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

1-ChatGPT.jpg
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

2-Copilot.jpg
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

2-NotebookLM.jpg
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

3-Copilot.jpg
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

3-NotebookLM.jpg
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 ●○○ ●○○ ●●●

延伸閱讀:實測|AI搜尋引擎Perplexity、Liner、Felo收集資料哪家強?這款還能做社群搜尋!
微軟Microsoft 365個人及家用版能用Copilot了!3步驟快速上手「AI助理」

本文授權轉載自:未來商務

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用數據串起亞洲市場,Vpon 為品牌開啟跨境成長新航線
用數據串起亞洲市場,Vpon 為品牌開啟跨境成長新航線
2025.10.29 |

近年來,台灣零售、金融、服務等 B2C 產業,正面臨營運成長放緩的挑戰。一來本地市場規模趨於飽和,品牌間競爭日益激烈;二來會員結構逐漸高齡化,而年輕族群的忠誠度與黏著度又難以維繫。若想突破現況,企業勢必要尋找新的成長路徑——或是積極佈局海外市場,擴大營運版圖;或是吸引外國觀光客增加消費,創造跨境商機;又或者,精準洞察會員需求與偏好,重新打造客戶關係。

無論選擇哪條路,數據整合與 AI 應用都是推動轉型的重要關鍵。威朋大數據(Vpon)執行長篠原好孝正是看見了這樣的市場契機,提出「以數據串起亞洲市場」的核心願景,善用 Vpon 在數據、AI 與數位廣告上的整合能力和經驗,協助品牌描繪顧客行為軌跡,從而制定更個人化的商品推薦與行銷策略,同時亦能協助企業掌握跨境商機,加速日本品牌深耕台灣市場,也讓更多台灣企業能以數據為翼,飛向更廣闊的亞洲舞台。

三大特色構築 Vpon 數據競爭力:多維數據 × 廣告行銷 × 隱私保護

要實現「以數據串起亞洲市場」的願景,背後靠的不只是理想,更需要完整的跨境數據與嚴謹的治理機制,而這正是 Vpon 第三方數據庫的核心競爭力所在。

篠原好孝認為, Vpon 第三方數據庫具備三大特色。第一是提供多維且全方位的消費者洞察。除了透過 App 廣告聯播網收集數據, Vpon 亦以電子發票數據為基礎,並結合政府開放數據,擴大數據收集的維度,使數據庫涵蓋線下消費傾向、地理位置、族群輪廓、興趣偏好、App 使用行為等多元面向。透過多維度數據整合分析,為企業建立涵蓋「人、事、時、地、物」的完整市場視圖。

第二是整合廣告行銷專業。提供從數據收集、受眾分析到廣告投放的一條龍式解決方案,協助企業將數據洞察轉化為具體行銷策略,並精準觸及目標客群,提高廣告行銷的成效。

第三為重視隱私保護與數據合規。 Vpon 的數據收集範圍橫跨亞洲多個國家,考量到各國政府及企業客戶對個資保護的高度要求, Vpon 從一開始就堅持不收集使用者的姓名、電話或其他可識別個人身分的數據,數據庫內僅有匿名化的裝置使用行為數據,除此之外 Vpon 更通過 ISO 27001 資訊安全管理系統認證,從數據收集原則到營運流程全面保障消費者隱私安全及數據使用的合法合規。

Vpon 威朋
威朋大數據(Vpon)執行長 篠原好孝
圖/ 數位時代

以數據助攻國家戰略:從 Cool Japan 到 Cool Taiwan

憑藉在數據整合與分析上的深厚實力, Vpon 成功引起日本政府與企業的關注和採用,包括日本政府觀光局(JNTO)、關西觀光本部、大阪觀光局、AEON MALL 等,皆導入 Vpon 數據解決方案進行精準行銷。

日本政府在 2010 年開始推動 Cool Japan 戰略,在政策推進過程中,適逢 Vpon 進軍日本市場,與日本觀光局合作進行大數據分析,藉由 Vpon 數據解決方案整合與分析海外旅客的觀光旅遊數據,不僅吸引更多海外旅客造訪日本,也帶動日本百貨業者、日本特色食品與文化商品的海外銷售業績成長。近年來,日本觀光局更依據 Vpon 的數據洞察結果精準投放廣告,推動海外遊客到東京、大阪或京都等知名景點以外的地區旅遊,促進地方觀光與產業均衡發展。

Cool Japan 的成功經驗,讓 Vpon 看見跨境數據應用的巨大潛力。因此於 2024 年啟動 Cool Taiwan 計畫,此計畫的兩個重點,一是吸引外國觀光客來台旅遊,二是支援海外企業佈局台灣市場,持續以數據為核心,打造更緊密的亞洲經濟網絡。

篠原好孝舉例指出,若日本品牌要在台灣舖設實體通路,可以透過 Vpon 數據庫了解各個商圈的人流特性、消費習慣與潛在顧客的生活圈,進而判斷哪些地點最適合開設新店。「從店舖開設前的市場評估、選址決策,到開幕後的廣告行銷與宣傳活動,都能藉由 Vpon 的數據洞察持續優化。」篠原好孝強調。

更重要的是,這套數據應用機制不僅能「順向操作」,協助日本品牌登台拓點,也能「逆向操作」,協助台灣企業前進日本市場,同時提升入境(inbound)和境外(outbound)的收入。像佳音英語在佈局日本市場時,便借助 Vpon 的廣告與數據專業,在日本主要城市的戶外看板投放廣告,成功建立品牌知名度。另外,桃園觀光局也與 Vpon 合作,於日本實體展會進行宣傳與曝光,吸引日本民眾來台旅遊。

從第三方到第一方: Vpon 以 CCDP 助企業重掌數據主導權

除了以數據串聯亞洲市場, Vpon 更進一步透過可組合式顧客數據管理平台(Composable CDP;CCDP),推動企業「回到自身」,善用自有數據資產,打造內部數據的增值循環。

篠原好孝表示, Vpon CCDP 以 Google Analytics 4(GA4)技術為核心,協助企業收集網站與 App 的使用者行為數據,並整合品牌自有的會員數據庫。如此一來,企業就能更全面掌握顧客的數位行為軌跡,據此進行更精準的分眾分群,進一步去提升會員活躍度與終身價值。

目前包括中國信託、遠東商銀、ABC Mart 等零售與金融業者,皆已導入 Vpon CCDP 解決方案,在符合法規與隱私保護要求的前提下,有效整合分散的數據資產,並透過 AI 模型進行預測與建模,找出轉換率最高的潛在客群,或是進行個人化商品推薦、優化廣告投放策略等,實現更精準且高效的行銷決策。

展望未來, Vpon 將持續「以數據串起亞洲」的願景,深化在日本、台灣、香港等東亞市場的整合布局,並計畫於東京上市,以取得更多資源推動全球化發展,例如:拓展、越南、歐洲等東亞地區以外的新市場,打造連結亞洲、放眼世界的數據生態版圖。

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