TL;DR
把产品、3-5 个真实”竞争替代方案”、2-3 个受众细分喂给 AI，让它产出 3 个真正不同的定位候选——每个都按 April Dunford 的五要素（竞争替代、独特属性、价值、目标细分、市场品类）来搭，并且都写明”这不为谁”。出方案这一步用强推理模型（Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5），别用快速模式。然后拿真实买家验证——用 Wynter 这类面板做偏好测试，12-48 小时就能拿到结果——再拍板。AI 给你三份靠谱初稿，最终是客户的原话替你选出赢家。
任务场景
你在为已有产品重新定位，或者发新产品，但定位怎么写都不对劲。受众和竞品你大致清楚，就是提炼不出一句干净的话。你想要 3 个真正不同的定位候选去测——不是同一个想法换三种说法——每个都带 tagline、真差异、以及明确”这不为谁”。
多数团队踩的坑：只丢一段单薄的产品介绍，让 AI”出定位”，结果拿回三个版本的”又强大又简单地做 X”。三条 tagline，一个想法。破法是逼模型按真实框架推理，并强制让三条在受众、价值视角、点名的”敌人”上分开。
哪些情况适合让 AI 来做
- 你有产品描述、有受众感觉、至少能点名 3 个竞品。
- 你自己已经在定位这件事上绕了好多圈。
- 你想在拍板之前先比较几条根本不同的路。
- 你会用真实用户对话验证，而不是只在内部争论。
什么时候不要完全依赖 AI
- 开创新品类的产品。这种定位是几个月的用户研究活，AI 只能给原料，给不了答案。
- 强监管行业，文案必须过法务。
- 创始人确信比数据更关键的时候——有时只有你能看见的反直觉定位才对。AI 倾向”防御性”，不倾向”大胆”。
选哪个模型
这是推理和判断活，不是写文案活，所以用顶配模型而不是快速模型。截至 2026 年 6 月：
| 模型 | 在哪个套餐上跑 | 为什么适合做定位 |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | Claude Pro $20/月 或 Max $100+/月 | 最擅长细腻的策略推理、最能抗住套话；1M token 上下文塞得下整份竞品档案 |
| GPT-5.5（Thinking） | ChatGPT Plus $20/月 | 结构化输出又快又利落；适合和 Opus 互为第二意见 |
| Gemini 3.1 Pro | Google AI Pro $19.99/月 | 1M 上下文；如果你的资料本来就在 Google 文档/Workspace 里更顺手 |
同一条 prompt 在两个模型上各跑一遍再对比。它们意见不合的地方，往往就藏着有意思的定位。别用免费档或”instant/快速”模式做这件事——它们会滑向那个安全、套话的答案，而那正是你要逃离的失败模式。
需要先给 AI 的信息
定位质量被输入质量卡死。要带上：
- 产品：是什么、做什么、今天谁在用。
- 竞争替代方案（Dunford 的第一杠杆）：不只是点名的对手，而是买家如果不用你，会改用什么——一张表格、一套手工流程、一个外包、或者干脆不做。列 3-5 个，每个带 tagline 和一句话的定位判断。
- 受众：2-3 个细分，各自的痛点、现在在用什么、什么触发会让他们切换。
- 限制：品牌口吻、价格档位、渠道、不会说的话。
- 现有定位（如果有）。
可直接复制的 Prompt
这条 prompt 把 April Dunford 的五个定位要素直接嵌进结构里，让模型像定位顾问那样推理，而不是像文案那样写词。把每个 [方括号占位] 换成你自己的输入。
你是一名 B2B 产品定位策略师，使用 April Dunford 的五要素方法
（竞争替代、独特属性、价值、目标细分、市场品类）。
为我们的产品提出 3 个明确不同的定位候选。
产品：[是什么 / 做什么 / 今天谁在用]
竞争替代方案（买家如果不用我们会改用什么）：
- [替代 1：tagline + 一句话定位描述]
- [替代 2：...]
- [替代 3：...]
受众细分：
- [细分 1：痛点、当前工具、切换触发]
- [细分 2：...]
限制：
- 品牌口吻：[3-5 个形容词]
- 不会说的话：[清单]
- 价格档：[平价 / 中端 / 高端]
每个定位候选都输出：
1. 3 个字概括，形如"为 Y 而生的 X"。
2. 一句话 tagline。
3. 我们把产品框进哪个市场品类。
4. 关键差异：竞品结构上做不到或不会做的独特属性（不是功能宣称）。
5. 价值：该属性对目标买家意味着什么回报。
6. 是为谁：具体细分 + 切换触发。
7. 不为谁：这个定位会失去的客户。
8. 风险：质疑者最强的一击会是什么。
3 个候选要真不同——不同受众、不同价值视角、各自一个不同的点名"敌人"。
三个写完后，再加一句：你会先测哪个、为什么。建议让 AI 输出成什么样
有用的定位产物有 3 条真正不同的候选。每条都点明一个市场品类、一个模型能当作”结构性”来辩护的差异（不是功能）、明确”为谁 + 何时”、明确”不为谁”（大多数团队跳过的那项纪律）、以及明确风险。如果三条用的是同一个敌人、同一群受众，说明输入太单薄了——补充更多竞争替代和切换触发，再重跑。
怎么判断 AI 的结果能不能用
- 3 条真的不同吗？ 用一招测：它们是否会在正面 PK 中各自输给不同的竞品？如果都在打同一个对手，那就是一条候选换了三身衣服。
- 每条都有清晰的”不为谁”吗？ 目标人人，定位失败。
- 关键差异是真差异吗？ 它该说出竞品结构上做不到的东西——一种商业模式、一道数据护城河、一个他们服务不了的专注点——而不是下个季度就能抄走的功能。
- 品类对陌生买家说得通吗？ 如果一个陌生人没法在五秒内把你的产品放进一个已知的心智货架，那品类框定在跟你作对。
容易踩的坑
- 想覆盖所有人。“既强大又简单”等于什么都没说。
- 没有明确”敌人”。 强定位都有清晰的”取代 X”。
- 选会议室里最安全那条。 安全定位 = 拥挤红海，而那场仗你未必打得赢。
- 没测就拍板。 内部争论告诉不了你哪句话能让买家身体前倾。
- 把 AI 输出当定稿。 它是很强的初稿。活儿是先验证，再用客户的真实用词重写。
下一步：拍板前先验证
挑出最强 2 条，各写一段话 pitch。然后拿真实买家来测——别让会议室里嗓门最大的那位定结果：
- 客户对话。 每条做 5 次 30 分钟对话（共 10 次）。只用一个问题打分：谁赢得了那句不用提示就脱口而出的”我今天就愿意付钱”？
- 或者做结构化偏好测试。 Wynter 这类工具会把两到三个版本展示给你的目标 ICP，问他们更喜欢哪个、为什么，12-48 小时就能从真实 B2B 买家拿到结果，比排十通电话快。
- 用原话回炉。 把客户用过的原句喂回模型，让它用那套语言重写胜出的定位。买家本来就在用的词，转化率比 AI 自己造的任何说法都高。
FAQ
做定位用哪个 AI 模型最好？ 顶配推理模型：Claude Opus 4.7（Claude Pro $20/月）或 GPT-5.5 的 Thinking 模式（ChatGPT Plus $20/月），截至 2026 年 6 月。别用免费档或”instant/快速”档——它们默认给那个套话、安全的答案，而好定位恰恰要避开它。
AI 顺便把网站 headline 也出了吗？ 这一步先别。定位选定后，再把胜出方案回喂，让它出 10 条 headline 变体。两件事混在一起会把两边都搞糊。
一次测几条定位？ 起点 3 条，团队评审后收到 2 条，客户验证后才定 1 条。3 条足以逼出真差异，又不至于把测试稀释掉。
多久回看一次定位？ 至少每年一次；或者主要竞品换打法、你往上/往下走市场、身边冒出新品类的时候。
怎么把”3 条候选”收敛成一条内部定稿？ 参考 AI 定位陈述，把候选压成一句可承诺的陈述，并把假设写明。
如果是针对某个具体竞品的内容做定位呢？ 先用 AI 竞品内容拆解 反向拆解他们的内容，让新定位回应他们真实说的话，而不只是他们的 tagline。
相关阅读
标签: #工作流