本文来自微信公众号： 人人都是产品经理 ，作者：青蓝色的海
前面三篇讲了为什么做、评什么、怎么选竞品。这篇我用一个真实案例，把整个流程串起来走一遍。
案例背景就是开头提到的那个场景：老板说”现在其他产品都出了Deep Research功能，去帮我分析一下他们做的效果”。
拿到这个需求，我会怎么做？
第一步：先别急着动手，把需求拆清楚
很多人拿到需求就开始打开竞品截图，这是不对的。我会先问自己几个问题：
1.1这份报告是给谁看的？
老板让做的，那主要受众就是老板和管理层。他们关心的是战略层面的东西：竞品在押注什么方向？我们应该怎么跟进？有没有风险？
这意味着我的报告要结论前置，先说判断再给证据，不要铺垫太多背景。
1.2 Deep Research到底是什么？
在分析竞品之前，我得先搞清楚这个功能本身是什么。
Deep Research是OpenAI在2025年2月首次推出的功能，核心特点是：AI能自主进行网络搜索、整合多个来源的信息、深度分析数据，最后生成一份完整的研究报告。
和普通的AI搜索（RAG）相比，Deep Research的区别在于：普通搜索是”一问一答”，用户提问，AI搜一下就回复；Deep Research是”自主研究”，AI会进行多轮搜索、阅读、分析，最后给你一份有深度的报告。
一句话总结：Deep Research让AI从”问答助手”升级成了”智能研究员”。
搞清楚这个，我才知道后面要评什么。
1.3应该重点分析哪些维度？
回顾一下四大维度：市场定位、模型技术、产品功能、用户体验。
结合这个需求的特点，我会把重点放在三个方向：
核心功能：各家Deep Research的功能实现方式有什么差异？
功能矩阵：把功能点拆开，做一个对比表
内容质量：用同样的问题测一遍，看看谁的输出质量更好
市场定位和模型技术可以简单带过，因为老板问的是”做的效果怎么样”，不是”它们的战略是什么”。
第二步：选定竞品，圈定分析范围
根据上一篇的方法，我会这么选：
2.1直接竞品（重点分析）
这些产品都有独立的Deep Research或类似功能，和我们直接竞争：
智谱AutoGLM沉思：网页/PC端，支持单轮检索+文本输出，基于自研GLM系列大模型
百度心想：App先行，聚焦移动端”个人生活助手”，主打旅游攻略、AI相亲、股票盘点等任务模板
字节扣子空间：网页/PC端，主战场是”协同办公”，用Agent驱动办公场景
GenSpark：网页/PC端，出海产品，偏向个人服务，采用Multi-agent框架
纳米搜索：定位All in One通用智能体，多个专精LLM协同工作
2.2间接竞品（选择性分析）
这些产品有搜索和研究能力，但定位不完全一样：
Gemini：Google的AI助手，有Deep Research能力但不是主打
OpenAI ChatGPT：Deep Research功能的开创者，是行业标杆
2.3潜在竞品（保持关注）
Manus：通用Agent产品，目前在工程化落地和场景覆盖上比较成熟，如果往研究方向发力可能成为强力竞品
选完竞品后，我会画一个简单的市场格局图，把这些产品按”研究能力”和”需求难度”两个轴摆上去，一眼就能看出谁在什么位置。
第三步：收集资料，系统性地体验产品
资料收集我会从三个渠道入手：
3.1公开信息检索
官网介绍、产品文档
新闻报道、融资信息
行业分析报告
这部分主要了解产品定位、发布时间、技术路线等背景信息。
3.2产品体验
这是最重要的部分。我会注册每个竞品，用同样的任务走一遍完整流程。
我设计的测试任务是：“帮我研究一下2025年中国AI大模型市场的竞争格局，要求包含主要玩家、市场份额、技术路线对比、未来趋势。”
体验时我会记录：
从发起请求到拿到结果，需要多长时间？
中间过程用户能看到什么？能不能介入？
最终输出的报告有多长？结构是什么？
引用来源标注清不清楚？能不能点击跳转？
3.3用户调研
如果时间允许，我会去看看用户对这些产品的真实评价。
小红书、知乎、即刻上搜一下产品名，看用户在夸什么、在吐槽什么。这些信息往往比自己体验更真实。
第四步：整理分析，构建功能矩阵
资料收集完，开始整理分析。
4.1构建功能矩阵
我会做一个表格，横轴是各个竞品，纵轴是功能点：
把这个表填完，差异就一目了然。
4.2内容质量评测
我会用同一个问题测所有产品，然后从几个维度打分：
准确性：有没有事实错误？
完整性：有没有遗漏关键信息？
深度：是泛泛而谈还是有深入分析？
结构：报告结构是否清晰？
可用性：能不能直接用，还是需要大量修改？
每个维度1-5分，最后算个总分，排个序。
4.3找出关键差异点
分析完数据后，我会提炼出几个关键发现：
谁在某个维度明显领先？
谁有独特的差异化功能？
普遍存在的短板是什么？
用户吐槽最多的问题是什么？
这些就是报告的核心洞察。
第五步：写报告，结论前置+证据链
最后是写报告。我的报告结构是固定的：
5.1核心结论（放在最前面）
用2-3句话总结：
整体判断：各家Deep Research功能处于什么水平？差距大不大？
标杆是谁：谁做得最好？好在哪里？
我们的机会：有什么差异化空间？
老板看完这段就知道结论了，后面是证据。
5.2竞品概览
简单介绍分析了哪些竞品、各自的定位、为什么选它们。
5.3功能矩阵对比
把前面做的表格放进来，配上简要说明。
5.4内容质量评测结果
把测试结果放进来，说明测试方法、评分标准、最终得分。
5.5典型案例
我会放3个典型case：
最佳实践：谁的某个输出特别好？好在哪里？截图为证。
典型问题：谁的某个输出有明显问题？问题是什么？截图为证。
边界情况：有没有什么意外发现？比如某个产品在特定场景下表现特别好或特别差？
案例是用来把数据结论变成”可理解的证据”的，没有案例的报告是干的。
5.6建议与下一步
最后落到可执行的建议：
我们应该跟进哪些功能？优先级怎么排？
有没有什么坑要避开？
下一步应该做什么？
我的一句话总结
做竞品评测的完整流程其实就是六个字：明确目的→选对竞品→定好维度→收集资料→整理分析→输出报告。
每一步都有方法可循，不是拍脑袋的事。
最重要的是：报告不是终点，推动决策才是。
写完报告后，要让看的人知道下一步该做什么，这份报告才有价值。
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