Что это и как использовать
Глубокое исследование - это режим работы с ChatGPT, в котором нейросеть не просто отвечает на вопрос, а по заданному брифу ищет, сопоставляет и анализирует информацию из разных источников, чтобы подготовить полноценный структурированный вывод или отчёт.
Промт для глубокого исследования - это не просто «задать вопрос умнее». Это маленькое техническое задание на исследование. Deep Research рассчитан именно на многошаговые задачи: он может планировать исследование, искать по разным источникам, анализировать, сопоставлять и собирать итоговый отчёт с цитированием источников. OpenAI описывает Deep Research как режим для сложных онлайн-задач, где нужно не просто найти факт, а провести исследование и синтезировать результат.
Как включить режим (два способа):
- в боковом меню инструментов под строкой ввода;
- прямо в строке для ввода промпта - кнопкой выбора инструмента.
Алгоритм хорошего промта
Не «изучи тему», а зачем изучить.
Плохо«Изучи тренды детских напитков». Хорошо«Сформировать аналитическую базу для разработки новой линейки детского напитка для детей 6-10 лет и их родителей».Цель задаёт фильтр. Модель понимает, какие факты важны, а какие можно не тащить в отчёт.
Контекст - это стартовая точка исследования. Например:
«„Фрешбадди“ (условный бренд) - негазированный фруктовый напиток для детей 6-10 лет. У продукта есть сок, спортивный колпачок, детский дизайн, несколько фруктовых вкусов. Нужно найти новые территории для лимитированной серии (Special Edition)».
Без контекста Deep Research будет делать общий обзор. С контекстом - прикладное исследование под задачу.
Нужно сразу указать:
- географию: Россия, мир, СНГ, Европа;
- период: 2022-2026, последние 12 месяцев, после 2024 года;
- аудиторию: дети 6-10, родители, закупщики, B2B-клиенты;
- категорию: напитки, FMCG, ритейл, e-commerce;
- уровень детализации: обзор, стратегия, конкурентный анализ, список гипотез.
Deep Research особенно полезен там, где нужно собрать много источников, сравнить их и сделать выводы, а не просто получить быстрый ответ. OpenAI отдельно отмечает, что этот режим подходит для комплексных исследовательских задач, стратегий, отчётов и обзоров литературы.
Лучше не один общий вопрос, а набор конкретных направлений. Например:
«Ответь на вопросы:
1. Какие темы и герои сейчас популярны у детей 6-10 лет?
2. Какие вкусы и форматы напитков растут в детской категории?
3. Что важно родителям при выборе детского напитка?
4. Какие Special Edition-механики используют FMCG-бренды?
5. Какие территории могут быть перспективны для бренда: животные, спорт, космос, игры, коллекционирование, супергерои, обучение?»
Так модель не просто «копает», а идёт по карте.
Это критически важно. Можно написать:
«Используй приоритетно: отраслевые отчёты, данные исследовательских компаний, публикации ритейла, маркетинговые кейсы, официальные сайты брендов, интервью экспертов, данные маркетплейсов, открытые новости. Не опирайся на случайные блоги без подтверждений».
Deep Research может работать с публичным вебом, загруженными файлами, конкретными сайтами и подключёнными приложениями, если они доступны в аккаунте. Поэтому в промте полезно заранее указать, где искать и какие источники считать более авторитетными.
Глубокое исследование ценно не списком ссылок, а интерпретацией. Хорошая формулировка:
«Не ограничивайся пересказом источников. Сопоставь данные, найди противоречия, выдели закономерности и сформулируй практические выводы для бренда».
Иначе получится энциклопедическая справка, а не исследование.
Формат нужно прописывать заранее. Например:
«Сделай результат в структуре:
1. Executive summary. 2. Ключевые выводы. 3. Карта трендов. 4. Анализ аудитории. 5. Конкурентные примеры. 6. Возможности для бренда. 7. Риски. 8. Таблица гипотез. 9. Список источников».
Чем точнее формат, тем меньше шансов получить рыхлый отчёт.
Это отдельный сильный блок. Например:
«В выводах разделяй подтверждённые факты, экспертные интерпретации и гипотезы. Не делай категоричных выводов без источников. Если данных недостаточно, прямо укажи это. Все важные утверждения подкрепляй ссылками».
Это помогает снизить риск уверенной, но слабой аналитики.
Универсальная формула промта
Готовый каркас - скопируй и подставь свои данные в [квадратные скобки].
Проведи глубокое исследование на тему: [тема]. Цель исследования: [зачем это нужно и какое решение должно помочь принять]. Контекст: [описание бренда, продукта, рынка, ситуации]. География: [страна / регион / мир]. Период анализа: [годы / последние месяцы / актуальное состояние]. Целевая аудитория: [для кого исследование]. Ответь на вопросы: 1. [вопрос 1] 2. [вопрос 2] 3. [вопрос 3] 4. [вопрос 4] Используй источники: - [тип источников 1] - [тип источников 2] - [тип источников 3] Не используй / избегай: - [что исключить] - [какие источники не считать надёжными] - [какие предположения не делать] В результате подготовь: 1. Краткое резюме. 2. Подробный анализ. 3. Таблицы / карты / классификации. 4. Практические выводы. 5. Рекомендации. 6. Список источников. Важно: - отделяй факты от гипотез; - показывай противоречия между источниками; - не делай выводов без оснований; - указывай, где данных недостаточно.
Пример: слабый и сильный промт
Один и тот же запрос на двух уровнях. Сравни сам - попробуй оба в режиме Deep Research.
Изучи рынок холодного чая.
Проведи глубокое исследование рынка холодного чая в России за 2022-2026 годы для подготовки selling story линейки [бренд холодного чая] перед категорийными закупщиками крупных федеральных торговых сетей. Контекст: [бренд] - линейка натуральных холодных чаёв и лимонадов (условный пример). Нужно обосновать листинг, расширенную выкладку, ритейл-медиа и летние активации. Изучи: 1. Динамику категории холодного чая и безалкогольных напитков. 2. Потребительские тренды: натуральность, меньше сахара, новые вкусы, удобные форматы. 3. Конкурентов и их позиционирование. 4. Аргументы, важные для категорийного закупщика: рост категории, маржинальность, сезонность, промопотенциал, стабильность поставок. 5. Возможные риски и возражения закупщика. Используй отраслевые отчёты, публикации ритейла, данные исследовательских компаний, открытые материалы брендов и СМИ. Результат оформи как аналитический отчёт с executive summary, таблицей конкурентов, выводами для selling story и списком источников.
Главное правило
Промт для глубокого исследования должен отвечать на 6 вопросов:
- Что исследуем?
- Зачем исследуем?
- Для кого исследуем?
- В каких границах исследуем?
- По каким источникам исследуем?
- В каком виде нужен результат?
По сути, хороший промт для Deep Research - это не вопрос, а бриф для аналитика. Чем лучше бриф, тем лучше исследование.