前阵子帮一个做餐饮小程序的朋友做调研。他想知道同城那几家竞品最近在干什么,但又请不起咨询公司,连个专门的市场岗位都没有。他说:"我就想知道它们微信群里发了什么、小红书有没有新动作、价格是不是偷偷降了。"

这个需求听起来不大,但真要干起来还挺费劲。每天手动盯着几家竞品的公众号、小红书、朋友圈,再整理成表格——一个人干三天就不想干了。但我用AI给他搭了个简单的监测流程,结果他跟我说:"早知道这么弄,我去年就搞了。"

这篇文章把整个方法写出来。不涉及复杂的技术工具,都是普通营销人能用上的东西。

竞品分析,小团队的痛在哪

大公司有专门的市场情报团队,有人专门盯竞品动态、有人做数据整理、有人出分析报告。小团队呢?要么是老板自己在刷朋友圈的时候顺便看看,要么是运营兼着干——每天花半小时刷刷竞品的号,但刷完就忘了,下个月回头看跟没刷一样。

我自己的经验也是这样。以前在一家创业公司,让我"盯着竞品动态"。头两周劲头很足,还做了个Excel表,第三周就开始偷懒了——今天太忙了明天再看吧,结果一拖就是半个月。

不是我不敬业,是这事确实反人性。每天看重复的信息、记笔记、更新表格,做久了谁也扛不住。AI恰好能干这种"反人性"的事情——它不怕重复,也不会因为今天心情不好就偷懒。

我的做法是:脏活累活给AI,人留着做决策。

第一步:定好你要盯谁、盯什么

很多人做竞品分析容易犯一个毛病——想盯太多。恨不得把行业里所有玩家都列进去,结果是信息太多根本看不过来。我一般建议:同类竞品盯3家就够了,替代品盯2家,总共不超过5家。

具体盯什么,看你自己的业务目标。如果你们正要做新品,就重点看竞品的新品发布和用户反馈。如果你们在调整定价,就重点看价格策略和促销活动。如果你们在做内容涨粉,就盯竞品的内容方向和爆款选题。

拿我朋友那个餐饮小程序的案例来说,他关心的就三个维度:

  • 产品更新:竞品有没有上线新功能(比如预约、外卖、会员卡)
  • 营销动作:有没有做活动、推新套餐、降价
  • 内容方向:公众号和小红书在发什么类型的内容,哪个数据好

定好维度之后,接下来就是搭建信息收集的管道。

第二步:用AI建3条信息管道

下面说具体怎么操作。不需要任何编程基础,会复制粘贴就行。

管道一:公众号内容监测

微信公众平台的搜索功能免费又好用。操作很简单:打开搜一搜,搜索竞品公众号名称,点进去能看到最近发布的历史文章。你可以把最近15-20篇文章的标题、阅读量(如果文章有显示)、发布时间复制到一个文档里。

然后把这些信息丢给Kimi或者豆包,告诉它:"这是XX竞品最近发的内容,帮我做三件事:1)归纳它们最近在重点推什么方向 2)找出频率最高的关键词 3)对比一下上一篇和这一篇的风格有没有变化。"

整个过程不超过10分钟。以前我自己做这一步,光整理就要半小时,分析还得另外花时间。

管道二:小红书笔记监测

小红书的搜索是目前公开可查的信息量最大的平台。你搜索竞品品牌名或产品名,按"最近"排序,可以看到普通用户发的使用体验、吐槽、安利。这些内容里往往藏着竞品的新品信息、用户真实反馈、甚至一些负面声音——这些在竞品的官方渠道是看不到的。

操作流程:每周挑一天,花20分钟在搜索竞品关键词,把值得关注的热门笔记(点赞过百的)截屏或复制链接,然后同样丢给AI提炼。

我常用的AI指令模板(直接在豆包或Kimi里用):

模板:"我现在是一家[你的业务类型]公司,下面这些是用户在小红书讨论[竞品名称]的内容(附上笔记摘要)。请帮我总结:1)用户对竞品最满意的地方是什么 2)用户吐槽最多的是什么 3)有没有提到我们的品牌或产品 4)有没有什么新需求是被反复提到的"

管道三:价格变动监测

这个最简单。如果竞品有公开报价(像SaaS产品、服务套餐),每个月去截一次图存档。如果是需要询价的那种(定制服务、项目报价),可以通过伪装成客户去咨询——这是最原始但有效的办法。把获取到的价格信息整理进表格,让AI帮你分析价格变动趋势和策略变化。

第三步:把收集到的信息变成能用的结论

信息本身不值钱,值钱的是从信息里提炼出来的判断。AI在搜集信息上确实高效,但在做判断上还差得远。所以我的做法是:让AI干粗活,我自己干细活。

具体操作是这样的:每周五花30分钟,把三条管道收集到的原始信息拼在一起,然后问AI:

周报分析指令:"本周我们收集了竞品A的X条公众号文章、Y篇小红书笔记、Z个价格变动记录。结合我们自己的情况(附上本周业务数据),请帮我分析:1)竞品有没有值得注意的新动作 2)我们跟竞品的差距是在拉大还是缩小 3)下周有没有什么可以马上执行的行动建议"

AI给你的答案大概有七八分靠谱。不要全信,但可以用来当作思考的起点。比如AI说"竞品A最近加大了小红书投放力度",你就要自己去验证——是确实加大了,还是只是有一两篇突然火了?验证这一步只能用人的判断,算法做不了。

说几个踩过的坑

这个方法我用了一年多,踩过不少坑。说三个印象最深的。

刚开始的时候特兴奋,设了8个监测维度,每周AI整理出来的报告老长一串。结果呢?自己根本不看——信息太多了,打开就犯困。后来砍到3个维度,反而每周都会认真读一遍。少就是多,这话没错。

还有一次,AI告诉我"竞品出现价格调整趋势"。我紧张了一下,跑过去查,发现就是个老客户优惠价到期了。AI没有业务常识,逮着一个信号就当趋势。从那以后,每次AI给结论我都会多问一句"这逻辑说得通吗",而不是直接信。

最要命的是第三个问题。头几个月,我每周都老老实实收集信息、让AI整理,但整理完就扔那儿了,什么决策都没做。月底回头一看,盯了那么久,一个行动都没出来。后来给自己定了个死规矩:看完竞品周报,必须写一句"下周我要做什么"——哪怕写的是"这周不动"也算数。

总结一下

小团队做竞品分析,说到底就一件事:让AI干搜集整理的活,人留着做判断和行动。工具不复杂,流程也不复杂,难的是一直坚持。

如果你们公司连一个专职的市场人员都没有,这套方法至少能让你每周花一小时,就对竞争对手的动态有个大概掌握。比完全不管强得多。

顺便说一句,我在文章里用的Kimi和豆包都是免费的,小红书的搜索也是免费公开的。唯一需要投入的是每周固定的那30分钟到一小时。这个投入值不值,就看你们的信息敏感度对业务有多重要了。


下一步试试:选一个你最大的竞品,用上面的方法坚持盯一个月。不用完美,先动起来。一个月后你回头看,你对这个市场的理解大概率比以前深了一层。

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