This NotebookLM + Perplexity Workflow Will Cut Your Research Time by 50% (or More)
Tóm tắt ngắn:
Video giới thiệu một quy trình làm việc kết hợp NotebookLM và Perplexity để tăng hiệu quả nghiên cứu và học tập lên đến 50% hoặc hơn. Điểm mấu chốt là tận dụng khả năng tìm kiếm thông tin trên web của Perplexity kết hợp với khả năng phân tích sâu và trích xuất thông tin từ nguồn dữ liệu đã nhập của NotebookLM. Video trình bày 6 cách ứng dụng quy trình này, bao gồm phân tích xu hướng thị trường, nghiên cứu cải tiến sản phẩm, nghiên cứu đối tượng, nghiên cứu podcast, học tập chủ đề mới và chuẩn bị bài thuyết trình. Quy trình bao gồm việc sử dụng Perplexity để thu thập nguồn dữ liệu, sau đó nhập vào NotebookLM để phân tích chi tiết và trích xuất thông tin.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành các phần chính sau:
1. Giới thiệu và Lý do sử dụng cả Perplexity và NotebookLM:
Người dẫn chương trình giải thích sự kết hợp mạnh mẽ giữa Perplexity (tìm kiếm và tổng hợp thông tin từ web) và NotebookLM (phân tích sâu và trích xuất thông tin từ nguồn đã nhập). Perplexity có hạn chế là mỗi câu hỏi kích hoạt tìm kiếm mới và có thể sử dụng dữ liệu được đào tạo trước, trong khi NotebookLM chỉ dựa trên nguồn dữ liệu người dùng cung cấp, đảm bảo độ chính xác cao hơn và giảm thiểu ảo giác. "Perplexity có thể thực hiện tìm kiếm trên web và tìm nguồn nhưng hạn chế là mỗi khi bạn đặt câu hỏi, nó sẽ kích hoạt một tìm kiếm mới... Notebook LM hữu ích vì nó sẽ chỉ cung cấp cho bạn câu trả lời dựa trên các nguồn của bạn".
2. Phân tích Xu hướng Thị trường:
Ví dụ về nghiên cứu thị trường AI có trách nhiệm được đưa ra. Người dẫn chương trình hướng dẫn cách tạo không gian trên Perplexity, thiết lập hướng dẫn tùy chỉnh với các mã nhiệm vụ để tự động hóa quá trình tìm kiếm nguồn (báo cáo, bài báo nghiên cứu). Các nguồn được chọn lọc và nhập vào NotebookLM để đặt câu hỏi và trích xuất thông tin chi tiết về xu hướng.
3. Nghiên cứu Cải tiến Sản phẩm:
Quy trình này tập trung vào việc phân tích đánh giá người dùng thực tế để tìm hiểu điểm yếu của đối thủ cạnh tranh và xác định cơ hội cải tiến sản phẩm. Perplexity được sử dụng để tìm kiếm đánh giá trên các nền tảng như G2, TrustRadius, Reddit, YouTube. NotebookLM giúp phân tích dữ liệu này để xác định điểm yếu, tính năng thiếu sót và công nghệ cần thiết cho cải tiến.
4. Nghiên cứu Đối tượng:
Ví dụ về doanh nghiệp chăm sóc trẻ em được sử dụng. Perplexity được dùng để tìm kiếm các nguồn thông tin về nhu cầu chăm sóc trẻ em của cha mẹ (khảo sát, báo cáo nghiên cứu, video phỏng vấn). NotebookLM giúp phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu, nhu cầu của họ và các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ. Người dẫn chương trình nhấn mạnh việc nhập cả trang web của doanh nghiệp vào NotebookLM để nhận được đề xuất cải tiến dựa trên dữ liệu nghiên cứu.
5. Nghiên cứu Podcast:
Quy trình này hướng dẫn cách nghiên cứu podcast để hiểu đối tượng mục tiêu, định vị và nội dung. Perplexity được sử dụng để tìm kiếm các podcast hàng đầu, tải xuống tập mẫu và tìm kiếm đánh giá người dùng. NotebookLM giúp phân tích dữ liệu để xác định đối tượng mục tiêu, điểm mạnh, điểm yếu của các podcast thành công và gợi ý ý tưởng nội dung.
6. Học Tập Chủ Đề Mới:
Ví dụ về việc học về tâm lý tiếp thị được đưa ra. Perplexity được dùng để tìm kiếm tài liệu học tập, podcast, nghiên cứu học thuật và video phỏng vấn. NotebookLM giúp tổng hợp thông tin, tạo hướng dẫn học tập, tóm tắt các nguyên tắc chính và cung cấp ví dụ thực tế. Chức năng tạo bản tóm tắt âm thanh và chế độ tương tác của NotebookLM được nhấn mạnh để nâng cao trải nghiệm học tập.
7. Chuẩn Bị Bài Thuyết Trình:
Perplexity được sử dụng để tìm kiếm các bài thuyết trình thành công trên YouTube (ví dụ: Tech Talks). NotebookLM giúp phân tích cấu trúc, kỹ thuật nói và nội dung của các bài thuyết trình này để người dùng có thể áp dụng vào bài thuyết trình của mình. Người dẫn chương trình nhấn mạnh việc tùy chỉnh bản tóm tắt âm thanh trên NotebookLM để phù hợp với mục đích sử dụng.
Tóm lại, video trình bày một quy trình làm việc hiệu quả kết hợp sức mạnh của Perplexity và NotebookLM để tối ưu hóa quá trình nghiên cứu và học tập, cung cấp các ví dụ cụ thể và hướng dẫn chi tiết cho từng bước trong quy trình.