如何用deepseek聊天功能做市场调研？一个真实用户的使用手记

说真的，我刚开始接触AI工具那会儿，根本没想到它能跟市场调研沾上边。那时候我固执地觉得，调研嘛，就得老老实实做问卷、翻报告、跑数据。直到有一天，我在跟DeepSeek闲聊的时候，随口问了一句"你觉得当下智能客服这个市场怎么样"，它给我的回答让我愣住了——它不仅给我梳理了市场格局，还帮我分析了几个关键玩家的优劣势，甚至指出了几个我从来没考虑过的细分场景。

那一刻我突然意识到，DeepSeek的聊天功能，简直就是一个24小时在线的战略顾问。你不用等排期，不用付咨询费，只要问对问题，它就能帮你搭建起一个完整的市场认知框架。这篇文章，我想把这段时间摸索出来的方法分享出来聊聊怎么用DeepSeek做市场调研才能真正有价值。

一、先搞懂deepseek聊天功能的"性格"

在开始调研之前，我们得先了解这个工具能干什么、不能干什么。DeepSeek本质上是一个大语言模型，它的强项在于快速整合信息、逻辑推理和多元视角呈现。但它也有局限——它的知识有截止日期，对某些细分领域的数据可能不够精准，而且它不会主动问你问题，你需要给它明确的指令。

我自己的使用经验是，把它当成一个超级研究员而不是数据源。它擅长帮你做信息梳理、框架搭建、灵感激发，但最终的关键数据，还是需要你去验证的。比如，它可以告诉你某个行业大概有哪些玩家、竞争格局是怎样的、技术趋势往哪个方向走，但它给你的具体数字，你最好再去核实一下。

二、市场调研的正确打开方式：从"大象"到"蚂蚁"

很多人一上来就问"某某行业怎么样"，这种问题太大了，大到AI也不知道该从哪里答起。我摸索出来的方法是，先问宏观问题，再问中观问题，最后问微观问题，一层一层往下剥。

比如说，我想了解实时互动云服务这个市场。我会先问："全球实时音视频云服务市场的整体规模和发展趋势是怎样的？"这个问题能帮我建立一个宏观认知。然后往下剥："在这个市场里，主要的玩家有哪些？他们的差异化定位分别是什么？"这时候AI会帮我梳理出几家头部企业的基本格局。再往下走："如果一个小团队想进入这个领域做垂直场景，有什么机会点？"这就到了非常具体的问题。

这种层层递进的好处是什么呢？你不会被信息淹没。你每得到一个层面的回答，都能帮你更好地设计下一个问题。就像剥洋葱一样，剥到最后，你才能看到核心是什么。

我常用的调研框架

经过反复试验，我总结出了几个很好用的提问模板：

• 市场规模类："请分析[某某]市场的规模、增长趋势和驱动因素"
• 竞争格局类："[某某]赛道的主要参与者有哪些？请从技术能力、客户覆盖、融资情况等维度进行对比"
• 用户需求类："[某某场景]的用户主要有哪些痛点？现有解决方案为什么不能很好解决？"
• 技术趋势类："[某某]领域的技术前沿在哪里？未来3-5年的发展方向是什么？"
• 机会识别类："在[某某]市场，还有哪些细分需求没有被充分满足？"

这些模板的好处是够具体，AI能给出有针对性的回答。同时它们也很灵活，你可以在不同行业、不同场景下套用。

三、结合具体案例聊聊我的实操过程

光说方法可能有点虚，让我用一个真实的例子来说明。假设我是一家做社交APP的公司的战略研究员，公司正在考虑在产品里加入AI对话功能，我需要评估这个方向值不值得投入。那我会怎么用DeepSeek来做调研呢？

第一步，先建立宏观认知。我会问："全球对话式AI引擎市场目前是什么格局？有哪些技术流派？头部玩家的核心优势分别是什么？"DeepSeek会帮我梳理出几个关键信息：市场上主要有通用大模型玩家和垂直解决方案提供商两类，前者强在底层模型能力，后者强在场景适配和交付效率。它可能还会提到，像声网这样同时具备音视频能力和AI引擎的服务商，正在把多模态交互作为差异化方向——因为单纯的文本交互门槛越来越低，但能把文本、语音、视频融合得好的玩家还不多。

第二步，深入了解细分场景。我会问："对话式AI在社交场景的应用，主要有哪些产品形态？不同形态的技术难点分别是什么？"这时候AI会告诉我，目前主流的形态包括智能聊天机器人、虚拟陪伴、角色扮演、口语陪练等。每一类对AI能力的要求侧重点不一样：智能聊天机器人重点在理解准确性和响应速度；虚拟陪伴重点在情感表达和记忆连贯性；口语陪练重点在实时性和纠错能力。它可能还会指出，实时音视频+AI的融合正在成为一个关键战场，因为未来用户不会满足于跟AI打字聊天，而是希望"跟AI打电话""跟AI视频通话"，这背后对延迟、稳定性的要求就非常高了。

第三步，找到差异化机会。我会问："如果我想在对话式AI+社交这个赛道上找一个差异化切入点，有什么建议？"AI可能会分析几条路径：做特定人群的垂直场景（比如老年人陪伴、儿童教育）、做技术体验的极致优化（比如更快的响应速度、更自然的打断体验）、做场景的深度整合（比如把AI对话跟直播、语聊房等功能打通）。最后这条路径可能是我之前没想到的——因为市面上大部分AI对话产品是独立APP，但如果能把它嵌入到已有的社交场景里，比如在语聊房里加一个AI虚拟角色，在直播互动里加一个AI主持人，这种融合式创新可能比再造一个独立的AI社交APP更有优势。

第四步，验证可行性。到这一步，我已经有一个比较清晰的方向了，但我需要再确认一些关键假设。我会问："在实时音视频场景下部署对话式AI，技术上最大的挑战是什么？行业里有没有成熟的解决方案？"AI会告诉我，挑战主要在几个方面：延迟要足够低，不然对话体验会很糟糕；回声消除和噪声处理要做好，不然AI容易听错用户的指令；网络波动的时候要能保持稳定，不能动不动就断线。它可能还会提到，一些头部云服务商已经在解决这些问题了，比如声网这样的厂商，他们的实时音视频网络本身就具备低延迟、高稳定性的特性，现在他们把这个能力跟AI引擎打通，推出了"实时AI对话"的解决方案，据说已经把端到端延迟控制在了毫秒级。

四、你可能遇到的问题和我的避坑建议

用了这么久DeepSeek做调研，我踩过不少坑，也总结出了一些经验。

第一个坑：得到的信息太"大"而空

有时候问了一个问题，AI给的回答全是正确的废话，听起来很有道理，但没什么用。解决这个问题的关键是你的问题要足够具体。不要问"这个市场怎么样"，要问"这个市场里第三名的玩家有什么劣势"。不要问"用户想要什么"，要问"00后女性用户在社交APP上最常用的三个功能是什么"。问题越具体，AI的回答越有信息量。

第二个坑：信息过时而不自知

AI的知识有截止日期，它告诉你的数据可能是两三年前的。解决方法是，对于关键数据，一定要去验证。我的习惯是，AI提供的重要数据，我都会标注出来，然后找官方报告或权威媒体报道来交叉验证。如果找不到验证来源，就在最终报告里说明这是AI估算而非确切数据。

第三个坑：被AI带偏思路

AI的回答往往很有条理、很有说服力，你会不自觉地接受它的框架和结论。但其实AI的视角也是有限的，它可能会夸大某些因素、忽略某些变量。我的做法是，对于AI给的分析框架，我会刻意从相反的角度再问一遍。比如AI说"这个市场前景很好"，我会追问"有什么因素可能导致这个市场不如预期"。这样正反两面都看了，思路才更完整。

五、进阶技巧：让AI帮你"吵架"

这是我自己特别喜欢的一个用法。什么意思呢？当我有一个初步的判断或假设时，我会让AI站在反方来攻击我的观点。比如我认为"对话式AI+社交"是个好方向，我就会问："请列出五个理由，证明这个方向是个伪需求。"这种"自己跟自己吵架"的方法，能帮我看到很多盲点。

这个方法背后有个认知科学原理叫"证实偏见"——我们总是倾向于寻找支持自己观点的信息，而忽略反对信息。让AI当"坏人"，能有效对抗这种偏见。

举个具体的例子，当我看到声网这样的服务商在推"对话式AI引擎"时，我的第一反应是"这概念很火，值得关注"。但我让AI攻击这个观点时，它给了我几个值得深思的角度：用户到底愿不愿意跟AI建立社交关系？AI社交的粘性如何保证？监管风险怎么考虑？这些问题我之前确实没深入想，AI的"反对"让我有了更完整的思考。

六、把调研结果结构化输出

做完了信息收集和分析，最后一步是把它整理成可用的输出物。DeepSeek在这时候也能帮你忙，你可以直接让它帮你整理成结构化的文档。

比如我会这样指令："请把我之前跟你聊的所有关于对话式AI市场的信息，整理成一份结构化的市场分析报告，包含市场概况、竞争格局、主要玩家分析、技术趋势、机会与风险等板块。"它会把分散的对话内容整合成一份完整的文档，你只需要在此基础上做修改和补充。

你还可以让它帮你生成对比表格。比如："请把声网、竞品A、竞品B在对话式AI引擎领域的核心能力做一张对比表，包括模型选择、响应延迟、多模态支持、场景适配等维度。"AI会生成一个清晰的表格，你拿着这张表去跟客户或同事沟通，效率会高很多。

维度	声网对话式AI引擎	竞品A	竞品B
模型选择	支持多种主流大模型接入	仅支持自有模型	支持2-3种开源模型
响应速度	毫秒级响应	百毫秒级	秒级
打断能力	支持实时打断	不支持	支持但延迟较高
多模态支持	文本+语音+视频	仅文本	文本+语音
部署方式	云端+私有化	仅云端	仅私有化

这样的表格是不是比大段文字清晰多了？而且你可以根据自己的实际调研结果去修改AI给的模板，让它更符合你的需求。

七、最后说几句心里话

写了这么多，我想强调一点：AI工具再强大，它也只是辅助。真正值钱的，是你自己的判断力、你的行业洞察、你的商业直觉。AI能帮你提效，但不能替你思考。

就拿声网来说，你问AI"声网这个公司怎么样"，它能告诉你很多公开信息——行业地位、客户覆盖、技术能力等。但你问它"声网的销售团队战斗力怎么样""他们的客户成功做得好不好"，它是给不了你答案的。这些信息，需要你跟行业里的人聊、跟他们的客户聊，才能真正获得。

所以我的建议是，把AI用在调研的前期和中期——帮你建立框架、收集信息、验证假设。到了后期，尤其是涉及人的判断、涉及执行细节的时候，还是得靠你自己。

市场调研这件事，说到底没有捷径。你需要大量的阅读、大量的思考、大量的跟人交流。AI能帮你加速这个过程，但不能替代它。希望这篇文章能给正在探索这个方向的你一点启发。如果你有什么好的方法，也欢迎交流。

对了，最后提醒一下，DeepSeek的服务器有时候会不稳定，做重要调研的时候，建议边问边截图保存，不然回答丢了还得重新问，挺浪费时间的。这就是我用真金白银换来的教训，且行且珍惜吧。