เปรียบเทียบ Perplexity AI และ NotebookLM: เครื่องมือ AI สำหรับการค้นคว้าวิจัยยุคใหม่

Key takeaway

• Perplexity AI โดดเด่นด้วยการให้คำตอบที่รวดเร็ว กระชับ และตรงประเด็น พร้อมแหล่งอ้างอิงที่ชัดเจน เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการข้อมูลเบื้องต้นหรือคำตอบด่วนในการตัดสินใจ ในขณะที่ NotebookLM ทำงานเหมือนครูสอนพิเศษที่ให้รายละเอียดครบถ้วน สร้างเนื้อหามัลติมีเดียหลากหลายรูปแบบ เหมาะกับงานวิจัยเชิงลึกที่ต้องการมุมมองที่ครอบคลุม
• จากการทดสอบ 5 สถานการณ์จริง Perplexity ชนะ 3 รอบ (ซีเรียลอาหารเช้า, แอปขนส่งสาธารณะ Bristol, ของว่างเพื่อสุขภาพ) ด้วยความแม่นยำในการตอบโจทย์และการนำเสนอที่เข้าใจง่าย ขณะที่ NotebookLM ชนะ 2 รอบ (การดูแลต้นไม้, ลดค่าไฟฟ้า) ด้วยความครอบคลุมและเนื้อหามัลติมีเดียที่น่าสนใจ แต่มักให้ข้อมูลมากเกินไปจนเกิด Information Overload
• Perplexity คว้าแชมป์โดยรวมด้วยความใส่ใจในรายละเอียดปลีกย่อยและการส่งมอบคุณค่าที่ตรงประเด็น แม้จะมีเสน่ห์ในการนำเสนอน้อยกว่า NotebookLM ที่เน้นเนื้อหาโดดเด่นแต่บางครั้งเบี่ยงเบนจากประเด็นหลัก การเลือกใช้เครื่องมือขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ ถ้าต้องการคำตอบรวดเร็วเลือก Perplexity แต่ถ้าต้องการเจาะลึกพร้อมสื่อหลากหลายเลือก NotebookLM

ในยุคดิจิทัลที่เทคโนโลยี AI กำลังพัฒนาอย่างก้าวกระโดด Perplexity AI และ NotebookLM กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการค้นคว้าข้อมูลของผู้ใช้ทั่วโลก แม้ทั้งสองจะมีเป้าหมายเดียวกันในการช่วยเหลือด้านการวิจัย แต่แนวทางการทำงานของแต่ละตัวกลับแตกต่างกันอย่างชัดเจน

Perplexity AI โดดเด่นด้วยฟีเจอร์ Deep Research ที่ทำหน้าที่เสมือนผู้ช่วยวิจัยส่วนตัวที่มีประสิทธิภาพสูง เพียงแค่ตั้งคำถาม ระบบจะทำการค้นหาข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มากมาย สรุปผลการค้นพบอย่างเป็นระบบ และแนบลิงก์ไปยังเนื้อหาต้นฉบับเพื่อให้ผู้ใช้สามารถศึกษารายละเอียดเพิ่มเติมได้ เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการคำตอบรวดเร็วพร้อมบริบทและแหล่งอ้างอิงที่ชัดเจน

Google NotebookLM ในทางกลับกัน ทำงานเหมือนครูสอนพิเศษที่กระตือรือร้นและใส่ใจในทุกรายละเอียด ระบบจะดึงเอกสารที่เกี่ยวข้อง สร้างวิดีโอและพอดแคสต์ แล้วนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่หลากหลายถึง 20 เวอร์ชัน เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์การเรียนรู้แบบครบวงจร

เครื่องมือหนึ่งเน้นการให้รายละเอียดเชิงลึกพร้อมเอกสารอ้างอิงมากมาย ขณะที่อีกตัวพยายามสร้างประสบการณ์ที่สนุกสนานผ่านสื่อหลากหลายรูปแบบเพื่อดึงดูดความสนใจ แต่เครื่องมือไหนจะตอบโจทย์ได้ดีกว่ากัน?

การทดสอบจริง 5 สถานการณ์

1. วิธีดูแลต้นไม้ในบ้านให้เติบโตสมบูรณ์

คำสั่ง: ระบุวิธีการที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าดีที่สุดในการดูแลต้นไม้ในบ้านทั่วไปให้เติบโตแข็งแรงในอพาร์ตเมนต์ที่มีแสงแดดน้อย โดยเปรียบเทียบชนิดพันธุ์ไม้ วิธีการดูแลรักษา กลยุทธ์การให้น้ำ และงานวิจัยทางพฤกษศาสตร์ที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับความต้องการแสง

NotebookLM: การใช้งาน Deep Research ในครั้งนี้ให้ความรู้สึกเหมือนนั่งเรียนในห้องเรียนดิจิทัลมากกว่าการถามคำถามธรรมดาทั่วไปบนอินเทอร์เน็ต ซึ่งอาจดูน่าประทับใจสำหรับผู้ที่ชื่นชอบรายละเอียด แต่อาจดูล้นมือเกินไปสำหรับผู้ใช้ทั่วไป

ระบบไม่ได้แค่ตอบคำถาม แต่ยังรวบรวมไฟล์ PDF และแหล่งข้อมูลจากเว็บไซต์ต่างๆ ไว้ให้เลือกใช้งานแบบเฉพาะบุคคล เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการทำรายงานฉบับสมบูรณ์ โดยนำเสนอแหล่งข้อมูลถึง 23 แหล่ง พร้อมแผนภาพ 'ห้าเสาหลักของการดูแลต้นไม้'

แม้จะดูท่วมท้นบ้าง แต่รายละเอียดที่ได้รับนั้นน่าทึ่งมาก โดยเฉพาะวิดีโอที่สร้างโดย AI ที่มีคุณภาพสูง

Perplexity: ในทางตรงกันข้าม Perplexity นำเสนอผลลัพธ์ที่กระชับและเข้าใจง่าย

แม้จะไม่ครอบคลุมเท่า NotebookLM แต่ข้อมูลที่ได้รับจัดการได้ง่ายกว่าและนำไปใช้ได้จริง ในแท็บ Links มีแหล่งข้อมูลโดยตรงสำหรับผู้ที่ต้องการศึกษาเพิ่มเติม ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจหัวข้อได้ตามจังหวะของตนเอง

ถึงแม้จะต้องใช้ความพยายามในการอ่านมากขึ้นเล็กน้อย แต่รายการที่มีแหล่งอ้างอิงรองรับนั้นน่าชื่นชม และที่สำคัญคือได้คำตอบเร็วกว่า NotebookLM มาก

ผู้ชนะ: NotebookLM

แม้จะดูท่วมท้น แต่การตอบสนองของ NotebookLM ครอบคลุมและลึกซึ้งกว่า พร้อมแหล่งเรียนรู้เพิ่มเติมที่หลากหลายเพื่อแนะนำผู้ใช้อย่างละเอียด

2. เปรียบเทียบซีเรียลอาหารเช้า 3 แบรนด์ชั้นนำ

คำสั่ง: เปรียบเทียบซีเรียลอาหารเช้าแบรนด์ชั้นนำ 3 แบรนด์ในด้านรสชาติ คุณค่าทางโภชนาการ และราคา โดยอ้างอิงจากการวิเคราะห์โภชนาการอิสระ การทดสอบรสชาติจากผู้บริโภค และข้อมูลราคาตลาดล่าสุด พร้อมจัดอันดับที่ชัดเจนซึ่งได้รับการสนับสนุนด้วยหลักฐาน

NotebookLM: อีกครั้งหนึ่งที่ NotebookLM ให้ความรู้สึกเหมือนพื้นที่ทำงานแบบมีคำแนะนำสำหรับการขุดค้นข้อมูลจากหลายแหล่งพร้อมกัน เมื่อขอให้วิเคราะห์ซีเรียลอาหารเช้า 3 อันดับแรก ระบบจะแสดงผลการค้นพบเบื้องต้นก่อน

จากนั้นจึงนำเสนอรายละเอียดแบบแยกหมวดหมู่ที่รวมถึงการจัดอันดับยอดขาย เกณฑ์โภชนาการอย่างเช่นเส้นใยอาหารและปริมาณน้ำตาล และแม้กระทั่งรสชาติ ซึ่งดึงข้อมูลมาจากถึง 22 แหล่ง

Perplexity: การตอบสนองของ Perplexity ในขณะเดียวกัน ใช้แนวทางที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง แทนที่จะสร้างพื้นที่ทำงานรอบหัวข้อ ระบบจะนำเสนอคำตอบที่มีโครงสร้างชัดเจนพร้อมตาราง กราฟ และหลักฐานที่มีแหล่งที่มาครบถ้วนในการเลื่อนดูเพียงครั้งเดียว

นอกจากนี้ยังสร้างแผนภาพเรียบง่ายแสดงข้อมูลสำคัญในรูปแบบที่เข้าใจง่าย

ระบบยังคำนวณความแตกต่างของต้นทุนรายเดือนและเพิ่มข้อพิจารณาด้านสุขภาพ เช่น ความสามารถในการทนต่อเส้นใยอาหารสำหรับผู้ที่มีระบบย่อยอาหารที่อ่อนไหว ทุกอย่างถูกจัดเรียงอย่างเป็นระบบและติดตามได้ง่าย พร้อมการอ้างอิงที่ลิงก์ออกและไฟล์ที่สร้างขึ้นติดป้ายกำกับอย่างชัดเจนที่ด้านบน

ผู้ชนะ: Perplexity

Perplexity สร้างการตอบสนองที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพในครั้งนี้ โดยรวบรวมข้อมูลทั้งหมดไว้ในรูปแบบเดียวที่สะอาดตา ในขณะที่ NotebookLM ก็ให้ข้อมูลที่ดีเช่นกัน แต่อาจดูมากเกินความจำเป็น จนกลายเป็นเรื่องที่ต้องใช้เวลาในการย่อยข้อมูล

3. ประเมินแอปพลิเคชันขนส่งสาธารณะที่ดีที่สุด

คำสั่ง: ประเมินว่าแอปพลิเคชันขนส่งสาธารณะใดให้ข้อมูลเรียลไทม์ที่แม่นยำที่สุดสำหรับเมือง Bristol ในสหราชอาณาจักร โดยประเมินแหล่งข้อมูล ความถี่ในการอัปเดต ความแม่นยำที่ผู้ใช้รายงาน แนวปฏิบัติด้านความเป็นส่วนตัว และการตรวจสอบจากบุคคลที่สาม

NotebookLM: หลังจากรอสักสองสามนาทีสำหรับรายงานจาก NotebookLM ผลลัพธ์ที่ได้กลับทำให้สับสนทันที โดยระบบระบุว่า "เอกสารเหล่านี้สรุปภาพรวมของข้อมูลการขนส่งสาธารณะและระบบข้อมูลเรียลไทม์ โดยเน้นหลักที่บริการรถบัสในสหราชอาณาจักรและสิงคโปร์" ทั้งที่คำสั่งระบุชัดเจนว่าต้องการข้อมูลเกี่ยวกับเมือง Bristol จึงไม่เข้าใจว่าทำไมถึงมีการกล่าวถึงสิงคโปร์ด้วย

อินโฟกราฟิกที่นำเสนอแสดงให้เห็นว่ามาตรฐานข้อมูลเปิดช่วยเพิ่มความแม่นยำและความถี่ของข้อมูลรถบัสเรียลไทม์สำหรับแอปพลิเคชันขนส่งสาธารณะทั้งหมดที่ใช้แหล่งข้อมูลของสหราชอาณาจักร อย่างไรก็ตาม ระบบไม่ได้เลือกว่าแอปไหน 'ดีที่สุด' หรือกล่าวถึงรีวิวจากผู้ใช้ นโยบายความเป็นส่วนตัว หรือการตรวจสอบเฉพาะแอป ดังนั้นผู้ใช้อาจต้องทำการค้นคว้าเพิ่มเติมในส่วนนี้

Perplexity: ในทางกลับกัน Perplexity ให้คำตอบที่ตรงประเด็นทันทีในส่วนสรุป: "สำหรับผู้อยู่อาศัยในเมือง Bristol แอปพลิเคชัน Bustimes.org กลายเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้มากที่สุดสำหรับข้อมูลรถบัสเรียลไทม์ โดยรวบรวมข้อมูลจากแหล่งอย่างเป็นทางการหลายแหล่งพร้อมแนวปฏิบัติด้านความโปร่งใสที่เข้มแข็ง..."

ตามด้วยหัวข้อย่อยที่ครอบคลุม ได้แก่ แอปพลิเคชันขนส่งสาธารณะหลักใน Bristol, แหล่งข้อมูลและความถี่ในการอัปเดต, ปัญหาความแม่นยำที่ผู้ใช้รายงาน, คุณภาพข้อมูล, แนวปฏิบัติด้านความเป็นส่วนตัว และส่วนอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง

ผู้ชนะ: Perplexity

แม้จะเป็นข้อความที่ค่อนข้างยาว แต่ Perplexity สามารถส่งมอบคำตอบที่ตรงตามความต้องการได้ในที่สุด ซึ่งผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลสำคัญได้จากส่วนสรุปเพียงอย่างเดียว ในกรณีนี้ NotebookLM ดูเหมือนจะให้ข้อมูลที่มากเกินไปแต่ไม่ตรงประเด็นนัก

4. ของว่างเพื่อสุขภาพทำได้ใน 10 นาที

คำสั่ง: แสดงรายการของว่างเพื่อสุขภาพที่สามารถทำที่บ้านได้ภายในเวลาไม่เกิน 10 นาที โดยให้ความสำคัญกับคำแนะนำทางโภชนาการที่อิงหลักฐาน พร้อมรายการส่วนผสม และอธิบายข้อดีข้อเสียทางโภชนาการระหว่างตัวเลือกต่างๆ

NotebookLM: อ้างอิงจาก 22 แหล่งข้อมูล NotebookLM สร้างสรุปภายใต้ชื่อ 'ความอิ่มและการรับประทานของว่างเชิงกลยุทธ์: โปรตีน ไขมัน และการจัดการน้ำหนัก'

หัวข้อดูซับซ้อนเกินความจำเป็นตั้งแต่แรก และอีกครั้งระบบไม่ได้ส่งมอบสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการจริงๆ มีการนำเสนอข้อมูลหลายหน้าเต็มไปด้วยทฤษฎีและความรู้... โดยพื้นฐานแล้วมีทุกอย่างยกเว้นคำแนะนำของว่างเพื่อสุขภาพที่ขอไป

Perplexity: Perplexity ไม่ทำให้ผิดหวังในส่วนนี้ เนื่องจากส่งมอบสิ่งที่ถูกร้องขออย่างตรงไปตรงมาพร้อมหลักฐานรองรับ: "นี่คือของว่างเพื่อสุขภาพหลากหลายชนิดที่คุณสามารถทำที่บ้านได้ภายในเวลาไม่เกิน 10 นาที แต่ละรายการมาพร้อมรายการส่วนผสมและคำแนะนำทางโภชนาการที่อิงหลักฐาน ตัวเลือกที่นำเสนอให้ความสำคัญกับอาหารทั้งหมดและสมดุลของสารอาหารหลัก พร้อมคำอธิบายข้อดีข้อเสียทางโภชนาการของแต่ละชนิด"

ผลลัพธ์ Deep Research นำเสนอสูตรของว่าง 10 ชนิด พร้อมส่วนผสม คุณค่าทางโภชนาการ และข้อดีข้อเสียของแต่ละอย่าง

และในแท็บ Links และ Images ยังมีแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้หลากหลายที่เสริมผลการค้นพบในแท็บ Answer อีกด้วย

ผู้ชนะ: Perplexity

Perplexity ทำงานตามที่ร้องขอได้อย่างแม่นยำอีกครั้ง ขณะที่ NotebookLM ให้ข้อมูลเชิงวิชาการมากเกินไปแต่ขาดเนื้อหาหลักที่จำเป็น

5. ลดค่าไฟฟ้าในบ้านช่วงฤดูหนาว

คำสั่ง: อธิบายวิธีการที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการลดการใช้ไฟฟ้าในบ้านช่วงฤดูหนาว โดยเน้นกลยุทธ์ที่ได้รับการสนับสนุนด้วยข้อมูล การประหยัดค่าใช้จ่าย การปรับปรุงฉนวนกันความร้อน ประสิทธิภาพของเครื่องใช้ไฟฟ้า และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมที่ได้รับการสนับสนุนจากงานศึกษาที่เชื่อถือได้

NotebookLM: สรุปของ NotebookLM นำเสนอภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ "กลยุทธ์การลดการใช้พลังงานในที่อยู่อาศัย โดยเน้นทั้งการอัปเกรดเทคโนโลยีและการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม" ซึ่งตรงตามเป้าหมายในการส่งมอบผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง

นอกจากนี้ยังมีสไลด์โชว์และแม้กระทั่งพอดแคสต์ที่น่าสนใจเกี่ยวกับประสิทธิภาพพลังงานในบ้าน ซึ่งน่าประทับใจมาก NotebookLM ส่งมอบได้อย่างแท้จริงในกรณีนี้

Perplexity: ผลลัพธ์ของ Perplexity ดูน่าเบื่อกว่ามากในแง่ของการจัดวาง ความโต้ตอบ และการอ่าน โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาว่าหัวข้อประสิทธิภาพพลังงานนั้นซับซ้อนในตัวเองอยู่แล้ว อย่างน้อยก็ควรคาดหวังว่าจะมีกราฟหรือแผนภูมิบางอย่างเพื่อช่วยแสดงประเด็น

อย่างไรก็ตาม ระบบพึ่งพาข้อความอย่างหนักและต้องเลื่อนดูอย่างต่อเนื่อง ไม่มีอะไรมากที่จะดึงดูดความสนใจหรือสร้างการมีส่วนร่วม เว้นแต่ผู้ใช้จะเข้าไปที่แท็บ Links หรือ Images โดยตรง ซึ่งจะพบบล็อกและเว็บไซต์บางส่วนที่ยืนยันผลการค้นพบ และในแท็บ Images จะเปิดเผยกราฟที่มีแหล่งที่มารองรับ

ผู้ชนะ: NotebookLM

สำหรับหัวข้อที่ซับซ้อนนี้ NotebookLM ให้ประสบการณ์ที่ดีกว่าด้วยเนื้อหามัลติมีเดียที่หลากหลายและน่าสนใจ ในขณะที่ Perplexity ให้ข้อมูลที่ครอบคลุม แต่การนำเสนอยังขาดความน่าดึงดูด

สรุป

ทั้ง Perplexity AI และ NotebookLM ต่างมีจุดเด่นที่แตกต่างกัน:

• Perplexity เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการคำตอบที่รวดเร็ว กระชับ และตรงประเด็น พร้อมแหล่งอ้างอิงที่ชัดเจน เหมาะกับการค้นหาข้อมูลเบื้องต้นหรือต้องการคำตอบด่วน
• NotebookLM เหมาะสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก การสร้างเนื้อหามัลติมีเดีย และการวิเคราะห์แบบครอบคลุม เหมาะกับงานวิจัยที่ต้องการรายละเอียดและมุมมองที่หลากหลาย

การเลือกใช้เครื่องมือใดขึ้นอยู่กับความต้องการของผู้ใช้: หากต้องการคำตอบรวดเร็วเพื่อการตัดสินใจ ควรเลือก Perplexity แต่หากต้องการเจาะลึกและเรียนรู้อย่างละเอียดพร้อมสื่อที่หลากหลาย NotebookLM จะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า# NotebookLM คว้าชัยในรอบนี้ ด้วยคำตอบที่ครบถ้วนและน่าสนใจ

ในการทดสอบครั้งนี้ ความสามารถในการให้รายละเอียดเชิงลึกของ NotebookLM ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่น โดยสามารถตอบคำถามได้อย่างครอบคลุมทุกมิติ พร้อมทั้งนำเสนอในรูปแบบที่เป็นธรรมชาติและดึงดูดความสนใจของผู้อ่านได้เป็นอย่างดี

Perplexity คว้าแชมป์โดยรวม ด้วยความแม่นยำในรายละเอียด

แม้ทั้งสองโมเดลจะสามารถตอบคำถามได้เกินความคาดหมายและคะแนนห่างกันไม่มากนัก แต่ในท้ายที่สุด Perplexity ก็สามารถคว้าชัยชนะไปครองได้อย่างหวุดหวิด

จุดแข็งสำคัญที่ทำให้ Perplexity ชนะในครั้งนี้ คือความใส่ใจในรายละเอียดปลีกย่อย ซึ่งแตกต่างจาก NotebookLM ที่มักเน้นการนำเสนอในเชิงเนื้อหาที่โดดเด่นและน่าสนใจเป็นหลัก แม้ว่าวิธีการนี้จะได้ผลดีในบางครั้ง โดยสามารถสร้างรายงานที่มีเนื้อหาครบถ้วนและน่าติดตาม แต่ก็มีบางกรณีที่การมุ่งเน้นดังกล่าวกลับทำให้เนื้อหาเบี่ยงเบนไปจากประเด็นหลักได้

นอกจากนี้ การนำเสนอข้อมูลมากเกินไปของ NotebookLM ยังอาจส่งผลให้เกิดภาวะ Information Overload หรือข้อมูลล้นมากจนผู้อ่านรับไม่ไหวในบางช่วง ขณะที่ Perplexity แม้จะมีเสน่ห์ในการนำเสนอน้อยกว่า แต่เมื่อพิจารณาในภาพรวมแล้ว กลับให้ประโยชน์และคุณค่าต่อผู้ใช้งานได้มากกว่า

Why it matters

💡 หากคุณกำลังมองหา AI ตัวช่วยในการค้นคว้าข้อมูล ข่าวนี้จะช่วยให้คุณเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมได้อย่างแม่นยำ ผ่านการทดสอบจริง 5 สถานการณ์ที่ครอบคลุมตั้งแต่การดูแลต้นไม้ ไปจนถึงการประหยัดพลังงาน เผยให้เห็นจุดแข็ง-จุดอ่อนของทั้ง Perplexity AI และ NotebookLM อย่างชัดเจน ไม่ว่าคุณจะเป็นมือโปรที่ต้องการคำตอบรวดเร็วพร้อมแหล่งอ้างอิง หรือผู้เริ่มต้นที่ชอบเรียนรู้แบบเจาะลึกผ่านคอนเทนต์มัลติมีเดีย บทความนี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าเครื่องมือไหนตอบโจทย์การใช้งานของคุณมากที่สุด พร้อมเคล็ดลับการใช้งานให้เกิดประโยชน์สูงสุดในยุค AI

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://www.tomsguide.com/ai/i-tested-notebooklm-vs-perplexity-for-deep-research-with-5-difficult-prompts-heres-the-clear-winner