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说实话,在行业分析中「关键词分析法」最早见诸于冯唐,并非是麦肯锡公司的方法论。
冯唐作为麦肯锡前合伙人,讲了快速掌握一个行业的基本方法,一共有三个看似简单却妙用无穷的步骤:
第1步,是掌握这个行业100个左右的关键词。
第2步,是找三五个专家聊天聊,问各种问题。
第3步,是找三五本专业的书籍,非常仔细的看。
因为些,大家以讹传讹,把第1步的「100个关键词」归到麦肯锡的方法论里面了。我想,有了名企的加持,这套方法的可信度增加了不少吧。
抛开这些不说,不管怎么说,这个「冯氏方法」,也是一个分析行业的视角,看起来也不错,今天我们就借助ChatGPT来测试一下。
第1步,找出关键词
100个关键词太过分散,再加之ChatGPT输出Token过多,后面就有点凑字数了。所以我们在数量上只取20个,并用表格结构化输出。如下
用麦肯锡的快速了解行业方法,通过大量行业高频关键词来建立概念。现在我是一个智能家居行业的小白,请你给我整理出20个常用关键词,制作成Markdown表格,表头是:关键词(英文)、关键词(中文)、介绍(限50字)、应用场景。
看起来,基本上涵盖了这个行业的关键词。第2步,对关键词分类
20个词都还是比较分散,只能建议一个基本概念,我们还需要把这些概念进行分类,建立概念之间的联系。
将刚才给出的关键词按照不同的应用场景进行分类,分类结果制作成Markdown表格,要求一行一个关键词,应用场景合并单元格展示,表头是:应用场景、关键词(英文)、关键词(中文)第3步,推荐书籍
将刚才分类好的AI关键词列表进行二级分类,并站在一个刚接触智能家居行业的初学者角度上,给出学习每个关键字的相关书籍(引用真实数据),以及学习的优先级(优先级按照高、中、低排列),最终制作成Markdown表格,表头是:应用场景、二级分类、关键词(中文)、优先级、相关书籍
不得不说,大模型擅长瞎编。这些相关书籍,我谷歌了一下,基本上都是不存在的。我用GPT-4试一下,也没有提供相应的书籍,内容真实引用确实存在问题。这一步,现在的技术方案来看,基本不可用。第4步,制作思维导图
帮我梳理智能家居行业的10个关键字,并根据应用场景进行分类,用Show me制作成思维导图,导图的第一层级是智能家居行业,第二层级是应用场景,第三层级是关键字
跟表格差不多,就是换了一种呈现方式。
总结
现在来看,这套「关键词」法,有一些可取的地方,但在书籍推荐部分缺乏事实依据。总得来看,我认为名过其实。另外我也探索了一些其他方法,也是借助ChatGPT帮我们摸清一个行业,后面再分享出来。欢迎关注。
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