基于Shandu构建深度竞品分析方案
传统竞品分析常受限于单一数据来源，Shandu的混合研究模式可显著提升覆盖维度：
- 多维度数据采集： 同时抓取竞品官网（
scrape命令）、社交媒体评价（通过搜索引擎高级语法如site:twitter.com 竞品名）和技术文档（GitHub等平台） - AI驱动的关联发现： 利用
research命令的递归特性，自动发掘竞品技术栈、合作伙伴等隐藏关联，建议设置--depth 3获得产业链级洞察 - 智能报告生成： 系统自动将零散数据整合为Markdown报告，包含：技术对比表格、SWOT分析框架、时间线图谱等结构化内容
进阶技巧：
1. 创建targets.txt列出所有竞品域名，通过shandu batch-scrape targets.txt --dynamic批量抓取
2. 结合aisearch命令快速获取行业基础数据（如shandu aisearch "2024年云计算市场份额" --detailed）作为报告基准参考
效果对比： 手工分析通常需5-7天完成基础报告，使用Shandu可将周期缩短至4-8小时，且数据点增加300%以上。
本答案来源于文章《Shandu：多轮收集分析信息的AI研究自动化工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样提升市场竞争对手分析报告的数据全面性？
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