Deep Research в маркетинге: как получать готовые отчёты за пару минут

В маркетинге информации, тестов и гипотез всегда очень много, а времени мало. Конкурентный анализ, сбор пользовательских отзывов, отслеживание трендов, оценка ёмкости рынка — нужно много усилий, чтобы проводить исследование вручную. 

Теперь эту работу берут на себя ИИ-инструменты глубокого исследования или по-другому — Deep Research. Они могут обработать сотни сайтов и сформировать аналитический отчёт всего за несколько минут. 

Из статьи вы узнаете, что такое Deep Research, какую модель выбрать и как составить промпт для глубокого анализа. 

Что такое Deep Research и как его использовать в бизнесе 

В режиме Deep Research искусственный интеллект не просто ищет данные, а самостоятельно проводит исследование: находит актуальные источники, анализирует их, сопоставляет факты и формирует выводы. Пользователь получает готовый отчёт — документ с текстом, таблицами и графиками на несколько страниц. 

В отличие от обычных поисковиков, которые выдают список ссылок, модели с Deep Research обрабатывают контент внутри веб-страниц и документов, а потом возвращают готовую аналитическую сводку.

По сути, это следующий уровень после классического поиска: поисковик помогает собрать информацию, а модель с Deep Research сама формулирует выводы.

Что это значит для бизнеса:

• Получится готовить исследования в 3-5 раз быстрее. 
• Можно брать больше проектов при тех же ресурсах. 
• Можно сфокусироваться не на сборе данных, а на их интерпретации и выводах.

Современные решения для Deep Research: обзор зарубежных и российских платформ

Ниже — обзор популярных платформ, их возможностей и ограничений (с фокусом на задачи для маркетинга и аналитики). 

⭐️ Базовый вариант: ChatGPT. В режиме Deep Research нейросеть автономно просматривает веб-страницы и формирует аналитические отчёты за 5–30 минут. Работает на специальной рассуждающей модели, которая показывает рекордные результаты в тестах на аналитическое мышление.

Преимущества: 

• Точные выводы. Например, если вы изучаете рынок, нейросеть выделит тренды, сравнит прогнозы и объяснит причинно-следственные связи, а не просто перечислит данные.
• Можно продолжить обсуждение в ChatGPT: задавать уточняющие вопросы, переработать результаты в текст статьи или PDF-документ.

Главный недостаток — нужен VPN и иностранный номер телефона. 

⭐️ Самый быстрый инструмент для отчётов: Perplexity. Автономно ищет десятки источников, синтезирует данные с цитатами, используя TTC-архитектуру для точности (21.1% на Humanity's Last Exam).

Преимущества: 

• Высокая скорость: идеально для повседневных запросов, с экспортом в PDF. 
• Цитаты для верификации: снижает галлюцинации в академических задачах.

При этом Perplexity поверхностен в бизнес-анализе, склонен к ошибкам; лимит 5 бесплатных запросов в день, Pro — $20/мес

⭐️ Полностью автономный агент для сложных задач: Manus. Построен на моделях Claude 3.5 Sonnet и Qwen. Выполняет сбор и анализ данных, генерирует дашборды и отчёты, демонстрируя результаты выше, чем у OpenAI, на бенчмарке GAIA.

Главное преимущество — автономность. Нейросеть сама обрабатывает файлы, код и веб без вмешательства. Можно сравнить с проактивным стажёром, который ищет решение самостоятельно и приходит к вам с выполненной задачей. 

При этом доступ из России заблокирован (VPN не всегда помогает) и есть риски потери данных. Из-за высокого спроса серверы перегружены, поэтому не всегда получится поработать. 

⭐️ Модель для enterprise-исследований с 48% точностью: Parallel. Платформа с 8 движками анализирует веб, генерирует структурированные отчёты с валидацией, превосходя GPT-5 на BrowseComp (58% vs 66%).

Преимущества: 

• Минимальные ошибки: перекрёстная проверка данных для бизнеса. 
• Экспорт в Markdown: совместима с агентами, отчёты на английском.

При этом выдаёт отчёты в академическом стиле, что неудобно для быстрых задач. Плюс поддерживает только английский.

⭐️ Российский «Аналитик сайтов» для бизнес-исследований: Jay Copilot. Автоматически собирает данные с указанных страниц, анализирует рынок, конкурентов и тренды, формируя отчёт с выводами за 5–15 минут. Работает на отечественных серверах, не требуется VPN.

Преимущества: 

• Возможность точечного анализа: если есть необходимость, пользователь может сам задать список сайтов или загрузить свои файлы для обработки. 
• Полный русский: отчёты на родном языке, без VPN и блокировок.
• Анализ не только страниц, но и вложенных документов (PDF).

При этом некоторые сайты с усиленной защитой могут быть недоступны для анализа, но охват открытых источников постоянно расширяется.

Как использовать Deep Research: разбираем три сценария и даём промпты 

Давайте посмотрим на реальные сценарии, где Deep Research помогает специалистам: от конкурентного анализа до сбора трендов и подготовки презентаций для руководства.

Кейс 1. Анализ конкурентов перед запуском новой кампании. Маркетинговая команда готовит запуск рекламной кампании для нового банковского продукта. Нужно понять, какие месседжи и офферы используют конкуренты, какие темы сейчас находят отклик у аудитории.

С Deep Research можно проанализировать сайты банков, баннеры, публикации в СМИ и отзывы клиентов. За несколько минут сформируется таблица с ключевыми УТП, слоганами, акциями и форматами коммуникации. 

Пример промпта:

Команда получит готовый сравнительный отчет — без ручного мониторинга сайтов и баннерных архивов.

Кейс 2. Подготовка аналитики для презентации или тендера. Агентство участвует в тендере для крупного e-commerce бренда. Нужно показать знание рынка, конкурентов и трендов в онлайн-торговле электроникой.

Модель с Deep Research собирает упоминания бренда, активность конкурентов, динамику запросов и потребительские тренды. За минуты формируется обзор отрасли с инсайтами для слайдов.

Пример промпта: 

Кейс 3. Мониторинг трендов для медиа и креативных агентств. Креативное агентство готовит кампанию для бренда. Нужно понять вирусящиеся темы, визуалы и форматы в российском инфополе — VK, Telegram, Дзен и отраслевые медиа.

С ИИ можно проанализировать посты в VK, Дзене, Telegram-каналах (Sostav, AdIndex, Cossa, VC.ru, ReForum). Выделить повторяющиеся темы, форматы, визуалы и реакции аудитории. 

Вот примерный промпт: 

Как писать промпты для глубокого анализа

Разработчики Jay Copilot собрали рекомендации, которые помогут получать с помощью Deep Research максимально точные и полезные результаты.

Deep Research способен ответить на любой запрос, но эффективнее всего использовать его для глубоких аналитических задач, где важны структура, логика и интерпретация данных. Простые вопросы вроде «Когда вышел iPhone 15?» лучше решать через поисковик или обычную LLM — они быстрее и дешевле для таких целей.

При работе с Deep Research действует простое правило: один запрос — одна конкретная задача. Используйте понятный язык и формулируйте цель четко, чтобы система смогла построить корректный план исследования.

Короткие промпты подходят, когда нужно просто погрузиться в тему, а структуру анализа можно доверить AI. Такой запрос не требует сложной структуры, но дает пространство для самостоятельного анализа десятков источников и генерации обобщающих выводов.

Пример:

Детализированные промпты — вариант для случаев, когда вы хотите задать конкретный формат и ход исследования. Такой подход позволяет задать четкий вектор и получить отчет в нужной структуре — с таблицами, сравнением и выводами.

Пример:

Или другой пример:

Если с первого раза результат не соответствует ожиданиям, скорректируйте промпт: добавьте детали, уточните источники или, наоборот, упростите формулировку. Можно править уже готовый план прямо в диалоге с инструментом — это помогает быстро настраивать исследование под текущие задачи.

Выводы: что стоит запомнить

Технологии глубокого анализа не подменяют собой экспертную работу аналитика, но берут на себя большой блок работы — сбор и структурирование данных. Специалисты смогут сосредоточиться на интерпретации и стратегических выводах.

Как применять Deep Research:

• Быстрая конкурентная разведка. Deep Research сокращает время подготовки обзоров и сравнительных таблиц. Например, агентство может за один запрос собрать и сравнить данные о ценовых моделях и функциях нескольких конкурентов вместо того, чтобы вручную просматривать сайты и отчеты.
• Анализ и мониторинг трендов. Инструменты помогают системно отслеживать изменения в категориях, поведении потребителей и активности брендов.
• Поддержка аналитических отчетов. Полученные данные можно использовать как основу для презентаций, гипотез и исследовательских сводок.
• Подготовка стратегических материалов. Глубокий сбор информации помогает обосновывать выводы цифрами и ссылками на источники, повышая качество аналитики.

Будущее исследований и работы с информацией, cкорее всего, будет строиться вокруг AI-агентов. Как когда-то компьютеры освободили инженеров от ручных расчетов, так и современные инструменты глубокого анализа снимут с исследовательских ролей ряд долгих и скучных задач. Внимание специалистов постепенно сместится к постановке задач, интерпретации данных и творческому осмыслению результатов.

Не бойтесь экспериментировать с новыми инструментами. Попробуйте Deep Research на следующем сложном проекте — даже если результат не будет идеален, процесс сам по себе помогает увидеть новые возможности, уточнить гипотезы и глубже понять исследуемую задачу.