NotebookLM tem sido o assunto da cidade entre os círculos de produtividade já há algum tempo. Já vi pessoas elogiando isso, mas nenhum dos casos de uso populares realmente funcionou para mim.
Meu processo de anotações é uma ciência e não preciso do NotebookLM para isso. Nem sou um aluno que precisa de flashcards e ajuda no aprendizado.
Mas, como jornalista, a pesquisa é algo em que preciso de ajuda. Então, quando o NotebookLM adicionou uma nova ferramenta de pesquisa profunda no início deste mês, decidi tentar novamente.
Em vez de colocá-lo diretamente no modo de trabalho, decidi usá-lo para algo decididamente diferente – planejamento de viagens. Para encurtar a história, entendi agora.
Equipado com Deep Research, o NotebookLM é elevado a um nível totalmente novo e começa a parecer uma ferramenta prática que pode aliviar grande parte da carga cognitiva da pesquisa online.
NotebookLM faz isso juntando informações que já foram divulgadas e combinando-as com sua própria fonte de informações verificada, apresentando-as em um estilo neutro, fundamentado e orientado para a pesquisa.
O objetivo aqui é coletar e agrupar informações e, quanto mais eu as uso, mais maneiras encontro de integrá-las ao meu fluxo de trabalho.
6 dicas do NotebookLM que uso para me manter produtivo
O NotebookLM do Google me economiza muito tempo
NotebookLM reformulou meu fluxo de trabalho de planejamento de viagem
Usando Deep Research para transformar links dispersos em um plano de viagem prático
A experiência de planejamento de viagem foi onde começou minha recente análise dos recursos do NotebookLM.
Estou planejando uma viagem de uma semana ao Japão. Considerando a barreira linguística, a grande variedade de lugares que quero visitar e a complexidade geral de visitar um novo país, a logística pareceu-me bastante esmagadora.
Isso vai além do fato de que você precisa monitorar os preços dos voos, entender os detalhes dos passes de trem, escolher hotéis, pesquisar locais de viagem, cafés, restaurantes e muito mais.
Normalmente, eu vasculho cerca de uma dúzia de guias, capturas de tela, vídeos do Instagram e informações que despejo tudo isso no Google Docs. NotebookLM transformou completamente esse processo para mim.
Em vez de deixar essas dezenas de guias paradas, agora as adiciono como documentos de referência no NotebookLM. Isso pode ser algo tão básico quanto uma lista de lugares que desejo visitar, listas de hotéis e um grande número de links que salvei.
Em seguida, dou ao NotebookLM um prompt direto: Ajude-me a construir um plano diário com base nessas referências e extraia todas as informações ausentes da web.
Como esperado, a ferramenta de pesquisa profunda levou alguns minutos para criar um extenso relatório de pesquisa baseado no meu tópico de pesquisa, extraindo informações de centenas de sites, muito mais do que eu teria conseguido manualmente.
Ele reuniu todas essas informações de fontes verificadas, reuniu detalhes práticos e retornou um resumo muito fundamentado, semelhante à ferramenta de pesquisa profunda incorporada ao próprio Google Gemini.
Isso incluiu estimativas reais de tempos de trânsito, restaurantes para explorar, preços de ingressos, multidões esperadas e muito mais. Ele sinalizou aspectos de viagem que eu perdi e locais de viagem que não estavam abertos naquela época do ano.
Agora, a parte da pesquisa em si foi impressionante. A Deep Research não apresentou apenas um despejo de informações. Em vez disso, organizou-o de uma forma significativa, semelhante a um resumo executivo, para me fornecer todas as informações e fontes relevantes para o planeamento de viagens.
Mas, ao contrário da pesquisa normal de IA, ela não trocou apenas todo o resto em vez de sua própria pesquisa. Veja, Deep Research in NotebookLM funciona em conjunto com suas notas, pesquisas e links específicos. Isso permite que você tenha conversas que abrangem todos esses pontos de pesquisa.
É como trabalhar com seu próprio assistente de pesquisa, incrivelmente inteligente e com acesso a todas as informações do mundo.
Também permite que você faça coisas como adicionar perguntas de acompanhamento ao seu bate-papo. Como, por exemplo, sugerir alternativas se um local estiver muito lotado ou uma quantidade realista de tempo para passar aqui.
Embora minha pesquisa pessoal possa identificar locais, a pesquisa profunda traz o contexto do mundo real por meio de pesquisas extensas. Isso é ótimo.
Como o NotebookLM se encaixa na minha pesquisa diária
Construindo um melhor contexto combinando documentos e pesquisas na web
Embora tenha entrado no NotebookLM no planejamento de viagens, desde então encontrei muitos outros casos de uso para a ferramenta.
A constatação de que funciona melhor quando você o alimenta com contexto, e é construído em torno disso, ajudou a ampliar minha pesquisa pessoal. Isso poderia ser despejar uma variedade de PDFs em um único caderno e adicioná-los com pesquisas na Internet.
Eu uso esse fluxo de trabalho quando preciso de informações básicas organizadas pessoalmente com fontes de informações externas que são adicionadas a elas e aponto áreas onde preciso acompanhar com contexto extra.
Mais importante ainda, ao contrário dos bate-papos de IA padrão, o NotebookLM segue o contexto que forneci e foi pesquisado para evitar alucinações ou sair do contexto.
Além disso, o NotebookLM me permite desenvolver a pesquisa à medida que adiciono pontos de pesquisa adicionais.
Deep Research finalmente fez o NotebookLM clicar para mim
Embora o NotebookLM sempre tenha sido uma ferramenta útil, tive dificuldade em adicioná-lo ao meu caso de uso pessoal.
A adição da Deep Research muda isso. Não substitui suas ferramentas de pesquisa padrão; Em vez disso, é uma ferramenta de pesquisa completa que ajuda você a conectar os pontos da pesquisa pessoal e da Internet em geral.
Tudo isso combinado significa que o NotebookLM conquistou seu lugar na minha pilha de produtividade diária.
