AI競品分析4組提示詞範本!這樣問才問得出洞察,避免你被老闆電
AI競品分析4組提示詞範本!這樣問才問得出洞察,避免你被老闆電

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之前和你分享過 AI 可以幫忙研究公司,讀者 John 說,他把它用在競品分析的報告裡,但卻被老闆電了!

他向 AI 介紹自家品牌,請 AI 上網搜尋競品的概況,整理出一份簡報,看起來很豐富。

結果交出去之後,老闆只問:「所以我們要怎麼應對?」那份報告裡,沒有一行能回答這個問題。

他後來改了這個競品分析的做法。

請 AI 整理前, 先思考這份分析是為了開發新產品、改善既有產品、調整定價、找出競爭優勢 ?不同的目的,會需要不同的資料,也會對應不同的提示詞。

想清楚後,再和 AI 一起腦力激盪,最後整理的報告才能對決策有幫助。

#2 一天一AI
圖/ 數位時代

1. 開發新產品:讓 AI 畫出市場定位圖

當你的目的是開發新產品時,可以請 AI 協助釐清市場現況,並找出值得突破的空白商機。提示詞範例如下:

我的產品是(提供定位、功能、價格等資訊),競爭品牌有___,目標客戶群是___。請你透過網路搜尋查找更多資訊後,幫我:
把競品分兩組,一組是和我解決相同問題的,一組是能替代我服務的。
這些競品共同接受了哪些假設?找出大家都這樣做、沒人質疑的 2-3 個假設。
哪個假設最值得打破?打破後可能出現什麼機會?
選出兩個最能區分競品的維度,畫定定位矩陣,並標出空白區。
附上你的分析邏輯和引用的參考網址。

#3 一天一AI
圖/ 數位時代

2. 調整定價前:先拆解競品的定價邏輯

如果想調整產品價格,你需要先看懂對手的策略,並找出他們在定價上忽略了誰:

我的產品是___,競品是___。請你透過網路搜尋查找更多資訊後,幫我分析:
競品採用哪種定價策略?(低價搶市占、品質溢價、利基定位?)請說明你找到的價格時間點與判斷依據。
這個定價策略放棄了哪些用戶?
在被放棄的人裡,誰最有機會變成我的客戶?請說明理由。

#4 一天一AI
圖/ 數位時代

3. 改善既有產品:把競品的負評貼給 AI

想升級現有產品,最好的靈感來源就是對手客戶的抱怨。你可以把競品在 App Store 或 Google 地圖的評論網址(或純文字)直接貼給 AI,並這樣問:

這是我的競品。他的客戶最常抱怨什麼?有哪些是客戶很想要,但競品還沒有的功能和服務?請根據這些評價,提供我可以切入的 3 個差異化之處。

#5 一天一AI
圖/ 數位時代

4. 尋找競爭優勢:讓 AI 扮演競品的死忠客戶

你可以讓 AI 模擬真實客戶的心理狀態,藉此找出挖角對手客戶的突破口:

我的產品是(提供定位、功能、價格等資訊),我的競品是___,目標客群是___。請扮演這個競品品牌的『死忠用戶』,用第一人稱回答:
如果這個品牌明天消失,哪些事情會讓你很困擾?
你對這個品牌最不滿意的地方是什麼?為什麼還是沒換其他品牌?
什麼情況下你會換掉它?說一個具體情境。
根據以上,告訴我:
一個新產品用什麼角度切入,會讓你認真考慮跳槽?
你換產品最大的阻力是什麼?我要怎麼幫你解除?」

#6 一天一AI
圖/ 數位時代

AI 幫你腦力激盪,但你得自己拿主意

雖然 AI 能快速產出豐富的分析與靈感,但在應用這些資料時,務必確認 AI 蒐集到的是否為最新資訊。

更重要的是,AI 扮演的客戶畢竟不是真人,它只能為你提供靈感與方向。最終,你還是必須帶著這些分析結果,去面對真實的客戶進行提問,並在真實市場中進行測試。決策的權力與責任,終究在你自己手上。

#1 一天一AI
圖/ 數位時代

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技_內文1.JPG
圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

勤英科技_內文2.JPG
圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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