如何用Perplexity Comet的10大AI代理,10分鐘內自動化研究與行銷任務

如何用Perplexity Comet的10大AI代理,10分鐘內自動化研究與行銷任務

Perplexity AI已從單純的AI搜尋引擎蛻變為強大的AI代理工具,其最新產品Comet更被譽為「AI瀏覽器」,不僅能搜尋資訊,還能主動執行複雜任務。本視頻深入探討Comet的應用潛力,分享10種實用AI代理,從即時競爭分析到銷售漏斗優化,幫助使用者大幅縮短工作時間。透過瀏覽器整合與Google Workspace連結,Comet讓AI成為個人助理,特別適合行銷人員、研究者和企業主,實現從資訊蒐集到行動執行的全自動化流程。

Perplexity Comet提供兩種主要操作模式:主聊天視窗適合處理多步驟的複雜代理任務,而助理側邊欄則適用於網頁內的快速情境任務。這種設計讓使用者能無縫整合瀏覽器環境,避免傳統研究中開啟數十個分頁的混亂。

視頻強調,Comet的核心優勢在於其代理功能,能跨多個瀏覽器分頁擷取上下文,並自動瀏覽、分析和執行動作。例如,在競爭分析中,它不僅讀取首頁,還深入關鍵子頁面,取代人工複製資料的繁瑣過程。這種自動化可將原本需數小時的任務縮短至15分鐘,並直接匯出報告至Google文件,提升效率。

即時行銷情報代理:競爭分析新利器

第一種代理是「即時行銷情報代理」(Live Marketing Intelligence Agent),專門用於同時分析多個競爭對手網站,避免使用者淹沒在分頁與手動資料輸入中。以Gamma網站為例,使用者開啟目標網站後,只需輸入提示,Comet即自動瀏覽所有相關頁面,提取關鍵洞見。

視頻示範中,代理會顯示小截圖,讓使用者驗證分析頁面,並在過程中自動跟進子連結。這種即時處理不僅節省時間,還能產生結構化報告。最終,使用者可連結Google帳戶,直接將洞見匯出至新Google文件,而非僅限於Word格式。這項功能突顯Comet的實用性,尤其在隱私連結帳戶後,能確保資料安全。

研究代理:從混亂分頁到有序工作區

研究代理解決了傳統研究常見的痛點:數十個雜亂分頁導致的資訊混亂。Comet能將相關分頁群組為專屬「工作區」,自動理解所有開啟頁面的上下文,讓使用者輕鬆恢復專案。

在示範中,使用者開啟多個研究分頁後,Comet識別3至5個共通主題,並分析其意涵,避免手動切換分頁的浪費。視頻指出,這可大幅節省導航時間。此外,使用者可將提示儲存為快捷指令,包含自訂搜尋模式與模型,方便重複使用。另一項加值功能是事實查核:複製文章主張後,代理即進行初步驗證,結合即時搜尋來源,確保準確性。

合成代理:自動更新週報資料庫

合成代理(Synthesizer Agent)專注於即時資訊彙整,將消費資訊轉化為自動化知識庫。以Notion資料庫為例,使用者可指示Comet搜尋過去一週的前5個最重要的AI SEO新聞,並使用深度研究模式更新資料庫。

視頻展示,代理在10分鐘內完成搜尋、輸入項目與排序(依日期),不僅限於新聞,還適用於任何專案發現。這有助於內容重用或製作趨勢通訊。進一步,使用者可設定週期任務,讓代理自動執行,最大化自動化潛力,建立中央知識樞紐。

潛在客戶監測代理:從論壇挖掘高意圖leads

從資訊消費轉向機會生成,潛在客戶監測代理(Leads Monitoring Agent)能從論壇如Reddit搜尋高意圖問題,並自動發送合格leads摘要。以SEO機構為例,使用者定義購買意圖信號(如特定關鍵詞),代理篩選過去7天的討論串。

示範中,代理過濾出2個合格leads,並尋求發送確認。最終電子郵件包含貼文名稱、痛點、資格理由與來源連結。視頻建議,手動回覆以提供真誠建議,但可設定週期執行,作為小型leads監測引擎,也適用於品牌提及追蹤。

銷售潛在客戶開發代理:個人化外展電子郵件

銷售潛在客戶開發代理(Sales Prospecting Agent)鎖定符合理想客戶檔案的公司,並草擬超個人化外展郵件。首先,代理依據標準(如電商業務、營收成長、招聘信號、公司規模)搜尋潛在公司,聚焦公司網站或職缺板如Indeed。

視頻強調,代理自動篩選並識別目標,而非蒐集電子郵件(建議使用LinkedIn Sales Navigator)。接著,使用者標記聯絡清單後,代理研究背景並套用郵件公式,儲存為Gmail草稿。對於10至20個潛在客戶,這可串流整個流程,節省大量研究時間。

受眾研究代理:挖掘社群真實痛點

受眾研究代理深入社群媒體,提取真實客戶痛點,用於行銷資產建構。以小型企業主建站挑戰為例,代理瀏覽Reddit或YouTube,分析討論串與評論。

示範顯示,Comet自動搜尋、分類並識別前3大痛點,產生真實引述報告,可下載至Google Sheets。視頻指出,這取代了API設定或手動瀏覽的耗時過程。加值應用包括轉移至Perplexity Labs,生成以痛點為基礎的HTML登陸頁,強化訊息共鳴。

AI搜尋內容簡報代理:逆向工程Google結果

面對AI搜尋如Google的AI Overview,內容簡報代理分析頂級結果模式,提供最佳實務。以「AI for small business」為例,代理展開引用結果,逐一挖掘共通模式。

視頻示範,這是Comet獨特優勢(ChatGPT無此存取),產生詳細分析與SEO內容簡報,可交予團隊執行。對於高意圖查詢,重複此流程可節省大量時間;甚至監測多個提示清單,取代昂貴的AI追蹤工具,成為成本節省方案。

轉換優化代理:審核銷售漏斗摩擦

轉換優化代理直接影響業績,識別銷售漏斗摩擦。以健康補充品電商為例,使用者參照流程文件(從產品發現到結帳),代理依指示審核自身與競爭對手網站。

視頻強調,一次建立流程文件後,即可重複使用。代理模擬購物流程,產生詳細分析與5項優先修復建議,適用於電商、SaaS或服務網站。進一步,可要求生成簡報,提升決策效率。

人才來源代理:精準搜尋專業人才

人才來源代理從職缺平台如onlinejobs.ph搜尋符合標準的候選人,節省大量時間。標準包括年資、工具熟練度、技能與薪資預期。

示範中,代理挖掘10個合格候選人,產生排名摘要表與詳細檔案。視頻建議,手動聯繫高風險動作,但可擴展搜尋社群媒體評估文化契合,也適用於服務提供者或講者招募。

行政助理代理:會議準備與排程自動化

行政助理代理連結Google Workspace,處理研究、排程與行政任務。以會議準備為例,代理檢查行事曆,研究外部會議的公司背景、關鍵人物與近期更新,彙整至Google文件(每公司獨立分頁),包含業務摘要、最新新聞與對話開場白。

另一應用是排程:搜尋未來6個月內前10個行銷會議,新增至行事曆(含標題、地點、描述與連結),經使用者批准。視頻指出,這僅是冰山一角,其他行政任務同樣適用。

隱私考量:安全使用Comet的建議

儘管Comet需存取瀏覽上下文以發揮效用,但隱私是主要疑慮。視頻建議調整設定,停用搜尋資料傳送與產品改進使用,並封鎖敏感網站如銀行或客戶入口。

最佳實踐是建立獨立Google帳戶,僅用於非敏感任務,確保資料隔離。雖然非理想方案,但這能最大化安全,視頻以示範帳戶為例,強調隔離重要性。

Perplexity Comet的10大AI代理不僅自動化研究與行銷流程,還能將工作效率提升數倍,從15分鐘競爭分析到週期leads監測,真正實現代理式AI的潛力。對於忙碌專業人士,這是轉型的關鍵工具,但需謹慎處理隱私以避免風險。未來,隨著AI代理演進,使用者應思考如何平衡便利與資料安全,探索更多跨平台整合應用。

參考資料:YouTube連結 https://www.youtube.com/watch?v=lqAHw6TwLsk

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Claude 的 Project、Skill、Connector 到底怎麼分?一次搞懂三者的關係

Claude 的 Project、Skill、Connector 到底怎麼分?一次搞懂三者的關係

很多人問我,在 Claude 裡面,Project、Skill、Connector 這三個東西到底差在哪裡? 什麼時候該用哪一個? 老實說,我一開始也搞得很混亂。 但實際用了一段時間之後,我發現其實邏輯很簡單。 先從最基本的開始:Connector 是對外的資料來源 如果你需要從外部拿資料,比如說接 Google Calendar、接 Notion、接你自己的資料庫,你就需要 Connector。 它就是一個 MCP 的連結,讓 Claude 可以去外面抓資料回來。 沒有 Connector,Claude 就只能用它自己知道的東西,沒辦法碰到你的資料。 Skill 則是內部的運算邏輯 Skill 沒有辦法對外連接。 它只能在內部用 Python 或程式碼執行。 你可以把它想成是一個 Controller,專門負責處理運算的部分。 比如說,你想讓 Claude 用特定的格式改寫文章、

By Andy Lin
讓 AI 認識你 — Memory is All You Need

讓 AI 認識你 — Memory is All You Need

讓 AI 認識你 — Memory is All You Need 最近我在 Claude 上快速搭建了七大 Agent。 原因很簡單:你的助理應該是越使用越懂你。 而 Claude Project 有個關鍵功能叫 Memory,它會根據你不斷詢問的過程,主動提取記憶。 這就是我認為 AI 助手真正強大的地方。 GA 分析助手:從進階到客製化 自從我串接 GA MCP 後,這位助手已經變得非常厲害。 漏斗分析、訪客來源、異常事件追蹤、站上任何問題都難不倒它。 但我想要的不只是這些。 我希望它隨著時間,能夠對齊我的知識,知道我要什麼。 你不用想太多,不用一次設定好整個 instructions。 試著使用一週,再回頭看看 memory,你會發現它已經根據你的行為開始學習客製化了。 許多助手不需要懂老闆要什麼,但網站分析不一樣。 因為我沒有那麼多美國時間,

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AGI 來臨:兩大 AI 巨頭的預測與警示

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在近期的達沃斯論壇上,Anthropic 執行長 Dario Amodei 與 Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 進行了一場關於「AGI 之後的世界」的深度對談,揭示了 AI 發展的最新進展與未來展望。 AGI 時間線預測 Dario 重申了他去年的預測:在 2026-2027 年,AI 模型將能夠在諸多領域達到諾貝爾獎得主的水準。他表示目前 Anthropic 的工程師已經不再親自寫程式碼,而是讓模型來完成編寫工作,人類只負責編輯和周邊任務。他預估在 6-12 個月內,模型將能端到端完成大部分工程師的工作。 Demis 則持稍微保守的態度,認為在十年內有 50% 的機會實現 AGI。他指出編程和數學領域較容易自動化,因為結果可驗證;但自然科學領域則更具挑戰性,需要實驗驗證,且目前模型在「提出問題」和「建立理論」

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讓 AI 當你的健康顧問:我用 Apple Watch 數據打造個人健康分析 Agent

讓 AI 當你的健康顧問:我用 Apple Watch 數據打造個人健康分析 Agent

最近我嘗試做了一個 Agent,專門用來分析我的身體健康狀況。 這不是什麼有商業潛力的專案,純粹是出於好奇。 我想知道現在的 AI 到底能幫我們把健康分析做到什麼程度。 資料從哪來? 要讓 AI 分析任何東西,首先得有資料。 我第一個想到的就是 Apple Health。 因為我每天戴著 Apple Watch,它本來就會自動記錄睡眠、運動、心跳這些數據。 除此之外,我也在嘗試另一個經絡檢測的儀器,有點像中醫把脈的概念,只是還沒整合進來。 我覺得如果未來能把更多資料源串在一起,應該可以做出更有意思的應用。 技術架構其實不難 我用了一個叫「Apple Health Auto Export」的 App。 這個 App 可以把健康資料透過 REST API 自動傳送到你指定的伺服器。 資料打到伺服器後,我再處理並存到 Database 裡。 接著寫一個 MCP Server,然後在

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