左滕 Nobu Sato

用AI做竞对报告:每个数字都要追得到原文

用AI做竞对调研的工作表

目录6
  1. AI 给的脚注,为什么不能直接当来源
  2. 先把问题和口径写下来,再让 AI 动手
  3. 来源让 AI 去找,分级由人来定
  4. 每个数字记三样:链接、原文位置、抓取日
  5. 算出来的数,算式单独一栏
  6. 结论另写,只引用表里的行

AI 交回来一份竞对报告,二十页,四十多个数字,每个数字后面都挂着脚注。看着比实习生做得还整齐。你随手点开第三个脚注,网页是真的,公司也对得上,可正文里那个数字,页面上找不到。用 AI 做竞对调研,省下的是找资料的时间,丢掉的往往是这条追溯链。这篇讲怎么把它从第一天就留住。

AI 给的脚注,为什么不能直接当来源

因为脚注挂上了,不代表那页纸支持那句话。斯坦福大学的 Nelson F. Liu、Tianyi Zhang 和 Percy Liang 2023 年审过四个生成式搜索引擎(Bing Chat、NeevaAI、perplexity.ai、YouChat)的回答:平均只有 51.5% 的句子被引文完整支持,引文里也只有 74.5% 真的支持它挂着的那句话。

差不多一半的句子,脚注没能把它撑住。

2025 年 3 月,哥伦比亚大学 Tow 数字新闻中心又做了一次更简单的测试。给 8 个 AI 搜索工具各 200 段新闻原文,共 1,600 次,让它说出这段话出自哪篇报道:标题、媒体、日期、网址。选的都是普通谷歌搜索前三条就能找到原文的段落。结果整体答错超过六成。最好的 Perplexity 错 37%,Grok 3 错 94%。ChatGPT 答错 134 次,只有 15 次说了自己没把握。

这还是开卷题,原文就在网上摆着。竞对报告要的是员工数、营收、客户数、价格,散在年报、新闻稿和招聘页里,难度高一个档次。

先把问题和口径写下来,再让 AI 动手

口径不写,AI 就替你选一个,而且不告诉你选的是哪个。

比如「竞对在日本有多少人」。正社员还是连派遣、外包一起算?日本法人单体,还是集团在日本的所有公司?哪一天的数?这几个问题不定,AI 找回来的可能是官网上「集团员工 3,000 名」那一句,跟你想比的根本不是一个东西。

所以工作表的第一栏,先写问题本身,写到别人照着就能去查的程度:「截至 2026 年 3 月末,A 公司日本法人单体的正社员人数」。分母也写上。算人均营收的时候,分母用这个数还是含外包的数,结论可能完全两样。

查不到就写「未披露」。三条规矩那页写过,空着比拿推测填上强。对方不披露的东西,本身就是信息。

来源让 AI 去找,分级由人来定

AI 搜得快,这一步放心交给它,让它列候选来源。收不收进表,人来定。

分级照同一页里的信息源六级来。从高到低:公司自己发的、有约束力的文件,比如官网条款和新闻稿;经过审计或法定的记录,比如有价证券报告书、登记信息;招聘信息;代理商和合作方的资料;署名的媒体报道;访谈。AI 下调查能列出来的,基本是前五级,第六级只能人自己去问。媒体报道里的数字,要拿第一到第三级的资料核过才进表。搜索结果的摘要、AI 自己的总结,哪一级都不算。

还有一层要分清:公司自己说的数,先记成主张。「服务企业超过一万家」写在官网上,是对方的说法,没有独立来源对上之前,进表可以,但标成主张,别当事实用。

每个数字都要能顺着同一行,追回原文里的那一句话

竞对报告工作表的结构,一个数字占一行。引文支持率出处:Liu、Zhang、Liang(2023),四个生成式搜索引擎

  1. 1问题与口径谁、什么单位、哪一天、分母是谁。写好了再让 AI 去搜
  2. 2候选来源:AI 列,人筛按信息源六级定级,媒体报道的数字拿更高级的资料核对。公司自报的数标成主张
  3. 3取证:链接、原文位置、抓取日位置写到页、表、行。再贴一句含这个数字的原句,不改一个字
  4. 4算式另起一行写明分子、分母各取自哪一行,两边的年份对齐
  5. 5结论单独写只引用行号。没有事实撑着的判断标「待验证」

脚注挂上了,不等于原文里有这句话。贴不出原句的数字,不进报告。

图1 竞对报告的工作表按问题与口径、候选来源、取证、算式、结论五栏走,取证一栏记链接、原文位置和抓取日并贴出原句;2023 年对四个生成式搜索引擎的审查中,平均只有 51.5% 的句子被引文完整支持。

每个数字记三样:链接、原文位置、抓取日

只有链接不够。一份有价证券报告书一百多页,链接指向整个 PDF,审的人还得从头翻。位置要写到第几页、哪张表、哪一行。

抓取日也省不得。官网的数字会改,IR 页面也会更新。带着日期的旧数字还是事实,「2026 年 10 月 20 日官网写的是 3,000 名」;不带日期,过半年就成了一个谁也说不清的数。

最管用的一招在这儿:让 AI 把含这个数字的原句,一个字不改地贴进表里。然后你自己打开页面,按一下查找。贴不出来,或者贴出来的句子页面上搜不到,这个数大概率就是它「补」的。我猜上面那个 51.5% 之外的句子,不少就是在这一步漏掉的。

算出来的数,算式单独一栏

人均营收、市场份额、增速,这些都是算出来的,原文里没有。算出来的数不能跟抄来的数混在一格。

另起一行,写明分子取自第几行、分母取自第几行。审的人一眼能看出两边是不是同一个年份、同一个口径。很容易出的一种错:分子用 2025 财年的营收,分母用 2026 年 4 月的人数。AI 做除法偶尔会错,我更担心的是它悄悄换了分母,算式不写出来,谁也发现不了。

结论另写,只引用表里的行

结论段落跟数字分开。每一句判断后面跟着行号:「A 公司在日本的销售团队大约是我们的两倍(第 7、9 行)」。读的人不同意,可以直接回到那两行去吵。

有些判断找不到事实撑着,比如「对方的渠道策略在收缩」。可以写,标成待验证,放在结论外面。竞对地图本来就要随时改,两张地图那页说过,地图上的每个点都得能说出是从哪儿来的。

这套做法用 AI 和不用 AI 其实一样,只是以前慢,人自然会边查边记。AI 快了,记录这一步最容易被跳过。用 AI 整理面试记录那篇讲的也是同一件事:整理可以交出去,认定「这是事实」的那一下,得自己来。

下次让 AI 交竞对表,把「原文位置」那一栏留空让它填。填不出来的那几行,就是你今天要亲自去看的。


用三种语言,写在日本落地这件事。