营销 AI 竞争情报工作流

AI 会让竞品研究看起来太快完成。

你让它总结竞争对手，它会给你一个干净表格。表格看起来有用，但可能回答了错误的问题。

竞争情报不是竞品列表，而是支持决策的工作流。

从决策开始

研究前先写清它支持什么决定：

• 要不要重新定位 offer？
• 哪个竞品 claim 需要回应？
• 上线页需要什么证据？
• 哪个细分人群被忽略？
• 销售或 account 团队要准备什么风险？

没有决策，研究就会漂。

定义来源边界

写清哪些算来源：竞品首页、价格页、产品文档、公开案例、review site、客户访谈、销售笔记。

也写清哪些不算。

AI 很擅长用合理语言填补空白。做 brainstorm 可以，做证据时危险。

比较表应该包含什么

好的表应该有：竞品、目标受众、核心承诺、使用的证据、强调的 use case、弱点或风险，以及对我们决策的含义。

最后一列最重要。没有它，表格只是研究装饰。

加入对抗反应

问一句：如果我们的动作有效，竞争对手会怎么回应？

他们可能复制模板语言，声称自动化更深，推出更便宜的诊断，攻击结构化评审的必要性，或者强调 enterprise security。

你不需要预测完美。你只需要停止假设市场不会动。

把综合变成行动

最后输出应该落到一个决定。

例如：

我们不应该争“AI productivity”。更强的位置是“给营销团队的可评审 AI 运营工作”。上线页应该用工作流审计例子、修改标准和清楚的评审路径来证明。

这才是有用的情报输出。它会改变团队下一步怎么做。

Prova 评审什么

通用 AI 可以很好地总结竞品。

Prova 应该评审的是：研究有没有改变决策。市场问题是否具体，来源是否明确，竞品 claim 是否有证据，对抗反应是否现实，最后建议是否改变了实际营销动作。

简单流程

1. 说清要支持的决定。
2. 选择 3 到 5 个竞争对手。
3. 定义来源边界。
4. 提取 claim 和证据。
5. 按受众、use case 和证据比较。
6. 写出对抗反应。
7. 给出一个建议。
8. 决定团队下一步需要什么证据。

这不会取代深度研究。但它能防止第一轮变成漂亮却没有策略后果的摘要。

如果今天让 AI 做竞品研究，它真正应该支持哪个决定？

Chandler