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 sáu 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 kiểm chứng lại trên Perplexity nếu cần.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Giới thiệu và so sánh Perplexity và NotebookLM: Người thuyết trình giải thích sự cần thiết phải sử dụng cả hai công cụ. Perplexity mạnh về tìm kiếm và tổng hợp nguồn từ web, nhưng có hạn chế về độ chính xác và khả năng tham chiếu nguồn. NotebookLM lại tập trung vào phân tích sâu các nguồn dữ liệu đã được cung cấp, đảm bảo độ chính xác và khả năng truy xuất nguồn rõ ràng. "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 và tham chiếu nguồn sẽ không thay đổi trừ khi bạn nhập nguồn mới."
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 thu thập nguồn. Sau đó, các nguồn được nhập vào NotebookLM để phân tích xu hướng.
Nghiên cứu cải tiến sản phẩm: Video minh họa cách sử dụng Perplexity để tìm kiếm các nhà cung cấp phần mềm hàng đầu, đánh giá người dùng (trên G2, TrustRadius, Reddit, YouTube), và báo cáo ngành. NotebookLM được dùng để phân tích điểm mạnh, điểm yếu của đối thủ cạnh tranh, xác định nhu cầu người dùng và đề xuất ý tưởng cải tiến sản phẩm.
Nghiên cứu đối tượng: Người thuyết trình chỉ ra cách sử dụng Perplexity để tìm kiếm khảo sát, báo cáo nghiên cứu, video phỏng vấn liên quan đến đối tượng mục tiêu (ví dụ: cha mẹ hiện đại cần dịch vụ chăm sóc trẻ em). NotebookLM được dùng để phân tích sâu các dữ liệu này, xác định nhu cầu, thách thức và đề xuất chiến lược tiếp thị.
Nghiên cứu podcast: Video hướng dẫn cách sử dụng Perplexity để tìm kiếm các podcast hàng đầu trong một lĩnh vực cụ thể (ví dụ: lãnh đạo), tải xuống các tập mẫu, và tìm kiếm đánh giá người dùng. NotebookLM được dùng để phân tích đối tượng mục tiêu, định vị, nội dung và phong cách của các podcast thành công.
Học tập chủ đề mới: Video minh họa 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 dùng để tạo hướng dẫn học tập, tóm tắt kiến thức, và trả lời câu hỏi. Chức năng tạo bản tóm tắt âm thanh và chế độ tương tác của NotebookLM được nhấn mạnh.
Chuẩn bị bài thuyết trình: Video chỉ ra cách sử dụng Perplexity để tìm kiếm các bài thuyết trình thành công trên YouTube (ví dụ: Tech Talks). NotebookLM được dùng để phân tích cấu trúc, kỹ thuật nói và nội dung của các bài thuyết trình này, giúp người dùng chuẩn bị bài thuyết trình của riêng mình.

Tổng thể, video nhấn mạnh quy trình làm việc hiệu quả bằng cách kết hợp sức mạnh của hai công cụ AI, Perplexity và NotebookLM, để tối ưu hóa quá trình nghiên cứu và học tập, tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng công việc. Các ví dụ cụ thể và hướng dẫn chi tiết được cung cấp trong từng phần giúp người xem dễ dàng áp dụng quy trình này vào thực tế.