• Publié par Akim Demora

Perplexity Deep Research : une nouvelle fonctionnalité IA qui bouscule la recherche en ligne.

  • Analytique et data management
  • Veille marketing

Perplexity AI a lancé « Deep Research », une nouvelle fonctionnalité qui enrichit les résultats de recherche avec des analyses approfondies et des sources vérifiées. Cette avancée, partiellement gratuite, concurrence directement les solutions IA comme ChatGPT.

Les moteurs de recherche basés sur l’intelligence artificielle se multiplient depuis l’essor de ChatGPT et de Google Gemini. Ces outils cherchent à offrir aux utilisateurs des réponses plus précises, synthétisées et appuyées par des sources fiables. Perplexity AI s’inscrit dans cette tendance en développant des fonctionnalités innovantes pour optimiser l’accès à l’information. Son nouveau module « Deep Research » vise à répondre aux besoins croissants des professionnels du retail et du e-commerce, qui s’appuient sur la veille concurrentielle et l’analyse de données pour ajuster leurs stratégies.

Points clés

  1. Présentation de la fonctionnalité Deep Research
    Deep Research est une extension avancée du moteur Perplexity, qui permet d’obtenir des réponses longues et détaillées, en s’appuyant sur une sélection rigoureuse de sources. Contrairement aux réponses instantanées classiques, cette fonction génère des résultats enrichis, idéals pour des recherches approfondies sur les tendances marché, les comportements consommateurs ou l’analyse concurrentielle.
  2. Accès partiellement gratuit
    La version de base de Deep Research est accessible gratuitement, bien que certaines fonctionnalités restent réservées aux abonnés payants. Ce modèle freemium permet aux retailers et e-commerçants d’explorer l’outil avant d’investir dans des capacités supplémentaires, telles que des analyses plus poussées ou des rapports personnalisés.
  3. Concurrence avec ChatGPT et Google
    Perplexity se positionne comme une alternative aux outils IA conversationnels tels que ChatGPT. Là où Perplexity se démarque, c’est sur l’intégration systématique de sources vérifiables. Cette transparence est un atout majeur pour les professionnels du retail, qui doivent s’appuyer sur des informations fiables pour ajuster leurs campagnes marketing et leurs choix d’assortiment.
  4. Valorisation des sources dans le contenu généré
    Chaque réponse issue de Deep Research est accompagnée de liens vers des sources consultables, une différence notable par rapport à certains chatbots IA. Ce fonctionnement est particulièrement utile pour les e-commerçants qui effectuent des veilles sur les comportements d’achat ou l’évolution des prix, en s’assurant de l’authenticité des informations.
  5. Optimisation pour les analyses de marché et la veille
    Grâce à la génération de contenus détaillés et sourcés, les retailers et marques peuvent utiliser Deep Research pour identifier des tendances émergentes, suivre les innovations produits et surveiller la concurrence. Cette capacité de traitement rapide d’informations complexes permet d’améliorer l’agilité des prises de décision.

Insight

L’arrivée de Deep Research marque une évolution vers des outils IA hybrides alliant précision et fiabilité, essentiels pour le retail et l’e-commerce. Cette innovation renforce la nécessité pour les marques de s’appuyer sur des données sourcées afin d’affiner leurs stratégies de segmentation et leurs campagnes de performance marketing. Les retailers pourront optimiser leur veille tarifaire et ajuster leur politique d’approvisionnement en intégrant ces nouveaux outils. Toutefois, l’adoption massive de telles solutions pourrait également accentuer la pression sur les délais d’analyse et de réactivité dans un marché ultra-compétitif.

Pour aller plus loin

Perplexity Deep Research se présente comme un atout de taille pour les retailers et les professionnels de l’e-commerce cherchant à affiner leur veille concurrentielle et leurs décisions stratégiques. Pour tirer parti de cette innovation, il est recommandé d’intégrer l’outil dans les processus d’analyse marché et de testing produit. Une familiarisation avec les fonctionnalités payantes permettra d’évaluer leur pertinence pour automatiser davantage l’interprétation des tendances et l’ajustement des campagnes marketing.

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