基于 LLM 的内容竞品分析方法：从 6 篇小红书笔记的量化拆解到可复用框架

内容创作者在拆解竞品时，大多靠肉眼扫一遍，凭"我觉得这条好"下结论。问题有两个：一是标准不统一，今天看重的点和明天看重的点不一样；二是无法横向比较，A 笔记和 B 笔记到底谁更"爆"，说不出依据。本文给出一个可复用的方法：用一套固定的多维度评估体系，配合大语言模型（LLM）做结构化拆解，把主观的"好"变成可量化、可横向对比的分数。整套思路与具体代码均可直接复用，不依赖任何特定产品。