Зробити глибоку дослідницьку роботу AI для стратегічних маркетингових завдань

Нещодавно я поставив кілька нових, потужних глибоких дослідницьких інструментів через їхні кроки, щоб побачити, чи може AI впоратися з типом глибоких, стратегічних дослідницьких маркетологів, але рідко встигає. Що я знайшов мене здивувало.

Йдеться не про автоматизацію роботи. Йшлося про дослідження досліджень, тематичних досліджень та тенденцій, що минули на першій сторінці результатів пошуку. Ось що я виявив, коли я передав AI ключі до деяких моїх найбільш трудомістких дослідницьких завдань.

Коли першої сторінки недостатньо

Якщо ти схожий на мене, ти потопаєш у інформації, але голодував за синтезом. Десятки статей, звітів, публікацій та аналітичних розумінь надходять щодня – те, чого не вистачає, – це час насправді читати та зрозуміти їх. Ось тут розпочалося моє дослідження глибоких досліджень. Чи може це не тільки повернути цікаву нову інформацію, але й допомогти мені осмислити теми та тенденції?

На відміну від пошуку, який дає результати, оптимізовані для алгоритмів, глибокі інструменти дослідження розглядають сукупність результатів одночасно. Вони можуть сканувати декілька джерел, переглядати посилання, витягувати ключові дані та фактично міркувати в них. Якщо пошук – це ваш бібліотекар, вказуючи на ресурси, Deep Research – це ваш науковий співробітник, повертаючись з джерелами поряд із повним звітом.

Я хотів перевірити це в реальному світі, тому я почав із загального маркетингового завдання: проведення конкурентного ландшафтного аналізу для нового продукту. Зазвичай це означає розчісування веб -сайтів, коментарів аналітика, сторінок продуктів, бібліотек вмісту і навіть потоків Reddit. Це безладно, вручну і займає години, залишаючи мене похмурими очима.

Щоб провести глибокі дослідження, я дав AI чітку мету. Це потрібно було:

• Замість п’яти найкращих гравців у програмному просторі програмного забезпечення для управління проектами.
• Проаналізуйте їх повідомлення.
• Визначте прогалини вмісту.
• Поверхневі тенденції, що виникають у цифрових сенсорних точках.

Я попросив його зосередитись на останніх 12 місяців, організувати обмін повідомленнями в таблицю порівняння та виділити будь -які ключові статистичні дані. Я також шукав звіти аналітиків – як, наприклад, з Gartner та McKinsey – для додаткового розуміння. Результатом цього було напрочуд добре структурований, 80-відсотковий стратегічний короткий опис, що виходив за годину.

Копати глибше: як AI робить маркетингові дані більш доступними та діючими

Що глибоко AI може (і не може) зробити

Як і більшість ШІ, глибокі інструменти дослідження не є на 100% точними. Вони можуть галюцинувати найкращими з них. Якщо ви приймаєте бізнес-рішення на основі даних, перевіряйте джерело та контекст. Однак вони можуть служити швидкими, масштабованими аналітиками, які не втомлюються і не відволікаються. Ось що добре працювало.

AI визначив найкращих гравців на ринку та витягнув дані з різних джерел. Він синтезував теми обміну повідомленнями на веб -сайтах конкурентів та виділяли візерунки, які я, можливо, пропустив. Він запропонував дірки в позиціонуванні змагань, яке ми можемо заповнити. Це дало мені відчуття того, як обмін повідомленнями змагань з часом змінився. Він навіть знайшов кілька дослівних цитат із звітів аналітиків, які посилили моє позиціонування.

Такий синтез зайняв би мені два повних днів. Я отримав його менше ніж за 90 хвилин, включаючи цитати та джерело посилань.

Болісна частина була перевіркою джерел, які все ще зайняли кілька годин. Мені довелося помітити випадкові галюцинації і вирішити, що має значення для стратегії. Навіть з цим у мене був готовий звіт за день.

Дослідження, що насправді корисно

Однією з найбільш значущих переваг було пошук джерел, які я б пропустив. Оскільки він заглиблюється, він знайшов джерела, які навіть не з’явилися в топ -100 результатах пошуку. Це допомогло мені зробити більш повні дослідження. Я також міг попросити його шукати публічні форуми, як Reddit, щоб помітити тенденції.

Коли я попросив ШІ допомогти мені зрозуміти настрої клієнтів, це винесло уявлення про соціальні медіа, форуми та оглядові сайти. Потім він згрупував відгуки у загальні розчарування, запити на функції та порівняння конкурентів. Я відчував впевненість, що у нас палець на пульсі замовника. І я зробив це без повного дослідницького спринту, не найнявши фрілансера і не врізавшись у глибину здатності.

Глибокі дослідження допомогли мені швидше дістатися до хороших речей, пропускаючи бурхливу роботу і дозволяючи мені зосередитись на нюансах.

Копати глибше: Зустріньте мою дослідницьку команду: Близнюки, Чатгпт та Задоволення

Побудова кращих підказок та розумніших робочих процесів

Якщо ви використовуєте AI для глибоких досліджень, я рекомендую знати, як підказати. Питання на кшталт “Який розмір ринку для технології B2B Influencer?” Може отримати вам гідне резюме. Але “проаналізуйте останні звіти про галузі, статті новин та фінансові коментарі щодо узагальнення поточного розміру ринку, прогнозованого зростання та п’ятірки найкращих гравців із цитатами джерела” отримають вам щось стратегічне.

Найкращі підказки структуровані, специфічні та орієнтовані на ціль. Ви не просто просите факти – ви призначите завдання. Сам AI породив деякі найсильніші підказки, які я використовував. Ось той, який я дав йому почати:

“Створіть мені глибоку підказку для дослідження для аналізу програмного простору програмного забезпечення для управління проектами. Я проводжу конкурентоспроможний аналіз перших п'яти гравців і хочу проаналізувати їх повідомлення, визначити прогалини вмісту та поверхневі тенденції в різних точках дотику. Фокус на останні 12 місяців, введіть обмін повідомленнями в таблицю порівняння та висвітлюйте будь -які ключові статистичні дані.

Ось глибокий дослідницький запит, який він генерував за допомогою чатгпта:

«Я хочу, щоб ви провели всебічний, конкурентний аналіз досліджень П'ять найкращих постачальників програмного забезпечення для управління проектами над останні 12 місяців. Зосередьтеся на наступних вимірах:

1. Критерії відбору компанії

Визначити П'ять найкращих гравців програмного забезпечення для управління проектами на основі поєднання:

• Частка ринку
• Видимість бренду
• Рейтинг аналітиків (наприклад, магічний квадрант Gartner)
• Популярність серед клієнтів підприємства та середнього ринку

Приклади, ймовірно, включають: Asana, понеділок.com, Click, дівчина, SmartSheet або інші ви визначаєте через поточні рейтинги.

2. Аналіз обміну повідомленнями (формат таблиці порівняння)

Порівняйте основу кожної компанії обмін повідомленнями та позиціонування через канали:

• Домашня сторінка веб -сайту + сторінки продуктів
• Сторінки функцій (наприклад, інтеграція, AI, автоматизація, шаблони)
• Публікації в блозі
• Відеоконтент (YouTube, Webinars)
• Копія оголошення (LinkedIn, Google Display тощо)
• Сторінка компанії LinkedIn (Post Content + про розділ)

Створіть таблицю обміну повідомленнями З цими заголовками:

Постачальник / мітка / заголовок / первинні повідомлення / Теми / диференціатори / цільова аудиторія / Сигнали / AI повідомлення / Присутність / тон голосу

3. Аналіз розриву вмісту

• Визначте повторювані теми або формати, які використовуються в першій п'ятірці.
• Висвітлювати Які типи вмісту або теми відсутні або недооцінені по всій екосистемі (наприклад, недостатньо використання розбиття випадків, відсутність вертикальних повідомлень, слабке лідерство думки).
• Виділіть прогалини Ваш бренд (або новий учасник) міг би надійно заповнити.

4. Нові тенденції (через цифрові точки дотику)

Поверхневі тенденції на основі:

• Зміни в позиціонуванні (наприклад, до ШІ, продуктивності, співпраці, автоматизації робочого процесу)
• Нові категорії функцій (наприклад, AI Copilot, автоматизація робочого процесу, прогнозні уявлення)
• Еволюція персон -клієнтів (наприклад, перехід від ПМС до ревопів, маркетингового OPS, це веде)
• Інновації стилю або форматів (наприклад, використання відео в стилі Tiktok, гейміфікованого на борту)
• UX/Зміни обміну повідомленнями (наприклад, акцент на інтеграції, масштабованість, безпека)

5. Основна статистика для виділення

Витяг або цитуйте відповідні:

• Статистика частки ринку
• Статистика трафіку на веб -сайті (якщо вони доступні)
• Дані про зростання або фінансування клієнтів
• Дані про використання продукту (з таких джерел, як G2, Capterra або Builtwith)
• Оцінки аналітиків або магічні резюме позиціонування / хвилі

Створити a Коротка таблиця статистики та показників ефективності.

6. Звіти про аналітики

Шукайте та підсумовуйте останні (за останні 12–18 місяців) Звіти про аналітики або WhitePapers з таких джерел:

• Gartner
• Форрестер
• Маккінсі
• IDC
• CB Insights
• Звіти G2 Grid
• Pitchbook (для стартап -активності, тенденції фінансування)

Виділіть будь -які ключові висновки або мову навколо:

• Пріоритети покупця
• Больові точки або можливості можливостей
• Прогнозовані зміни категорії (наприклад, ПМ, що перетворюється на робочу ОС або гібридні платформи OPS)
• Стратегічні кроки або придбання, що формують ландшафт

Формат виходу

Будь ласка, впорядкуйте результати у структурованому Google Doc або зручному для розмітки формату:

1. Резюме виконавця
2. Таблиця порівняння обміну повідомленнями
3. Вміст Gap Insights
4. Звіт про тенденції
5. Таблиця статистики ключів
6. Підсумок аналітика

Цитуйте всі джерела безпосередньо або через виноски ».

Як тільки я почав думати так, все почало змінюватися. Я почав бачити Ай як молодшого стратега, який міг думати дуже швидко.

Копатися глибше: підхід до пілота до Геная (з оперативними прикладами)

Ризики справжні, але керовані

Я не буду цукром. AI стає неправильним. Він може цитувати застарілі або нерелевантні джерела. Це може пропустити нюанс. Ось чому я зайняв години, щоб перевірити ключові моменти. Однак переваги отримання відповідей на все вищезазначене були дивовижними та набагато ретельнішою, ніж я б зробив за часом обмеження. І у мене було тонни більше контексту, ніж зазвичай.

Як почати робити глибокі дослідження AI для роботи

Якщо ви готові експериментувати, виберіть високоефективне завдання дослідження, яке їсть більше часу, ніж слід або де ви змушені вирізати кути. Можливо, це відображення повідомлень конкурентів. Можливо, це ідентифікує прогалини вмісту. Можливо, це аналізує настрої споживачів у виникаючій категорії.

Потім побудуйте продуману підказку (або змусити AI створити підказку для вас).

• Бути конкретним.
• Визначте обсяг.
• Попросити структуру.
• Очікуйте ітерати.

Використовуйте вихід як проект і слідкуйте за тим, що працює, а що ні. Як і все, це стає краще з практикою.

Остаточні думки

Робота з AI Deep Research допомогла мені відновити години часу, продумати кращі дослідження та вивчити ідеї, до яких я, можливо, не дійшов би самостійно. Це здавалося зміною того, як може виглядати чудова маркетингова робота – менше про думки, більше про глибоке, дієве розуміння ваших пальців.

Задайте AI розумнішим питанням. Дайте йому складний виклик. Нехай це зробить важкий підйом. Потім входьте, перевірте вихід і вдосконалюйте його таким чином, як тільки ви можете.

Копатися глибше: HubSpot оголошує глибокий роз'єм досліджень до чатгпта