實測|哪款AI整理資料最厲害?評比ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM文本閱讀能力
實測|哪款AI整理資料最厲害?評比ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM文本閱讀能力

無論所在產業是軟體、硬體,還是屬於生產、零售或行銷,各行各業都必須隨時瞭解當今趨勢,以便跟上產業脈動。許多從業人員除了每日追蹤國內外新聞、參加產業研討會,也會藉由閱讀年度白皮書、論文等研究調查內容,來跟上產業趨勢。

然而,研究報告往往數十頁、數百頁起跳,在時間有限的情況下,是否可以運用 AI 來協助我們快速理解內容?使用時,又該注意哪些要點?本文將評比 ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM 3 款 AI 工具的文本閱讀能力,實測哪款 AI 最適合做為資料整理幫手,並嘗試提出合理的協作模式。

本次使用 SHOPLINE 的《2024 品牌團購全攻略》做為基礎文本,實測過程使用完全相同的資料來源、prompt,比對 ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM 三款 AI 的回答策略、深度與正確性。

為了符合不同性質的文本理解需求,實測將分為 3 個階段,依指令的複雜性,循序漸進進行測試:

  • 第一階段「提供文本細節」:詢問資料中明確提及的數據。
  • 第二階段「提出洞察分析」:賦予 AI 特定職位與使用情境,要求整理整份資料的關鍵洞察。
  • 第三階段「跨文本整合」:加入第二份文本《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》,要求 AI 進行跨文本的整合,比對 2 份文本的相似與相異處。

第一階段:提供文本細節

第一階段從最簡單的資訊確認開始,詢問《2024 品牌團購全攻略》明確提及的「團購成長數據」。

prompt:請問今年臺灣團購的成長狀況如何?請附上數據佐證。

ChatGPT 4o

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圖/ 圖截自 ChatGPT

ChatGPT 4o 的回答簡潔有力,單純呈現團購市場的數據增長。

Copilot

1-Copilot.jpg
圖/ 圖截自 Copilot

Copilot 除了列出成長數據之外,另外納入文本中「各產業的團購表現」。

NotebookLM

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圖/ 圖截自 NotebookLM

NotebookLM 除了列出成長數據之外,另外分析了文本中提到「可能導致團購市場增長的原因」。特別的是,NotebookLM 主動提醒使用者需注意資料來源的數據計算方式。

整體而言,三款 AI 的資訊辨認能力都不錯,數據也正確無誤,但是回答的深度有所不同:ChatGPT 4o 的回答較為簡潔、直接明瞭,僅回答問題本身;Copilot、NotebookLM 則是更進一步,透過連結整份資料的不同內容,做出更具深度的回覆。

經過來回實測,發現 Copilot 的「資訊架構」能力較強,擅長將資料歸納成層級分明的結構化資料; NotebookLM 則是「批判思考」能力較強,除了列出資料內容外,往往會做出批評或提醒,例如點出某數據的調查方式可能不夠公允或完整等。

在第一階段,若是需要整理資料內容,推薦生成速度較快的 ChatGPT 4o,或是資訊層級明確的 Copilot;若是需要進行進一步的分析,則建議使用會引導使用者思考的 NotebookLM。

第二階段:提出洞察分析

第二階段賦予 AI「品牌行銷顧問」的角色,任務為提供重要的產業趨勢與相關數據給客戶參考,藉此瞭解 AI 推理使用者需求的能力。

prompt:你是一名專業的品牌行銷顧問,擅長為品牌規劃銷售策略,提高客戶營收、開展新的商業可能性。目前取得一份《2024 品牌團購全攻略》資料,需要從中擷取並整理出三個最重要的洞察,提供重要的產業趨勢與相關數據給客戶參考。

ChatGPT 4o

2-ChatGPT.jpg
圖/ 圖截自 ChatGPT

ChatGPT 4o 提出的三大洞察分為「團購經濟成長潛力」、「品牌電商團購的顯著成長」與「與 KOL 合作的效果顯著」,每項洞察皆附上 1 至 2 項相關數據。與第一階段相同,ChatGPT 4o 提供的內容是三者之中最簡短的。

Copilot

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圖/ 圖截自 Copilot

Copilot 提出的三大洞察分別為「團購市場的巨大成長潛力」、「年輕女性消費者主導團購市場」與「品牌電商團購的顯著成長」。相比 ChatGPT 4o,Copilot 增加了一個資料階層,引用的數據資料也較多。

NotebookLM

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圖/ 圖截自 NotebookLM

NotebookLM 提出的三大洞察分別為「團購市場持續穩定成長,品牌電商團購表現尤其亮眼」、「網紅/KOL 合作是品牌電商團購的主流趨勢」與「品牌商家利用團購達成多重目標,包含提升業績、增加品牌曝光以及接觸精準受眾」。

NotebookLM 是三款 AI 中回答篇幅最長的,並且在每項洞察後都撰寫出「分析」,進一步說明使用者應該如何解讀各項洞察內容。

與第一階段的結果類似,ChatGPT 4o 回答最為直接簡潔,Copilot 回答的資訊結構清晰,NotebookLM 除了整理出資料內容,更針對數據提出行動方針。雖然 NotebookLM 的分析其實不算深入,但整體而言,編輯認為 NotebookLM 最符合 prompt 所提供的「使用情境」,因此實用性、完整度最高。

第三階段:跨文本整合

在第三階段,AI 除了需要處理《2024 品牌團購全攻略》,還需要整合《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》,並提出兩份資料的整合與分析。本次要求 AI 提供較初階的「相似/相異」資料比對。

prompt:你是一名專業的品牌行銷顧問,擅長為品牌規劃銷售策略,提高客戶營收、開展新的商業可能性。目前取得《2024品牌團購全攻略》、《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》二份資料。你的任務是比對兩份資料,提出兩份中相似與相異的趨勢觀察或數據。

ChatGPT 4o

3-ChatGPT.jpg
圖/ 圖截自 ChatGPT

ChatGPT 4o的回答中規中矩,純粹抓出兩份資料相似的大方向概念,實際提及的數據資料不多。

Copilot

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圖/ 圖截自 Copilot

Copilot 依然十分堅持資料階層的清晰程度,然而內容方向比 ChatGPT 4o 更加模糊,數據資料也更少。

NotebookLM

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圖/ 圖截自 NotebookLM

NotebookLM 提供的內容依舊最長,抓出的相似處比 ChatGPT 4o、Copilot 多出一點(網紅/KOL合作的必要性),看起來整體分析更加完整。

乍看會認為 ChatGPT 4o 的回答頗為敷衍,然而仔細觀察會發現,ChatGPT 4o 回答雖簡短,卻是唯一在數據歸納與推理方面沒有出錯的 AI。

Copilot 回覆中出現錯誤的資訊來源與推理。回覆中寫到:「《2024 品牌團購全攻略》:提到疫情期間消費者購物習慣的改變,47.6% 的消費者轉向網路購物,這推動了網紅團購的發展」,然而《2024 品牌團購全攻略》全篇研究均未提及此數據。經確認,此數據來自臺灣趨勢調查發布之《第三級警戒下防疫新生活調查》,實為第三級警戒下有 47.6% 的民眾從實體轉換為網路購買,此外,調查也並未提及此數據與網紅團購之間的關係。

NotebookLM 也出現錯誤歸納的問題。回覆中提到「兩份報告都明確指出團購市場的持續增長」,然而《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》其實僅提及網紅廣告預算上升,並未討論團購市場。或許網紅廣告預算上升、團購市場持續增長兩者確實有正相關,但 NotebookLM 的歸納依然有不小的問題。

在跨文本整合這方面,ChatGPT 4o 的整合內容中規中矩;Copilot、NotebookLM 則是出現不少東拼西湊的情況,並且出問題的部分十分細微,使用者很難一眼就能辨識出來,需要多加留意、仔細檢查。

目前判斷 AI 仍然會出現錯誤,並且若沒有細心查證,細微的錯誤非常容易被忽略。因此, 目前不推薦純粹倚靠 AI 來進行跨文本的整合分析。

3 款 AI 工具,該怎麼選?如何合作?

經過本次實測,《未來商務》編輯想要再度提醒讀者,AI 並非完美,而是如同人類一樣會犯錯,如何找出最合適的協作模式,才是我們目前需要面對的挑戰。因此,目前工作者與 AI 協作時,必須將「查證」列為必備過程;此外,下 prompt 時,可以加入「請勿使用文章中未提及的資料」做為提醒,盡量避免 AI 胡亂生成或引用其他無關資料。

那麼,針對閱讀文本、整理資料類型的工作,我們應該如何在 3 款不盡完美的 AI 工具中做出選擇?綜合考量使用方便性、完整性與分析能力,若是僅需簡單、快速確認具體數據,推薦使用 ChatGPT 4o;若是需要較複雜的資訊整理,《未來商務》編輯目前傾向使用 NotebookLM,不僅因為它的回答往往完整性較高,關鍵決勝點在於 NotebookLM 會自動抓出每個數據的參考內容,方便使用者對照查證。

NotebookLM對照.jpg
NotebookLM 會自動連結至資料來源處,方便使用者自行對照查證。
圖/ 圖截自 NotebookLM
ChatGPT 4o Copilot NotebookLM
回覆生成速度 ●●● ●●○ ●○○
單篇研究的資訊正確性 ●●● ●●● ●●●
多篇研究的資訊正確性 ●●● ●○○ ●●○
資訊分析能力 ●○○ ●●○ ●●●
跨文本整合能力 ●●○ ●○○ ●●○
人工查證便利性 ●○○ ●○○ ●●●

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本文授權轉載自:未來商務

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從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手
從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手

對已經成熟發展的企業來說,最大的挑戰不是如何創新,而是經驗無法有效傳承,而生成式 AI 的價值正在於此,它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」,使組織得以在既有經驗之上,持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE,正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範,但做法比較像是集中在倉庫裡,雖然找得到,卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷(James)形容。

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浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」
圖/ 數位時代

為此,浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」,讓經驗不再只是被保存,而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明,這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,故能真正融入浪LIVE使用場景,提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速,回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台,浪LIVE 不僅市占率超過 50%,每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績,除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色,快速更新的內容與密集的行銷活動,同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

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旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷表示,透過NAVI能夠有效提升文章產出與活動企劃的效率。
圖/ 數位時代

黎欣捷表示,浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動,不僅內容產出量龐大,對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後,必須在最短時間內產出文章,且要符合品牌的風格和版型,而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法,還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率,以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性,還容易使團隊感到疲憊。因此,浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率,而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1:文章產製,不再從零開始

吳炳鈞進一步說明,網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看,網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI,由系統學習品牌文章的語氣與編排方式,及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後,編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材,並指定想要的文章風格,NAVI 便可依此生成初稿,再由編輯進行調整與潤飾,大幅加快整體產出速度,也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘,用快速更新而主題有趣的文章,吸引會員持續留在平台。

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網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明, NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,才能真正融入浪LIVE使用場景。
圖/ 數位時代

吳炳鈞強調,NAVI 不是憑空寫文章,而是根據企業過去累積的內容與規範來生成,這樣的產出結果,才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是,網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如,NAVI 可以整合圖片和文字,生成一篇圖文並茂的文章,並同步輸出對應的 HTML 程式碼,浪LIVE 編輯只需貼至後台系統,就能完成上稿作業,不必再花費大量時間去調整版面配置。

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網創資訊業務經理Hailey Ouyang表示,NAVI 在產出文章的同時,可以同步輸出對應的 HTML 程式碼,減輕浪LIVE 編輯的上稿作業負擔。
圖/ 數位時代

應用場景2:活動規劃,從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看,網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI,由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡,之後,團隊成員只要輸入關鍵字,NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合,作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為,NAVI 就像一位資深顧問,不僅提供更多元的視角與玩法建議,縮短活動規劃所需的時間和心力,也能即時調閱過往經驗,協助團隊跳脫個人思考盲點,避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例,說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配,因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物,這使得團隊成員在規劃活動時,常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後,系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。

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NAVI可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助浪LIVE團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。
圖/ 網創資訊

不只生成內容:NAVI 三大特色,讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外,網創資訊也從企業管理需求出發,規劃出以下 3 大系統特色,使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一,NAVI 支援至少 20種大型語言模型,能因應不同使用需求,處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二,系統可部署於私有雲或地端環境,讓資料能留在企業內部,降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三,整合 AD 身份驗證與授權機制,可依部門和角色別去設定資料存取權限,確保 AI 在回應問題或產生內容時,只會引用該使用者可存取的資料範圍,避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充,由於系統可進行部門切割,也能進一步統計各單位的使用量,方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI,而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出,因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統,從而發展上述系統設計。近年來,因應 AI Agent 趨勢,網創資訊亦將相關概念融入 NAVI,使系統具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。

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網創資訊PM Keith Hsu指出,NAVI 融入 AI Agent 概念後,具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。
圖/ 數位時代

未來,網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作,逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中,共同發掘更多具體的應用靈感,並視需求開發對應功能,持續放大知識與經驗的價值,讓技術不只停留在工具層次,而能真正轉化為企業成長的動能。

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