DeepResearch 可以通过自动化数据收集、分析趋势和提供可操作的见解来协助进行广泛的互联网调查。它通过聚合来自社交媒体、论坛、新闻网站和其他在线平台的公开数据，然后应用机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 技术来识别模式。例如，开发者可以使用其 API 来抓取推文、Reddit 帖子或产品评论，然后处理文本以衡量情绪或跟踪新兴主题。这种方法减少了手动工作，并且可以扩展处理大型数据集，使其适用于分析多样化或地理分散的意见。
该平台的分析工具有助于结构化非结构化数据。使用 NLP 模型，DeepResearch 可以将文本分类到不同类别（例如，正面/负面情绪）、检测关键词或对相似回复进行聚类。例如，如果调查对新软件工具的意见，它可以自动将反馈按可用性、性能或定价等主题分组。开发者还可以训练自定义模型以适应特定的调查目标，例如识别行业特定术语或过滤不相关内容。此外，时间序列分析可以揭示趋势——例如产品发布后围绕某个主题讨论的激增——帮助用户了解意见如何演变。
最后，DeepResearch 提供了可视化和报告功能，以简化结果分享。开发者可以生成包含图表、热力图或词云的仪表板，以突出关键发现。例如，地图叠加可以显示对某项政策情绪的区域差异，而时间线可能显示争议如何展开。该平台还支持将数据导出为 CSV 或 JSON 等格式，以便与其他工具集成。通过结合自动化、定制分析和清晰的输出，DeepResearch 简化了将原始互联网数据转化为结构化见解的过程，使开发者能够专注于解释结果，而不是手动处理数据。