結合 Perplexity 與 NotebookLM 提升研究與學習效率的六種方式
本文將介紹如何結合 Perplexity 的即時搜尋能力與 NotebookLM 的深度分析功能，從而大幅提升研究與學習的效率。透過這兩個工具的協同運作，你可以更有效地收集、組織和分析資訊，獲得更深入的洞見。
為什麼要同時使用 Perplexity 和 NotebookLM？
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Perplexity 的優勢： Perplexity 擅長網路搜尋，可以快速找到各種來源的資訊。
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Perplexity 的限制： 每次提問都會觸發新的搜尋，使用不同的資訊來源。即使上傳自己的知識庫到 Perplexity Space，它仍然可能使用預先訓練的數據來回答你的問題。
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NotebookLM 的優勢： NotebookLM 只會根據你提供的資訊來源回答問題，確保答案的準確性和一致性。
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NotebookLM 的限制： NotebookLM 主要依賴使用者提供的資訊來源。
因此，將 Perplexity 用於資訊收集，將 NotebookLM 用於深度分析，可以充分發揮兩者的優勢，彌補彼此的不足。
結合 Perplexity 與 NotebookLM 的工作流程
- 使用 Perplexity 收集資訊： 使用 Perplexity 搜尋並建立 Perplexity Space，收集相關的報告、研究、影片和文章等。
- 匯入資訊到 NotebookLM： 選擇最有價值的資訊來源，匯入到 NotebookLM 中。請注意，品質重於數量。
- 使用 NotebookLM 提取洞見： 在 NotebookLM 中提問，提取資訊中的洞見或模式。可以使用 NotebookLM 的音訊功能來討論你的研究，並組織不同的研究專案。
- (可選) 使用 Perplexity 驗證洞見： 回到 Perplexity，使用公開的網路數據驗證你在 NotebookLM 中獲得的新洞見，進行交叉檢查。
六種結合 Perplexity 與 NotebookLM 的實用案例
以下列出六種可以利用 Perplexity 和 NotebookLM 提升效率的實際應用案例。
1. 市場趨勢分析
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使用 Perplexity Space 組織市場研究專案： 建立一個 Perplexity Space，並設定自訂指令來半自動化市場研究流程。
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使用任務代碼簡化搜尋： 設定任務代碼，例如搜尋知名顧問公司關於責任 AI 的報告，或搜尋關於 AI 風險評估的研究論文。Perplexity 會自動執行這些提示。
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匯入資料到 NotebookLM： 在 NotebookLM 中建立新的筆記本，並匯入從 Perplexity 收集到的資訊來源。
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使用 NotebookLM 分析趨勢： 提問以提取趨勢，例如責任 AI 的主要轉變，以及驅使公司投資於此主題的原因。
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產生內容創意： 詢問 NotebookLM 以獲取內容創作的靈感或針對特定主題的更多資訊。
2. 產品優化研究
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使用 Perplexity 搜尋使用者回饋和競爭對手分析： 尋找真實的使用者痛點，並找出潛在的產品改進或新產品創意。
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鎖定特定平台搜尋使用者評價： 可以使用 Perplexity 搜尋 Reddit 或 YouTube 上更深入的使用者評論，以獲取更多資訊。
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匯入使用者評價與產業報告至 NotebookLM： 導入多個競爭者的使用者評論資料，以確保分析更加精準。
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使用 NotebookLM 找出產品機會點： 詢問常見的痛點和使用者希望擁有的功能，從而找到產品開發的靈感。
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探索新技術趨勢： 詢問 NotebookLM 在產品開發中應注意的技術，例如 AI 個性化或客戶數據管理。
3. 受眾研究
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使用 Perplexity 搜尋目標受眾的相關研究： 搜尋關於父母對托兒服務需求的調查研究、研究報告和專家訪談。
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使用搜尋運算符號縮小搜尋範圍： 針對特定媒體來源或時間範圍進行搜尋，以提高搜尋效率。
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匯入研究資料至 NotebookLM： 將來自不同來源的資料匯入 NotebookLM，以進行綜合分析。
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使用 NotebookLM 分析受眾需求： 詢問目標客戶在托兒方面遇到的最大挑戰，以及他們在選擇托兒服務時的考量因素。
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結合自身網站資訊： 匯入自己的業務網站，並要求 NotebookLM 根據研究結果提出改進建議，例如修改首頁訊息或突出特定服務。
4. Podcast 研究
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使用 Perplexity 搜尋熱門 Podcast 及其評價： 搜尋過去一年推出的、聽眾評分最高的領導力 Podcast，以及這些 Podcast 的使用者評價。
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下載 Podcast 樣本進行分析： 下載至少五個 Podcast 樣本，以便後續分析。
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匯入 Podcast 資訊至 NotebookLM： 將 Podcast 的評論和樣本匯入 NotebookLM。
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使用 NotebookLM 分析 Podcast 特點： 詢問 Podcast 如何描述他們的理想聽眾，並總結他們的目標受眾。
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比較 Podcast 的獨特角度和定位： 分析 Podcast 如何強調他們的獨特角度和定位，從而為自己的 Podcast 構思創意。
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總結 Podcast 的優缺點： 從 Podcast 的評論中總結出五個優點和五個缺點，從而避免犯同樣的錯誤。
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發掘 Podcast 的內容創意： 詢問 NotebookLM 哪些內容創意可以與目標受眾產生共鳴，並總結 Podcast 的最佳實踐。
5. 學習新主題
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使用 Perplexity 搜尋學習材料： 搜尋關於行銷心理學的詳細指南或學習材料。
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尋找相關的 Podcast 和學術研究： 搜尋關於行銷心理學的熱門 Podcast 節目和學術研究。
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匯入學習材料至 NotebookLM： 將所有資料匯入 NotebookLM。
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使用 NotebookLM 產生學習指南： 要求 NotebookLM 產生學習指南和常見問題解答，以快速了解該主題。
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要求 NotebookLM 以簡潔的語言概述該主題： 獲取關於行銷心理學的簡要概述，以及它為何重要的解釋。
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應用所學知識： 匯入自己的業務網站，並詢問如何應用心理學原理，從而將新知識應用於實際專案。
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使用互動模式進行深入學習： 通過音訊互動模式與 NotebookLM 進行對話，加強學習體驗。
6. 演講與簡報
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使用 Perplexity 搜尋成功的演講： 使用 YouTube 搜尋觀看次數最多的科技演講。
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使用免費的轉錄工具提取文字稿： 轉錄影片內容並導入 NotebookLM 以進行分析。
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使用 NotebookLM 分析演講的共同元素： 詢問這些演講的開場白中使用的共同元素，以及他們的敘事結構。
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歸納演講技巧： 總結這些演講中使用的五種演講技巧，並將其作為最佳實踐來遵循。
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使用 NotebookLM 作為演講助手： 導入關於工作未來趨勢的 Perplexity 頁面，並要求 NotebookLM 應用這些演講技巧來客製化音訊概述。
結論
透過結合 Perplexity 的搜尋能力和 NotebookLM 的分析能力，你可以更有效地進行研究、學習和內容創作。 嘗試以上這些應用案例，你將發現這些工具可以如何提升你的工作效率和知識水平。
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