本章你将学到
- Gemini 的联网搜索什么时候会自动触发
- Deep Research:从输入一句话到拿到 30 页报告的完整流程
- 5 个 Deep Research 实战场景(旅行、求职、买车、写论文、市场调研)
- Canvas 是什么,怎么把对话变成网页 / 文档 / 思维导图
- 与传统搜索 + Word + PPT 工作流相比,时间能省多少
一、联网搜索:Gemini 不是"知识到 2024 年"
很多人以为 AI 都有"截止日期"——比如 ChatGPT 知识截止到某月某日,最新的不知道。 Gemini 不一样:它在你的提问里如果出现"今天 / 最近 / 现在 / 当前"等词,会自动联网搜索最新信息再回答。
联网会被自动触发的关键词
| 关键词 | 例子 |
|---|---|
| 今天 / 现在 / 此刻 | "今天上海天气" |
| 最近 / 近期 | "最近 OpenAI 发布了什么" |
| 2026 年 / 这周 / 这个月 | "2026 年 4 月哪些电影上映" |
| 实时 / 当前 / 最新 | "苹果当前股价" |
| 价格 / 评分 / 排行 | "京东最受欢迎的耳机排行" |
| 新闻 / 公告 / 事件 | "今天有什么大新闻" |
重要:联网功能基于 Google 搜索结果,质量取决于搜索结果。请对答案中的"价格、时间、政策"类信息保持验证,不要全信。
怎么强制联网
如果你不确定它有没有联网,可以加一句:
请联网查询最新信息后再回答,并在末尾给我列出所有信息源(含 URL)。
怎么强制不联网
请只用你已有的知识回答,不要联网搜索。
联网回答的小技巧
技巧 1:要求列信息源
请联网调研后回答,并按"事实 - 来源 - URL"的格式列出每条信息的出处。
技巧 2:让它对比多个来源
请联网搜索至少 5 个权威来源,对比它们对 "XXX" 的看法,告诉我哪个观点最可信,为什么。
技巧 3:让它当"事实核查员"
我看到一条说法:"XXX"。请联网核实这条说法是不是真的。
二、Deep Research:你的"私人调研员"
如果说"联网搜索"是 AI 帮你"跑一趟图书馆",Deep Research 就是 AI 给你专门派了一个调研员:
- 它会先做研究计划给你看。
- 然后自己浏览 200-500 个网页。
- 下载并阅读 PDF。
- 交叉验证信息。
- 最后写一份 20-50 页的完整报告。
整个过程 5-30 分钟(视复杂度),你可以喝杯咖啡再回来。
怎么用 Deep Research
方法 A:直接点底部工具栏
打开 Gemini,输入框下方有个 "Deep Research" 按钮。
- 点它,进入 Deep Research 模式。
- 输入你的问题。
- Gemini 会先生成一份研究计划给你审核。
- 你看完后,点"开始研究"。
- 等待 5-30 分钟。
- 拿到一份完整 PDF 报告。
方法 B:在普通对话里"召唤"
请使用 Deep Research 模式,调研:[你的话题]
Deep Research 的"3 步骨架"
不管什么主题,建议你按这个骨架写提示词:
[第 1 步:定义]
请使用 Deep Research,帮我深入调研:[你的话题]
[第 2 步:维度]
具体我想知道:
1)___
2)___
3)___
4)___
5)___
[第 3 步:交付]
最终给我:
- 一份 20-30 页的完整报告
- 一张总览表(一目了然)
- 5 个我应该追问的问题
- 至少 30 个引用源
三、Deep Research 5 大实战场景
场景 A:旅行规划(30 分钟搞定原本 5 小时)
请使用 Deep Research,帮我规划一份详细的"5 月 1-7 日北海道亲子游"。
我们:2 大人 + 1 个 5 岁女儿 + 1 个 70 岁奶奶
预算:6 万人民币(含机票)
诉求:女儿想看动物 / 奶奶想泡温泉 / 大人想美食
不要:人挤人的网红打卡点 / 长途奔波
请按下列结构给我:
1)每日行程表(含交通、餐厅、景点、住宿,含价格)
2)必带的 20 件物品清单(含奶奶的需求)
3)礼仪文化注意事项
4)儿童 / 老人友好的餐厅列表(按地区)
5)3 套备选方案(A 户外多 / B 室内多 / C 折中)
6)所有信息的引用源
请在做完研究计划后,把每天的方案细化到"几点几分到哪、做什么、花多少钱、走多少路"。
→ 这一份 Deep Research 出来的报告,比携程定制游强 5 倍。
场景 B:求职转岗调研
请使用 Deep Research,帮我深度调研:
我现在的岗位:[互联网产品经理,5 年]
我想转:[新能源汽车行业产品经理]
我想知道:
1)这个赛道目前最有前景的 5 家公司(含原因)
2)岗位 JD 通常要求哪些核心技能(前 10 个)
3)我的现有经验中,哪 5 项最值钱、哪 3 项需要补
4)薪资范围(按城市 / 资历分)
5)转岗成功的真实案例(找 5 个 LinkedIn / 公众号)
6)3-6 个月学习路径(含具体课程 / 书 / 项目)
7)面试常考的 20 个问题
最后给我一份"3 个月行动方案"。
场景 C:买车 / 买大件决策
请使用 Deep Research,帮我做"30 万元家庭 SUV 选购"完整调研。
我的需求:
- 家庭:1 大人开 + 偶尔带老人和孩子
- 城市:北京(限行 + 停车难)
- 年里程:8000 km
- 主要用途:上下班 + 周末郊游
- 想要:新能源 / 油电混合
- 不要:纯燃油
请:
1)综合 5 大评测网站(懂车帝 / 汽车之家 / 太平洋汽车 / 知乎 / Bilibili)的真实评测,列出 TOP 8 候选车型
2)做一张完整对比表(动力 / 续航 / 内饰 / 智能 / 安全 / 残值率 / 用户口碑)
3)每款车的"3 个最常见车主吐槽"
4)按我的需求,给出"最适合"和"最不适合"的车型
5)给我 5 句去 4S 店要必问的问题
6)报价谈判建议(含真实落地价的范围)
场景 D:写学位论文 / 行业研究
请使用 Deep Research,调研:
主题:[2026 年中国预制菜行业的消费者接受度变化]
我要:
1)行业规模数据(2020-2025 真实数据 + 2026 预测)
2)4 类典型消费者画像(动机、痛点、消费金额)
3)TOP 10 头部品牌的对比(市占率、定价、口碑)
4)3 个真实失败案例(破产 / 退市的品牌,原因分析)
5)3 个反面观点(认为预制菜不会成功的论据)
6)至少 30 个学术 / 行业引用,按 APA 格式
输出:一份 50 页结构化报告,每章 2000 字,含 10 张表格。
场景 E:竞品 / 市场调研
请使用 Deep Research,帮我调研竞品:
我的产品:一款主打"30+ 都市女性"的氨基酸洁面慕斯,定价 89 元
请帮我:
1)找出市场上 5 大同价位段竞品(按销量排序)
2)每个竞品的 SKU、定价、月销、好评率、差评高频词
3)她们的核心广告语 / 营销 hook
4)她们的小红书 / 抖音投放情况(KOL 矩阵 / 投放金额估算)
5)对我"突围"的 5 个建议(差异化定位 + 价格 + 渠道)
6)3 个未被满足的细分痛点
四、Deep Research 的 5 个使用建议
建议 1:先看研究计划,再让它跑
Deep Research 会先给你一份计划大纲。你一定要看:
- 维度对不对?
- 范围合不合理?
- 有没有漏掉关键问题?
发现问题就让它改:
请把第 3 维度从"价格" 改成"价格 + 隐性消费"
请增加一个维度:用户 30 天使用后的真实反馈
建议 2:报告生成后,要求"再深挖"
报告出来之后,你可以选任意一段问:
你刚才提到的 ___ 这一段,请再深挖:
- 找出至少 5 个具体案例
- 给出更详细的数据
- 引用更多权威来源
建议 3:直接 Canvas 化
报告里有个"Open in Canvas"按钮(见下一节),点了之后可以一键变网页 / 文档。
建议 4:用 "Audio Overview" 把报告转成播客
Deep Research 报告也支持"音频概览"——AI 用真人声音把它读成 15 分钟双人播客,通勤路上听就完事了。
建议 5:注意额度
- Free 用户:每月少量 Deep Research(视当前政策,约 5-10 次)。
- Pro:充足额度。
- Ultra:几乎不限。
五、Canvas:把对话变成"作品"
Canvas 是什么?
普通对话是一堆纯文字。Canvas 把它变成:
- 可编辑的文档(像 Google Docs)
- 可展示的网页(像 Notion 页面)
- 可演示的幻灯片
- 可视化的思维导图
- 交互式仪表板(数据可视化)
- 测验 / 卡片(学习场景)
怎么打开 Canvas
方法 A:底部工具栏
输入框下方有 "Canvas" 按钮,点它。
方法 B:在已有对话里召唤
把你刚刚的回答用 Canvas 打开,做成一个网页。
方法 C:从 Deep Research 报告
报告底部有"Open in Canvas"。
Canvas 5 大典型场景
A. 让一份会议纪要变成网页
[贴上你的会议纪要]
请用 Canvas 把这份纪要做成一个简洁的网页:
- 顶部 banner
- 3 大区块:核心结论 / 关键数据 / 行动项
- 配色:低调商务(深蓝 + 白)
- 自动加目录
→ 一键生成的网页,可以直接 share 链接给团队。
B. 一份学习笔记变成"互动测验"
[贴上你的学习笔记]
用 Canvas 做一份 20 题的互动测验:
- 含答案
- 含解析
- 难度分级(5 简单 / 10 中等 / 5 难)
- 顶部加进度条
C. 一份调研报告变成"数据仪表板"
[贴上你的市场调研]
用 Canvas 做一个数据仪表板:
- 上方:3 个核心指标
- 中间:4 张关键图表
- 下方:3 个洞察 + 3 个建议
- 用渐变背景 + 大字号
D. 把任何内容变成"思维导图"
[贴上一段长文]
用 Canvas 做一份思维导图,3 级深度。
中心节点:[主题]
E. 一份产品手册变成"交互演示页"
[上传产品 PDF]
用 Canvas 做成一个客户演示页,带:
- 产品定位(顶部 hero 图)
- 3 大卖点(带图标)
- 客户证言滑窗(编 5 个 fake but 真实风格的)
- CTA 按钮
- 底部联系方式
Canvas 的"导出 / 分享"
- 一键生成"分享链接"(任何人能看)。
- 直接复制 HTML / Markdown 代码。
- 导出 PDF。
- 导入 Google Docs / Slides。
六、3 个真实场景小案例
案例 A:自媒体阿珍用 Deep Research + Canvas 做选题
她每周一早上做一件事:
请使用 Deep Research,调研"过去 7 天微博 / 小红书 / 抖音上'30+ 女性 + 健康'话题的 TOP 20 爆款内容",
按"标题 - 数据 - 共性 - 我能借鉴的角度"4 列输出。
完成后用 Canvas 做成一份"周一选题板"网页,分享给我团队。
→ 她团队的内容 ROI 提升了 4 倍。
案例 B:考研学生小陈用 Deep Research 调研学校
请使用 Deep Research,调研"2027 年华东 5 所 985 高校的金融硕士项目"。
维度:
1)招生人数 / 报录比(最近 5 年)
2)学费 / 奖学金
3)就业去向
4)复试占比
5)有没有"歧视双非本"
6)3 个真实在读学生的真实评价(找微博 / 知乎)
输出:完整对比表 + 每所学校 3 句话推荐 / 不推荐理由。
→ 他根据报告调整了志愿,少考一所稳进了第二志愿。
案例 C:宝妈做"幼儿园择校报告"
请使用 Deep Research,调研"上海徐汇区 5 大公立幼儿园 + 5 大私立幼儿园 2026-2027 学年"。
维度:
1)每月学费 / 一学期总价
2)师生比
3)课程特色
4)饮食 / 睡觉环境
5)真实家长口碑(找大众点评 / 小红书)
6)入园难度 / 排队人数
最后给我一份"按家庭收入分档的 3 套推荐"。
→ 一份让她全家吵架瞬间停止的报告。
七、5 个常见的"翻车现场"
翻车 1:Deep Research 跑了 30 分钟,结果 3 页就没了
→ 你的提示词太宽泛。给至少 5 个具体维度,给"目标产出"。
翻车 2:报告里编了不存在的来源
→ 这是"大模型幻觉"。对引用源要求"必须能点开的 URL",并自己抽查。
翻车 3:Canvas 排版很丑
→ 你没指定风格。告诉它 "深蓝 + 白色,圆角 8 px,字体衬线"等具体描述。
翻车 4:Deep Research 额度用完
→ Free 版有限。优先用在"真的值得跑 30 分钟"的题目,小问题用普通对话。
翻车 5:Canvas 网页打不开
→ 复杂网页可能渲染慢。点"刷新"或换个浏览器。
八、本章一图回顾
┌────────────────────┐
│ 普通对话 │
│ "今天天气" │
└────────┬───────────┘
│ 自动触发
↓
┌────────────────────┐
│ 联网搜索 │
│ 1-3 秒拿答案 │
└────────┬───────────┘
│ 复杂调研
↓
┌────────────────────┐
│ Deep Research │
│ 5-30 分钟 │
│ 30 页报告 │
└────────┬───────────┘
│ 想"美化 / 共享"
↓
┌────────────────────┐
│ Canvas │
│ 网页/PPT/导图 │
│ 可分享链接 │
└────────────────────┘
九、本章作业
- 用一句"联网"问题(如今天 X 行业最新动态)感受联网搜索。
- 用 Deep Research 跑一个你真实关心的题目(旅行、买车、转岗等)。
- 把 Deep Research 报告用 Canvas 做成网页,分享给一个朋友。
- 给自己定一个"每月用 1 次 Deep Research" 的小习惯,胜过自己搜 1000 次。
十、下一章预告
下一章 08 第八章 生活场景实战(健康、出行、家庭、爸妈),进入"实战篇":
- 30 个生活高频场景,每个都配可复制的提示词。
- 一份"给爸妈做的一键操作清单",让 60 岁也能用。
- 让 Gemini 当你的"健康管家、出行助手、育儿伙伴"。