Стандартный запрос к чат-боту «придумай темы для статьи» работает плохо: модель либо выдаёт шаблоны из собственного обучения, либо вытаскивает первые результаты поиска, не проверяя их качество. Режим Deep Research устроен иначе — он последовательно обходит десятки источников, сравнивает точки зрения и, если упирается в противоречие, пробует другой угол или честно сообщает об ограничениях.
Автор телеграм-канала «Бегин», набравшего 15 000 подписчиков преимущественно через публикации на Хабре, vc.ru и DTF, описывает трёхшаговый процесс. Сначала нужно открыть ChatGPT, Gemini или Perplexity и активировать Deep Research — все три сервиса дают бесплатные лимиты, которых хватает на несколько исследований в день. Затем отправляется промт с конкретными параметрами: площадка (Хабр, vc.ru, Пикабу), ниша (финтех, крипта, личные финансы), описание аудитории и временной горизонт — последние шесть месяцев. Через 5–15 минут модель возвращает таблицу из десяти тем, отсортированных по приоритету, с доказательствами виральности каждой.
Deep Research как отдельный режим появился в конце 2024 года — сначала у OpenAI, затем у Google и Perplexity. Технически это агентный цикл: модель сама формулирует подзапросы, запускает поиск, читает страницы и синтезирует результат, а не просто отвечает на один запрос. Именно поэтому качество выдачи заметно отличается от обычного чата: вместо одного источника модель агрегирует десятки.
Готовый промт задаёт нейросети роль контент-стратега и просит найти 10 вирусных тем за последние 6 месяцев.
Важная деталь метода — загрузка собственной статистики. Автор прикладывает к запросу таблицу с показателями своих лучших публикаций: просмотры, реакции, охват. Это смещает выбор тем в сторону того, что уже работало у конкретной аудитории, а не у абстрактного читателя. Если собственной статистики нет, можно загрузить примеры чужих успешных материалов по нужной теме.
После того как Deep Research выдал таблицу, автор рекомендует не брать темы напрямую в работу. Сначала — быстрая проверка в Яндексе: написал ли кто-то об этом уже. Затем — новый чат с обычной (не Deep Research) моделью, куда загружается описание аудитории, выбранные темы и само исследование. Модель ранжирует темы под конкретного читателя. Такой двухэтапный фильтр снижает риск написать материал, который уже есть у конкурентов или не попадает в интересы подписчиков.
Метод не требует платной подписки на старте и не предполагает технических знаний — только умение формулировать параметры аудитории и площадки. Единственное ограничение бесплатных лимитов: в ChatGPT и Gemini Deep Research доступен ограниченное число раз в месяц без подписки, поэтому для регулярной работы может потребоваться платный тариф или чередование сервисов.
