notion ai市场调研需结构化提示词：一、行业趋势提炼型，聚焦高信噪比信号；二、数据交叉验证型，强制多源逻辑比对；三、竞品动态映射型，将动作归类为三大战略维度；四、时序敏感型，区分短期扰动与长期拐点。
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如果您希望借助Notion AI快速完成市场调研任务，但缺乏结构化输入与专业提示词引导，则可能陷入信息碎片化、结论泛化或关键维度遗漏的问题。以下是针对市场调研中行业趋势研判与数据解读两大核心环节的多套可直接复用的提示词框架：
一、构建行业趋势提炼型提示词
该框架聚焦于从海量公开文本中萃取高信噪比的趋势信号，避免依赖单一信源或主观经验判断，适用于政策文件、年报摘要、头部媒体评论等长文本输入场景。
1、在Notion页面中插入待分析文本块（如“2025年新能源汽车产业发展白皮书节选”），选中后点击右上角“/”调出命令菜单，选择“Ask AI”。
2、输入提示词：“你是一位专注产业政策与技术演进的资深分析师。请基于所附文本，识别并列出三项具有确定性落地路径的行业趋势，每项需包含：（1）趋势名称；（2）驱动该趋势的核心变量（如法规修订、技术突破、用户行为迁移）；（3）该趋势在2026年内将直接影响的三类市场主体。”
3、执行后检查输出是否具备可验证锚点，例如是否引用原文中具体条款编号、时间节点或数据出处。
二、搭建数据交叉验证型提示词
该框架强制AI对多源异构数据进行逻辑比对与矛盾识别，防止因单一平台偏差导致误判，适用于整合百度指数、财报片段、第三方研报摘要等混合数据类型。
1、在Notion数据库中新建“市场数据源”表，为每条记录添加字段：“数据类型”（如搜索热度/营收同比/用户投诉量）、“时间戳”、“原始数值”、“来源平台”。
2、在页面中调用“/Summarize with AI”，粘贴三条不同来源的数据记录，例如：“百度指数显示‘预制菜’关键词Q1环比+42%”、“某上市公司Q1预制菜业务营收同比下降11%”、“黑猫投诉平台相关投诉量月均上升27%”。
3、输入提示词：“请指出上述三组数据之间的逻辑张力，并推断其背后可能存在的结构性原因（例如渠道错配、定义口径差异、滞后性效应）。不进行推测性结论，仅标注每项推断所依据的数据字段及原始数值。”
三、设计竞品动态映射型提示词
该框架将竞品动作转化为可追踪的行为坐标，使抽象的“市场变化”具象为可归因、可排序、可响应的具体事件，适用于监控对手官网更新、融资公告、专利申报等离散信号。
1、在Notion中建立“竞品动态看板”，每行记录一条事件，包含字段：“竞品名称”、“事件类型”（产品发布/组织调整/合作签约）、“发生日期”、“关键动作描述”。
2、选中近30天内5条以上不同竞品的动作记录，使用“/Ask AI”功能。
3、输入提示词：“请将以下竞品动作按‘技术能力强化’‘用户触点扩张’‘供应链纵深布局’三个战略维度进行归类。对每一类，提取共性动作模式，并标注每条归类所依据的原始动作描述中的动词与宾语。”
四、配置时序敏感型提示词
该框架嵌入时间权重机制，使AI输出自动区分短期扰动与长期拐点，避免将节日促销、临时政策等噪音误判为趋势转折，适用于处理月度销售数据、舆情峰值、招聘需求变化等带时间戳序列。
1、在Notion表格中录入至少12期连续数据，列名包括：“月份”、“区域销售额”、“线上咨询量”、“线下到店率”。
2、选中整张表格，点击“/Analyze with AI”。
3、输入提示词：“请识别数据中跨越连续三期以上的单调变化方向（上升/下降/持平），并标注起始月份与终止月份。对每个被识别的方向，判断其是否符合‘季节性规律’（如春节前升、寒暑假后降），若不符合，请标出偏离幅度超过±15%的具体月份。”
