豆包AI可基于用户输入的竞品文本进行结构化分析，但需人工整理数据、分步提问、注入行业框架并校准输出，不可直接获取实时商业数据。
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如果您希望借助豆包AI快速梳理竞品信息并生成结构化分析内容，则需明确其作为通用大模型的使用边界。豆包AI本身不直接接入实时数据库或第三方商业平台，但可通过用户输入的竞品资料、公开网页文本、财报摘要等材料进行信息提炼与逻辑组织。以下是具体操作路径：
一、整理并输入结构化竞品原始数据
豆包AI的分析质量高度依赖输入信息的完整性与准确性。需提前收集各竞品的基础维度信息，包括产品功能列表、定价页面截图文字、官网介绍段落、用户评价高频词、App Store/华为应用市场评论摘要等，统一整理为纯文本格式后再输入。
1、打开豆包AI网页端或App，进入对话界面。
2、输入提示词：“你是一名资深市场分析师，请基于以下提供的竞品A、B、C的公开信息，从产品定位、核心功能、目标用户、定价策略、优势与短板五个维度进行对比分析。请用表格形式输出，每项对比需引用原文依据。”
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3、紧接在提示词后粘贴已整理好的三段竞品文本，每段开头标注“【竞品A】”“【竞品B】”“【竞品C】”，确保无图片、无链接、无乱码。
二、使用分步指令引导深度拆解
单一长提示易导致模型遗漏关键维度。采用分阶段提问可提升分析颗粒度，尤其适用于识别隐性差异，如用户体验动线、文案调性、信任符号设计等非结构化特征。
1、先输入：“请提取以下文本中所有关于‘注册流程’的描述，并对比竞品A、B、C在步骤数量、是否强制手机号、第三方登录选项、首屏文案语气上的差异。”
2、待返回结果后，再输入：“基于刚才提取的注册流程差异，请推断三家品牌对‘转化率优先’或‘风控优先’的策略倾向，并说明判断依据。”
3、继续输入：“请将上述推断与各竞品官网‘关于我们’页的使命陈述做语义匹配，指出是否存在表述一致性偏差。”
三、注入行业基准进行横向校准
避免分析陷入孤立文本解读，需主动提供行业通用评估框架，使豆包AI的输出具备可比性。例如引入SaaS领域常用的PLG（Product-Led Growth）成熟度四象限，或快消品的4P要素权重模板。
1、输入：“本行业公认的新锐品牌市场分析应覆盖：获客渠道占比（自然搜索/社交裂变/信息流广告）、用户留存关键节点（7日/30日）、NPS典型区间（-20至+50）、主流支付方式支持率。请按此框架，对以下竞品文本进行映射填充。”
2、粘贴竞品文本后，追加指令：“若某维度原文未提及，请标注‘未披露’，不得虚构数据；若出现模糊表述如‘广泛覆盖’，请反向追问原文中对应的具体渠道名称或数字案例。”
3、收到响应后，检查所有“未披露”项，针对性检索该竞品最新融资新闻稿或第三方监测报告（如QuestMobile），提取补充信息后再次输入校准。
四、生成可视化建议稿供设计团队调用
豆包AI可将分析结论转化为可执行的设计语言，直接衔接后续落地环节。重点在于指令中明确输出格式与业务场景指向，而非仅要求“生成图表”。
1、输入：“请将前述竞品价格策略对比结果，转化为给UI设计师的改版建议。要求：每条建议包含‘当前问题’（引用原文）、‘用户感知影响’（用消费者口吻描述）、‘视觉优化方向’（如‘价格标签增加动态倒计时’‘原价删除线粗度提升200%’）。”
2、在返回建议中，筛选出涉及色彩、排版、图标使用的条目，单独提取为第三轮输入：“请将以下三条建议合并为一份给前端工程师的CSS变量修改清单，格式为：--price-strike-color: #999; --countdown-font-size: 14px; ……”
3、确认变量命名符合团队现有Design Token规范，严禁直接将AI生成变量名用于生产环境，必须经前端架构师复核。
