案例库
AI 深度搜索与任务案例
既看吾求索如何把调研问题拆解、检索并整理成带来源的结论，也看它如何把任务做到可下载、可部署的交付物。
短视频脚本如何做多源灵感整理？
围绕一个短视频主题同步检索平台热点、用户评论、问答需求和权威资料，把流行表达与可靠事实分开整理，提炼冲突、问题和案例素材，最终输出包含前三秒钩子、信息节奏、画面提示与来源核验的原创脚本。
小红书标题公式怎么拆解？
围绕一个垂直主题收集近期高互动小红书内容，拆解标题中的目标人群、具体场景、结果承诺、反差、数字和风险提示，区分相关性与因果关系，最终形成可原创改写的标题结构和发布前检查表。
竞品定价矩阵怎么做？
从竞品官网和帮助文档提取套餐价格、计费单位、功能权益、额度限制与附加费用，把难以直接比较的定价信息归一成矩阵，再结合目标用户和价值指标判断拥挤价格带、升级门槛与可测试的定价机会。
如何从用户评价里挖出竞品痛点？
从应用商店、社区、问答和公开测评中收集竞品评价，区分事实、情绪与功能诉求，按场景和用户类型聚类高频痛点，并回到官方资料核验版本差异，最终输出带证据的痛点地图和产品验证清单。
高考志愿：城市优先还是专业优先？
围绕“城市优先还是专业优先”这一志愿填报难题，系统整理城市产业、院校培养、专业课程与就业去向等公开资料，给出按目标和约束排序的决策框架，帮助考生与家长减少只看名气或只追热门的单点判断。
如何识别所谓的“天坑专业”？
把“天坑专业”这个情绪化标签拆成可核验的问题：课程是否匹配、对口岗位有多少、是否依赖读研、地域和行业限制多大、技能能否迁移。通过院校方案、就业报告与招聘样本交叉验证，帮助考生识别风险而非盲目劝退。
如何用公开资料估算 TAM、SAM、SOM？
用统计公报、行业报告、企业披露与公开价格等资料，先界定目标用户、地域、场景和产品边界，再用自上而下与自下而上两条路径估算 TAM、SAM、SOM，保留公式、假设、来源和敏感性区间。
用户访谈前，如何用搜索准备提纲？
在用户访谈前检索行业背景、现有方案、用户公开讨论与常见术语，形成已知事实、待验证假设和认知空白，再按行为回顾而非观点诱导组织访谈提纲，让每个问题都对应明确的研究目标。
如何分析小红书上「AI 搜索」的爆款内容？
用吾求索分析小红书上「AI 搜索」相关爆款笔记，整理标题模式、封面风格、内容角度与评论热点，并生成 10 个可直接套用的爆款标题和 3 个短视频脚本，适合内容运营与博主复用。
如何调研国内 AI 搜索引擎产品？
用吾求索系统调研国内主流 AI 搜索产品，从产品定位、核心功能、定价模式到差异化机会逐项对比，输出一张结构化竞品表和可落地的切入点建议，适合产品经理与创业者做竞品分析。
人工智能专业就业前景怎么样？
用吾求索整理人工智能专业的就业方向、适合人群、院校选择与潜在风险，把高考志愿这类重大决策建立在可追溯的公开资料上。本文仅为资料整理与信息搜索辅助，不构成志愿填报建议。
如何判断 AI 有声书工具有没有市场？
用吾求索对 AI 有声书工具做一次轻量市场验证：梳理真实用户需求、现有竞品与定价、增长难点与商业模式，输出一份带来源的市场判断，适合创业者在投入前低成本验证方向。
如何快速整理 20 个网页的信息？
用吾求索把 20 个分散网页的信息整理成结构化摘要、观点归类、来源对比和结论，省去逐页打开、手动摘抄的时间，适合学习研究、写综述与资料调研。
如何追踪一个热点事件的来龙去脉？
用吾求索追踪一个热点事件：还原时间线、汇总不同来源的观点、标出关键争议点，并通过打开实时网页核实最新进展，适合内容创作者与研究者快速看清事件全貌。
如何判断 AI 搜索赛道还有没有机会？
用吾求索对 AI 搜索赛道做一次行业研究：梳理产业链与关键玩家、判断技术与数据壁垒、识别尚未被满足的需求，输出一份带引用的行业研究框架，适合创业者与投资人判断机会。
产品经理如何写一份竞品分析报告？
用吾求索辅助产品经理写竞品分析报告：从确定分析目标、收集多源信息、搭建对比维度到形成结论与建议，给出一套可复用流程和报告大纲，让搜索结果直接服务决策。