老板说“分析一下竞品的Deep Research”,我交出了这份报告

前面三篇讲了为什么做、评什么、怎么选竞品。这篇我用一个真实案例,把整个流程串起来走一遍。案例背景就是开头提到的那个场景:老板说”现在其他产品都出了Deep Research功能,去帮我分析一下他们做的效果”。拿到这个需求,我会怎么做?第一步:先别急着动手,把需求拆清楚很多人拿到需求就开始打开竞品截图,这是不对......

老板说“分析一下竞品的Deep Research”,我交出了这份报告

本文来自微信公众号: 人人都是产品经理 ,作者:青蓝色的海

前面三篇讲了为什么做、评什么、怎么选竞品。这篇我用一个真实案例,把整个流程串起来走一遍。

案例背景就是开头提到的那个场景:老板说”现在其他产品都出了Deep Research功能,去帮我分析一下他们做的效果”。

拿到这个需求,我会怎么做?

第一步:先别急着动手,把需求拆清楚

很多人拿到需求就开始打开竞品截图,这是不对的。我会先问自己几个问题:

1.1这份报告是给谁看的?

老板让做的,那主要受众就是老板和管理层。他们关心的是战略层面的东西:竞品在押注什么方向?我们应该怎么跟进?有没有风险?

这意味着我的报告要结论前置,先说判断再给证据,不要铺垫太多背景。

1.2 Deep Research到底是什么?

在分析竞品之前,我得先搞清楚这个功能本身是什么。

Deep Research是OpenAI在2025年2月首次推出的功能,核心特点是:AI能自主进行网络搜索、整合多个来源的信息、深度分析数据,最后生成一份完整的研究报告。

和普通的AI搜索(RAG)相比,Deep Research的区别在于:普通搜索是”一问一答”,用户提问,AI搜一下就回复;Deep Research是”自主研究”,AI会进行多轮搜索、阅读、分析,最后给你一份有深度的报告。

一句话总结:Deep Research让AI从”问答助手”升级成了”智能研究员”。

搞清楚这个,我才知道后面要评什么。

1.3应该重点分析哪些维度?

回顾一下四大维度:市场定位、模型技术、产品功能、用户体验。

结合这个需求的特点,我会把重点放在三个方向:

  1. 核心功能:各家Deep Research的功能实现方式有什么差异?

    功能矩阵:把功能点拆开,做一个对比表

    内容质量:用同样的问题测一遍,看看谁的输出质量更好

    市场定位和模型技术可以简单带过,因为老板问的是”做的效果怎么样”,不是”它们的战略是什么”。

    第二步:选定竞品,圈定分析范围

    根据上一篇的方法,我会这么选:

    2.1直接竞品(重点分析)

    这些产品都有独立的Deep Research或类似功能,和我们直接竞争:

    • 智谱AutoGLM沉思:网页/PC端,支持单轮检索+文本输出,基于自研GLM系列大模型

      百度心想:App先行,聚焦移动端”个人生活助手”,主打旅游攻略、AI相亲、股票盘点等任务模板

      字节扣子空间:网页/PC端,主战场是”协同办公”,用Agent驱动办公场景

      GenSpark:网页/PC端,出海产品,偏向个人服务,采用Multi-agent框架

      纳米搜索:定位All in One通用智能体,多个专精LLM协同工作

      2.2间接竞品(选择性分析)

      这些产品有搜索和研究能力,但定位不完全一样:

      • Gemini:Google的AI助手,有Deep Research能力但不是主打

        OpenAI ChatGPT:Deep Research功能的开创者,是行业标杆

        2.3潜在竞品(保持关注)

        Manus:通用Agent产品,目前在工程化落地和场景覆盖上比较成熟,如果往研究方向发力可能成为强力竞品

        选完竞品后,我会画一个简单的市场格局图,把这些产品按”研究能力”和”需求难度”两个轴摆上去,一眼就能看出谁在什么位置。

        第三步:收集资料,系统性地体验产品

        资料收集我会从三个渠道入手:

        这部分主要了解产品定位、发布时间、技术路线等背景信息。

        这是最重要的部分。我会注册每个竞品,用同样的任务走一遍完整流程。

        我设计的测试任务是:“帮我研究一下2025年中国AI大模型市场的竞争格局,要求包含主要玩家、市场份额、技术路线对比、未来趋势。”

        • 从发起请求到拿到结果,需要多长时间?

          中间过程用户能看到什么?能不能介入?

          最终输出的报告有多长?结构是什么?

          引用来源标注清不清楚?能不能点击跳转?

          如果时间允许,我会去看看用户对这些产品的真实评价。

          小红书、知乎、即刻上搜一下产品名,看用户在夸什么、在吐槽什么。这些信息往往比自己体验更真实。

          第四步:整理分析,构建功能矩阵

          资料收集完,开始整理分析。

          我会做一个表格,横轴是各个竞品,纵轴是功能点:

          把这个表填完,差异就一目了然。

          我会用同一个问题测所有产品,然后从几个维度打分:

          • 准确性:有没有事实错误?

            完整性:有没有遗漏关键信息?

            深度:是泛泛而谈还是有深入分析?

            结构:报告结构是否清晰?

            可用性:能不能直接用,还是需要大量修改?

            每个维度1-5分,最后算个总分,排个序。

            分析完数据后,我会提炼出几个关键发现:

            • 谁在某个维度明显领先?

              谁有独特的差异化功能?

              普遍存在的短板是什么?

              用户吐槽最多的问题是什么?

              这些就是报告的核心洞察。

              第五步:写报告,结论前置+证据链

              最后是写报告。我的报告结构是固定的:

              5.1核心结论(放在最前面)

              • 整体判断:各家Deep Research功能处于什么水平?差距大不大?

                标杆是谁:谁做得最好?好在哪里?

                我们的机会:有什么差异化空间?

                老板看完这段就知道结论了,后面是证据。

                简单介绍分析了哪些竞品、各自的定位、为什么选它们。

                把前面做的表格放进来,配上简要说明。

                5.4内容质量评测结果

                把测试结果放进来,说明测试方法、评分标准、最终得分。

                我会放3个典型case:

                1. 最佳实践:谁的某个输出特别好?好在哪里?截图为证。

                  典型问题:谁的某个输出有明显问题?问题是什么?截图为证。

                  边界情况:有没有什么意外发现?比如某个产品在特定场景下表现特别好或特别差?

                  案例是用来把数据结论变成”可理解的证据”的,没有案例的报告是干的。

                  最后落到可执行的建议:

                  • 我们应该跟进哪些功能?优先级怎么排?

                    做竞品评测的完整流程其实就是六个字:明确目的→选对竞品→定好维度→收集资料→整理分析→输出报告。

                    每一步都有方法可循,不是拍脑袋的事。

                    最重要的是:报告不是终点,推动决策才是。

                    写完报告后,要让看的人知道下一步该做什么,这份报告才有价值。

                    ————/E N D/————

THE END
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