NotebookLM מוסיף יכולת מחקר עומק באינטרנט ותמיכה בסוגי קבצים נוספים

גוגל משדרגת את NotebookLM והופכת אותו מ”מחברת חכמה” לכלי מחקר אקטיבי. כבר דיברנו רבות על הכלי הנהדר הזה ועכשיו עוד עדכון חשוב שמשלב לתוך המחברת את פיצ’ר Deep Research ומרחיב את סוגי הקבצים שהמערכת יודעת לקרוא. המטרה ברורה: לקחת את הכלי צעד קדימה, מארגון חומרים שכבר העליתם, לכיוון מחקר אוטומטי ברשת וניתוח מקורות בקנה מידה גדול. העדכון מתגלגל בימים הקרובים לכל המשתמשים.

מה זה Deep Research ואיך עובדים איתו

Deep Research הוא מעין “חוקר צמוד” בתוך NotebookLM. במקום להסתפק במסמכים שהעליתם, הכלי יוצר תכנית מחקר, גולש במאות אתרים רלוונטיים, ומחזיר דוח מסודר עם ציטוטים וקישורים למקורות. 

כך זה עובד בפועל:

• יוצרים מחברת ומוסיפים לה את מה שכבר יש לכם, או מתחילים ריקה.

• בפאנל המקורות בוחרים Web כמקור מידע.

• בוחרים אחת משתי רמות מחקר:

  • Fast Research: חיפוש מהיר יחסית, כדי לקבל סקירה ראשונית.

  • Deep Research: תהליך עמוק יותר, שסורק הרבה יותר מקורות ומחזיר דוח נרחב יותר. 

eep Research הופך “מחברת חכמה” לכלי מחקר אקטיבי

בזמן ש-Deep Research רץ, אפשר להמשיך לעבוד במחברת. בסוף התהליך מתקבל דוח שמכיל סיכום, תתי פרקים והפניות למקורות, וניתן להוסיף אותו ואת המקורות ישירות למחברת.

תמיכה בקבצים ופורמטים חדשים

העדכון הנוכחי מרחיב משמעותית את סוגי החומרים שניתן להוסיף ל-NotebookLM:

• Google Sheets: הוספת גיליונות אלקטרוניים, שאילתות על נתונים וסטטיסטיקות, ובקשה לסיכומים על בסיס טבלאות. 

• קבצי Drive כ-URL: אפשר להדביק קישורי Google Drive (כולל כמה קישורים בבת אחת, מופרדים בפסיק), כפי שעושים עם כל URL אחר. 

• קבצי Word (.docx): תמיכה מלאה במסמכי Word כמשאב מחקר לכל דבר.

• תמונות: אפשר להעלות תמונות, כולל הערות בכתב יד או עמודים שנסרקו. 

• PDFs מ-Google Drive: ניתן לחבר ישירות קובצי PDF הנשמרים בדרייב, בלי להוריד ולהעלות מחדש.

מעבר לכך נשארת גם התמיכה הרגילה: Docs, Slides, קבצי טקסט ו-PDF, קישורי אתרים ו-YouTube ועוד.

יכולות לימוד והפקת חומרים

Deep Research מצטרף לשורה של פיצ’רים ש-NotebookLM קיבל בחודשים האחרונים:

• Audio Overviews: הפיכת מסמכים ל”שיחת פודקאסט” בין שני מגישי בינה מלאכותית שמסבירים את החומר.

• Video Overviews: הפקת וידאו עם קריינות, איורים וסיכום ויזואלי של התוכן, כיום כבר בעשרות שפות. 

• Flashcards ו-Quizzes: יצירת כרטיסי לימוד ובחנים אוטומטיים מתוך החומר, כולל רמות קושי שונות, גם באפליקציות המובייל.

כל אלה יושבים בתוך Studio של NotebookLM ומאפשרים לקחת אותו מעבר לסיכום טקסטים, לכיוון כלי הוראה ולמידה פעיל.

יותר הקשר, יותר זיכרון

גוגל שדרגה לאחרונה גם את מנוע הצ’אט של NotebookLM:

• שיפור מדווח של כ-50 אחוז באיכות התשובות.

• חלון הקשר גדול בהרבה (עד מיליון טוקנים בצ’אט בדפדפן), מה שמאפשר ניתוח אוספים גדולים מאוד של מסמכים.

• זיכרון שיחה ארוך יותר פי כמה, כך שאפשר לנהל תהליכי עבודה מתמשכים בלי “לאבד” את ההיסטוריה. 

הנקודה החשובה היא ש-NotebookLM הופך מצ’אט כללי שעונה על שאלות, לשותף מחקר שמחזיק בהקשר רחב מהרגיל.

כמה זה עולה בפועל

כאן צריך לדייק, כי המצב מורכב יותר מהמשפט “הכל חינמי”. NotebookLM זמין חינם בדפדפן לכל משתמש עם חשבון גוגל, ביותר מ-180 מדינות שבהם אפליקציית Gemini זמינה. Deep Research עצמו נכלל בשכבה הזו, לפי תיעוד וכלי השוואה בין מנועי Deep Research שונים. 

למשתמשים כבדים יותר, אפשר לקבל תקרות גבוהות פי 5, אנליטיקות שיתוף ופיצ’רים מתקדמים נוספים בשתי דרכים: דרך מנוי בתשלום כמו Google One AI Premium או Google AI Pro / Ultra, שמוסיפים גם Gemini מתקדם ו-2TB אחסון וכדומה. ודרך נוספת דרך גרסאות ארגוניות כגון NotebookLM Plus for Enterprise עם הגנות פרטיות נוקשות יותר. 

כלומר, אפשר להשתמש ב-Deep Research חינם, אבל למי שצריך היקפים גדולים ושיתוף מתקדם יש שכבות בתשלום.

פרטיות ואמון

לפני שמסתמכים על הכלי בעיניים עצומות, חשוב לזכור שכל המידע עובר דרך שרתי גוגל, מה שמגביל שימוש במידע רגיש מאוד.

NotebookLM פועל כולו על תשתיות הענן של גוגל, ללא אפשרות להרצה מקומית, כך שההבדל בין גרסה חינמית לארגונית הוא רק בעומק ההגנות ולא במיקום הנתונים. בחשבונות אישיים גוגל מצהירה שהמידע אינו משמש לאימון מודלים, אך משובים ותכנים מסוימים יכולים להיבדק ידנית. בגרסאות הארגוניות יש הבטחה מפורשת לא להשתמש בנתוני הלקוחות לאימון, והבקרה על הגישה הדוקה יותר.

במקביל, חשוב להבין שהמערכת לא מבצעת שיפוט ביקורתי אמיתי – היא לא מנתחת מתודולוגיות מחקר, לא מזהה הטיות בצורה עקבית, ומתבססת בעיקר על תוצאות החיפוש וההקשר שהמשתמש מספק. לכן, במיוחד בעבודה עם מידע רגיש או מחקרי, הכלי יכול לסייע באיסוף ועיבוד ראשוני, אבל לא מחליף חשיבה אנושית ובדיקה מעמיקה של המקורות.

למי זה בעיקר שימושי, ולמה זה משנה

NotebookLM עם Deep Research פונה בעיקר למשתמשים שצריכים לאסוף ולעבד מידע במהירות ובצורה מסודרת. סטודנטים וחוקרים מרוויחים מקיצור שלב איסוף המקורות וקבלת מפת דרכים ראשונית למחקר. עיתונאים ואנליסטים יכולים להשתמש בו כדי להבין במהירות את מפת השחקנים והמסמכים הרלוונטיים לפני שהם צוללים לעומק. אנשי עסקים נהנים מיכולת לבצע מחקר שוק וניתוח מתחרים תוך שילוב נתונים ממקורות מגוונים בתוך מחברת עבודה אחת. מורים ומרצים יכולים להפוך חומרי לימוד יבשים לתוכן נגיש ודינמי באמצעות כלים כמו Overviews, Flashcards ו-Quizzes.

בסופו של דבר, Deep Research הוא עוזר מחקר חזק ומהיר, אבל האחריות על בחירת מקורות אמינים, אימות עובדות והפעלת שיקול דעת ביקורתי נשארת אצל המשתמש.