01
步骤 1
把竞品的分类连同变体、选项与公开参数，和商家对应的SKU逐条并排列出，每行都保留标识符、各项参数所用的单位以及币种，并注明哪些记录缺少决定性属性。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
对比竞品商品结构与自有商品结构
商家在规划下一轮产品线时，需要把某个竞品的结构与自己的并排看清楚。当前任务是对比竞品商品结构与自有商品结构。最终应标出双方重叠之处、商家偏薄的环节以及规格差异。
所属主题
竞品研究与监控
目标关键词
shopify competitor product analysis
可复制 AI 提示词
直接用在 Spark 工作流里的提示词
先替换所有 [方括号] 占位内容，再补充你真实的店铺数据和限制条件，最后粘贴到你常用的 AI 助手或 Spark 智能体里。Spark 会按本页定义的流程给出结构化的输出和验证方式。
ai-prompt.txt
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「shopify competitor product analysis」这一问题，所属方向为「竞品研究与监控」。
店铺背景：[填写品类、目标市场、目标客群]
处理范围：[填写商品、页面、客户、活动或日期范围]
可提供的数据：[填写已有资料]
请按以下方式工作：
1. 先说明完成该任务需要哪些关键数据，并标记缺失项。
2. 以承载购买需求的属性而不是分类名称来对齐两条产品线，标出直接重叠的部分、商家变体偏少的分类，以及单位无法换算到商家口径的参数。
3. 输出问题判断、建议方案、优先级、所需人工确认事项和验证方法。
4. 所有商品属性、指标、客户信息和营销结论必须以我提供的数据为依据；没有证据时请明确写“待确认”，不要猜测。
5. 如涉及发布、发信、改价、修改商品或账户操作，在我明确授权且工具已连接前，仅输出草案或操作步骤；完成操作后再报告已验证的结果。解决步骤
推荐的解决流程
按输入、判断、交付三个阶段拆开执行，先保证每一步的输出，再进入下一步。
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步骤 2
以承载购买需求的属性而不是分类名称来对齐两条产品线，标出直接重叠的部分、商家变体偏少的分类，以及单位无法换算到商家口径的参数。
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步骤 3
交付逐项对照的比较表，机会按商家自身的需求证据排序，核对参与比较的行数与两份来源清单一致，并列出未能配对的竞品条目及其无法配对的原因。
常见问题
执行这个场景时最常见的疑问
覆盖判断依据、常见误解和必须准备的输入，让团队在真正动手之前先把前提对齐。
两条产品线的SKU应如何配对？
按承载购买决策的属性配对，即尺寸、包装以及可用相同单位表达的参数。仅按商品名称配对得出的结果看起来顺理成章，却完全没有比较买家做选择时真正关心的东西。
某个分类商品偏薄究竟说明什么？
它本身说明不了什么。可能是尚未满足的需求，也可能是有意的聚焦收缩，因此先记为待调查的差异，并对照商家自己的销售与客服记录核实，再决定是否建议在该分类补货。
单位无法换算的参数如何呈现？
在该属性上标为无法配对，并把双方原始数值并列写出。借助假设换算会得出记录无法支撑的比较，而保留缺口可以让问题保持可见，等拿到更好的货源数据后再解决。
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