做市场调研时，头疼的往往不是让 AI 写报告，而是让它先把资料找全。

自己去 Google 搜索，换几个关键词和语言，能找到当地媒体、行业网站和政府信息。可同样的问题交给 AI，结果经常只剩官网和几篇大媒体报道。

很多人会把这个问题归结为模型不够强。其实更常见的原因，是没有给 AI 合适的数据入口。

网页搜索、API、爬虫和 Computer Use，看起来都能帮 AI 找资料，但它们解决的是四种不同的问题。

一、网页搜索：先帮你找到线索

网页搜索查的是已经被搜索引擎收录，而且允许公开访问的内容。

它适合找：公司官网和产品页面、当地媒体报道、行业协会网站、政府公开信息、研究报告和竞品名单。

它的优势是快，适合调研前期扩展信息源。但搜索引擎没有收录的内容、登录后的页面、平台内部评论，通常很难通过普通搜索找到。

所以，网页搜索更适合建立"资料地图"，不适合直接承担全部调研。

二、API：适合稳定、批量拿数据

API 可以理解成平台留出的数据接口。

如果要分析大量帖子、评论、商品、价格或时间变化，API 通常比手动搜索更稳定，返回的数据也更加结构化，方便 AI 去重、分类和统计。

问题是，API 能提供什么字段、能拿多少数据，都由平台决定。有些官方 API 需要申请或付费，有些平台没有适合公开研究的接口，只能寻找获得授权的第三方数据服务。

因此，只要任务涉及大量数据，第一步应该是先确认有没有官方 API 或数据导出功能。

三、爬虫：读取没有 API 的公开网页

很多行业网站没有 API，但页面本身可以公开访问。

这时可以用爬虫读取网页，把标题、正文、日期、作者、链接等信息保存下来，再交给 AI 整理。它比网页搜索更主动，也能按照自己的字段要求采集。

代价是维护成本高。网站一改版，原来的采集规则就可能失效。遇到登录、验证码、访问频率限制和反爬机制，也不能把"技术上能不能抓"当成唯一标准，还要考虑网站规则、数据授权和使用边界。

四、Computer Use：让 AI 操作浏览器

Computer Use 不是直接读取网站数据库，而是让 AI 像人一样点击、翻页、搜索和复制内容。

它更适合：页面必须登录才能查看、内容需要点击或翻页才能加载、没有 API 而普通爬虫又难以处理、数据量不大但操作步骤比较复杂的场景。

它的限制也很明显。浏览器操作速度慢，页面一变化就可能点错。处理大量数据时，时间和 Token 成本都会上升，也可能触发平台的访问限制。

所以它更适合低频、少量、需要交互的任务，不适合直接拿来采集几万条评论。

五、实际做调研，可以这样组合

第一步，先用网页搜索确定有哪些来源。

第二步，发现关键平台后，优先检查有没有官方 API、数据导出或授权数据服务。

第三步，没有 API 但内容公开，再考虑用爬虫整理。

第四步，只有浏览器操作才能获取，而且数据量不大时，再使用 Computer Use。

拿到资料以后，还要保留原文、链接、发布时间和采集时间，并要求 AI 把原文事实、分析推断和未知信息分开。这一步很容易被忽略。

如果 AI 拿到的只有几个搜索摘要，即使最后生成了一份很完整的报告，也不代表资料真的完整。

总结

网页搜索、API、爬虫、Computer Use，本质上是四种不同的数据入口，各自对应不同的资料类型和获取成本。

做市场调研前，先判断需要的资料属于哪一类、藏在哪里，再决定用哪种方式喂给 AI，比一上来就追问"为什么 AI 找不全"更有效。