假設(shè)我現(xiàn)在有個需求，想快速搜集并構(gòu)建一個關(guān)于德國廚具用品的信息源，來方便我做用戶調(diào)研與產(chǎn)品研究。這個過程中，不僅要去了解德國家庭的生活方式，還要了解目前市場上的廚具品牌及其產(chǎn)品，最好能提供詳盡的數(shù)據(jù)報告來支撐調(diào)研結(jié)論。

這個需求怎么滿足？

傳統(tǒng)的做法，就是使用搜索引擎，按照我想要的數(shù)據(jù)維度逐一搜索發(fā)掘，對吧。

但是采用這種傳統(tǒng)搜索方式，整個過程存在兩個問題。

其一是我不會德語，想要搜索之前還必須得將英文（或中文）翻譯成德語，再進行具體搜索，這就無形增加了最后搜索結(jié)果的信息噪音。

其二便是搜索呈現(xiàn)出來的內(nèi)容，我沒辦法判斷質(zhì)量。因為搜索信息不像熟人推薦信息，你得自己去判斷內(nèi)容好壞，但是主觀判斷這份能力我又不具備。

所以，這也是我今天想表達的，使用 AI 工具來做信息調(diào)研。利用大型語言模型（LLM）天然的語言能力來快速了解不同文化內(nèi)容，并建立一個初步信息源，再在信息源中了解用戶需求，發(fā)掘產(chǎn)品思路。

比如，第一步我想了解德國人的生活方式，我可以在 AI 工具上搜索“德國人最經(jīng)常訪問的 20 個網(wǎng)站是什么，分別是關(guān)于什么主題的”。

緊接著我可以再細分點，在 AI 工具上搜索“德國人最經(jīng)常訪問的家居廚具類網(wǎng)站是什么”。

當(dāng)然，具體的 Prompt 可以再具體點（例如：德國人最喜歡的家居廚具論壇），去分析具體的需求。

基于上面的信息，我便能清楚知道德國用戶一般喜歡去哪里瀏覽信息，也知道了目前在德國市場上，關(guān)于家居廚具類產(chǎn)品有哪些大的在線零售網(wǎng)站。

接著我想知道目前市場上有哪些大的家居品牌，好讓我做競爭對手調(diào)研。

基本上到這一步，德國用戶經(jīng)常去哪里、經(jīng)常逛哪些家居類網(wǎng)站、且市場上流行的家居品牌有哪些，腦海里便有了一個初步了解。可以基于以上信息，建立一個初步的調(diào)研方向出來。

在整理信息源的過程中，如果有任何不明白的點，完全可以繼續(xù)在 AI 工具中進行搜索。比如，我想繼續(xù)了解“Grohe”這個衛(wèi)浴品牌提供的產(chǎn)品有哪些，具體的型號等信息。

在這個調(diào)研過程中，堅持去看德國信息源，然后做到不懂就問，一直重復(fù)這個過程。我相信完成一份德國市場的廚具用品調(diào)研報告，就并不是一件很難的事情。同時這個過程中，AI 工具就成了你最大的調(diào)研助手，或者說不嫌棄你的“最懂德國”的朋友。

當(dāng)然，你也可以使用這種方式去調(diào)研具體的產(chǎn)品，后者是發(fā)掘具體的信息，這里只是提供一種有別于搜索引擎的思路，至于具體的信息甄別方法就要根據(jù)業(yè)務(wù)實際情況而定了。