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在 AI 没出现之前，我们做竞品分析主要是靠人工，或者一些数据分析软件。但是 AI 出来后，真的极大地解放了生产力，所以今天这篇文章简单聊聊怎么使用 AI 做竞品分析。
一般竞品分析的流程，先是采集竞品的数据，然后紧接着对数据进行清洗处理，再对清洗完成后的数据做各种维度的分析（比如情绪分析、痛点、优劣势，等等等）。
往常的数据采集，我一般都是自己编写爬虫脚本，自己去抓取相应平台的数据。至于数据清洗与整理，直接使用 Pandas 即可（当然数据量比较少时可以使用 Excel）。
可能这个过程对于有技术基础的小伙伴来说，并不是很难，但这个过程对于没有技术基础的朋友，就有点棘手了。所以从这个维度出发，AI 这种能直接读取链接内容的技术， 就极大地解放了生产力。
毕竟我们现在再去分析某款竞品的数据，直接将链接扔到 AI 工具里面去即可，再也不用写什么爬虫脚本、再也不用清洗什么数据格式了。
既然数据采集这个过程已经被 AI 取代了，剩下要做的就是自定义我们的分析维度了。
比如我现在想分析某款亚马逊竞品的评论数据，看看能不能从这些数据中发现一些有价值的信息。那我现在要做的就是直接将相应的产品链接扔到 AI 工具里，让他读取竞品评论数据。
这个过程中，我们需要做得无非就是“点点点”了（真的极大解放生产力了）。
等 AI 工具将数据读取完后，我们便可以在此基础上做一些基础分析了。且这个分析过程，完全是采用对话式的方式进行的，不像我们之前用 Pandas 还需要写分析代码。
并且，如果你不知道怎么问问题，还可以咨询 AI 工具（比如下图咨询 Claude 3.5 sonnet）。
如此一番操作下来，整个竞品分析过程就异常简便了。
当然这个中，我们最好是将这一套分析流程标准化出来。比如 Prompt 怎么写、比如数据输出的格式，等等。你会发现当你做完这一套后，整个分析流程就会异常高效。
对了，这些源数据可以让 AI 工具帮你整理下，然后输出出来
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