Разбор по Площадкам (по скриншотам):

Яндекс.Директ (РМП):

• Приведены ключевые метрики (с диапазонами значений), включая изменение относительно предыдущего периода (+18%, +22%).
• Описаны возможности таргетинга, преимущества (интеграция с альтернативными сторами) и недостатки (ограничения по форматам).
• Упомянут кейс ("Сервис доставки «Самокат» добился CPI 78 руб.").

VK Реклама:

• Также представлены метрики, охват, особенности таргетинга.
• Выделены сильные стороны (интеграция с игровыми сервисами, форматы) и ограничения.

Telegram Ads:

• Данные по CPI, CPC, CR, охвату.
• Указана специфика ("Канальная тематика", "Языковые предпочтения").
• Упомянуты преимущества (высокий CTR) и риски.

Bigo Ads: *Представлена информация по основным параметрам.*Акцент на видеоконтент.

TikTok (неофициальные каналы):

• Отмечено отсутствие официальных ограничений, но указаны используемые каналы (инфлюенсеры, региональные хаб-аккаунты).
• Приведены оценочные метрики.

Сильные Стороны Отчета:

• Структурированность: Информация четко разделена по площадкам, что облегчает сравнение.
• Наличие Цифр: Приведены конкретные значения метрик (CPI, CPC, CR, охват), что делает анализ более предметным.
• Учет Специфики Площадок: Perplexity AI не просто перечисляет характеристики, но и отмечает особенности каждой платформы (например, "канальная тематика" для Telegram Ads).
• Ссылки на Источники: Возможность проверить данные и углубиться в тему.
• Наличие рекомендаций и прогнозов: Это придает ценности итоговой работе

Слабые Стороны/Недочеты:

• Ограниченность данных: По некоторым площадкам (особенно TikTok) данные представлены в оценочном виде, а не как точные цифры. Это связано с особенностями самих площадок и сложностью сбора информации.
• Отсутствие примеров кейсов для некоторых платформ: Упомянут только кейс "Самоката" для Яндекс.Директа. Хотелось бы видеть примеры и для других площадок.
• Не указаны "прочие релевантные платформы": Не совсем понятно, были ли проанализированы еще какие-то платформы.
• Неполный анализ: В промпте запрашивался анализ разных типов мобильных приложений (игры, e-commerce, сервисы...). В представленном отчете этот аспект раскрыт недостаточно.

Общая Оценка и Выводы:

Perplexity Deep Research в целом справился с поставленной задачей. Он предоставил структурированный отчет с данными по ключевым метрикам, описанием преимуществ и недостатков разных площадок, а также ссылками на источники.

Однако, есть и недочеты:

• Неполнота данных по некоторым площадкам.
• Отсутствие развернутых примеров кейсов.
• Недостаточный анализ эффективности для разных типов приложений.

Рекомендации по улучшению (Если бы я был заказчиком):

1. Углубить анализ по типам приложений: Добавить информацию о том, какие площадки лучше подходят для игр, какие – для e-commerce, сервисов, финансов, образования.
2. Найти больше кейсов: Постараться найти примеры успешных кампаний на каждой из рассматриваемых площадок.
3. Расширить список "прочих платформ": Если есть другие релевантные площадки (например, специализированные рекламные сети для мобильных игр), включить их в анализ.
4. Уточнить данные: Если возможно, найти более точные данные по метрикам (особенно для TikTok).
5. Сравнить данные с человеческими: Сравнить итоговый результат с человеческим, чтобы понять, что Perplexity упустил

Итог:

Perplexity Deep Research показал себя как полезный инструмент для анализа рынка и конкурентов. Он значительно экономит время и предоставляет структурированную информацию из разных источников. Однако, как и любой инструмент, он требует внимательного отношения к результатам и, желательно, дополнения данными из других источников и экспертным мнением.

Как видите, Perplexity Deep Research – это универсальный инструмент, который можно использовать для решения самых разных задач. Главное – правильно сформулировать запрос и четко определить, какую информацию вы хотите получить. В следующей, заключительной части, мы подведем итоги и поговорим о том, как максимально эффективно использовать Perplexity AI в своей повседневной работе и учебе.

Заключение

Мы рассмотрели основы Perplexity Deep Research, его принципы работы и сравнили с другими инструментами. Но давайте копнем глубже и посмотрим, как этот сервис может стать не просто помощником, а катализатором вашего мышления и креативности.

1. Perplexity Deep Research как Инструмент для Выявления "Слепых Зон":

Часто мы ищем информацию, уже имея в голове определенную картину. Это ограничивает нас. Perplexity Deep Research, благодаря своему алгоритму, может вытащить на поверхность неожиданные факты, связи и точки зрения, о которых вы даже не подозревали.

Практический прием: Задайте вопрос, который противоречит вашим убеждениям. Например, если вы уверены, что ваш продукт лучший на рынке, попросите Perplexity AI: "Найди аргументы, доказывающие, что продукт X лучше, чем мой продукт Y, по параметрам A, B и C. Предоставь подробный отчет с источниками".

2. Генерация Идей и "Мозговой Штурм" с ИИ:

Perplexity Deep Research – это не только про поиск ответов, но и про постановку новых вопросов. Используйте его для генерации идей:

• Нестандартные запросы: Вместо "Как улучшить продажи?" попробуйте "Какие 5 самых неожиданных способов увеличения продаж в [вашей нише] существуют? Приведи примеры из практики."
• "А что, если?": Задавайте гипотетические вопросы: "Что произойдет с рынком [X], если [произойдет событие Y]? Проанализируй возможные сценарии и их последствия."
• Поиск аналогий: "Найди примеры успешного применения технологии [X] в отраслях, не связанных с [вашей отраслью]. Как эти примеры можно адаптировать к моему бизнесу?"

3. Perplexity Deep Research для Развития Критического Мышления:

Сервис предоставляет ссылки на источники, и это ключевой момент. Не принимайте информацию на веру! Используйте Perplexity Deep Research как отправную точку для собственного исследования:

• Сравнение источников: Изучайте разные точки зрения, выявляйте противоречия, оценивайте достоверность информации.
• Поиск первоисточников: Переходите по ссылкам, читайте оригинальные статьи и исследования.
• Формирование собственного мнения: Не просто потребляйте информацию, а анализируйте ее, делайте свои выводы.

4. Неочевидные сценарии использования:

• Подготовка к переговорам: Соберите информацию о другой стороне, ее интересах, сильных и слабых сторонах.
• Анализ рисков: Изучите потенциальные угрозы для вашего проекта или бизнеса, о которых вы могли не подумать.
• Поиск вдохновения: Изучайте истории успеха, нестандартные решения, инновационные подходы в вашей (или смежных) областях.
• Создание "досок" контента: Создав "страницу", вы сможете использовать ее как "доску" для размещения и структурирования всей нужной информации.
• Анализ трендов: попросите подготовить отчет о трендах на текущий момент.

5. Perplexity Deep Research + Вы = Синергия

Помните: Perplexity Deep Research – это инструмент, а не замена вам. Он не думает за вас, он помогает вам думать лучше, быстрее, эффективнее.

Вместо Эпилога: Вызов Принят?

Я бросаю вам вызов: прямо сейчас, после прочтения этой статьи, откройте Perplexity AI, сформулируйте сложный, неочевидный вопрос, который вас действительно интересует, и запустите Deep Research. Уверен, вы будете удивлены результатами.

Итак, вы познакомились с Perplexity Deep Research — не просто поиск. Это исследование, анализ, открытие новых горизонтов. Это инструмент, который стирает границы между поверхностным знанием и глубоким пониманием, между рутинным поиском и настоящими открытиями. Да, это не "волшебная палочка", которая мгновенно решит все ваши задачи. Но это – ваш шанс стать информационным и универсальным воином в современном мире.

Я сам активно изучаю нейросети и хочу посоветовать вам курс, который мне очень помог — «Нейросети: быстрый старт». Если хотите научиться использовать Perplexity Deep Research и другие инструменты ИИ для глубокого анализа данных, поиска информации или создания крутого контента, это отличный способ начать. Проверено на себе — вещь действительно полезная и помогает выделиться в своей сфере!

Не ждите идеальных результатов с первого раза. Пробуйте, экспериментируйте, ошибайтесь, учитесь – и вы увидите, как с каждым новым исследованием ваши навыки растут, а результаты становятся все лучше и лучше. Perplexity Deep Research — ваш шанс стать настоящим мастером информации. Не упустите его!