現在每個做生意的人都有競爭對手，隨著技術的快速發展，在競爭中保持領先不僅重要，而且至關重要。
為此，許多公司求助於競爭情報 (CI) 工具，這些工具有助於追蹤競爭對手的活動、產品、市場變化以及客戶行為和情緒。在人工智慧的支援下，這些工具更進一步，分析數據並將其轉化為可操作的見解，可以幫助這些企業做出更明智的決策並保持競爭優勢。
人工智慧增強型 CI 工具不僅僅是觀察趨勢，還可以讓公司更深入地了解其行業中正在發生的事情，而且通常是即時的。這樣，企業就可以主動適應變化，回應競爭對手的舉動，甚至在新機會廣為人知之前發現它們。事實上，CI 不僅適用於大型企業，它還可以為小型企業提供公平的競爭環境，使它們能夠做出與大型企業一樣明智的數據驅動決策。
競爭情報 (CI) 不僅是專注於競爭對手的行為，還在於獲得寶貴的見解來引導您的業務決策。無論您是調整定價策略、完善訊息、優化價值主張或開發新產品，CI 都能為您提供做出明智選擇所需的資料。但這不僅僅是收集資訊；重要的是有效地利用這些資訊來保持領先地位。
以下是人工智慧驅動的 CI 工具可以解決的一些關鍵問題：
領先競爭對手：
透過即時追蹤競爭對手的定價、產品和活動，企業可以預測市場變化並在變化發生之前採取行動，而不是事後做出反應。麥肯錫公司重點介紹了 CI 工具如何幫助公司在競爭環境中保持領先地位。
提高市場定位：
CI 工具可以揭示競爭對手如何定位其產品並確定市場差距，使企業能夠調整其產品。 《哈佛商業評論》展示了 CI 如何改善定位並幫助瞄準未開發的市場。
簡化決策：
由人工智慧驅動的 CI 工具可以過濾掉不必要的數據並提供可行的見解，使領導層能夠更輕鬆地快速做出明智的決策。據 Gartner 稱，這種自動化可以實現更快、更具策略性的決策。
辨識新興趨勢：
人工智慧工具可以掃描大量資料集，儘早發現新興趨勢和消費者行為，幫助企業保持競爭力。 Forrester 解釋了這些工具如何讓公司在趨勢成為主流之前提前了解趨勢。
加強產品開發與創新：
透過了解競爭對手的產品和消費者回饋，企業可以改進自己的產品以滿足市場需求。 Forrester 強調 CI 在推動創新和產品開發中的作用。
最佳化行銷與銷售：
CI 工具分析競爭對手的行銷策略，揭示哪些有效（或無效），幫助企業微調其行銷活動並提高參與度。 《哈佛商業評論》概述了 CI 如何完善行銷策略以實現更好的客戶轉換。
最小化風險並提高市場意識：
追蹤競爭對手的活動可以幫助企業發現潛在風險或突然的市場變化，使他們能夠調整策略以避免挫折。麥肯錫公司指出 CI 如何透過預測競爭對手的行動來最大限度地降低風險。
憑藉所有這些優勢，很明顯，將競爭情報工具整合到您的業務中不再是可選的，而是必不可少的。
現在我們了解了競爭情報的價值，讓我們深入了解如何建構自己的人工智慧驅動的競爭情報工具。
我們將使用以下工具：
首先，搭建Python環境。然後，在專案的根資料夾中建立一個名為requirements.txt的檔案。將以下相依性複製並貼上到該檔案中：
streamlit langchain langchain_ollama selenium beautifulsoup4 lxml html5lib python-dotenv
接下來，透過執行以下命令來啟動您的環境：
./name_of_environment/Scripts/Activate
然後，透過執行以下命令一次安裝所有依賴項：
pip install -r requirements.txt
在根資料夾中建立一個名為 main.py 的 Python 檔案。在此文件中，我們將建立一個簡單的 Streamlit 使用者介面。
Streamlit 是一個極為簡單的工具，可以用最少的程式碼建立基於 Python 的 Web 應用程式。這是與大型語言模型 (LLM) 等工具互動的最簡單方法之一，我們將在本教程中使用該工具。
這是設定介面的程式碼：
streamlit langchain langchain_ollama selenium beautifulsoup4 lxml html5lib python-dotenv
要執行Streamlit 應用程序，請開啟終端，啟動虛擬環境（如果尚未啟動），然後鍵入以下命令，指定包含Streamlit 應用程式的Python 檔案的名稱（在本例中為main.py） :
./name_of_environment/Scripts/Activate
它將旋轉打開包含該應用程式的 Web 伺服器。
一旦我們建立了 Streamlit UI，下一步就是實際從我們想要抓取的網站中取得資料。為此，我們將使用一個名為 Selenium.
Selenium 允許我們自動化網頁瀏覽器，因此我們實際上可以導航到網頁，抓取該頁面上的所有內容，然後我們可以對內容應用一些過濾，然後將其傳遞到像ChatGPT 這樣的LLM或Gemini ，然後我們可以使用該LLM 來解析資料並給我們一個有意義的回應。
Bright Data 是一個網絡數據平台，借助廣泛的代理網絡，企業能夠收集和構建任何公共網絡數據，並能夠從任何位置準確地查看網絡，而不會被阻止或誤導。
對於本教程，您可以完全免費使用它們。
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之後，前往儀表板並建立一個名為 Scraping Browser 的工具的新實例/區域。
抓取瀏覽器包含驗證碼解算器並連接到代理網路。這意味著它會自動為您提供新的 IP 位址並循環顯示這些位址，以便模擬您是造訪網站的真實使用者。
這也意味著，如果有驗證碼，它會自動為您解決，因此您無需處理被驗證碼屏蔽的問題。
因此，輸入區域名稱並建立它。
然後點選確定。
Bright Data 對開發人員來說的一個主要優勢是，它只適用於您已有的程式碼。
在我們的例子中，我們使用的是 Selenium。所以，只要複製網址
然後在根目錄中建立一個 .env 檔案並貼上 URL：
streamlit langchain langchain_ollama selenium beautifulsoup4 lxml html5lib python-dotenv
接下來，建立一個名為 scrape.py 的新檔案。這是我們將編寫網頁抓取功能的地方，將其與主文件分開，以便我們更輕鬆地導航。
首先，將一些 selenium 模組導入到 scrape.py 檔案中，然後編寫一個函數，獲取網站的域名，抓取網頁的所有內容，清理它，然後返回所有內容。
./name_of_environment/Scripts/Activate
建立一個名為 parse.py 的新檔案。然後複製並貼上下面的程式碼，然後我們將在本地設定 Ollama，用於執行 LLM。
pip install -r requirements.txt
Ollama 允許您在電腦上本地運行開源 LLM。因此，您不需要依賴 API 令牌之類的東西，而且它是完全免費的。
要開始使用 Ollama，請造訪此連結：https://ollama.com/download
下載並安裝 Ollama 後，開啟終端機或命令提示字元並輸入 Ollama 命令：
import streamlit as st
st.title("Competitive Intelligence Tool (Demo)")
url = st.text_input("Enter Competitor's Website URL")
if st.button("Gather Insights"):
if url:
st.write("Analyzing the website...")
你會得到類似這樣的東西：
接下來，您需要做的就是拉取 Ollama 模型。在執行程式碼之前，您需要在本機下載 Ollama 模型。
為此，請造訪 https://github.com/ollama/ollama
在這裡您會看到可以使用的所有不同模型。
根據您的電腦規格選擇合適的型號。在本教程中，我們使用 Llama 3.2 模型。它只需要 3 GB RAM。
接下來，返回終端機或命令提示字元並執行此命令：
streamlit run main.py
然後，這會將您的模型下載到您的電腦上。完成後，現在可以繼續在 parse.py 檔案中使用此模型。
現在您可以使用以下指令繼續執行程式碼：
SBR_WEBDRIVER="paste_the_url_here"
一切都準備好了。
您可以繼續修改程式碼，使其能夠同時從多個 URL 或多個網域取得資料。
使用 pandas.pydata.org 和 matplotlib.org 新增資料視覺化，使其對您的業務可操作
甚至自動化資料收集過程以定期追蹤競爭對手的更新。使用 cron jobs 或 Python 的 schedule 模組以定義的時間間隔執行資料抓取和分析腳本。
要查看完整程式碼，請查看 GitHub 儲存庫：
紹拉傑格德
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競爭人工智慧
人工智慧驅動的競爭情報工具
為您的企業或產品建立競爭情報工具有很大的潛力。透過結合網頁抓取和文字分析，您可以創建一個工具，幫助您在競爭中保持領先並做出更明智的決策。
這可以顯著改善您的產品開發、行銷策略、銷售推廣以及整體市場認知度。
這些工具提供的競爭優勢是無價的，尤其是在變化迅速且競爭激烈的行業中。隨著人工智慧和機器學習的進步，您可以期待更複雜的功能，從預測分析到即時市場警報。
如果您正在考慮建立 CI 工具，那麼從這樣的專案開始是獲得實務經驗的絕佳方式。當您發現可以為您的業務營運增加價值的新方法時，請嘗試、迭代和增強該工具。
對本教學有想法或回饋嗎？ 在下面的評論中分享，或隨時與我聯繫。我很想聽聽您如何利用競爭情報來實現業務轉型！
以上是建構由人工智慧驅動的競爭情報工具的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
