隨著生成式 AI 的快速演進，數位行銷人員越來越依賴 ChatGPT 的 Deep Research(深入研究) 功能，快速整合市場趨勢、競爭情報與受眾行為資料。然而，多數用戶忽略了一個關鍵變數：預設模型的選擇，決定搜尋結果的品質與決策風險。

你用的是 GPT-4o？還是 o3、o4-mini？ 這個選擇，不是軟體設定問題，而是策略決勝點。

Deep Research 的雙層架構：搜尋 ≠ 解析

Deep Research 的運作邏輯分為兩層：

• Retriever(檢索層)：從搜尋引擎、知識庫或 API 抓取資料。
• Reader(理解層)：你的預設模型對資料過濾、理解、關聯與彙整。

關鍵：Retriever 的資料大致相同，但 Reader 決定輸出結果的智能層級。

不同模型的結果差異：質量級差異

模型	理解精度	矛盾檢測	上下文記憶	幻覺風險
GPT-4o	非常高	主動提示	最長	極低
GPT-4.5（o3）	高	無提示	長	低
o4-mini	中等	不檢測	中	中

數位行銷實戰案例：SEO 競爭者趨勢分析

情境：你是跨境電商的 SEO 負責人，正在評估 2025 年競爭對手在「可持續時尚」領域的趨勢。

Deep Research 指令：
「分析 2025 年 Q1 美國市場可持續時尚主題的搜尋趨勢，列出主要競爭者、SEO 關鍵字表現，並指出內容策略差異。」

GPT-4o 輸出摘要

• 詳列 2025 年 Q1 搜尋趨勢，競爭者：Everlane、Reformation、Patagonia。
• 主導關鍵字與月度波動。
• 來源矛盾提示 [低確度]。
• 解析社群平台討論趨勢與內容策略變化。

GPT-4.5(o3)輸出摘要

• 列出競爭者與關鍵字，未標示資料矛盾。
• 數據來源不完整。

o4-mini 輸出摘要

• 僅提及部分品牌，缺乏深入數據。

為什麼這很重要？

模型越強，資料質量越高。選錯模型 = 決策失準，甚至導致品牌損失。

SEO、廣告投放、內容行銷等決策，資料理解層級決定策略成敗。

結語：預設模型 = 決策品質的槓桿

相同 Deep Search 指令，在不同模型下，雖然檢索的「原始資料」相同，但：

• 模型的理解能力(Reader 層)差異，決定了你最終看到的是「分析」還是「表面摘要」。
• GPT-4o：唯一可用於真正的專業市場分析或策略規劃。
• GPT-4.5(o3)：可以接受，但需要人為做第二層資料檢核。
• o4-mini：只能當快速搜尋或靈感用途，不可靠作商業決策。

選擇模型不是為了「省 token」，而是為了降低錯誤決策的成本。