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市場推廣 AI 競爭情報工作流程
一套實用的市場推廣 AI 競爭情報工作流程，先定義問題、來源、綜合方式和要支援的行動。
簡短回答
AI 競爭情報工作流程應該先定義市場問題、來源邊界、競爭比較、對手反應和決策用途，才讓 AI 把研究變成策略建議。
AI 可以令競爭情報太快看起來完成。
你要求競爭對手摘要，模型給你一張整齊表格。表格看起來有用。危險在於：研究可能回答了錯問題。
競爭情報不是競爭對手名單。它是一個支援決策的工作流程。
由決策開始
研究前先寫清楚它要支援哪個決策。
例子：
- 我們是否應該重新定位這個 offer？
- 哪個競爭對手 claim 需要回應？
- 上線頁需要甚麼證據？
- 哪個 segment 未被服務好？
- Sales 或 account team 應該準備哪個風險？
如果沒有決策，研究會飄走。
較弱提示：
分析我們的競爭對手。
較強提示：
比較三個競爭對手如何向 agency leaders 解釋 AI workflow automation，然後指出我們應該避免的 claim、可以 defend 的 claim，以及上線頁需要的 proof。
第二句有工作要做。
定義來源邊界
競爭情報需要來源紀律。
寫清楚甚麼算數：
- 競爭對手首頁
- 定價頁
- 產品文件
- 公開案例
- review sites
- 客戶訪談
- sales notes
也要寫清楚甚麼不算數。
AI 很擅長用合理語氣填補空白。這對 brainstorming 有用，對證據很危險。
建比較表
一張好的比較表應該包括：
- 競爭對手
- 目標受眾
- 核心承諾
- 使用的證據
- 強調的流程或使用場景
- 風險或弱點
- 對我們決策的含義
最後一欄最重要。沒有它，表格只是研究裝飾。
加入對手反應
問：如果你的動作有效，每個競爭對手會怎樣回應？
很多市場推廣計劃太客氣，沒有這一步。
如果你推出新的 AI workflow audit offer，競爭對手可能會：
- 複製 template 語言
- 宣稱更深層自動化
- 提供更便宜的 diagnostic
- 攻擊 structured review 的必要
- 強調 enterprise security
你不需要完美預測。你只需要停止假設市場會原地不動。
把綜合變成行動
輸出最後應該有一個決定。
例如：
我們不應該跟對手爭「AI productivity」。更強的位置是「給市場推廣團隊的可評審 AI 營運工作」。上線頁應該用工作流程審視例子、修正準則和清楚評審路徑來證明。
這才是有用的情報輸出。它告訴團隊要做甚麼不同。
Prova 會看甚麼
一般 AI 可以很快總結競爭對手。
它常常漏掉的是：研究是否改變了一個決定。
Prova 應該檢查：
- 市場問題是否具體
- 來源是否列明
- 競爭 claim 是否連到證據
- 對手反應是否現實
- 最後建議是否改變一個真實市場推廣動作
漂亮表格如果沒有改變決策，不應該被獎勵。
簡單流程
用這個次序：
- 寫清楚決策。
- 選 3 至 5 個競爭對手。
- 定義來源邊界。
- 抽取 claim 和 proof。
- 按受眾、場景和證據比較。
- 寫出對手反應。
- 作一個建議。
- 決定團隊下一步需要甚麼證據。
這足夠做第一輪。
它不會取代深度研究。但它會阻止第一輪變成一份漂亮但沒有策略後果的摘要。
如果你今天叫 AI 研究競爭對手，這份研究真正需要支援哪個決定？
Chandler
