Cartographiez le positionnement public et les lacunes sans supposer que les revendications des concurrents sont actuelles ou complètes.
Ce guide propose un flux de travail pour préparer un résumé de paysage source-lié pour une discussion stratégique. C'est un modèle de planification, non un test de première main revendiqué, une garantie ou un substitut au jugement professionnel.
Vous avez besoin d'un marché défini, de sources publiques autorisées et d'un propriétaire de stratégie. Ne collez pas de mots de passe, clés API, informations de santé, identifiants gouvernementaux ou données client/employé non expurgées dans un service AI à moins que votre organisation n'ait explicitement approuvé ce traitement.
Entrée : URL concurrents et critères d'évaluation.
Résultat attendu : matrice de comparaison avec sources datées et inconnues.
La disponibilité des outils, le comportement des modèles, les limites de plan et les conditions peuvent changer. Vérifiez la documentation actuelle de chaque fournisseur et les paramètres du compte de votre organisation avant de configurer un flux de travail.
Écrivez une phrase décrivant la décision que ce travail doit soutenir : matrice de comparaison avec sources datées et inconnues. Énumérez ce qui est confirmé, ce qui est inconnu et qui peut approuver une version finale. Mettez les liens source à côté des revendications matérielles ; le texte généré n'est jamais la source d'une revendication.
Créez un paquet d'entrée contenant les URL concurrents et les critères d'évaluation. Supprimez les noms, coordonnées directes, identifiants de compte et tout matériel qui n'est pas nécessaire pour cette tâche. Par exemple, utilisez un lien source ou un ID de registre interne à la place d'un document confidentiel collé. Indiquez ce que la sortie ne doit pas faire : elle ne doit pas prendre de décision concernant une personne, publier automatiquement ou présenter une déclaration incertaine comme confirmée.
Transmission : remettez le résumé délimité, le paquet d'entrée et le dossier source à la personne qui fera le premier brouillon. Cette personne devrait pouvoir expliquer pourquoi chaque élément inclus est nécessaire.
Utilisez une matrice de comparaison fixe : audience, cas d'usage déclaré, date de la page de tarification actuelle, lien de preuve et inconnue. Ouvrez chaque page concurrente citée et conservez la date de capture ; n'inférez pas les capacités des produits à partir du langage marketing.
Dans Perplexity, demandez un premier passage structuré, pas une réponse finale. Une instruction utile est : « Utilisez uniquement le matériel ci-dessous. Produisez des en-têtes, un tableau de preuves, des questions ouvertes et un brouillon. Étiquetez tout ce qui n'est pas soutenu par le matériel comme nécessite vérification. » Joignez les ID source à côté du paragraphe ou de la ligne pertinente.
Lisez le résultat ligne par ligne par rapport au paquet d'entrée. Supprimez les revendications qui ne peuvent pas être retracées et séparez une hypothèse utile d'une décision. La sortie de travail à ce stade devrait être un brouillon source-lié, pas un actif poli.
Transmission : transmettez le brouillon, les liens source et les questions non résolues à l'examinateur de domaine. Demandez à l'examinateur de répondre avec des corrections, du contexte manquant et un go/no-go explicite sur toute revendication sensible.
Utilisez Claude pour organiser les modifications de l'examinateur en trois groupes : corrections obligatoires, choix que le propriétaire responsable doit faire et améliorations optionnelles. Ne demandez pas au modèle de résoudre un désaccord ou d'inférer une approbation. Le propriétaire responsable décide quelle version devient la copie de travail approuvée.
Uniquez ensuite Notion AI pour créer la sortie demandée : matrice de comparaison avec sources datées et inconnues. Gardez la copie de travail source-liée à côté de la version formatée. Si un transfert change le format (par exemple, de notes à un deck, un prototype ou un message automatisé), comparez les deux versions pour les qualificatifs supprimés, les nombres modifiés et l'emphase visuelle trompeuse.
Si l'automatisation fait partie de l'étape finale, configurez une approbation humaine nommée avant que quoi que ce soit ne soit envoyé, publié ou ne change un enregistrement. Incluez une condition d'arrêt, une alerte d'erreur et un moyen d'inverser une action partielle sans supprimer la piste de preuves.
Transmission : le propriétaire responsable signe la matrice de comparaison finale avec sources datées et inconnues.
Avant la publication, confirmez :
L'AI peut omettre du contexte, produire des erreurs plausibles et refléter les biais du matériel qui lui est donné. Ce flux de travail est inadapté aux décisions autonomes concernant les personnes, aux conseils réglementés ou aux actions irréversibles. Commencez par un petit exemple et inspectez les frais basés sur l'utilisation, les crédits de génération, le stockage et les limites de sièges payants avant de monter en charge.