TL;DR
- NotebookLM i Perplexity tworzą potężny duet badawczy: Perplexity zapewnia aktualne dane z sieci, NotebookLM analizuje je w zamkniętym środowisku
- Ten workflow sprawdza się w sześciu kluczowych obszarach: analiza trendów rynkowych, badania produktowe, analizy odbiorców, badania podcastów, nauka nowych tematów i przygotowanie wystąpień
- Perplexity świetnie zbiera różnorodne źródła, ale zmienia je przy każdym zapytaniu; NotebookLM pracuje wyłącznie na importowanych źródłach, minimalizując ryzyko halucynacji
- W porównaniu z tradycyjnymi metodami badawczymi, to podejście kompresuje miesiące pracy do godzin
- Główne ograniczenia: konieczność weryfikacji źródeł, problem z importem starszych nagrań bez transkryptów i ograniczenia modeli językowych
To kolejny artykuł z serii Encrypted Notes, w której dzielę się najważniejszymi informacjami z interesujących podcastów i materiałów, do których warto wracać. Znajdziesz tu skondensowaną wiedzę, którą możesz od razu zastosować w praktyce.
Dlaczego warto łączyć NotebookLM i Perplexity?
Wyobraź sobie, że proces badawczy, który normalnie zajmuje tygodnie, możesz zrealizować w kilka godzin. Brzmi jak marzenie? Właśnie taką możliwość daje połączenie NotebookLM i Perplexity – dwóch potężnych narzędzi AI, które razem tworzą workflow badawczy na sterydach.
Każde z tych narzędzi ma swoje mocne strony, ale też ograniczenia:
Perplexity:
- Świetnie wyszukuje aktualne informacje z sieci
- Ale przy każdym nowym pytaniu uruchamia nowe wyszukiwanie i używa innych źródeł
- Nawet po dodaniu własnych źródeł może używać wstępnie wytrenowanych danych
NotebookLM:
- Analizuje wyłącznie importowane źródła
- Nie zmienia bazy wiedzy, dopóki nie zaimportujesz nowych materiałów
- Minimalizuje ryzyko halucynacji AI
Łącząc te narzędzia, wykorzystujesz Perplexity do zebrania najlepszych źródeł, a NotebookLM do ich pogłębionej analizy. W efekcie otrzymujesz niezwykle skuteczny proces badawczy.
Porównanie z tradycyjnymi metodami badań
Tradycyjne podejście do badań wiąże się z kilkoma ograniczeniami:
- Czasochłonność – zbieranie danych, ich analiza i wyciąganie wniosków może zajmować tygodnie
- Fragmentacja narzędzi – osobne aplikacje do notatek, wyszukiwania, analizy tekstu i tworzenia treści
- Problem skali – trudność w analizie dużych ilości danych
- Subiektywność – tendencja do znajdowania informacji potwierdzających nasze hipotezy
Workflow NotebookLM + Perplexity adresuje te problemy:
- Proces kompresuje się z tygodni do godzin
- Integruje wyszukiwanie, analizę i generowanie wniosków
- Pozwala przetwarzać większe ilości danych
- Wspiera odkrywanie nieoczywistych powiązań dzięki AI
W porównaniu do innych metod wykorzystujących AI (jak ChatGPT czy inne pojedyncze narzędzia), ten workflow wyróżnia się ustrukturyzowanym podejściem do źródeł i analizy.
Ograniczenia metody
Żadne podejście nie jest idealne. Oto główne ograniczenia workflow NotebookLM + Perplexity:
- Jakość źródeł – wyniki są tak dobre jak źródła, które zaimportujesz
- Problem starszych nagrań – podcasty czy wystąpienia z przeszłości często nie mają transkryptów, co utrudnia ich import do NotebookLM (rozwiązaniem jest użycie generatora transkrypcji i zaimportowanie tekstu)
- Limity kontekstu – modele AI mają ograniczoną „pamięć roboczą”
- Halucynacje AI – mimo redukcji, ryzyko halucynacji nadal istnieje
- Bariera językowa – najlepsze wyniki uzyskasz dla materiałów anglojęzycznych
- Czas uczenia się – opanowanie efektywnych promptów wymaga praktyki
Świadomość tych ograniczeń pomoże Ci lepiej wykorzystać ten workflow i wiedzieć, kiedy warto sięgnąć po inne metody.
Workflow w praktyce
Oto jak połączyć oba narzędzia w praktyczny workflow:
- Użyj Perplexity do zebrania źródeł:
- Wyszukaj konkretne informacje na temat, który badasz
- Utwórz przestrzeń (Perplexity Space) dla Twojego projektu z własnymi instrukcjami
- Zbierz różnorodne źródła: raporty, artykuły, badania, nagrania wideo
- Wybierz najwartościowsze źródła:
- Oceniaj jakość, nie ilość
- Zbierz linki do najlepszych źródeł
- W przypadku wideo lub podcastów bez transkrypcji użyj narzędzia do generowania tekstu
- Zaimportuj źródła do NotebookLM:
- Utwórz nowy notes
- Zaimportuj wybrane źródła
- Organizuj je w logiczne sekcje
- Analizuj w NotebookLM:
- Zadawaj konkretne pytania dotyczące zaimportowanych źródeł
- Wykorzystuj funkcje audio do dyskusji
- Organizuj różne projekty badawcze
- Opcjonalnie: Zweryfikuj w Perplexity:
- Sprawdź nowe insighty w otwartych źródłach
- Przeprowadź dodatkowe badania na podstawie odkryć
6 zastosowań workflow
1. Analiza trendów rynkowych
Dla marketerów chcących zrozumieć trendy rynkowe, ten workflow jest nieoceniony:
- W Perplexity: stwórz przestrzeń z instrukcjami wyszukiwania raportów z renomowanych firm konsultingowych i badań naukowych
- Zbierz linki do najlepszych źródeł
- W NotebookLM: pytaj o główne trendy, czynniki napędzające zmiany, potencjalne tematy na content
Przykład z analizy odpowiedzialnego AI pokazuje, jak łatwo wyodrębnić kluczowe trendy: zwiększoną adopcję, human-in-the-loop oversight, etc.
2. Badania na potrzeby rozwoju produktu
Dla założycieli startupów i PM-ów:
- W Perplexity: wyszukaj opinie użytkowników z G2, Product Hunt, Reddit, YouTube
- Szukaj również raportów branżowych
- W NotebookLM: analizuj wspólne punkty bólu, poszukiwane funkcje, technologie wspominane przez użytkowników
Przykład z narzędziem marketingu e-mail pokazał, jak NotebookLM może wyodrębnić konkretne funkcje, których brakuje konkurencji, dając Ci przewagę przy rozwoju produktu.
3. Badania odbiorców
Dla lepszego zrozumienia Twojej grupy docelowej:
- W Perplexity: znajdź badania, ankiety i wywiady z ekspertami dotyczące Twojej niszy
- W NotebookLM: analizuj wyzwania odbiorców, czynniki wpływające na decyzje zakupowe
- Zaimportuj swoją stronę i poproś o rekomendacje ulepszeń na podstawie badań
Przykład z firmą oferującą opiekę nad dziećmi pokazał, jak NotebookLM może wskazać konkretne modyfikacje przekazu (np. promowanie elastycznych godzin), które lepiej odpowiadają na potrzeby odbiorców.
4. Badania podcastów
Planując nowy podcast:
- W Perplexity: znajdź najlepsze podcasty w Twojej niszy, pobierz próbki odcinków
- Szukaj recenzji użytkowników
- Dla starszych podcastów bez dostępnych transkryptów użyj generatora transkrypcji
- W NotebookLM: analizuj jak podcasty opisują swoją grupę docelową, unikalne podejście, pozytywne i negatywne aspekty
To podejście pozwala znaleźć niszę dla własnego podcastu i uniknąć błędów, które popełniają inni.
5. Nauka nowego tematu
Proces samodzielnej nauki staje się efektywniejszy:
- W Perplexity: znajdź przewodniki, badania naukowe, nagrania wykładów
- W NotebookLM: stwórz przewodnik do nauki, zadawaj pytania, wykorzystuj tryb audio do dyskusji
- Importuj swoją stronę lub projekt i poproś o wskazówki zastosowania nowej wiedzy
Przykład nauki psychologii marketingu pokazuje, jak NotebookLM może pomóc nie tylko zrozumieć kluczowe zasady (jak efekt niedoboru czy zakotwiczenia), ale również zastosować je w praktyce.
6. Przygotowanie wystąpień
Dla doskonalenia umiejętności prezentacyjnych:
- W Perplexity: wyszukaj najlepsze wystąpienia w Twojej dziedzinie
- Dla starszych wystąpień bez transkrypcji skorzystaj z narzędzi do generowania tekstu
- W NotebookLM: analizuj elementy otwierające, struktury opowieści, techniki prezentacyjne
- Stwórz własną prezentację na podstawie praktyk ekspertów
Jak rozpocząć z tym workflow
- Zacznij od małego projektu badawczego, który możesz zrealizować w kilka godzin
- Stwórz szablon instrukcji dla Perplexity, który możesz wielokrotnie wykorzystywać
- Eksperymentuj z różnymi typami pytań w NotebookLM
- Pamiętaj o jakości źródeł – to fundament całego procesu
- Wykorzystaj funkcję audio w NotebookLM dla bardziej interaktywnej nauki
Podsumowanie
Połączenie NotebookLM i Perplexity tworzy workflow badawczy, który przyspieszając pracę o 50% lub więcej, pozwala:
- Szybciej testować hipotezy
- Podejmować lepsze decyzje oparte na danych
- Tworzyć bardziej wartościowe treści
- Lepiej rozumieć odbiorców i rynek
W świecie, gdzie przewagę konkurencyjną daje szybkość działania i jakość insightów, ten workflow może być Twoją tajną bronią.
Źródła:
- „This NotebookLM + Perplexity Workflow Will Cut Your Research Time by 50% (or More)” – podcast z lutego 2025
- NotebookLM – oficjalna strona narzędzia
- Perplexity – oficjalna strona narzędzia