看不见竞品，就看不见自己的差距
竞品先被 AI 推荐
同样的提问，AI 先推荐竞品——但你不知道它靠什么信源、什么叙事赢得了位次。
声量差距无从量化
「感觉竞品声量更大」无法支撑预算决策，需要的是可对比的数字。
用户意图理解错位
用户真实问的是「怎么选」，品牌却一直在优化「是什么」——意图拆解缺失让内容白做。
Live View
Competitor Intelligence · 演示
行业声量占比与竞品认知差距的可视化对比（演示数据）。
行业声量占比Demo · 演示数据
Your Brandyou32%
竞品 A28%
竞品 B18%
竞品 C13%
其他9%
认知差距对比Demo · 演示数据
提及覆盖7
你 78竞品均值 71
推荐位次18
你 82竞品均值 64
权威信源14
你 66竞品均值 80
叙事匹配3
你 74竞品均值 77
核心功能
用户意图拆解
把模糊的用户提问拆解为可优化的意图场景，对齐内容与真实需求。
竞品认知分析
分析 AI 对竞品的表述结构：它被描述为什么、优势如何被构建。
行业声量占比
量化品牌与竞品在 AI 答案中的份额，形成 Share of Voice 排名。
认知差距定位
八大维度逐项对比，精确定位品牌落后于竞品的认知环节。
对标策略建议
基于差距分析输出可执行的追赶与防御策略。
动态追踪
竞品动作与算法变化持续追踪，异动即时告警。
工作原理
01
圈定竞品集
基于行业与场景，确定需要对标的核心竞品集合。
02
意图场景探测
在同一意图场景下对品牌与竞品做平行探测。
03
认知差距建模
用 Brand AI Cognitive Profile 八大维度构建对比矩阵。
04
输出对标策略
明确在哪些场景、哪些信源、什么叙事上发起追赶。
常见问题
竞品数据从哪里来？
与品牌自身的监测同源：在同一意图场景下对 30+ AI 平台发起平行探测，公开、可复现、可核验。
多久更新一次对比数据？
随平台监测周期持续更新，竞品可见度异动会实时进入告警流。