Perplexity發布Deep Research，一天可免費查5次！跟OpenAI、Google一般搜尋差在哪？|數位時代 BusinessNext

Perplexity發布Deep Research，一天可免費查5次！跟OpenAI、Google一般搜尋差在哪？

Perplexity推出Deep Research工具！以低價格提供媲美企業級的AI研究報告生成能力，相較OpenAI高昂的訂閱費用，更具吸引力。

只略輸OpenAI！免費用戶一天可以「深度查詢」5次

Perplexity AI 也強調旗下Deep Research在Humanity’s Last Exam（一項包含各種學術領域專家級問題的AI基準測試，分數愈高就愈接近「通用人工智慧」）中的表現， 在測試中獲得了21.1%的分數，輕鬆擊敗了大多數其他模型，例如Gemini Thinking (6.2%)、Grok-2 (3.8%) 和OpenAI的GPT-4o (3.3%)，僅落後於OpenAI的Deep Research (26.6%)。

但在測試事實性的數千個問題組成的SimpleQA基準測試中，Perplexity Deep Research 達到了 93.9% 的準確度，遠超其他領先模型的表現。

但對一般消費者最重要的是，目前要使用OpenAI的Deep Research，仍需要每月200美元的Pro版訂閱方案才能使用，即使OpenAI表示有計劃擴展到其他訂閱方案； 但反觀Perplexity的Deep Research則是免費提供，免費用戶每天可以五次免費查詢，每月支付20美元的專業版訂戶可享有每天500次查詢，更快的處理速度。

Deep Research跟一般搜尋差在哪？

若要簡單說明，深度搜尋與一般搜尋的差異，可說在於「AI閱讀的資料量」。經《數位時代》實測，詢問Perplexity 「請找出台股規模前3大的ETF，並比較選股邏輯與近一年績效表現」 ，差異頗為不同。

若為一般搜尋，Perplexity的確引用資料找出資金規模最龐大的三檔台股ETF，分別為元大台灣50（0050）、國泰永續高股息（00878）及元大高股息（0056），但並未提供「選股邏輯」與「近一年績效表現」的論述以及數據。

但若切換到深度搜尋，則會生成一則結構完整的文章，並可見Perplexity會將用戶的問題，拆解成更細節的問題來幫助內容生成。

Perplexity、OpenAI、Google比一比

當Perplexity被問及「比較三種深度研究產品」時，它概述了不同技術、定價模式以及在不同使用案例和主題中的表現，差異總結如下：

Perplexity AI ：採用迭代搜索和推理能力，能夠快速生成研究報告，通常在3分鐘內完成。它擅長處理金融、行銷及產品研究等高階專業任務，適合初步調研和快速獲取資訊，適用於市場分析和技術趨勢報告等領域。

OpenAI Deep Research ：更適合於企業級應用，提供深度分析，但需要較長時間（5至30分鐘）來完成報告，因此更適合處理高深度艱難問題，可用於複雜推理與專業領域驗證。

Google Gemini AI ：與其他兩者相比，其Deep Research功能的詳細信息較少公開，但已經加入了類似的深度研究工具，可能優勢在於與現有的生產力生態系統無縫集成，但具體應用場景尚不明確。

責任編輯：李先泰

通勤、排隊、等餐時，幾乎人人都在滑手機。零碎時間變多、也變得更密集，消費者在社群與影音之間來回切換，也更常打開遊戲。根據資策會 MIC 統計，台灣有 69% 網友會玩數位遊戲，近 8 成每日遊戲時長落在 2 小時內，輕度、碎片化已成主流。

這股趨勢，與 ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 的觀察不謀而合。「大家在零碎時間裡，經常會拿起手機玩手遊，找個方式殺時間、放鬆心情。」因此，ShopBack 把視角轉向遊戲場景，推出 ShopBack Play，嘗試把娛樂轉化為「好玩、也能賺」的新型回饋體驗，讓回饋不必等到消費發生，日常零碎時間也能累積回饋。

從手遊場景打造現金回饋新模式

Arthur Wan 指出：「ShopBack 在台灣市場落地 8 年了，核心強項始終是電商回饋機制。」然而，若回饋只綁在購物，使用頻率終究受限於消費需求。對此，ShopBack Play 借助手遊的高黏著、高回訪特性，把回饋從交易場景延伸到日常互動；使用者不需消費，只要下載並完成指定任務，就能累積現金回饋，平台也因此更貼近使用者的日常生活。

這也呼應近年全球竄起的「X to Earn」模式。Arthur Wan 解釋，從 Shop to Earn 把消費轉成回饋、Play to Earn 讓玩樂產生回饋，到 Move to Earn 讓移動與運動也具備回饋可能，市場正在探索「參與行為」的價值：「愈來愈多日常行為，其實都能透過特定場景轉化為實際獲益。」

ShopBack Play 的優勢在於回饋可轉移。過往遊戲獎勵多停留在虛擬世界，例如兌換道具；但透過 ShopBack，玩家取得的現金回饋可直接延伸到電商與日常消費，讓娛樂回報更實用、更有感。

引發使用者越玩越賺的回饋循環

ShopBack Play 的使用方式很簡單。在 ShopBack App 首頁進入遊戲專區選定遊戲後，系統即導流至 App Store／Google Play 下載並開玩；玩家只要破關或完成指定里程碑，就能回到 ShopBack 形成「選遊戲→開玩→達標領回饋→再探索」的回訪循環。為了加碼誘因，ShopBack Play 也不定期推出「紅色遊戲專區 2 倍回饋」活動。

Arthur Wan 觀察，「消費者其實並沒有那麼忠誠於某一款特定遊戲。」多數人打開手遊，只是想放鬆、填補空檔，對單一遊戲的黏著度不高。也因此，ShopBack Play 目前合作超過 400 款遊戲，並規劃於 2026 年持續更新合作清單，讓使用者隨時有新選擇可玩。

「我們希望透過遊戲回饋，創造更多回訪的理由。」 Arthur Wan 表示，這也補上 ShopBack 的互動頻率缺口。由於 ShopBack 核心仍以購物回饋為主，熱門品類多集中在旅遊與時尚（如 Booking.com、Trip.com、KKday、Klook，以及 adidas、Nike、GU），消費頻次相對較低；ShopBack Play 則提供更日常、更高頻的回訪動機，讓使用者更常打開 App。

他指出，ShopBack Play 上線後帶動每月回訪 ShopBack 的使用者數成長 15%，整體使用者 CLV（Customer Lifetime Value，顧客終身價值）成長 30%，顯示回饋場景擴張確實見效。且透過遊戲接觸到 ShopBack 的使用者中，也有相當比例會進一步前往平台其他商家消費，形成交叉銷售效應（Cross-sell），推升平台使用深度與消費頻率。

讓回饋生態系融入生活空檔

將回饋帶入用戶生活中的更多片段，讓原本就會經歷的日常時刻變得更有價值，是 ShopBack 持續拓展「行為換回饋」場景的核心思維。對遊戲廠商而言，長期痛點在於下載成本高、留存率偏低，最怕「下載了就走」：數字漂亮，卻沒有實際遊玩行為，轉換與 ROI 難以落地驗證。對此，ShopBack Play 把回饋門檻從「下載」改為「達標」──使用者必須完成指定關卡或里程碑才拿得到回饋，藉此濾掉無效流量，讓導入更貼近真實參與，也更有利於提升轉換率與投資報酬。

對許多用戶而言，遊戲早已是生活的一部分。現在透過 ShopBack Play，不僅能在零碎時間中放鬆娛樂，更能完成任務獲得實質回饋 ，讓「玩遊戲」與「破關」不再只是虛擬成就，而是能實際折抵日常開銷的量化報酬。對 ShopBack 而言，不僅提升用戶在平台內的互動頻率，也補強過去必須透過消費行為才能獲得回饋的單一路徑。透過遊戲機制，用戶即使在非購物場景中也能保持接觸，並於任務完成後自然回流 App，進一步探索購物優惠與合作商家，打造高頻率且正向的使用循環。

也因此，ShopBack Play 推出後的亮眼表現，更進一步驗證這套機制具備高度潛力與市場接受度。據平台統計，功能上線後短短半年內，用戶數成長 12 倍，其中近 60% 為原本的 ShopBack 使用者首次接觸手遊，成功帶動原有會員活躍與新型態行為轉換。除了使用數提升，ShopBack Play 的回饋金發放規模亦快速擴大，自功能上線以來，累計回饋金額已接近 1 億元，展現「遊戲回饋」模式的強勁吸引力與發展性。

隨著 ShopBack Play 與購物回饋、載具回饋機制整合，平台逐步建構出「玩能賺、買能賺、日常生活也能賺」的循環回饋生態系，不僅為用戶帶來更即時、更有感的回饋體驗，也持續深化 ShopBack 在消費日常中的角色。

「ShopBack Play 只是起點。」ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 認為，當消費者愈來愈精打細算、也更習慣用行為換取回報，未來仍有更多「X to Earn」場景值得探索與開發。「對我們來說，關鍵不只是推出一個新服務，而是持續擴大回饋觸發點，從線上購物、實體場景一路延伸到遊戲入口，串連商家與用戶的日常接觸，讓回饋真正融入生活，讓每一個日常時刻，都更有所得。」