4

NotebookLM

Урок 4 из 6 🎬 4 мин

NotebookLM — RAG-нейросеть Google: отвечает строго по загруженным источникам и почти не выходит за их пределы. Я беру её для точных вопросов, процентов и цитат по выгрузке; для глубокой аналитики используйте Claude из прошлого урока.

⚡ Коротко
  • NotebookLM отвечает по источникам из блокнота, поэтому риск галлюцинаций минимален;
  • сильный сценарий — закрытые вопросы: «да/нет», проценты, цитаты и таблицы;
  • для портретов аудитории, причин поведения и гипотез инструмент слабее Claude;
  • доступ зависит от VPN-локации: её придётся подобрать.

Как получить доступ

Сервис открывается по ссылке notebooklm.google.com. Если появляется «Unsupported location», текущая VPN-локация не подходит — смените её и обновите страницу.

⚠️ У меня локации Германии и Амстердама не открывают сервис, через США и Албанию доступ работает стабильно. Переберите две-три локации; не помогло — меняйте VPN-сервис.

Что загружать в блокнот

Работа строится в блокнотах: один блокнот — одна задача и свой набор источников. NotebookLM принимает ссылки на YouTube, файлы, документы с Google Диска и скопированный текст.

Для анализа сделок создайте отдельный блокнот и загрузите txt prompt — файл из урока про выгрузку.

Как формулировать вопросы

NotebookLM точен, когда вопрос конкретный: ответом должно быть «да/нет», число или процент. Пример из урока: «Напиши, в каком проценте сделок были использованы акции Академии».

Ответ станет полнее, если добавить контекст. Приложите список акций компании и задайте формат вывода, например «выведи в формате таблицы», — модель меньше достраивает ответ, а результат сразу готов к отчёту.

💡 Просите больше цитат. По умолчанию модель показывает лишь часть примеров, а для собственных выводов нужна полная картина.

Какие форматы есть кроме текста

Формат Польза Ограничение
Аудиопересказ Превращает источники в подкаст Подходит для быстрого ознакомления, но для рабочих задач пользы немного
Видеопересказ Собирает презентацию с анимацией Водяные знаки придётся убирать, дизайн легко узнаваем
Текстовый ответ Таблицы, цитаты, ссылки на источники Требует точного вопроса и проверки цитат

Для аналитики сделок основной формат — текстовый ответ. Аудио и видео подходят для быстрого пересказа источника, но проверяемую таблицу с цитатами не заменят.

Когда выбрать Claude вместо NotebookLM

В уроке NotebookLM посчитал использование акций по выборке менеджера: самой частой оказалась «1+1», рядом «Близнецы» и промокод «Жара». Цитаты точные, а выводы поверхностные: «агрессивный маркетинг, комбинация акций, гибкость» — без связи с линией продаж.

Claude на тех же данных сразу соотносит акции с реакцией клиентов и действиями менеджеров, поэтому для глубокой аналитики используйте его.

Задача Инструмент
Проверить факт: акция, речевой модуль, процент сделок NotebookLM
Собрать цитаты по конкретному вопросу NotebookLM
Разобрать портреты аудитории, боли и качество презентации Claude
Сформировать гипотезы для маркетинга, продукта и продаж Claude

Что сделать после урока

  1. Откройте NotebookLM и проверьте доступ; при «Unsupported location» смените VPN-локацию.
  2. Создайте блокнот и загрузите txt prompt из инструмента.
  3. Задайте один закрытый вопрос по своим сделкам и запросите таблицу.
  4. Попросите больше цитат, чем нужно для финального отчёта.
  5. Если нужны выводы и гипотезы — перенесите тот же файл в Claude, а в следующем уроке я покажу, как разгрузить его через Codex.