kimi chat可高效支撑市场分析与竞品研究：一、提取竞品年报核心信息并结构化呈现；二、横向对比多款竞品产品功能差异；三、解析行业报道中的趋势信号与情绪倾向；四、聚类分析用户评论情感与主题。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
Kimi Chat作为一款具备强大文本处理与信息整合能力的AI工具，可被用于快速梳理市场动态和竞品公开资料。以下是将其应用于市场分析和竞品研究的具体操作方式：
一、提取竞品官网与年报中的核心业务信息
通过向Kimi Chat上传竞品公司官网首页截图、PDF版年报或新闻稿，模型可识别并结构化输出其主营业务、营收构成、技术路线及战略动向。该方法规避人工逐页阅读的低效过程，直接聚焦关键陈述。
1、在Kimi Chat界面点击“上传文件”，选择竞品最新年度报告PDF（建议为中文原版）。
2、输入提示词：“请提取该报告中‘主营业务’‘研发投入占比’‘主要客户行业分布’三项内容，并以表格形式呈现。”
3、确认输出结果中是否包含明确数值与分类描述，若出现“详见原文第X页”等模糊指引，需重新上传完整文本而非扫描图。
二、对比多家竞品的产品功能差异
将不同竞品的产品介绍页文字或App Store详情截图批量输入，Kimi Chat可自动归纳共性功能与差异化卖点，形成横向对比矩阵，辅助定位自身产品空白点。
1、依次上传三款竞品的App Store中文页面截图（确保文字区域清晰无遮挡）。
2、输入提示词：“列出这三款应用在‘用户注册流程’‘数据导出格式’‘离线使用支持’三个维度上的异同，仅输出有差异的条目。”
3、检查输出是否剔除重复描述，若某项功能被标注为‘均支持’但实际存在限制条件（如仅限企业版），需手动补充说明。
三、解析行业媒体报道中的隐含趋势信号
媒体通稿常含政策导向、资本动向、用户投诉焦点等非结构化线索。Kimi Chat能从长篇报道中提炼高频关键词、情绪倾向及未明说的约束条件，辅助判断市场拐点。
1、复制粘贴五篇近三个月内主流财经媒体发布的行业分析文章正文（单篇不超过3000字）。
2、输入提示词：“统计文中出现频次前五的名词短语，标注每个短语关联的正向/负向/中性评价语句各一句。”
3、核对输出中是否包含具体语境，若仅输出词频而无例句，需追加指令“必须引用原文原句，不可改写”。
四、生成竞品用户评论的情感聚类摘要
从应用商店或社交媒体抓取原始用户评论后，Kimi Chat可按情感极性与主题维度进行聚类，快速识别高频不满点与意外好评点，替代人工标注流程。
1、整理100条竞品App Store中文评论，每条单独成行，保存为TXT文件后上传。
2、输入提示词：“将评论分为‘功能缺陷’‘界面体验’‘价格争议’‘意外亮点’四类，每类选取最具代表性的三条原文，并标注情感倾向（正面/负面/中性）。”
3、验证分类是否覆盖全部评论类型，若某条评论被遗漏或归类错误率超20%，需增加示例引导（few-shot prompting）重新提交。
