Moon： 黛西，我最近被指派負責一個全新的 B2B SaaS 產品線，主管給了我一個雲端資料夾，裡面有上百份文件！包括：新的行業法規、技術白皮書、五年的市場趨勢報告，以及五十個潛在客戶的訪談紀錄。我算了一下，光是把這些檔案從頭到尾讀完一遍，我的整個 Sprint 都不用做別的事了！而且我根本不知道重點在哪裡，我資訊焦慮到快要溺水了！

咳咳~黛西帶你回到現場。

在前面，我們聊了很多 AI 工具如何在產品規劃或開發時期加速，回顧產品經理的日常，我們每天都像在資訊海嘯中衝浪。競品的新功能、市場的最新趨勢、用戶在社群上的每一條反饋，甚至是一份長達數百頁的專案文件，都像海量炸彈般湧來，傳統的手動追蹤和閱讀方式，不僅耗時，還容易錯失重要情報。

你是否也曾有過 Moon 那樣的崩潰瞬間，面對堆積如山的文件，內心狂嘯：「時間永遠不夠用，這些東西我要更快速怎麼讀完？！」

Moon 的煩惱，是所有產品經理在面對新領域、新專案時的終極痛點：海量資訊。 我們需要的不是更快的閱讀速度，而是初期能直接替我們過濾、摘要，並提煉核心概念的**「超級大腦」** 。

今天，我們就要來認識一位專門對付資訊超載的神器—— Google NotebookLM。

一、NotebookLM 簡介

NotebookLM一開始是 Google AI 的實驗性專案。

• 2023年5月：googe I/O 大會預告，當時名為Project Tailwind
• 2023年7月：正式以「NotebookLM」的名稱推出，這時候只在美國地區小部分用戶測試
• 2024年：全球開 200國家 放使用
• 2025年5月：發布 Android 和 iOS APP

二、NotebookLM 的本質與定位

NotebookLM 是一款AI 驅動筆記工具 ，內建 Gemini 語言模型。然而，若你將它誤認為傳統的專業筆記軟體（如 Notion 或 Dropbox Paper），那肯定會感到失望，因為它的編輯器功能相對基礎而且是陽春的。

NotebookLM 的核心價值，不在於記錄，而在於「提煉資訊」或「蒸餾知識」。

在產品開發中，信任來自於準確的數據和可驗證的資訊。當你根據一份錯誤的市場摘要做出產品決策時，那將是很災難的。NotebookLM 的設計，正好解決了這個根本問題，它確保了所有輸出的答案都有明確的文件出處，這讓產品經理能夠快速做出判斷。

NotebookLM 是將提供的文件（例如：PDF、Google 文件、截圖等）作為唯一的知識來源，並基於這些來源進行分析、提問和摘要。換句話說，他會比較嚴格根據使用者提供的資料來回答問題。這與和一般大型語言模型，依賴網路資料內容來廣泛回答的 Gemini 、 ChatGPT 等工具很不一樣。

這樣的原理大大地提高了資訊的 「信賴度」與「可驗證性」 ，因為它的回答都會附上明確的引用來源註記 ，且是依照你提供的來源作為一個基準，使用者可以透過產出內容旁邊的註釋返回到原始文件的實際段落進行確認，這有效地減少了 「幻覺」（Hallucination） 的風險，比較適合 PM 在處理規格書、財報或市場分析等高風險知識工作時使用。

當然，這並不是說，他就一定完全沒有「幻覺」（Hallucination），而是他的風險相對降低。

它的使用心法非常簡單： 「把一堆資料塞進去，把重點資訊聊出來」

三、NotebookLM 介紹

1. 多元資料來源的整合能力
   作為一個 PM，我們處理的資料格式五花八門。NotebookLM 的強項之一，就是能夠將各種格式的資料 統整成一個 AI 可分析的資料庫，它支援以下多模態資料來源：
   

   之前提過，Gemini 是有最大的上下文視窗(Context Window)的大型語言模型， NotebookLM 身為 Google 的產品同樣有同樣的優點，這對於分析巨量的規格書、法律文件或 Paper 時非常有用。

2. 核心提煉工具：「筆記本導覽」與「一鍵生成功能」
   當我們把資料匯入 NotebookLM 之後，它就會馬上開始自動分析內容，並在介面中提供一系列 「一鍵生成」 的工具，幫助我們快速掌握資料的全貌與脈絡，這就是可以用來進行資訊初步提煉的最強過濾器：
   

3. 核心互動：提問與對話

   NotebookLM 最方便的功能是 與資料內容進行即時對話 ，我們可以在問答區提問，它會根據匯入的資料內容來回答問題：

• 跨檔案綜合回答： 可以提出橫跨多份文件的複雜問題，NotebookLM 會整合所有相關來源的資訊，給出綜合性、且有明確引用的回答。
• 資料核查： 回答都會附上引用註記，可以立即點擊連結，查看該回覆在原始資料中的前後文段落，這讓我們可以 「由淺往深去挖資料」 ，快速鎖定需要精讀的關鍵內容。

四、使用注意事項

1. 儲存記事： 聊天對話紀錄在重整頁面後會清空，因此覺得好的 回覆內容必須手動儲存為記事，儲存後的記事會在右邊清單作儲存。
2. 共同協作： 每個筆記本可以共用協作，可以邀請夥伴共同維護知識庫，並且可以設定權限（例如：僅限檢視、或可編輯）。
3. 資料來源品質： 務必記住「Garbage in, Garbage out」，資料來源的品質非常重要，低品質的 PDF 或格式混亂的文字，都會嚴重影響 AI 分析的準確性。
4. 不是檢索工具： 千萬不要將 NotebookLM 當作一般的「資料檢索」或「搜尋」工具。它的強項是「由多變少」的知識蒸餾與總結，而非「從無到有」的即時搜尋。
5. 無法取代人腦： NotebookLM 能快速幫我們建立知識輪廓，讓我們判斷是否要投入時間繼續學習。但它不能取代我們認真讀書、獨立思考這件事 。真正的洞見（Insight） ，永遠需要透過人腦思考與情商（EQ）的交互思考中來產生。

NotebookLM 改變了產品經理在資訊分析鏈的起點 ，它將我們從手動閱讀、整理、截圖、標註的低價值且重複性高的勞動 中解放出來。

Moon： 黛西，這簡直是 PM 的時光機！我現在不再是那個在文件堆裡掙扎的「資訊採集員」了，再也不用擔心在資訊海中浮沉啦！