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 và tổng hợp thông tin của Perplexity kết hợp với khả năng phân tích sâu và trích xuất thông tin chi tiết của NotebookLM. Video trình bày 6 cách ứng dụng cụ thể, 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 sâu và trích xuất thông tin, cuối cùng là xác thực lại kết quả trên Perplexity.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành các phần chính sau:
1. Giới thiệu và so sánh Perplexity và NotebookLM: Người thuyết trình giải thích sự cần thiết phải sử dụng cả Perplexity và NotebookLM. Perplexity mạnh về tìm kiếm và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, nhưng có thể sử dụng dữ liệu đào tạo trước. NotebookLM lại tập trung vào phân tích sâu dựa trên nguồn dữ liệu đã cung cấp, đảm bảo độ chính xác cao 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... Noble 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: Người thuyết trình hướng dẫn cách sử dụng Perplexity để tạo không gian nghiên cứu, thiết lập hướng dẫn tùy chỉnh (ví dụ: tìm kiếm báo cáo về AI có trách nhiệm từ các công ty tư vấn uy tín) và tự động hóa quá trình thu thập nguồn. Sau đó, nhập các nguồn vào NotebookLM để đặt câu hỏi và trích xuất thông tin chi tiết về xu hướng.
3. Nghiên cứu cải tiến sản phẩm: Video hướng dẫn cách sử dụng Perplexity để tìm kiếm đánh giá người dùng về sản phẩm cạnh tranh (ví dụ: công cụ tự động hóa tiếp thị email), sau đó nhập vào NotebookLM để phân tích điểm mạnh, điểm yếu, và xác định các tính năng cần cải tiến. "một trong những cách mạnh mẽ để sử dụng perplexity là tìm kiếm người dùng thực Fe Fe trở lại và thực hiện phân tích cạnh tranh".
4. Nghiên cứu đối tượng: Video minh họa cách sử dụng Perplexity để tìm kiếm thông tin về đối tượng mục tiêu (ví dụ: cha mẹ hiện đại có nhu cầu chăm sóc trẻ em), bao gồm khảo sát, báo cáo nghiên cứu, video phỏng vấn, v.v. Sau đó, sử dụng NotebookLM để phân tích sâu và trích xuất thông tin chi tiết về nhu cầu, thách thức, và cân nhắc của đối tượng.
5. Nghiên cứu podcast: Video hướng dẫn cách sử dụng Perplexity để tìm kiếm các podcast hàng đầu về một chủ đề cụ thể (ví dụ: lãnh đạo), tải xuống các tập mẫu, và tìm kiếm đánh giá người dùng. NotebookLM được sử dụng để phân tích đối tượng mục tiêu, định vị, nội dung, và phong cách của các podcast thành công.
6. Học một chủ đề mới: Video hướng dẫn cách sử dụng Perplexity để tìm kiếm tài liệu học tập, podcast, nghiên cứu học thuật, và video phỏng vấn về một chủ đề (ví dụ: tâm lý tiếp thị). NotebookLM được sử dụng để tạo hướng dẫn học tập, FAQ, và tóm tắt thông tin một cách dễ hiểu. Chức năng tạo bản tóm tắt âm thanh và chế độ tương tác của NotebookLM được nhấn mạnh.
7. Chuẩn bị bài thuyết trình: Video hướng dẫn cách sử dụng Perplexity để tìm kiếm các bài thuyết trình thành công trên YouTube (ví dụ: Tech Talks), sau đó sử dụng NotebookLM để phân tích cấu trúc, kỹ thuật kể chuyện, và kỹ thuật nói. Người thuyết trình nhấn mạnh việc tùy chỉnh tổng quan âm thanh trong NotebookLM để phù hợp với mục đích trình bày.
Tóm lại, video nhấn mạnh tính hiệu quả của việc kết hợp Perplexity và NotebookLM trong quá trình nghiên cứu và học tập, cung cấp các hướng dẫn cụ thể và ví dụ thực tế cho từng ứng dụng. Người thuyết trình khuyến khích người xem thử nghiệm và tham gia cộng đồng để chia sẻ kinh nghiệm.