深度研究
深度研究（Deep Research）是一种自主研究智能体模式：AI 接到一个问题后自行制定研究计划，反复进行数十次搜索与文档查阅，对多个网络来源交叉核验，最终生成附带来源引用的综合报告。由于 ChatGPT、Gemini、Perplexity 都以同一名称提供该功能，它已成为事实上的标准功能名。
深度研究（Deep Research）是一种自主研究智能体模式：AI 接到一个问题后自行制定研究计划，反复进行数十次搜索与文档查阅，对多个网络来源交叉核验，最终生成附带来源引用的综合报告。由于 ChatGPT、Gemini、Perplexity 都以同一名称提供该功能，它已成为事实上的标准功能名。
为什么重要
继 2024 年 12 月 Gemini 首次推出之后，OpenAI（2 日）与 Perplexity（14 日）于 2025 年 2 月相继发布；截至 2026 年，大多数主流 AI 助手都已将其作为标配功能。从 GEO 的角度看，深度研究之所以重要，是因为它是一个有别于普通答案的独立"引用界面"。与普通 AI 搜索答案只引用少数域名不同，深度研究会阅读数十个来源，并将其中相当一部分作为出处保留在报告中——引用机会本身就多得多。再加上用户往往会把深度研究用于市场调研、供应商比较、采购评估等临近决策的高价值任务，被这类报告引用，可能是比普通答案中的曝光更接近转化的曝光。
工作原理
- 制定计划：将问题拆解为若干子问题（查询分解）并制定研究计划。Gemini 还会经过一个由用户修改并批准该计划的环节。
- 反复探索：以搜索、阅读文档、再根据所得内容继续搜索的智能体搜索循环，持续数分钟至数十分钟。
- 综合与撰写：综合所收集的依据，撰写分节的报告，并附上来源链接提供给用户。支持导出为 PDF 与文档。
速度与深度因平台而异。Perplexity 的强项在于多数任务能在 3 分钟内完成的速度；ChatGPT 则需要 5 至 30 分钟，但会给出最长、结构最完整的报告。在专家级基准 Humanity's Last Exam 中，OpenAI 深度研究取得 26.6%，Perplexity 为 21.1%。Gemini 的特点是利用 100 万 token 上下文进行大量来源综合，并支持导出至 Google Docs。
如何让你的内容被引用
- 原始数据与具体数值：深度研究会对多个来源交叉核验，因此包含来源明确的一手数据、统计与案例的内容更容易被采纳为依据资料。
- 把一个主题讲透的文档：相比零散的文章，深度梳理单一主题的长文更有可能被作为报告的核心依据引用。
- 清晰的结构：标题层级、表格、列表等便于智能体快速解析的结构更具优势。
- 允许爬虫访问：一旦阻断深度研究智能体的浏览，内容就会被彻底排除在评估候选之外。需要检查 AI 机器人拦截策略是否与 AI 可见性目标相冲突。
Sources:
- Introducing deep research - OpenAI
- Try Deep Research and our new experimental model in Gemini - Google
- Perplexity launches its own freemium 'deep research' product - TechCrunch
inblog 如何提供帮助
被深度研究引用的内容有一个共同点：深度与结构。inblog 以 AI 草稿功能帮助撰写具备数据与依据的报告式内容，发布时会自动应用结构化数据，以便研究智能体易于解析的形态提供。借助自有分析功能追踪来自 ChatGPT、Perplexity 等 AI 渠道的流量，还能一并查看来自深度研究的流量变化。