AI生成竞品分析工具实测：到底能不能解放产品经理双手？

引言

最近在群里和私下聊天时，被问到最多的一个问题是：AI能不能直接帮我把竞品分析做完？这个问题出现的频率，甚至比“AI会不会取代产品经理”还高。因为竞品分析实在是件苦差事，大部分时间都花在了机械劳动上：反复翻看竞品官网、逐条罗列功能点、填充对比表格，最后发现大家的结构都差不多。
所以当市面上开始出现AI竞品分析工具、AI做竞品分析这种说法时，产品经理一定会心动的。这篇文章不讨论概念，不做工具推荐，真实用一次AI来做竞品分析，看它到底能帮到产品经理哪一步。

一、什么叫做AI竞品分析？

在我理解里，AI做竞品分析，其实就是帮你把信息理清楚，做决策还是得自己来。更具体一点说，AI现在主要能做的是三件事：

• 把零散的竞品信息整理成结构化内容
• 按给定维度做横向对比
• 在已有信息基础上，生成总结性描述
  但它不等同于替你做业务判断，自动给出可落地的产品策略，理解非常细的行业语境和历史包袱。如果一开始就把AI当成一个产品经理那你大概率会失望，但如果把它当成一个效率很高、不会喊累的实习助理，预期就会合理很多，这一点非常重要。

二、实测AI竞品分析具体做了什么

实测场景简单说明：

这次实测我选的是一个比较通用、但不算太浅的场景：某一类在线文档工具型产品的竞品分析（功能差异+产品定位）。这次分析不是为了写市场报告，只是日常需求。主要想快速弄明白几家竞品都做了什么，差别在哪里。

实际使用过程

我用的是墨刀的AI Agent做这次竞品分析，也可以用其他热门大模型工具如Gemini3.0Pro、GPT等。没有特殊设置，也没有“投喂”额外资料，只是用自然语言描述需求。如果需要更详细的，可以告诉AI分析对象是谁，希望从哪些维度对比，输出偏功能还是偏定位。

AI Agent迅速给出了竞品分析报告，比较直观的感受是：它不是一次性生成一份完整竞品报告，而是按步骤搜索、调研和推进。并且提取到不同来源的关键信息后，按结构整理和补充细节。你换个角度，它会重组内容。
AI输出结果整体结构清晰，段落和要点都好理解，基本可以直接拿去改。基本可以直接复制到文档里改。而且会有很多表格图示穿插，很适合汇报。当然，也能明显看出来，有些结论是流于表面和宽泛的，需要你自己再压一压、改一改。

三、AI能否解放产品经理双手？

其实上面的实操案例，在很多大模型中也有共性。比如：

1. AI可以帮产品经理做的

• 信息整理：从官网、文档、社区快速汇总竞品功能和特性
• 功能拆解：把产品的模块、功能点结构化呈现，便于对比
• 结构搭建：生成可复用的表格、清单或对比框架
• 初步总结：输出对比文字、优势/劣势描述，帮助快速做文档草稿
• 重复性低价值工作：如逐条功能对比、整理竞品信息源

2. AI不可以代替产品经理的

• 业务判断：判断某个功能是否真正适合自身产品战略
• 价值取舍：分析差异的战略意义，优先级如何排序
• 行业细节洞察：理解特定市场或用户的深层痛点
• 最终策略决策：如何落地执行、如何调整产品方向
  虽然AI不会完全帮你写好交付报告，但重复又耗时间的工作它能顶上。在信息整理、功能拆解、结构搭建这些阶段，AI的效率非常高。但是在判断差异价值、结合自身业务做取舍这一步，仍然离不开产品经理的思考。这也是我这次实测之后，对“AI竞品分析”最稳定的一个认识。

四、AI竞品分析的一些实用建议

如果你打算把AI引入竞品分析的流程，这里有几条很实际的建议。
1.不要一上来就让AI给结论。先让它做整理、做对比，你再在这个基础上判断，会顺很多。
2.问题一定要具体。“帮我分析某某竞品”这种问法，得到的结果基本只能当参考；但如果你明确说“从功能模块和目标用户两个角度”，质量会明显提升。
3.把AI当作流程的一部分，而不是一次性工具。竞品分析本来就是反复修正的过程，Agent形态在这里可以联系理解上下文，比一次性对话的短时记忆更合适。
这些点，其实和用不用某个具体工具关系不大，更多是使用方式的问题。

总结

AI生成竞品分析到底能不能解放产品经理双手？想完全不用做竞品分析？AI做不到。不过想节省整理时间，把更多精力放在判断上，用AI就很合适了。至少在竞品分析这件事上，AI已经不再是“看看就好”的阶段，而是可以真正进入工作流了。