为什么 90% 的外贸竞品分析「看起来很努力，实际上没用」

很多外贸人都“做过竞品分析”，但真正遇到客户时，几乎用不上。

原因通常只有一个：
你分析的是**“对方有什么”**，而买家真正关心的是：

• 为什么我要选你，而不是他

• 他解决不了的问题，你能不能解决

• 选错供应商，会不会给我留下隐患

如果你的竞品分析回答不了这三个问题，它就永远只能躺在 PPT 里。

外贸竞品分析真正要解决的，不是“比较”，而是“决策”

买家眼里的竞品分析，本质是风险评估

在海外买家眼里，竞品分析不是技术文档，而是决策辅助工具，他们关心的是：

• 这个选择，会不会让我踩雷

• 三年后，这个供应商还靠不靠谱

• 出问题时，谁能兜底

这也是为什么参数表型竞品分析在 B2B 场景下几乎没有杀伤力。

结构化竞品分析的核心：不是列点，而是拆「盲区」

真正有效的竞品分析，至少要回答五类问题：

1. 对手在哪些地方做得“刚刚好”，但不具备扩展性

2. 对手在哪些地方刻意回避风险

3. 对手的优势，是否依赖外部条件（政策、补贴、渠道）

4. 一旦环境变化，谁先出问题

5. 我能否用结构性差异，而不是价格，完成替代

这正是 Google NotebookLM 发挥价值的地方。

Google NotebookLM 适合做竞品分析的根本原因

它不是“写内容”的工具，而是“审计信息”的工具

NotebookLM 的优势不在于写得漂亮，而在于三点：

• 基于源文件：所有结论都能追溯证据

• 多源交叉：官网、Catalog、评论、政策文件可同时喂养

• 结构化输出：适合生成对比表、漏洞清单、话术草稿

这使它非常适合做外贸竞品拆解，而不是营销文案。

第一层分析：产品与生态兼容性（不是参数）

为什么只看参数，最容易被竞品误导

参数是对手最愿意展示的部分，也是最“安全”的部分。

真正应该拆的是：

• 是否依赖私有协议

• 是否存在生态锁死

• 是否必须绑定订阅或平台

NotebookLM 实操方法

• 喂养竞品官网技术文档

• 同时喂养第三方评测 / 用户评论

• 要求 NotebookLM 输出「功能依赖关系图」

你会很容易看到：
哪些功能是“看起来很强”，但换个环境就失效的。

第二层分析：合规与信任边界（竞品最怕被问的）

合规不是证书，而是风险敞口

真正有价值的竞品分析，会拆：

• 数据是否跨境

• 服务器部署位置

• 隐私与责任归属

NotebookLM 的关键用法

• 同时输入竞品隐私政策 + 当地法规摘要

• 要求输出「潜在合规冲突点」

这一步直接决定了你后续逼单时敢不敢问关键问题。

第三层分析：供应链与售后韧性（价格之外的真成本）

为什么低价竞品，反而更危险

很多竞品靠价格取胜，但：

• 是否有海外库存

• 是否有本地维修点

• 是否能稳定交付

NotebookLM 可直接生成：

• 交付风险对比表

• 售后响应路径图

• 客户可能承担的隐性成本清单

这类内容，非常适合转成销售话术。

第四层分析：市场定位与价格结构（不是报价）

价格要拆的是「长期成本」，不是单价

NotebookLM 特别适合做的一件事是：

• 拆解一次性价格

• 拆解后续订阅、维护、升级成本

• 形成「总拥有成本」视角

这是业务员最容易超越同行的一步。

第五层分析：竞品没准备好的未来

竞品分析的终极目标：预判失效点

通过 NotebookLM，你可以要求：

• 汇总竞品路线图

• 对照行业趋势

• 输出「未来 2–3 年风险假设」

这一步，决定了你是否能在客户还没意识到问题前，就完成布局。

从竞品分析，到销售动作：如何真正“用得上”

NotebookLM 最终应该输出三类内容

1. 竞品漏洞清单（内部）

2. 对比型 PPT（客户用）

3. 逼单话术（业务员用）

如果你的竞品分析不能落到这三样东西上，它一定是失败的。

为什么这套方法适合在大宗师网络 AI 外贸训练营系统学习

因为这里教的不是“工具操作”，而是：

• 如何判断哪些资料值得喂给 AI

• 如何让分析结果直接服务成交

• 如何把个人经验变成团队可复制能力

NotebookLM 只是工具，方法才是护城河。

FAQ｜外贸人最常搜的竞品分析问题

外贸竞品分析怎么做才有深度？

从生态、合规、供应链、定价、未来风险五个维度入手，而不是参数。

NotebookLM 比 ChatGPT 更适合竞品分析吗？

是的，因为它基于源文件，不容易产生“看起来很专业的废话”。

竞品分析能不能直接用于销售？

可以，但前提是分析结构本身就是为决策和逼单设计的。