在每天需要挖掘、研究大量信息的工作与学习生活中，以前我长期仰赖 Google 搜索、社群浏览、RSS 订阅服务，这往往会花费我大量的时间，其中很多还是好奇引发的分心时间，而找资料不一定有结果，任务则开始拖延…
但当最近几个月 ChatGPT、Google Gemini 推出 Deep Research 功能 后（Google 版本甚至免费可用），我的学习、笔记、任务工作流程开始有所改变。
深度研究（Deep Research）的本质，是让 AI 成为我的研究助理——主动帮我搜索新信息、整理知识架构，整理出有出处、有结构、有逻辑的完整报告，而不仅仅是快速获取信息， 更是能「理解问题全貌、拟定后续行动」的助手。 （在 ChatGPT 中，复杂任务我会用深度研究，中度任务我会用 o3 模型，我觉得都能达到上述效果。）
深度研究（Deep Research）与 ChatGPT o3 可以帮助我在尚未深入理解或掌握数据时，帮我快速建立「基本知识架构」。
先用 Deep Research ，再用搜索，为什么可以提升效率？
以结论来说，「先用 Deep Research 」（或 ChatGPT 的 o3 ）快速扫清认知盲区、建立资料准备架构，有需要再去 Google 搜索、社群网络研究，这个顺序可以带来几个明确效果：
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AI 先建立基本知识架构，可以 更准确地深入搜索研读资料 。
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很多任务先有基本知识架构就能推进，反而 减少在准备资料上的分心 。
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AI 先建立基本知识架构， 让自己脑中的推论可以有更具体的数据资料佐证 。
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AI 为了建立基本知识架构所做的多角度研究，可以帮助我 发现平常搜索不到的隐藏资料 。
例如我最近要做一个产品的策划， 我利用 Deep Research 的功能帮我写出一份完整的市场分析报告 ，以我制作产品这么多年，我覺得这是一份对我非常有启发，而且帮我找到非常多具体、真实、深入参考资料的报告。
这里当然有些关键流程让这份报告做得更好：
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首先，我“不是”从零开始，凭空让 ChatGPT 帮我生成一份深度研究报告。 我其实已经在 ChatGPT 的这个讨论串把我对这个产品的一些初步的想法、实际内容，跟 AI 进行了几轮的讨论 。
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接下来，我请 AI 当一个产品项目经理， 根据前面讨论掌握的產品细节出发，进行延伸搜索资料、摘要资料、整理资料的动作 。
这两个流程搭配在一起效果更好！
首先，AI 写出来的产品策划不是一个凭空想象的东西，里面有很多原本我要放进产品中的具体内容，但是通过深度研究（Deep Research）的大量搜索，帮我节省了非常多去做判断、决策的时间，更快确定我想的对不对，以及掌握延伸的参考资料。
例如像消费者分析这一块，深度研究在我原本对这个产品痛点认知的基础上，帮我找到很多具体的研究资料，让我从模糊的想像，变成更确定具体的族群面貌。深度研究也通过数据收集帮我找到一个我原本没有想到的可能痛点，我可以通过参考资料进一步了解，于是在这个产品上又可以加上更好的功能。
深度研究（Deep Research）跑十分钟的时间，就能帮助我获得确认自己论点的数据，并看到一些自己之前没有注意到的细节！
但以前我自己來做這些分析跟研究，可能是要花上起碼半天資料搜尋、準備跟整理， 更因為「一旦搜尋資料」，就會不小心多花很多時間在「讓人分心的資料上」 ，而且永遠覺得看得不夠，整個資料研究的過程說不定會拉長到好幾天，導致任務遲遲無法推進。
現在，我覺得確實可以讓 ChatGPT 的 Deep Research 優先處理。十分鐘之後，或許我還會點開 AI 引用的一些來源去看一些更深入的報告跟資料，但是絕對比我以前先從模糊的網路上進行探索要節省非常多的時間。
而且，以前我為了蒐集資料，常常得跑遍好多網站、翻看各種資料庫，花費很多時間，但還是會遺漏一些關鍵的資訊。現在， 透過深度研究模式（Deep Research），AI 一次就能整合多方資訊，把相關內容「自動抓過來」並整理，過程中很輕鬆也更容易獲得多角度的、冷門但需要的資訊 。
就算免費工具，也能使用 Deep Research：
深度研究模式（Deep Research）的功能，在 ChatGPT 上需要 Plus、 Pro 用戶才能使用（不過效果確實更好），在 Google Gemini 上則是免費用戶即可啟用。 想了解操作的朋友，可以參考我下面兩篇教學文章：
- 教學文章：
- ChatGPT Deep Research 寫出專業報告的 AI 深入研究助理教學，實測 5 種應用案例比較
- 基本功能：
- AI 自動幫你整理跨來源、跨平台的資料
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省去開十幾個分頁找資料的時間
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資訊有引用來源，內容可追溯
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能即時修改研究計畫、提出追問
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現在，我真正的資訊搜尋流程是：先用 Deep Research （搭配 ChatGPT o3 ）來「掃清認知盲區」，再展開後續任務。
接下來這篇文章，我想分享自己目前最常使用的幾種具體應用情境，幫助大家思考如何讓 Deep Research 成為你學習、筆記、決策與創作的起點。（延伸閱讀： AI 如何與寫筆記結合？我最常利用的 6 種提升筆記效率功能與案例 ）
Deep Research 應用一：資訊、想法、概念很模糊時，快速啟動任務
當我要開始一個新的專案、任務時，如果對這個主題的現狀還有點模糊：
例如不確定最新資訊、還沒有具體想法、也沒有先備知識概念時，常常會覺得「自己了解的還不夠」，但是要花時間研究資料又暫時沒時間，於是變得裹足不前 。
但是現在我會先利用 Deep Research 快速建立「基本知識架構」，克服了解不夠的迷思，任務變得可以更快開始啟動。
例如前面例子中，我針對一個書籍產品先讓 Deep Research 完成基本市場分析，我就建立了一個可以馬上開始著手推進這個專案的角度。當然，在真實進行過程中，這些市場洞察、產品設計會被持續修正：
但我需要的也就是一個快速啟動任務的角度， 而不是因為資料不足而停步不前。
下面這個生活化的例子也是，我想要帶小孩進行一次宜蘭之旅，但有一段時間沒有追蹤、研究宜蘭的旅遊資訊了，以前我可能會再找時間慢慢用 Google 搜尋各種資料，但這可能不知不覺就會花上幾個小時時間，也可能這個旅遊想法因為沒時間研究而最後無疾而終。
這一次，我直接把旅遊基本需求交給 AI ， ChatGPT Deep Research 用 17 分鐘左右時間幫我完成一份旅遊資訊報告（這過程我可以先去做其他事情）。
下面這個報告夠新也很深入，幫助我發現許多自己之前不知道的活動（例如蘭陽博物館的考古活動）與景點、餐廳，在交通乃至行程安排建議上， 都提供給我一個「立即可以開始推動任務」的基礎。
真實情況中，我最後的行程跟這個規劃還是有很大不同，我還是會進一步去用 Google 搜尋找一些我想了解的深入資料。但是這份 Deep Research 的報告讓我馬上有了一個具體任務想像，我可以快速完成訂房，也知道進一步往下挖掘的角度，我的旅遊任務立即可以開始啟動。
Deep Research 應用二：產品與選項之間的比較決策
當我要進行選擇型的決策時，例如要在幾種產品之間購物選擇？要決定選擇哪一種服務？要選擇哪一條產品策略？
這時候需要大量的資訊收集、比較、整理，然後分析裡面的各種數據，一樣是要花掉許多時間研究 。
現在我也會先用 Deep Research 來進行一次選項之間的比較研究。
例如之前有一次看牙醫，要選擇使用植牙或牙橋，我就先讓 Deep Research 做了一番深度研究，結果 AI 不只比較了兩者之間的價格，還包含了兩者優缺點、長期副作用、可能保持時間等等，都給了我大量的資料細節。
當然，我自己還會針對其中一兩項數據一定要正確的資料，去看看 AI 提供的延伸網站，或是自己上 Google 再深入搜尋一下，但是也就多個 10 分鐘的時間而已。
這比起之前類似決策，我可能會上網搜尋時間一兩個小時，要看過許多篇文章相較，一來一往其實節省了非常多時間。
Deep Research 應用三：補足自己不知道，也沒想到要這樣搜尋的知識盲點
面對一個需要研究的全新知識主題時，
如果我完全沒有先備知識，我可能連要搜尋什麼關鍵字都不知道，這時候搜尋也很難找到我需要的資訊。
但是有了 Deep research ，我可以直接說出我的需要，讓 AI 自己分析並用有效的關鍵字幫我搜尋，往往還能找到許多我自己不一定找得到的資料，幫我破除許多盲點。
例如小孩慢慢長大了，暑假期間開始可以自己去參加許多夏令營活動，於是想要來開始研究這類課程，只是第一次研究，我完全沒有概念，但是雖然我「不知道」要用什麼關鍵字搜尋，可是我「知道」自己想要的需求。
於是我嘗試用需求來問 ChatGPT ，並請他提供我一份 Deep Research 報告。
十分鐘後， Deep Research 給了我下面這樣的報告內容， 他幫我細分了科學大主題下還有哪些具體的子主題（於是我自己要延伸搜尋的話，我知道可以用哪些關鍵字） ，他也幫我找到了符合我需求的熱門營隊選項，甚至適合的年紀、內容細節、價格區間、評價等等，都幫我整理出來。
後來我針對自己有興趣的，打開 Deep Research 給我的官方網站去看詳細資料，或是自己再延伸做 Google 搜尋時，都發現第一次 Deep Research 給我的資料幾乎都是正確、有效的。
我自己回想以前這類「自己完全沒有概念的主題」， 如果我慢慢去 Google 搜尋，除了要花很多時間，還可能找不到很多關鍵資料，因為不知道怎麼搜尋才好。
但是這一次用 Deep Research ，反而很快的就掃清了我的知識盲區，我很快地知道可以進一步研究哪些營隊、搜尋哪些子主題，以及往哪個方向規劃！
