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# 竞品内容分析 > 对同赛道竞品账号做全维度内容拆解：选题分布、发布节奏、爆款规律、格式偏好、互动模式，找出差异化机会，输出可落地的行动建议。 ## 输入 用户 prompt 中提供以下信息（部分可选）： - **必需**：竞品账号名称或链接（1–5 个）、用户所在赛道/细分领域 - **可选**：目标平台（小红书/抖音/B站/微博/知乎等）、分析侧重点（选题/格式/涨粉/变现等）、自己的账号名（用于对比） ## 输出 ```markdown # 竞品内容分析报告 日期: {date} 赛道: {niche} 分析平台: {platforms} 竞品数: {N} ## 竞品账号画像卡 （每个竞品一张卡片） - 账号名 / 平台 / 粉丝量级 / 简介定位 - 内容方向关键词 / 更新频率 / 主力格式 - 代表作 Top3（标题 + 数据 + 拆解） ## 选题分布 各竞品的内容主题分类与占比 ## 格式与节奏 内容形式（图文/短视频/直播/轮播/合集）占比 + 发布频率与时间规律 ## 爆款拆解 近期高互动内容的共性分析：标题模式、封面特征、内容结构、情绪钩子 ## 互动模式 评论/点赞/收藏/转发的比例特征 + 评论区运营策略 ## 热点借势分析 竞品如何跟热点、借势频率、效果评估 ## SWOT 分析 每个主要竞品的内容层面 SWOT ## 差异化机会 竞品未覆盖/做得弱的选题、格式、人设、受众缺口 ## 行动建议 按优先级排列的具体行动项，每条引用数据支撑 ``` ## 执行步骤 ### 1. 收集上下文 确认以下信息，缺失的主动追问： - 竞品账号列表（名称或链接） - 用户赛道 / 细分领域 - 目标平台（默认覆盖竞品所在的全部平台） - 分析侧重（默认全维度） ### 2. 竞品账号画像 对每个竞品账号建立基础画像。数据采集方法与各平台反爬降级方案参照 [data-collection.md](references/data-collection.md)： - 用 `web_fetch` 抓取账号主页信息（账号简介、粉丝量级、作品数）；被反爬拦截时降级到 `web_search` 取公开信息 - 提取定位关键词、内容方向、人设特征 - 记录粉丝量级区间、账号活跃度 - 拿不到的数据（播放/完播/粉丝增量等创作者后台数据）如实标注"无公开数据"，不编造精确值 ### 3. 选题与主题分析 梳理竞品近期内容（尽量覆盖近 30–90 天）： - 按主题归类，统计各主题占比 - 识别核心选题方向（常青选题 vs 热点选题 vs 个人经历） - 标注高频关键词和话题标签 ### 4. 内容格式与发布节奏 分析竞品的格式偏好和发布规律（更新频率指标与涨粉节奏推断方法参照 [viral-patterns.md](references/viral-patterns.md)）： - 格式分布：图文 / 短视频 / 中长视频 / 直播 / 图片轮播 / 合集 - 发布频率：日更 / 周几更 / 不规律 - 发布时间段：集中在哪些时段 - 平台适配：同一内容在不同平台的差异化处理 ### 5. 爆款内容拆解 爆款判定、拆解维度与"爆款密码"反推方法参照 [viral-patterns.md](references/viral-patterns.md)。筛选互动量显著高于均值的内容（≥账号中位数 3–5 倍），逐条拆解： - **标题/封面**：用了什么钩子？（数字、悬念、痛点、反常识、情绪词） - **内容结构**：开头留人方式、中间节奏、结尾引导互动的手法 - **选题时机**：是否踩中热点、节日、平台活动 - **格式特征**：时长、图片数、排版、字体、BGM 等 ### 6. 互动模式分析 分析竞品内容的互动特征： - 互动结构：点赞/评论/收藏/转发的比例分布 - 评论区特征：用户主要在讨论什么、情绪倾向 - 博主互动：是否回复评论、回复风格、置顶评论策略 - 收藏型 vs 传播型：哪些内容被收藏多（工具向），哪些被转发多（情绪向） ### 7. 热点借势分析 用 `web_fetch` 调用热搜 API（参照 [hotlist-apis.md](../../shared/hotlist-apis.md)）获取当前各平台热点，然后： - 对比竞品近期内容与热搜话题的重合度 - 分析竞品追热点的频率、速度、角度 - 评估追热点内容 vs 常规内容的互动差异 - 识别竞品擅长借势的热点类型（社会事件/行业动态/平台梗/节日） ### 8. SWOT 分析 对每个主要竞品做内容层面的 SWOT： - **S（优势）**：内容质量、更新频率、人设辨识度、粉丝粘性 - **W（劣势）**：格式单一、选题窄、互动少、更新不稳定 - **O（机会）**：未覆盖的受众需求、新兴平台/格式、赛道空白 - **T（威胁）**：该竞品对用户的直接竞争压力点 ### 9. 差异化机会挖掘 基于以上分析，找出可切入的差异化方向： - 选题空白：竞品没做但受众有需求的主题 - 格式差异：竞品集中做图文，可以用短视频突围（反之亦然） - 人设差异：竞品偏专业严肃，可以走亲和真实路线（反之亦然） - 受众细分：竞品覆盖大众，可以深耕更垂直的人群 - 平台差异：竞品主攻某平台，可以在另一平台建立优势 ### 10. 输出行动建议 汇总为可落地的行动清单： - 每条建议标注优先级（高/中/低）和预期效果 - 引用具体竞品数据作为支撑（"竞品 A 用 XX 格式获得了 XX 互动"） - 区分速赢（本周可做）和长线布局（需要持续积累） - 建议与用户自身定位和风格匹配 参照 [analysis-templates.md](references/analysis-templates.md) 输出竞争矩阵。 ## Profile 感知 - **有 Profile 时**： - 读取 `identity.md`：获取用户定位和差异化，精准匹配竞品梯度 - 读取 `platforms.md`：聚焦用户实际运营的平台，分析该平台上的竞品表现 - 读取 `style.md`：在行动建议中匹配用户的内容风格和调性偏好 - 读取 `audience.md`（如有）：用受众画像优化差异化机会分析 - 分析结论中直接对标用户账号，给出"你 vs 竞品"的对比 - **无 Profile 时**： - 退回通用模式，要求用户手动提供赛道和竞品信息 - 分析覆盖全平台，不做平台特化 - 附注"如提供账号 Profile 可获得更精准的竞品对标和差异化建议"