你有没有发现一件事：
不管你用的是 Gemini 3、Chat*GTP还是别的模型， 一让它“分析行业”，输出就像百度百科。
不是模型不行， 是我们大多数人的提问方式，太像外行了。
很多人以为：
AI 分析不深，是因为“它不懂商业”。
恰恰相反。 真正的问题是： 你从一开始，就没给它“做判断”的权力。
我后来发现一个规律：
AI 只有在“被逼做决策”的时候， 才会开始像咨询顾问一样思考。
示例行业：AI 教育
❌ 普通人常见提问
帮我分析一下 AI 教育行业的发展前景。
Gemini 常见输出（读者一看就懂问题）
市场规模在增长
政策支持
技术不断成熟
未来前景广阔
? 信息没错，但没有一个能用来决策。
✅ 咨询级 Prompt 提问方式（简化版）
未来 3–5 年，AI 教育行业是否存在结构性利润池？ 如果存在，利润更可能集中在 内容层、平台层还是工具层？
输出层级立刻变化（你只需要摘重点给读者）
增长 ≠ 利润，To C 教育被严重高估
利润更可能集中在 To B 内容标准化 + 交付工具
最大风险不是技术，而是付费转化与复购
问题一换，输出层级立刻不一样。
如果你想让 Gemini 给你真正有用的行业分析， 你的 Prompt 至少要包含这 5 个关键要素：
① 决策背景（不是铺垫，是边界）
不要让 AI 自由发挥。
你要告诉它：
这是 投资 / 创业 / 战略判断
看 哪个市场
看 未来几年
? 本质：收窄思考空间
② 核心假设（这是分水岭）
行业分析不是“介绍”， 而是验证判断。
比如：
利润是否会向上游集中？
增长是否真的能转化为现金流？
? 没有假设，就没有深度。
③ 拆解路径（必须是结构化的）
不是想到哪写到哪，而是：
市场
竞争
价值链
不确定性
? 这是咨询分析和自媒体分析的本质差别。
④ 判断压力（逼它下结论）
你一定要让 AI 回答这种问题：
如果判断错了，错在哪？
哪个变量最危险？
? 不给压力，就只会给你正确的废话。
⑤ 输出约束（防止“水文”）
一定要明确告诉它：
不要行业科普
结论先行
避免“有望”“值得关注”
? 这是让输出“看起来就很贵”的关键。
AI 行业分析的本质，不是让它“懂行业”，而是让它“替你做判断”。
#AI工具 #ai #gemini #行业分析
不管你用的是 Gemini 3、Chat*GTP还是别的模型， 一让它“分析行业”，输出就像百度百科。
不是模型不行， 是我们大多数人的提问方式，太像外行了。
很多人以为：
AI 分析不深，是因为“它不懂商业”。
恰恰相反。 真正的问题是： 你从一开始，就没给它“做判断”的权力。
我后来发现一个规律：
AI 只有在“被逼做决策”的时候， 才会开始像咨询顾问一样思考。
示例行业：AI 教育
❌ 普通人常见提问
帮我分析一下 AI 教育行业的发展前景。
Gemini 常见输出（读者一看就懂问题）
市场规模在增长
政策支持
技术不断成熟
未来前景广阔
? 信息没错，但没有一个能用来决策。
✅ 咨询级 Prompt 提问方式（简化版）
未来 3–5 年，AI 教育行业是否存在结构性利润池？ 如果存在，利润更可能集中在 内容层、平台层还是工具层？
输出层级立刻变化（你只需要摘重点给读者）
增长 ≠ 利润，To C 教育被严重高估
利润更可能集中在 To B 内容标准化 + 交付工具
最大风险不是技术，而是付费转化与复购
问题一换，输出层级立刻不一样。
如果你想让 Gemini 给你真正有用的行业分析， 你的 Prompt 至少要包含这 5 个关键要素：
① 决策背景（不是铺垫，是边界）
不要让 AI 自由发挥。
你要告诉它：
这是 投资 / 创业 / 战略判断
看 哪个市场
看 未来几年
? 本质：收窄思考空间
② 核心假设（这是分水岭）
行业分析不是“介绍”， 而是验证判断。
比如：
利润是否会向上游集中？
增长是否真的能转化为现金流？
? 没有假设，就没有深度。
③ 拆解路径（必须是结构化的）
不是想到哪写到哪，而是：
市场
竞争
价值链
不确定性
? 这是咨询分析和自媒体分析的本质差别。
④ 判断压力（逼它下结论）
你一定要让 AI 回答这种问题：
如果判断错了，错在哪？
哪个变量最危险？
? 不给压力，就只会给你正确的废话。
⑤ 输出约束（防止“水文”）
一定要明确告诉它：
不要行业科普
结论先行
避免“有望”“值得关注”
? 这是让输出“看起来就很贵”的关键。
AI 行业分析的本质，不是让它“懂行业”，而是让它“替你做判断”。
#AI工具 #ai #gemini #行业分析
