AI 商品竞品分析报告

01竞争格局：品牌层 / 商品层 / 型号覆盖

两层分别统计，分子分母不混用。品牌层回答「这个品牌在这一问里被明确推荐了吗」， 同一回答同一品牌只计一次；商品层即具体商品（SPU）级，回答「这个具体商品（可核对到型号）被识别并被明确推荐了吗」。 两者的差额由「型号识别覆盖」解释，不再用单个竞品型号代表整个竞争品牌。

品牌层 · 明确推荐份额

品牌层你落后于 岩行：43.2% vs 48.4%。如果商品层的差距更大，说明真正的问题不只是品牌可见度，而是具体型号没有被推荐——优先把型号与购买场景的对应关系讲清楚。

商品层 · 我自己

商品层 · 我的指定竞品

商品层 · AI 发现的其他竞争者（补充信息）

指定竞品即使本次没有被 AI 推荐，也仍然保留在报告中——「未检出明确推荐」只表示这一批回答里没有出现，不代表它在市场上没有竞争力。

型号识别覆盖（解释两层为什么不同）

02场景竞争矩阵

行是购买场景，列是商品。「未分出领先者」不等于打平——它表示有样本但差距未达判定阈值；「证据不足」表示样本量不够，不判胜负。

「价格约束敏感度」= B 条件（带目标价格带）份额 − A 条件（不给价格带）份额。差值为正，说明在它自己的价格带里更容易被推荐；差值为负，说明开放式提问里更容易被想到，但一加上价格约束就掉下去。

03推荐理由对照（AI 原文观点，不等于商品事实）

基于 AI 回答原文做规则归类，只统计「明确推荐」的样本。AI 说某商品参数强，只说明 AI 这样表述，不代表该商品参数真的更好。

04可争取的购买机会

「待验证」不是「低机会」：它是证据不足或商品适配性未核实，不是判定为没戏。 适配性未核实时一律不给高档——我们没有你的产品事实，不能替你编造优势。

05替代关系：我在哪个场景被谁替掉了

只做一阶映射（场景 → 替代者），不做多阶竞争图谱。

06竞争改善行动清单

每条对应一个具体场景，说明要补哪类信息。这里给的是信息类型与表达方向，不是话术成品，也不承诺补齐后 AI 一定推荐你。

07原始回答证据

共 6 条有效回答、0 条失败。每条可定位到题号、监测单元、采样序号，原文不改写、不摘要替代。

09方法与边界

1. 本报告检测各厂商公开的模型 API 接口，不等同于对应消费者 App 的实际搜索结果；两者在联网检索、个性化与产品策略上存在差异。
2. 题面以消费者购买需求为中心书写，不含送检品牌名、竞品名与任何型号；因此「被识别」只能来自模型自身的品类知识。
3. 「具体商品（SPU）明确推荐份额」的分母是**独立购买问题实例数**，一次调用算一个实例；同一题面的多次独立调用即使回答文本完全相同，也分别计入。各商品的份额可以同时命中，**合计可能超过 100%**，它不是市场份额，也不是互斥分配。
4. 同一回答出现多个商品时，本报告在**同一批回答内**分别判定，不对竞品做额外反向调用。
5. 每个「场景 × 单元」默认 3 次独立采样。**3 次只支持方向性判断，不构成统计显著性结论**；不足 3 次只展示观察，不判领先或落后。
6. AI 给出的推荐理由按规则归类，属于「AI 原文观点」，不等同于已核实的商品事实；商品适配性依据客户提交的信息做规则匹配，未做实物或第三方核验。
7. 竞品的来源与选择方式见报告「方法与边界」；无论哪种模式，竞品都经品牌实体库归一与具体商品身份校验，客户指定的竞品也不会被 AI 替换。竞品身份可通过报告内入口申诉纠正。
8. 本次检测**全部为实时采样，不含历史样本复用**。
9. 本报告不承诺「补齐某场景后 AI 一定推荐你」，也不承诺销量或转化提升。
10. 缺少密钥或额度受限的监测单元如实标注为未执行，不用其他单元的结果补齐。