“这个未被充分利用的 AI 功能，每周能为你节省超过 10 小时。
作者：TORSTEN WALBAUM
日期：2025 年 8 月 13 日
深度研究，是第一个真正让我感到思维被颠覆的 AI 功能。
AI 第一次有能力端到端地解决复杂的非工程类任务。
从制定计划、搜集信息，到最终产出高质量的交付成果，一气呵成。
我通常对 AI 不做过高的断言，但深度研究确实把我过去需要 10 多个小时的工作，压缩到了几分钟。前提是，我找到了正确使用它的方法。
尽管如此，深度研究的重度用户似乎比我预期的要少。
我想，这和它的名字有关。「研究」这个词，让它听起来更像学者和投资者的工具。
但这仅仅是冰山一角。实际上，对于任何需要审阅海量信息并提炼洞见的任务，它都是游戏规则的改变者。
而事实证明，这几乎涵盖了市场进入领域的所有项目。
这就是我与 Kyle 合作此文的第一个原因：通过真实的 GTM 用例，展示这个工具的潜力，激励更多人去创造性地使用它。
另一个原因是，深度研究虽潜力巨大，却非完美。
若想获得顶尖结果，你需要对 AI 进行大量手把手的指导。
和许多其他 AI 应用不同，在这里，提示词的写法依旧至关重要，你提供的背景信息甚至能决定成败。
在接下来的文章中，我们将涵盖：
从深度研究中获得最佳输出的实操技巧 一个有效的深度研究提示词是怎样的 各工具（ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Grok）的适用场景 五个立即可用的 GTM 案例及提示词（附带更多灵感）
如何获得最佳的研究结果
无论你用哪款 AI 工具，都应该了解几个关键的局限性。
不过别担心，所有问题都有解法。我们会用具体的工作流和提示技巧，带你拿到最佳结果。
1. 为 AI 指定高质量的信息来源
深度研究的产出质量，很大程度上取决于它使用的信源。
不幸的是，AI 在这方面常常判断失误。
它可能会把社交媒体的观点当成事实，过度依赖单一来源，或使用过时数据。
当报告完成才发现这些问题，会非常令人沮丧。你不仅要从头再来，还浪费了宝贵的 15 分钟和研究额度。
好在，有两种简单的方法可以修正这个问题：
方法一：在提示词中明确要求优先使用特定类型的信源，例如，优先选择政府数据这类一手资料，而非新闻报道等二手资料。
方法二：先用 GPT-5 或 Claude Opus 这样的模型，生成一个高质量信源的列表，再把这个列表喂给深度研究功能。你会在下面的案例五中看到实际操作。
此外，如果你追求更高的透明度，还可以要求研究代理做到：
为提出的任何论断提供文内引注。 在报告中附上一个信源总表，说明每个来源的用途、类型和数据年份等。 点出不同信源间的分歧，尤其是数据上的差异，并分析可能的原因，如统计口径不同。
这只会给你的工作流增加一分钟，却能省去未来无尽的麻烦。
2. 提供充分的背景以获得定制化洞见
一键获得某个主题的深度概览，这本身已经很酷了。
但这还不够实用。要真正从中获益，你需要的是为你个人情况量身打造的内容。
可惜，多数深度研究工具并不习惯主动询问背景信息。
所以，如果你不主动提供，它们要么自己瞎猜，要么给出非常笼通的答案。
为了避免这种情况，你需要像对待人类同事一样，提供所有必要的背景。具体内容因事而异，但通常包括：
你公司的基本情况和运作模式
当你希望 AI 给出具体行动建议或实施步骤时，这一点尤为重要。 如果你的公司知名度高，提个名字就够了。但若是在小型创业公司，最好简述公司业务、规模以及其他相关信息，比如你的 GTM 模式。
你到底想实现什么目标
我常看到人们只给 AI 一个任务，比如「对比分析这几个工具」。 却不分享背后的动机和最终目标，例如「我们想提升营销活动的效果追踪能力，以优化预算分配」。 你对目标越坦诚，AI 的价值就越大。如果这是一个大项目的一部分，务必分享所有已完成的工作。
你面临的现实约束
如果存在硬性限制，请提前告知，以获得更聚焦的报告：
项目有多少预算和人力？ 是否有明确的截止日期？ 根据过往经验，领导或法务绝不会批准什么？
“专业提示：如果不想每次都重复提供背景，可以创建一个项目。
这样，你只需上传一次初始信息，之后的每份报告都会不断加深 AI 和你之间的共享认知。
上述内容是个好的开始，但快速行动时，很难一下子想全该分享什么。
为了简化，我现在会先问问 AI 的看法（GPT-5 和 Claude Opus 在这方面都表现出色）：
“我计划就 [某个主题] 生成一份深度研究报告，目的是为了 [达成某个目标]。 为了得到一份定制化的、可操作的报告，我应该提供哪些背景信息？ 请假设我们之间没有任何历史对话记录。
最后，为确保万无一失，你还可以直接要求深度研究代理向你索取更多信息。
3. 在开始前，先索要一份研究计划
Gemini 深度研究的一大优点是，它总会先给出一份计划。
这样你就能提前调整，而不是苦等 20 分钟后才发现，它的研究方法或重点完全不对。
其他工具则没有这个默认行为，你需要在提示词中明确要求它提供研究计划。
“注意：在回答 AI 的追问后，记得重复你的这个要求，否则它有时会忘记。
审查研究计划时，可以问自己这几个问题：
它是否涵盖了你关心的所有方面？需要额外的产出吗（比如模板、代码片段）？ 你是否认同它的研究方法和重点（例如，它打算如何评估不同选项）？ AI 是否做了某些假设，或者某些部分看起来很空泛？如果是，你需要补充更多背景信息。
4. 指定易于消化和吸收的报告格式
AI 默认生成的报告通常可读性很差，难以快速抓住核心洞见。
通过一个简单的提示词就能轻松改变这一点。你可以要求它：
在报告开头和每个章节开头加上核心摘要。 先给出关键洞见或建议，再展开细节。 在合适的地方，用概览表或图表代替大段文字。
如何写出高质量的深度研究提示词
综合以上所有技巧，再补充一些可选建议，一个高效的深度研究提示词就诞生了。
你可以直接复制这个模板，填入你的信息（#开头的注释是解释，不要复制到提示词里）：
目标: 说明 1) 你最终想实现什么，以及 2) 你具体希望 AI 做什么。
公司画像匹配分（这家公司整体上是否是我们的理想客户？）；
购买意向分（这个客户当前是否在市场上寻找解决方案？）。
背景: 提供所有相关的背景信息，特别是项目中未包含的。
[可选] 内容: 指定最终报告里需要包含的具体内容。
详细的“自建 vs. 购买”分析与建议。
内部自建此模型的各种方法概述。
如何在市场和销售团队之间落地这个客户评分体系。
如何向销售代表清晰地展示分数的计算逻辑。
[可选] 风格: 定义报告的格式，这部分可以作为通用指令放在项目中。
[可选] 信源: 指定 AI 应优先使用或如何记录信源。
[可选] 指示: 提供其他特殊指令。
注意，大部分模块都是可选的。在下文的案例中，你会看到我只挑选与任务最相关的部分。建议你也这样做，简单的请求不必过度设计。
如何为你的场景选择最合适的工具
简单说：整体来看，ChatGPT 是目前最好的通用型深度研究工具。
特别是随着 GPT-5 和代理模式的推出，它在交互和执行上都更胜一筹。
它有两个核心优势：
与其他工具不同，它总会主动询问背景信息。 它提供的报告是目前最深入的，且判断力一直在线。
第一点优势不大，因为你可以通过提示词引导其他工具也这样做。
但关键在于，无论你怎么优化提示词，其他工具都难以企及 ChatGPT 的深度和严谨度。
这意味着，如果你需要极度详尽的信息或指导，ChatGPT 是必然之选。
但如果你不需要一份万字长文，其他工具也各有千秋。例如：
Gemini 的表现通常和 ChatGPT 不相上下，且使用额度更宽松，是 ChatGPT 额度用尽后的绝佳备胎。 如果你想聚焦在特定网站或论坛做研究，Perplexity 是好选择。它的信源控制更精细，也更听话。 Claude, Perplexity 和 Grok 都能生成 1000-2000 字的精美报告，非常适合作为某个新课题的入门读物。
因此，在接下来的实际案例中，我会指出每个场景的最佳工具选择。
深度研究在 GTM 领域的实用案例
案例一：为大型内部项目制定分步指南
最佳工具： ChatGPT 深度研究；
次选： Gemini 深度研究；
「我们应该开始大规模个性化外呼邮件了，大家都在这么干！」
做 GTM 的你，一定对这种场景不陌生。
某天，一位高管带着一个你毫无经验、却要求你立刻优先处理的任务找到了你。
无论是新的 AI 应用，还是客户评分、归因分析这类基础建设，没有一家创业公司能在所有领域都拥有专家。
你迟早会遇到一个完全不知道如何下手的大项目。
“深度研究就是一个绝佳的资源，能让你在不到一小时内快速入门。
你虽不会立刻成为专家，但足以制定出项目的高阶计划，并明确哪些地方需要深入研究或寻求外援。
我们来看个例子。假设你想从零开始搭建营销归因体系。你大致知道它的用途，但对如何实现一无所知。
一个有效的提示词可以是这样的：
要点：这里最关键的是，清晰地描述你公司的流程和技术栈，这样才能得到一份为你量身定制的 playbook。
之后，你就会得到一份端到端的归因指南。
它会涵盖不同的方法论、实施路径和具体操作步骤，甚至包括 UTM 标签规范建议、dbt 模型的 SQL 代码示例等。
当然，这只是一个例子。你可以为任何 GTM 课题生成类似的详细指南，比如：
从零到一搭建内容运营体系 从一个工具迁移到另一个（如 HubSpot 到 Marketo） 设计一个能减少市场与销售摩擦的 GTM 规划流程 为销售团队设计合理的薪酬激励方案
案例二：深度研究竞争对手的广告策略
最佳工具： GPT-5 代理模式；
次选: Perplexity；
前面的案例，目标是全面理解一个主题。
但有时，你想做的恰恰相反：深入挖掘某一个特定的数据源。
比如，你想知道为什么竞争对手在 LinkedIn 上的付费广告效果那么好，而你自己的却怎么也算不过来账。
好消息是：你可以在广告资料库里看到对手投放的所有广告，包括私信广告。
更好的消息是：你不用再花几天时间手动筛选，让 AI 去做那些繁琐的脏活累活就行了。
标准的深度研究模式不适合这个任务，因为很难让它们在单个网站上进行地毯式搜索。
Perplexity 表现尚可，但真正的解决方案是开启 ChatGPT 的代理模式。
它的宣传语是「连接研究与行动的桥梁」，恰如其分。
你可以直接让它打开广告资料库，分析 50-100 个广告，然后生成一份详尽的报告。
它就像一个拥有额外技能的深度研究员：能登录账户、点击筛选、截取屏幕等等。
一个有效的提示词如下：
请为你提出的每个观点提供具体案例（内嵌广告链接）。请至少引用 20 个具体的广告案例。
注意： 如果希望洞察为你公司量身定制，请上传你的业务背景，或扩展
用这个提示词和 AI 公司 ElevenLabs 作为例子，我得到了一份相当扎实的报告。
最酷的是，除了链接到具体广告，代理还自动截取了屏幕截图，这项能力开启了无数新的可能性。
案例三：审计你的官网主页或落地页
最佳工具： ChatGPT 代理模式； 次选： Gemini 深度研究
如果你想彻底改造官网主页，通常需要：
研究行业最佳实践。
分析竞争对手的网站。
仔细检查自己的网站，寻找改进点。
制作原型图并撰写新文案。
深度研究能提供一份完成度约 80% 的评估报告，从而大大加速这个过程。
你仍然需要自己打磨细节，但可以跳过大部分前期的基础工作。
这是我常用的一个提示词结构（以 Linear 的定价页为例）：
在总体评估后，请提供详细的改进建议。 具体说明应该改进什么、如何改进，并给出其他公司做得更好的例子。 请按预期效果和实施难度对建议进行排序。 如果你建议新增或重设计某些元素，请提供可供参考的原型草图和详细文案。
请结合从其他 SaaS 公司定价页的直接观察，以及行业头部博客的最佳实践来撰写报告。 报告篇幅目标约为 3000 字。
10 分钟后，我得到了一份近 7600 字的分析报告，充满了可行的建议。
它详细剖析了定价页，并准确指出了许多可以轻松改进的地方，比如：
突出年付方案的折扣优惠。
为每个方案添加适合人群的描述。
高亮推荐或最受欢迎的方案。
增加更多的信息提示和常见问题解答。
然而，这个例子也暴露了深度研究目前的局限。
ChatGPT 没能识别出价格的「按年/按月」切换按钮，错误地以为没有月付选项。
同样，它也没能「看到」页面上滚动的客户 logo。
在我看来，这问题不大。你只需花几秒钟确认一下信息的准确性，忽略不准的建议即可。
如果这让你很困扰，可以使用代理模式，AI 会真实地与网站交互并截图，避免这类误判，只是需要等待更长的时间。
案例四：分析竞争对手的产品功能
最佳工具： ChatGPT 深度研究； 次选： Gemini 深度研究
在说服那些犹豫不决的高意向买家时，竞品对比页面是绝佳的武器。
随着答案引擎优化的兴起，这类页面的重要性与日俱增。
但要制作这些页面，或者投放强调功能优势的广告，你需要做海量的研究。
翻阅竞品网站、阅读文档、观看教程……这些工作轻易就能耗费数天，而且为了确保准确性，你还无法跳过。
幸运的是，深度研究很擅长这个。
如果你从零开始，建议先用一个高阶的提示词问问 Claude, Perplexity 或 Grok。它们虽然不够深入，但能快速给你一个结构清晰的摘要。
我在 [你的公司] 工作，想了解我们的产品和 [竞争对手] 的对比情况。 请整理一份详细的报告，比较两个平台的功能，并点出双方的功能差距。
接着，你可以给 ChatGPT 一个更精细的提示词，要求它提供特定功能的详细信息。
拿到深度报告后，不断追问，挑战那些与你认知不符的观点，直到你对这份对比了如指掌。
最后，你还可以让它为你提供建议，教你如何将这些洞见转化为一个高效的竞品对比页面。
主要注意事项：
产品迭代很快，务必确保所有结论都基于最新信息。 这意味着，要指示 AI 优先使用近 6 个月内的信源，并且自己也要快速搜索核实关键信息。
无论提示词写得多好，AI 常常会引用一些模糊的营销口号，比如「卓越的 AI 能力」。 遇到这种情况，我建议你直接追问，要求它提供具体的例子。通常，第二个版本会好得多。
案例五：为国际化扩张做市场评估 最佳工具： 先用 GPT-5 Thinking / Claude Opus 制定框架和寻找信源；再用 ChatGPT 深度研究生成最终报告
每家创业公司，迟早都要面对国际化。
但应该先去哪个国家，顺序又该如何？
对此，我推荐一个两步法：
首先，与 AI 合作，制定你的扩张评估框架，并找到高质量的数据源。
然后，让 ChatGPT 深度研究功能，根据你定好的维度，为潜在市场进行排序。
理论上，深度研究能一步到位，但在实践中，我发现提前提供指导，结果会好得多。
我们先来建立框架。如果你已有思路，可以描述出来让 AI 挑战它。如果没有，就让它和你一起头脑风暴。
我打算用深度研究功能来给市场做最终排序。 请为我整理一份关于 1) 市场总规模 和 2) 竞争数据 的潜在高质量数据源列表。
请列出不同来源，并从以下维度进行比较：
包含哪些具体数据； 可信度如何（并解释原因，如政府统计数据应高于博客文章）； 数据的时效性如何。 同时，请按获取方式（免费 vs. 付费 vs. 需注册）进行分类。 最后，把所有这些喂给深度研究，就能得到一份排好序的国家列表。
关于深度研究的更多灵感 以上只是深度研究功能的部分应用。它的可能性是无限的，但全部列出会让文章过于冗长。
不过，这里还有些想法供你尝试：
用 ChatGPT 代理模式，去记录顶尖公司或你的竞品，是如何设计预约产品演示或新用户引导流程的。
用 Perplexity，快速了解社交媒体上对你新产品的反馈。
让 ChatGPT 深度研究，为你整理一份详尽的报告，收集与你类似的公司曾用过的成功营销案例和增长技巧。然后，再与 GPT-5 或 Claude Opus 这样的推理模型合作，分析哪些适合你，以及如何进行调整。
最后，如果你正在将深度研究用于任何 GTM 场景，非常欢迎在评论中分享你的经验！
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