Нейрорентген рынка: исследование конкурентов в NotebookLM и Perplexity за один день

ИИ обучен угождать — поэтому стучись в рынок

Нейросеть NotebookLM от Google Дмитрий Попов считает лучшим на сегодня инструментом для исследований: она отвечает только по тем источникам, которые ты в неё загрузил. В паре с Perplexity, который ищет эти источники в интернете, получается метод, который Дмитрий называет «исследование рынка уровня McKinsey». По его словам, крупные компании берут за такое исследование от миллиона рублей и делают его командой несколько месяцев, а он проходит путь в одиночку примерно за 4 часа.

Дмитрий — предприниматель, а не программист: строительный холдинг, продовольственный магазин, IT-компания. Свой интерес к методу он объясняет историей: около 14 лет назад, когда ему предложили участок под посёлок, он заплатил маркетинговому агентству половину тогдашней стоимости однокомнатной квартиры и несколько месяцев ждал вывода «строить не нужно».

Почему нельзя просто спросить ChatGPT, стоит ли открывать бизнес? Потому что модель тебя поддержит при любой идее. Пример Дмитрия: скажи, что хочешь развозить в бутылках воду из-под крана, — и услышишь «ты гениален». По его объяснению, в оболочке, где работает модель, много инструкций, которые настраивают её угождать пользователю, чтобы он продлевал подписку, — отсюда и галлюцинации. Вывод доклада: исследование делают не в диалоге с чат-ботом, а по живым голосам рынка — отзывам, обсуждениям, сайтам конкурентов. Нейросеть здесь не советчик, а инструмент разбора.

Как отличить бриллиант от витамина и хобби?

Прежде чем что-то искать, Дмитрий задаёт формулу. Ниша стоит усилий, когда на рынке сходятся три вещи:

1. Болит — люди говорят, что им чего-то сильно не хватает.
2. Просят, но никто не даёт — запрос есть, а конкуренты его не закрывают. Условный пример: всем нужно, чтобы блокнот шёл с ручкой, а в продаже таких нет.
3. Платят — в сегменте есть деньги. Торговлей семечками на рынке, говорит Дмитрий, десять миллионов в месяц чистыми не заработать, сколько ни старайся.

Если выпадает хотя бы одна переменная, формула разваливается:

Пример «бриллианта» из доклада — стройка. Болит: люди боятся, что дом не достроят и уйдут с деньгами. Просят: платить по этапам и видеть, что деньги не уходят вперёд, — рынок этого не даёт. Платят: чек от пяти миллионов. Дмитрий тут же оговорился, что сейчас для России пример слабее: ипотечные программы просели, и переменная «платят» проседает вместе с ними.

Главная мысль раздела: бизнес начинает конкурировать ценой, когда не нашёл свою уникальность и не понимает, что на самом деле нужно людям. Дмитрий показывает это на спортзале: обещание «будешь энергичным» пролетает мимо тех, кто пришёл похудеть, а обещание «минус пять килограммов за 30 дней, с дневником питания и меню» попадает точно.

Шаг 1. Анкета бизнеса во временном чате

Исследование начинается с описания твоего бизнеса — его потом подставляют во все поисковые промпты. Дмитрий запускает анкету в ChatGPT и советует включить временный чат (значок в углу окна): переписка не забивает боковую панель, и, как заявляет сам сервис, на таких данных модель не обучают.

В демонстрации он сделал проще: дал ссылку на сайт и попросил модель самой извлечь всё, что можно, а недостающее — спросить. Анкета уточнила, кто основные покупатели, какой реальный средний чек, кто конкуренты, как клиенты сами называют продукт и чем ты отличаешься. Конкурентов слушатель назвать не смог — модель нашла кандидатов сама.

Ты помогаешь подготовить исследование рынка. Собери описание моего бизнеса, которое я потом подставлю в поисковые запросы.

Вот мой сайт: [ссылка]. Сначала сам извлеки с него всё, что можно. Потом задай мне по одному вопросу только о том, чего не хватает:
1. Кто основные покупатели — конкретные типы клиентов.
2. Реальный средний чек и примерная вилка заказа.
3. Основные конкуренты (сайты). Если я не знаю — найди 2–3 кандидатов сам и покажи мне.
4. Как сами покупатели называют мою продукцию.
5. Чем я, по-моему, отличаюсь от конкурентов.
6. Какой главный вопрос должно решить исследование.

Не выдумывай: если данных нет, так и пиши. В конце выдай описание бизнеса одним блоком — компания, продукт, география, покупатели, чек, конкуренты, слова клиентов, отличие, вопрос исследования.

Шаг 2. Perplexity Deep Research: шесть поисков параллельно

Почему Perplexity, а не ChatGPT или Claude? По словам Дмитрия, он изначально создан для поиска в интернете и хорошо находит ссылки на конкретные ресурсы. Нужен режим глубокого исследования (Perplexity Deep Research): обычный поиск смотрит поверхностно, глубокий копается до первоисточников. В выборе источников — спикер называет их коннекторами — оставь только веб; академические источники нужны, если исследуешь научную тему.

Поисков шесть — по числу блоков, из которых, по Дмитрию, складывается исследование рынка. Чтобы не ждать, он открывает шесть вкладок и запускает их параллельно.

Описание моего бизнеса: [вставь результат анкеты].

Задача: найти в интернете источники для блока исследования «[голос клиента / голос сомневающихся / пульс рынка / размер и ёмкость / конкуренты / слепая зона]» по моему рынку и географии.

Ищи первоисточники: отзывы, форумы, обсуждения, отраслевые обзоры, сайты компаний. Не пересказывай и не делай выводов — твоя задача вернуть прямые ссылки на страницы, которые человек откроет руками и проверит.

Формат ответа: только ссылки, по одной в строке, без нумерации, без кавычек и без комментариев.

Последняя строка промпта — не формальность. В демонстрации Perplexity подписал ссылки, а при вставке в NotebookLM лишние символы мешали загрузке. Чистый список ссылок можно вставить в NotebookLM одной пачкой. Дмитрий советует добирать «руду» и в других местах: тот же промпт можно запустить в режиме глубокого исследования ChatGPT и тоже загрузить результат в блокнот.

Шаг 3. Метки в NotebookLM: голоса рынка по полкам

В NotebookLM слева — источники, рядом — привычный чат и панель артефактов. Дмитрий работал в NotebookLM на русском: интерфейс, источники и ответы — на одном языке. Источником может быть сайт (NotebookLM разберёт текст страницы), файл с компьютера или ролик YouTube.

Порядок настройки, как в демонстрации:

1. Задай роль. В настройках чата есть свой вариант — там пишешь, кем модель выступает и как отвечает. Дмитрий поставил «маркетолог, который проводит исследование» и попросил отвечать подлиннее. По его словам, роль сужает контекст: «сделай сайт красиво» не сработает ни с человеком, ни с моделью.
2. Вставь ссылки пачкой — добавить источник, сайты, весь список из Perplexity.
3. Если страница не загрузилась (источник подсвечен красным), а она ценная: открой её, выдели всё (Cmd+A или Ctrl+A), скопируй и добавь как «скопированный текст». В демонстрации так пришлось загружать даже сайт конкурента.
4. Разложи по меткам. NotebookLM недавно получил разметку источников. Модель расставляет метки сама, но не всегда верно — Дмитрий переносил источники вручную. Называй метки так же, как в промптах: голос клиента, сомнения, пульс рынка и так далее.
5. Отдельно загрузи свой сайт и назови его «мой сайт», а каждого конкурента — по имени.

Ты маркетолог, который проводит исследование рынка для моего бизнеса: [одна строка из описания бизнеса].
Отвечай только по выбранным источникам. Каждый вывод подкрепляй ссылкой на источник и пометкой, из скольких источников он следует.
Отвечай подробно, с прямыми цитатами клиентов их словами.

Почему NotebookLM не выдумывает — и где всё-таки ошибается?

Сила NotebookLM, по Дмитрию, в том, что он «никогда не фантазирует»: берёт ответы из загруженного и ставит ссылки на источники. В демонстрации к каждому выводу была пометка, вывод ли это из нескольких источников и насколько высока уверенность.

Но точность здесь зависит от того, что ты выбрал. Метки нужны, чтобы «играть на источниках как на пианино» — ставить галочки только на тех, что отвечают на вопрос. Ошибка, о которой Дмитрий предупреждает отдельно: если отметишь вместе отзывы клиентов и сайт конкурента, где тот публикует отзывы о себе, анализ «голоса клиента» превратится, по его выражению, в «полную лабуду».

Что вытаскивать из «руды»: от асимметрии до языка клиента

Когда источники разложены, начинается аналитика. Выбираешь нужные метки, вставляешь запрос — и NotebookLM отвечает только по ним. Вот что Дмитрий предлагает искать:

• За что хвалят и из-за чего уходят. Хвалят за качество, а уходят, потому что не перезвонили в понедельник. Повторяется в нескольких отзывах — значит, это важно.
• С кем тебя сравнивают на самом деле. Не обязательно с прямым конкурентом — может, с оптовиками из другой ниши.
• Пятёрки с оговоркой. «Всё отлично, но долго» — значит, скорость важна, и это повод отстроиться.
• «Дорого». По Дмитрию, дорого не бывает — бывает, что ценность не передали. Что добавить в предложение, подскажет исследование.
• То, что рынку не нужно. Думаешь, всем нужны деревянные сувениры, — а рынок говорит, что нет.
• Дефект отрасли — когда всех конкурентов ругают за одно и то же. Пример спикера: всех ругают за неудобное приложение и спрашивают, почему не в мессенджере, — значит, можно перейти туда первым.
• Язык клиента. Одну и ту же прозрачную папку в одних городах называют «файлик», в других — «мультифора». Говоришь словами клиента — попадаешь точнее.

По выбранным отзывам составь два списка:
1. За что клиенты хвалят.
2. Из-за чего уходят или остаются недовольны.

Покажи, где списки почти не пересекаются: во что владелец вкладывается и за что его хвалят — и что на самом деле заставляет клиентов уходить.
Для каждого пункта дай прямую цитату и ссылку на источник, отметь, сколько источников это подтверждают.

Найди топ-10 причин в отзывах: чего людям больше всего не хватает и что они хотели бы, чтобы было в моей компании, чтобы я получил внеконкурентное преимущество. Напиши, чего они хотят, и приведи, как они это говорят, их словами.

Каждый пункт такого списка, говорит Дмитрий, может стать единицей контента или строкой в скрипте менеджера по продажам. Если клиенты называют чужой товар «фуфлом», ты можешь сказать то же их словами: «Не хотите нарваться на некачественное — у нас такого не будет».

Анализ конкурентов: нейросеть сравнивает твой сайт с рынком

Финальный ход демонстрации — анализ конкурентов, где нейросеть видит сразу три стороны: твой сайт, сайт конкурента и голоса рынка. Дмитрий отметил все метки и надиктовал один большой запрос — и тут же оговорился, что «кучно наговорил» из-за спешки. В работе такой запрос лучше разбить на части.

Проанализируй мой сайт — это мой бизнес. Проанализируй моего конкурента — [название]. Проанализируй весь рынок по выбранным источникам.
1. Что люди просят, но мы не даём?
2. Что добавить на мой сайт, чтобы отстроиться от конкурента и заметно вырасти в продажах?
3. Что на моём сайте хорошо, что плохо и что можно усилить?

На живом примере — небольшом производителе туристических сувениров со средним чеком 20–30 тысяч рублей — NotebookLM выдал такое:

• Сильные стороны: собственное производство, широкий охват праздничных и тематических категорий, логистика.
• Что мешает: жёсткая стопроцентная предоплата (людям важна рассрочка), риск повреждения при доставке, порог минимальной суммы заказа. Дмитрий предложил обходной ход: оставить предоплату, но пообещать вернуть деньги за товар, повреждённый в дороге.
• Что у конкурента стоит забрать: оплата после осмотра, рейтинг и отзывы прямо в карточке товара.
• Что просит рынок: съедобные дополнения к сувенирам, отправку подарка с открыткой прямо адресату, защиту от однотипного китайского ширпотреба, сувениры с бытовой функцией.

Этот разбор — пример работы метода, а не готовый вердикт: источники в демонстрации не проверялись, и спикер прямо это оговаривал.

С чего начать сегодня

Вопросы и ответы