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说实话，在行业分析中「关键词分析法」最早见诸于冯唐，并非是麦肯锡公司的方法论。

冯唐作为麦肯锡前合伙人，讲了快速掌握一个行业的基本方法，一共有三个看似简单却妙用无穷的步骤：

第1步，是掌握这个行业100个左右的关键词。

第2步，是找三五个专家聊天聊，问各种问题。

第3步，是找三五本专业的书籍，非常仔细的看。

因为此，大家以讹传讹，把第1步的「100个关键词」归到麦肯锡的方法论里面了。我想，有了名企的加持，这套方法的可信度增加了不少吧。

抛开这些不说，不管怎么说，这个「冯氏方法」，也是一个分析行业的视角，看起来也不错，今天我们就借助ChatGPT来测试一下。

目录

第1步，找出关键词

第2步，对关键词分类

第3步，推荐书籍

第4步，制作思维导图

总结

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第1步，找出关键词

100个关键词太过分散，再加之ChatGPT输出Token过多，后面就有点凑字数了。所以我们在数量上只取20个，并用表格结构化输出。如下

用麦肯锡的快速了解行业方法，通过大量行业高频关键词来建立概念。现在我是一个智能家居行业的小白，请你给我整理出20个常用关键词，制作成Markdown表格，表头是：关键词（英文）、关键词（中文）、介绍（限50字）、应用场景。

看起来，基本上涵盖了这个行业的关键词。

第2步，对关键词分类

20个词都还是比较分散，只能建议一个基本概念，我们还需要把这些概念进行分类，建立概念之间的联系。

将刚才给出的关键词按照不同的应用场景进行分类，分类结果制作成Markdown表格，要求一行一个关键词，应用场景合并单元格展示，表头是：应用场景、关键词（英文）、关键词（中文）

第3步，推荐书籍

将刚才分类好的AI关键词列表进行二级分类，并站在一个刚接触智能家居行业的初学者角度上，给出学习每个关键字的相关书籍（引用真实数据），以及学习的优先级（优先级按照高、中、低排列），最终制作成Markdown表格，表头是：应用场景、二级分类、关键词（中文）、优先级、相关书籍

不得不说，大模型擅长瞎编。这些相关书籍，我谷歌了一下，基本上都是不存在的。我用GPT-4试一下，也没有提供相应的书籍，内容真实引用确实存在问题。这一步，现在的技术方案来看，基本不可用。

第4步，制作思维导图

帮我梳理智能家居行业的10个关键字，并根据应用场景进行分类，用Show me制作成思维导图，导图的第一层级是智能家居行业，第二层级是应用场景，第三层级是关键字

跟表格差不多，就是换了一种呈现方式。

总结

现在来看，这套「关键词」法，有一些可取的地方，但在书籍推荐部分缺乏事实依据。总得来看，我认为名过其实。另外我也探索了一些其他方法，也是借助ChatGPT帮我们摸清一个行业，后面再分享出来。欢迎关注。

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