如果您希望借助AI工具完成市场分析与竞品调研报告的生成，则需围绕数据采集、信息处理、结构化输出三个关键环节展开。以下是实现该目标的具体操作路径：
一、使用AI工具抓取并整理竞品公开信息
该方法依赖AI对网页、应用商店、社交媒体等渠道的非结构化文本进行自动识别与摘要，从而快速构建竞品基础画像。需确保所用工具支持多源内容聚合与去重处理。
1、在Perplexity或You.com中输入指令：“列出2024年国内主流AI办公类SaaS产品的核心功能、定价模式与最新融资情况，来源限于官网、36氪、晚点LatePost及IT桔子”。
2、将返回结果复制至Notion AI或Kimi，使用“提取表格”指令生成含产品名称、上线时间、DAU区间、主推场景、免费版限制项的横向对比表。
3、对表格中每款产品单独发起追问：“该产品最近三个月在小红书和知乎上被提及最多的三个负面关键词是什么？请标注原始评论截图链接（若可访问）”。
二、调用大模型执行深度竞品差异建模
此步骤利用大语言模型的推理能力，将表面功能参数转化为用户感知维度的竞争力评估，避免陷入参数罗列陷阱。
1、准备结构化输入：将上一步生成的表格导出为CSV，保留“响应速度”“多端同步稳定性”“中文提示词容错率”等实测字段。
2、在Claude 3.5 Sonnet界面粘贴CSV数据，并发送提示词：“基于以下指标，按‘中小企业采购决策权重’重新加权排序，输出TOP3优势维度与对应竞品，每个维度附一句用户原话佐证（来自应用商店评论）”。
3、将模型输出结果中出现频次≥3次的用户原话单独提取，用绿色高亮标注，作为后续报告中的真实声音模块。
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