1. Versenytárselemzés
A legtöbben így promptolnak:
„Elemezd az X iparág 5 legnagyobb szereplőjét.”
Ez még nem stratégia.
Ez adatlista.
Egy erős workflow inkább így néz ki:
-
Meghatározol egy konkrét kérdést:
-
Hol vannak tartalmi hiányterületek?
-
Milyen angle-eket nem használ senki?
-
Melyik versenytárs dominál információs, és melyik tranzakciós intentben?
-
-
A Deep Research segítségével strukturált összevetést kérsz:
-
tartalmi fókusz
-
landing oldalak típusa
-
kulcsszó klaszterek
-
messaging különbségek
-
-
Nem az eredményt fogadod el igazságként.
Hanem hipotézist építesz belőle.
Például:
Úgy tűnik, hogy az iparág túltelített edukációs tartalommal, de alulreprezentált a ROI-központú kommunikáció.
Ez már stratégiai insight.
2. Content gap elemzés: cluster gondolkodás AI-val
A legtöbb marketinges kulcsszólistát akar.
A Deep Research erőssége nem a lista.
Hanem az összefüggés.
Haladó workflow:
Nem azt kérdezed, hogy „milyen kulcsszavak vannak?”
Hanem azt:
„Azonosíts tartalmi klasztereket az X témában, és jelöld meg azokat a területeket, ahol kevés mély szakértői tartalom érhető el.”
Ekkor nem 100 random keywordet kapsz.
Hanem struktúrát.
Ez az a pont, ahol az AI:
rendszerez
priorizál
mintázatot mutat
És itt jön be a marketinges gondolkodás:
Nem minden gap jó lehetőség.
Csak az, ami:
illeszkedik a pozicionálásodhoz
monetizálható
és fenntarthatóan építhető
3. Kampánytervezés
A Deep Research különösen erős abban, hogy több forrást szintetizál.
Példa workflow:
Célcsoport definíció
Iparági trendek összegyűjtése
Fájdalompontok azonosítása
Üzenetirányok generálása
De itt jön a fontos különbség.
Az AI képes:
mintázatokat észrevenni
érvelést strukturálni
adatot összefoglalni
De nem érzi:
a piaci fáradtságot
a túlígéretek veszélyét
a positioning finomságait
Ezért a Deep Research nem kreatív helyetted. Hanem stratégiai előkészítő.
A jó marketinges az AI outputból angle-t csinál.
4. SEO stratégia: adatvezérelt döntés, nem intuíció
A klasszikus SEO gyakran így néz ki:
-
cikkírás
-
publikálás
AI-val a folyamat mélyebb lehet:
-
SERP intent elemzés
-
Top 10 tartalom struktúra összevetés
-
Hiányzó alfejezetek azonosítása
-
Differenciáló állítás megfogalmazása
Deep Research képes:
-
több SERP struktúrát összehasonlítani
-
mintázatot találni
-
azonosítani a túlhasznált témákat
Ez segít abban, hogy ne „még egy SEO cikket” írj,
hanem differenciált szakértői anyagot.
5. Hol jön be az ember?
Az AI gyorsít.
Az ember dönt.
A Deep Research:
adatot hoz
struktúrát épít
mintázatot mutat
A marketinges:
priorizál
pozicionál
monetizál
A legtöbb hiba ott történik, amikor a marketinges átadja a döntést az AI-nak.
Az AI nem tudja:
mi a hosszútávú brand célod
milyen szolgáltatást akarsz értékesíteni
milyen piacra akarsz belépni
Ez továbbra is stratégiai munka.
6. A valódi versenyelőny: workflow
Nem az számít, hogy használod-e a Deep Researchet.
Hanem hogy van-e köré épített rendszered.
Egy haladó AI marketing workflow például így néz ki:
Hipotézis megfogalmazás
Deep Research strukturált elemzés
Mintázatok azonosítása
Stratégiai döntés
Content cluster építés
PPC tesztelés
Visszacsatolás
Iteráció
Ez már nem eszközhasználat.
Ez rendszerépítés.
7. A legnagyobb félreértés az AI marketingben
Sokan azt gondolják:
az AI tartalmat ír.
A valóság:
az AI gondolkodási sebességet növel.
Aki ezt érti,
az nem prompt gyűjteményt épít.
Hanem marketing rendszert.
Zárás
A ChatGPT Deep Research funkció önmagában nem tesz senkit jobb marketingessé.
De ha:
hipotézisépítésre használod
stratégiai mintázatokat keresel
workflow-t építesz köré
akkor 2026-ban gyorsabban tanulsz, gyorsabban döntesz, és gyorsabban skálázol.
És ez az igazi versenyelőny.