从公开信息，发现有价值的营销洞察。
收集竞品活动、拆解广告创意，并逐步把研究结果转化为推广策略。
核心研究工作流
MVP 1先建立属于你的营销案例库
保存一个竞品活动，再把它的宣传文案放进素材分析器。系统把研究对象、证据来源、观察和假设区分开来。
先保证洞察可信，再考虑自动化
- 公开素材，不等于竞品真实 ROAS
- AI 推断必须区别于客观事实
- 所有研究条目保留来源与日期
- 不需要上传公司机密数据
最近研究案例
可用的公开研究入口
竞品活动研究
记录市场上可观察到的广告、促销和传播策略，保留来源，不猜测竞品内部表现。
观察框架
后续可引入 AI 自动提取竞品在传递什么？
产品卖点、折扣、赠品、价格锚点、核心承诺。
它如何组织传播？
渠道、素材格式、开头 Hook、CTA、活动节奏。
可能的策略是什么？
基于可见线索给出可验证假设，不把推测当成事实。
广告创意拆解实验室
第一版先验证广告文案的结构化分析流程。实际 AI 图片/视频识别需接入服务端视觉模型。
输入广告内容
当前静态原型不将图片上传到任何服务器。
创意分析结果
规则引擎演示点击左侧“拆解素材结构”后，这里会输出创意标签、观察与测试建议。
未来 AI 多模态分析
视觉分析
识别色彩、场景、人物、产品占比、视觉层级和注意力入口。
视频结构
识别前 3 秒 Hook、场景切换、展示形式、利益点与结尾 CTA。
跨素材对比
同类产品素材聚类，总结差异化表达机会并生成创意 Brief。
红人分析中心
将在基础竞品和素材分析跑通后加入，优先采用公开频道数据与用户提供的资料。
内容与受众匹配
分析账号主题、内容风格与产品受众的匹配程度。
公开表现观察
浏览播放量、互动数、更新频率和热门主题，避免虚构真实曝光与转化。
合作内容 Brief
根据创作者风格，生成选题建议、合作形式和视频结构。
推荐的第一批平台
官方 Data API 可获取部分公开频道及视频统计指标；适合先建立可验证的数据流程。
数据访问范围存在限制，先支持用户手动提供链接与公开数据；后续评估合法 API。
推广策略与预算情景模拟
这是未来功能的交互预览：基于手工设定的目标和预算展示起始方案。当前不使用真实广告表现，也不宣称预测 ROI。
设定营销情景
未来会结合行业研究、竞品活动、素材数据及可选的私有账户效果进行调整。
建议预算框架
仅供演示策略草案
完整版本还将加入
市场与竞品证据
根据具体产品、竞品档期、创意方向与市场分析形成策略依据。
预算优化模型
在拥有可靠历史数据时，做边际回报、转化不确定性与不同预算情景比较。
落地与复盘
输出推广排期、受众、创意 Brief、测试预算和 KPI，追踪后续表现。
数据与隐私设置
为了让第一版能够安全试用，原型采取公开来源与本地数据优先的设计。
当前原型
自行新增的竞品案例保存在当前浏览器 localStorage。
前端不发送素材文本到第三方 AI 或服务器。
保存的链接是参考证据，不表示程序读取或验证了其内容。
研究记录管理
可导出 JSON 用于备份。重置将删除浏览器中自行新增的案例，恢复虚构演示数据。