問題描述
在《如何挖出受眾真實痛點，精準打擊？》這篇文裡寫到使用 Deep Research 跟傳統的爬文研究方法來找出受眾痛點。
但這兩者都各自有問題：使用 AI 的產出太淺，都是初階的教科書問題痛點；使用人工的方法很深，但是非常花時間。
所以這是我們現在要解決的問題：
怎樣讓 AI 快速進行痛點研究，給出真實深層的受眾痛點？
問題解構
受眾痛點的觀察管道有幾種：
看其他創作者的熱門內容：熱門內容／形式代表市場接受，照著選題都會有一定的表現。這個邏輯基本上就是選題 ETF。
看社群討論聲音：臉書、dcard、mobile01、ptt…等都是重要的 UGC 自然內容討論區。但臉書非常會阻擋爬蟲軟體，基本上 AI 爬蟲引擎進不去。
所以下手的方法有兩個渠道：讓 AI 觀察創作者表現好的內容有哪些，讓 AI 看社團討論區。
前者「看創作者」的方法這邊不討論，因為其實人工觀察很快，只是一個簡單的複製貼上而已，半小時內可以搞定，這個我覺得沒有自動化的必要。
後者「看社群 UGC」則可以用 AI 爬取。
工具
Perplexity：目前在「爬取網路資料」這方面，做得最好的我覺得還是 Perplexity，畢竟是整個產品都是以搜尋為主軸，立志要把 Google 幹掉的公司。
以「土耳其旅遊」為例，可以做到約六七成的深度內容
爬蟲（針對臉書）：最有效，但要花時間開發，成本高，失敗率高，這篇文先不提。
「Perplexity ＋提詞設計」深度爬取受眾痛點
我使用的是 Perplexity 的 Deep research 模式。
方法很簡單，只是針對提詞進行深度設計。
先看產出：
可以看出來這個方法獲得的痛點不再是那些「土耳其什麼時候去比較好？」、「土耳其安全嗎？」這樣的淺層問題，而是比較全面的深度痛點了。
提詞在這邊：
我是一個 <專業領域人員>，我要對 <主題> 的受眾進行市場調查研究。
請你幫我搜尋：那些 <主題> 的受眾們，都在網路上提出什麼「問題」、「提問」與「求助」，並且整理成一個完整的「問題集」。
請針對不同面向各自搜尋：「 <主題面向> 」，尋找在不同面向下的痛點。
請節錄網路使用者的「問題」、「提問」與「求助」完整段落。
只節錄，不要自己重新改寫。
## 注意
1. **請特別注意，搜尋範圍必須僅限於：「<網域1>」、「<網域2>」、「<網域3>」等網域**
只搜尋 2024~2025 年的使用者生成資料。旅遊資訊的即時性非常重要，請特別注意資料的年份，一定要在這個區間內。
2.你只要收集問題，不要回答問題。不要引用任何分享經驗的段落
3. 不要重複摘錄同一個來源。記住：現在你的目標是廣泛搜索痛點問題，不要限縮在單一個來源，你經手的每個來源都要提取出其中的問題。
4. 請列舉 20 個不重複的問題。請你將網友的問題以「問句」重寫作為項目標題，並且完整摘錄網友的問題段落（至少要 200 字）
5. 我們都是專業人員了。不要給我那些初階模糊的問題分類。我要實際、具體、真實的痛點。使用這個提詞，你必須要自行填入一些細節：
<專業領域人員>：例如旅行社小編、創業家、泡麵行銷企劃...等<主題>：你想要研究的主題範疇，例如「土耳其旅遊」。<主題面向> ：主題面向：在一個大主題下，可以被切成哪些維度，例如在旅遊領域就是「交通、住宿、景點、購物、飲食、金錢、證件、簽證、行程」。（提供這個細節會讓 AI 找到更深一層的資料。）注意事項
這個提詞目前沒有辦法看出「痛點熱度」，可能會有非顯著的痛點在裡面。因此產出還只能是參考用，必須有人工判斷。
建議使用 Perplexity 的「Deep Research」功能，會有很好的結果。GPT 的 Deep Research 我測試下表現沒有 Perplexity 好。
如果你想要調整提詞，別直接用 Deep Research 功能迭代。（每次都要跑很久，GPT 的還扣打有限）
可以先使用 reasoning 模式多次快速迭代，取得有效的提詞之後再轉換到 Deep Research 功能。
你可以檢視 reasoning 模式 AI 的推論過程，看看 AI 是否有充分理解自己的提詞，從中去修改。這個很好用。
大概這樣。
這是我目前覺得 AI 工具可以做到的資料搜集極限（我的能力極限ＸＤ）
如果要更高解析度的資料，那就必須要用爬蟲了，但那是另一個全新世界，之後再來寫。