如何用 AI 做一份真正有用的 PPC 竞争分析

竞争性 PPC（Pay Per Click，按点击付费）分析的核心，是看看竞品在 Google Ads 等平台上的付费广告都在做什么，好让自身做得更好。它揭示竞品在哪些关键词上花钱、他们的广告和落地页长什么样，以及他们可能动用了多大的预算。

PPC 竞争分析的 5 步流程

以下是几个用这套方法完成的项目示例。

第一个示例是一份执行摘要，简要概述了整份分析。

在这里，ChatGPT 执行了关键词重叠和关键词缺口分析。你还可以下载完整结果的 CSV 格式文件。

我的 PPC 分析方案把 Ahrefs 和 ChatGPT 结合起来，让你全面了解竞品在 Google Ads 中的广告策略，并帮你快速改进自己的策略。

借助 Ahrefs，能确切看到竞品在竞价哪些关键词、他们在瞄准哪些国家，以及他们使用了哪些广告和落地页——这是用 Google Keyword Planner 做不到的。

你还会获得按日、周、月估算的广告支出，用来判断他们的激进程度并发现规律。

接着，ChatGPT 上场，识别关键词缺口（他们竞价而你没有的关键词）、从数据中提炼关键洞察，并建议你能快速落地的轻松取胜点。分析之后，你甚至可以让它制定一份完整的 PPC 行动计划，包括落地页建议和更好的广告文案，以提升表现。

让我们开始吧！

第 1 步：识别你的付费流量竞品

在这一步，我们将决定竞争分析要纳入什么内容、收集关于竞品付费流量的数据，并找出他们支出习惯中值得注意的趋势。

首先，列一份竞品网站清单。为确保不遗漏任何一个，可以查看 Site Audit 中的 Organic competitors（自然搜索竞品）报告。那些想在自然结果上压过你的网站，很可能也会在 Google Ads 中竞价同样的关键词。

现在，把竞品域名连同你自己的域名一起输入 Batch Analysis（批量分析）。导出结果。

要了解竞品如何使用他们的 Google Ads 预算，请查看 Overview（概览）报告中的 Paid search（付费搜索）标签。寻找任何突出的支出规律或策略。我建议这一步手动做，而不是依赖 AI，因为人类天生擅长识别规律，而 AI 有时在读取带图表的图片数据时会吃力。

例如，看这段关于某个竞品自然流量的平均支出数据，我们看到他们当前的估算支出约为 24.3 万美元——比他们在 2024 年 8 月的支出峰值低了大约五倍。去年，他们的月度支出从未低于 11 万美元，并在临近年底时出现明显的峰值。据此，可以预期他们会在 2025 年 8 月到 12 月期间大幅提高出价。

可以边做边记下观察，之后再让 ChatGPT 把它们加进报告里。

第 2 步：获取竞品付费关键词和广告的数据

在这一步，我们将查看竞品在竞价哪些关键词、他们的广告文案长什么样，以及他们使用了哪些落地页。

要获取所有这些数据，请进入 Site Explorer 中的 Paid keywords（付费关键词）报告，并导出整个 Paid keywords 和 Ads 报告。

对每一个竞品，以及你想参与竞争的每一个国家，重复这一操作。

第 3 步：列一份你自己的付费关键词和广告清单

如果你已经在投放搜索广告，这一步将帮你看看自己相对竞品处于什么位置。

要收集数据，可以使用为竞品所用的那些相同的 Ahrefs 报告，从 Google Ads 导出你的关键词清单，或使用任何你想用来比较的其他清单。

第 4 步：下载竞品的落地页（可选，但很快）

在这一步，我们将把竞品的 PPC 落地页准备好，以便交给 AI 分析。根据经验，如果给 AI 一份易于“消化”的文件（例如 PDF），它能很出色地弄清一个落地页背后的策略。

首先，需要识别出正确的页面。许多公司把付费流量引向首页或产品导览这类标准页面，但最有启发性的洞察通常来自专为 PPC 创建的落地页。

要找到这些页面，请查看 Site Explorer 中的 Paid pages（付费页面）报告，并从 URL 中寻找线索——“lp”“landing”、随机的字母数字串，或带 UTM 标签的 URL，往往都指向以 PPC 为主的页面。

访问这些 URL 并把它们保存为 PDF（在 Chrome 或 Firefox 中，进入 File > Print，然后在目标处选择 Save as PDF）。不需要包含每一个页面——只需选一个可靠的样本，能让你看清全貌即可。

第 5 步：在 ChatGPT 中建立项目、上传所有文件并运行提示词

当你在处理像 PPC 竞争分析这样复杂的事情时，在 ChatGPT 或 Claude 中建立项目，能给你和你的 AI 助手一个共享的、有组织的工作空间。全程使用同一套源文件有助于保持一致。因此，当你在对话中引用某个文件时，AI 就确切知道该去哪里获取上下文、或去哪里做更新。

这是分析的最后一步。从这里开始，AI 将接手并为你生成报告。你需要做的，就是建立一个项目、上传你收集到的文件，并把这份文件里的提示词粘贴到聊天窗口中。务必使用你所能用的最先进模型（对我来说，那就是 o3）。

由于提示词相当长，我会把它放在这个文件里。

分析完成后，你可以随时向你的 LLM 提出任何后续问题。

在撰写本文时，项目功能在 Gemini 中尚不受支持，但如果 Gemini 是你最喜欢的 LLM，可以试着在聊天窗口中上传文件，或创建一个 Gem。

如何分析其他 PPC 广告平台

有了 Ahrefs 这样的工具，分析竞品的 Google Ads 策略就很简单。就我的经验而言，其他 PPC 广告平台无法提供同等程度的洞察。

对于社交媒体广告，你可以使用 Meta、TikTok、X 和 LinkedIn 官方的广告库（在 LinkedIn 上你需要逐个品牌去查）。视平台而定，能看到广告创意、广告的不同版本、触达量（针对欧盟受众）、定向细节，以及广告投放的时间。

广告库不会提供太多竞品数据，但你仍然可以用 AI 在广告创意中找出规律。诀窍同样是：把任何展示竞品广告的网页保存为 PDF 格式，交给 LLM，并这样提问：

• 这些广告在推广什么？
• 按主导的视觉主题（人脸、产品界面、纯图标、插画等）给每条广告归组。
• 列出每个创意的焦点（人脸、logo、文字优先、CTA 按钮），并按出现频率排序。
• 提取每一个标题和覆盖文字。按文案角度（利益、错失恐惧、节省时间、社会证明）对它们聚类。哪种角度占主导？
• 找出反复出现的设计母题。

对于其他展示网络，AdBeat 或 AdClarity 这类工具可能会有帮助。例如，AdBeat 能让你快速概览竞品的 PPC 活动——向你展示他们最常投放的广告类型、合作的发布商，甚至让你查看他们的广告创意。

最后的想法

由于 LLM 能在几秒内重跑分析，你可以自由地大胆试验。想测试使用情感触发点的竞品标题，是否比以产品为中心的文案表现更好？直接问就行。好奇季节性如何影响他们的关键词策略？用一个新提示词重跑你的分析。

所以放手去做吧：把非传统的想法抛给模型，快速迭代，去发现那些你手动埋头翻表格永远不会发现的机会。

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