KI-Produktanalyse-Generator

Erstellen Sie umfassende Produktanalysen mit KI-Agenten, die Produktinformationen, Preise, Funktionen, Bewertungen, Alternativen und mehr aus öffentlichen Internetquellen sammeln und zusammenfassen.

Flows

So funktioniert der KI-Flow

Produktdaten aus dem Web sammeln.: Verwendet Google Search, YouTube und URL-Retriever, um Produktinformationen, Bewertungen und verwandte Inhalte aus dem Internet zu sammeln.
Produkteigenschaften mit KI-Agenten analysieren.: KI-Agenten extrahieren und fassen Details wie Produktübersicht, Geschichte, Kundensegmente, Funktionen, Preise, Nutzererkenntnisse, Alternativen und Videobewertungen zusammen.
Forschungsaufgaben koordinieren.: Ein selbstverwaltetes Team von KI-Agenten arbeitet zusammen, um sicherzustellen, dass alle Aspekte der Produktanalyse effizient abgedeckt werden.
Strukturierten Produktbericht generieren.: Fasst die recherchierten Daten mithilfe von Prompts und einem Sprachmodell zu einem strukturierten Produktanalysebericht zusammen.
Ergebnisse per Chat bereitstellen.: Zeigt die generierte Produktanalyse und Erkenntnisse über die Chat-Ausgabe an, damit der Nutzer einfach darauf zugreifen kann.

In diesem Flow verwendete Prompts

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller in diesem Flow verwendeten Prompts, um dessen Funktionalität zu gewährleisten. Prompts sind die Anweisungen, die dem KI-Modell gegeben werden, um Antworten zu generieren oder Aktionen auszuführen. Sie leiten die KI dabei, die Absicht des Benutzers zu verstehen und relevante Ausgaben zu generieren.

Produktalternativen

KI-Agent, der nach Produktalternativen sucht, diese beschreibt und die wichtigsten Unterschiede sowie Funktionen identifiziert.

                Role: Researcher Agent for Product Alternatives
Backstory: A product alternatives analyst specializing in searching alternative products, identifying key differences between product and product alternative
Goal: Search for top 10 product alternatives, give short description of product alternative, identify key features and key difference between product and product alternative

Preisgestaltung

KI-Agent, der Preisstrategien und Optionen des Produkts analysiert und sie mit Zielnutzer-Beschreibungen auflistet.

                Role: Researcher Agent for Products Pricing
Backstory: A price analyst specializing in product pricing strategy analyses
Goal: Identify pricing strategy of the product. 
If product has more pricing options, list them together with description for who is suitable given pricing option

Produktbewertungen

KI-Agent, der auf die Analyse aktueller Produktbewertungen spezialisiert ist und Nutzererfahrungen, Vorteile und Nachteile zusammenfasst.

                Role: User experience Analyst Agent for product
Backstory: A product analyst specializing in product reviews
Goal: Analyze latest product reviews, pick key user insights, pros and cons and summarize overall experience of users with the product or service

Produkteigenschaften

KI-Agent, der Produktmerkmale, Alleinstellungsmerkmale und Gründe für die Kaufentscheidung der Kunden untersucht.

                Role: Researcher Agent for Products or Service features
Backstory: A product analyst specializing in product differentiation, identifying unique features, most discussed features, unique selling points of the product
Goal: Explore product features, identify main selling points of the product, key features and reason why customer choose the product.

Produkte & Dienstleistungen

KI-Agent, der Kundensegmente analysiert und beschreibt, wer das Produkt nutzt und warum.

                Role: Researcher Agent for Products & Services customer base
Backstory: A market analyst specializing in product differentiation, adept at navigating market research to categorize and summarize product lines and customer segments.
Goal: Identify and describe the customer segment which use the product or for which is product dedicated
Answer questions like For who is the product dedicated, why they need it, how it helps to customer or user

Unternehmensübersicht

KI-Agent, der sich auf die Extraktion wesentlicher Produktdetails konzentriert: was es ist und was es tut.

                Role: Researcher Agent for Product Overview & Basic Details
Backstory: A detail-oriented analyst with expertise in product data aggregation, ensuring the acquisition of up-to-date and precise product information.
Goal: Extract essential product details, focus on answering question: what it is, what it does

Produktfgeschichte

KI-Agent, der umfassende Produktgeschichte, Gründung, Meilensteine, Investitionen und Entwicklung sammelt.

                Role: Researcher Agent for Product Story
Backstory: An experienced historian with a passion for uncovering the roots and growth of organizations. products, dedicated to telling accurate and captivating company and product stories.
Goal: Gather comprehensive information about the product's history, founding, milestones, investments, and evolution.

Youtube-Bewertungen

KI-Agent, der aktuelle YouTube-Bewertungen zum Produkt mit Zusammenfassungen und Links auflistet.

                Role: Agent for youtube reviews
Backstory: A product analyst specializing in searching relevant videos about the product
Goal: List the most up to date youtube reviews about the product.
Return short description of the video with link to video

Prompt (Produkterfassung)

Prompt-Vorlage, die das LLM anweist, strukturierte Produktinformationen einschließlich Funktionen, Geschichte, Preisgestaltung, Bewertungen und Alternativen zu ...

                Given the product name in the input, Extract the following data based on the product name:

1. About the product (What it is)
2. Product History
3. Segment, Focus (For who is the product dedicated, why they need it, how it helps to customer or user)
4. Main product features
5. Pricing options
5. Key user insights (Pros, Cons, Overall user experience from reviews)
6. Youtube reviews (if available, list 1-3 links to youtube videos with title and short description)
7. Product Alternatives (with links to websites of alternatives)

PRODUCT NAME: {input}

Prompt (Produktbeschreibung Artikel)

Prompt-Vorlage zur Generierung eines Produktbeschreibungsartikels mit strukturierten Überschriften und Inhalten basierend auf Kontext und Eingabe.

                You are skilled copywriter.
Generate product description article, where headings will start with H2
First heading should be called: What is [here put product name]?
Next headers should be H3, try to incorporate into header the product name

Product Name: {input}

Generate article from followind text:
 {context}

In diesem Flow verwendete Komponenten

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller Komponenten, die in diesem Flow verwendet werden, um seine Funktionalität zu gewährleisten. Komponenten sind die Bausteine jedes KI-Flows. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Interaktionen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, indem verschiedene Funktionalitäten verbunden werden. Jede Komponente dient einem bestimmten Zweck, wie z.B. der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Datenverarbeitung oder der Integration mit externen Diensten.

Nachrichten-Widget

Die Nachrichten-Widget-Komponente zeigt individuelle Nachrichten in Ihrem Workflow an. Ideal, um Nutzer zu begrüßen, Anweisungen zu geben oder wichtige Informationen darzustellen. Sie unterstützt Markdown-Formatierung und kann so eingestellt werden, dass sie pro Sitzung nur einmal erscheint.

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Chat-Ausgabe

Entdecken Sie die Chat-Ausgabe-Komponente in FlowHunt – finalisieren Sie Chatbot-Antworten mit flexiblen, mehrteiligen Ausgaben. Unverzichtbar für nahtlose Flow-Abschlüsse und die Erstellung fortschrittlicher, interaktiver KI-Chatbots.

Sehen Chat-Ausgabe

Chat-Öffnungs-Trigger

Die Komponente Chat-Öffnungs-Trigger erkennt, wenn eine Chat-Sitzung beginnt, sodass Workflows sofort reagieren können, sobald ein Nutzer den Chat öffnet. Sie startet Abläufe mit der ersten Chat-Nachricht und ist somit unerlässlich für den Aufbau reaktionsschneller, interaktiver Chatbots.

Sehen Chat-Öffnungs-Trigger

KI-Agent

Die KI-Agent-Komponente in FlowHunt erweitert Ihre Workflows um autonome Entscheidungsfindung und die Fähigkeit zur Nutzung integrierter Tools. Sie nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und verbindet sich mit verschiedenen Tools, um Aufgaben zu lösen, Ziele zu verfolgen und intelligente Antworten zu liefern. Ideal zum Erstellen fortschrittlicher Automatisierungen und interaktiver KI-Lösungen.

Sehen KI-Agent

URL-Retriever

Entsperren Sie Webinhalte in Ihren Workflows mit der URL-Retriever-Komponente. Extrahieren und verarbeiten Sie mühelos Text und Metadaten aus beliebigen URL-Listen – einschließlich Webartikeln, Dokumenten und mehr. Unterstützt erweiterte Optionen wie OCR für Bilder, selektive Metadatenextraktion und anpassbares Caching, was sie ideal für den Aufbau wissensreicher KI-Flows und Automatisierungen macht.

Sehen URL-Retriever

GoogleSearch-Komponente

Die GoogleSearch-Komponente von FlowHunt verbessert die Genauigkeit von Chatbots durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) und ermöglicht den Zugriff auf aktuelles Wissen von Google. Steuern Sie die Ergebnisse mit Optionen wie Sprache, Land und Abfrage-Präfixen für präzise und relevante Ausgaben.

Sehen GoogleSearch-Komponente

YouTube-Suchwerkzeug

FlowHunts KI-gestütztes YouTube-Suchwerkzeug bietet personalisierte Video- und Creator-Empfehlungen. Gehen Sie über die Standard-YouTube-Suche hinaus und lassen Sie KI-Agenten die besten Creator und Inhalte für Ihre Interessen finden.

Sehen YouTube-Suchwerkzeug

LLM OpenAI

FlowHunt unterstützt Dutzende von Textgenerierungsmodellen, darunter Modelle von OpenAI. So verwenden Sie ChatGPT in Ihren AI-Tools und Chatbots.

Sehen LLM OpenAI

Generator

Entdecken Sie die Komponente Generator in FlowHunt – leistungsstarke, KI-gesteuerte Textgenerierung mit Ihrem gewählten LLM-Modell. Erstellen Sie mühelos dynamische Chatbot-Antworten, indem Sie Prompts, optionale Systemanweisungen und sogar Bilder als Eingabe kombinieren. So wird es zu einem zentralen Werkzeug für den Aufbau intelligenter, konversationeller Workflows.

Sehen Generator

Selbstverwaltete Crew

Schalten Sie fortschrittliche Zusammenarbeit in FlowHunt mit der Komponente Selbstverwaltete Crew frei. Koordinieren Sie mehrere KI-Agenten unter einem Manager-Agenten, um komplexe Workflows und hierarchische Aufgaben autonom zu bewältigen und so Effizienz und Skalierbarkeit zu maximieren.

Sehen Selbstverwaltete Crew

ChatInput

Die Chat Input-Komponente in FlowHunt initiiert Benutzerinteraktionen, indem sie Nachrichten aus dem Playground erfasst. Sie dient als Startpunkt für Flows und ermöglicht die Verarbeitung von Text- und dateibasierten Eingaben im Workflow.

Sehen ChatInput

Selbstverwaltete Aufgabe

Die Komponente Selbstverwaltete Aufgabe ermöglicht es Benutzern, autonome Aufgaben innerhalb eines Workflows zu definieren und auszuführen. Geben Sie eine klare Aufgabenbeschreibung, das erwartete Ergebnis und einen Agenten zur Ausführung an – ideal zum Aufbau strukturierter, hierarchischer Automatisierung in Ihren Abläufen.

Sehen Selbstverwaltete Aufgabe

Prompt-Komponente in FlowHunt

Erfahren Sie, wie die Prompt-Komponente von FlowHunt es ermöglicht, die Rolle und das Verhalten Ihres KI-Bots zu definieren und so relevante, personalisierte Antworten sicherstellt. Passen Sie Prompts und Vorlagen an, um effektive, kontextbewusste Chatbot-Flows zu erstellen.

Sehen Prompt-Komponente in FlowHunt

Flow-Beschreibung

Zweck und Vorteile

Workflow-Beschreibung Produktanalysen

Übersicht

Dieser Workflow automatisiert die Erstellung eines umfassenden Produktanalyseberichts auf Basis öffentlich verfügbarer Daten aus dem Internet. Er nutzt mehrere KI-Agenten, Werkzeuge zur Informationsbeschaffung und Prompt-Vorlagen, um eine breite Palette an Produktinformationen zu sammeln, zu analysieren und zusammenzufassen. Das Endergebnis ist ein detaillierter, menschenlesbarer Bericht, der Produktdetails, Geschichte, Funktionen, Preisgestaltung, Nutzererkenntnisse, Videobewertungen und Alternativen abdeckt.

Funktionsweise des Workflows

1. Nutzereingabe und Onboarding

Nutzerstart: Der Prozess beginnt, wenn ein Nutzer einen Chat startet oder einen Produktnamen über die Chat-Eingabe übermittelt.
Willkommensnachricht: Ein Nachrichten-Widget informiert den Nutzer, dass der Bericht einige Minuten dauert, da Daten aus mehreren Onlinequellen analysiert werden.

2. Datensammlung

Websuche: Der Workflow startet eine Google-Suche zum Produkt und sammelt relevante URLs und Inhalte.
URL-Abruf: Inhalte von diesen URLs werden abgerufen und verarbeitet, um eine tiefere Analyse und die Extraktion aktueller Informationen zu ermöglichen.
YouTube-Bewertungen: Ein spezielles Tool sucht nach den neuesten und relevantesten YouTube-Bewertungen, sammelt Videolinks und kurze Beschreibungen.

3. Spezialisierte KI-Agenten

Mehrere KI-Agenten verarbeiten die gesammelten Daten, wobei sich jeder auf einen bestimmten Aspekt des Produkts konzentriert:

Agentenrolle	Zweck
Produktübersicht	Extrahiert wesentliche Produktdetails und erklärt, was es ist und was es macht.
Produktgeschichte	Sammelt historischen Kontext, Gründungsdetails, Meilensteine und Investitionen.
Kundensegmentierung	Identifiziert und beschreibt Kundensegmente und Anwendungsfälle.
Produkteigenschaften	Untersucht wichtige Merkmale, Alleinstellungsmerkmale und Gründe für die Kundenentscheidung.
Produktbewertungen	Analysiert Nutzerbewertungen, um Vorteile, Nachteile und die allgemeine Nutzererfahrung zu erfassen.
Preisanalyst	Identifiziert Preisstrategien und Optionen und erklärt die Eignung für verschiedene Nutzersegmente.
Analyst für Produktalternativen	Findet die wichtigsten Alternativen, hebt Unterschiede hervor und liefert Links zu deren Websites.
YouTube-Bewertungen-Analyst	Listet und fasst die aktuellsten YouTube-Video-Bewertungen zum Produkt zusammen.

Jeder Agent ist mit einer Hintergrundgeschichte und Zielen ausgestattet, die auf seine spezielle Aufgabe zugeschnitten sind und eine gründliche und zielgerichtete Analyse sicherstellen.

4. Aufgabenkoordination

Aufgabendefinition: Eine selbstverwaltete Aufgabe definiert das erwartete Ergebnis: einen umfangreichen, datenreichen Produktbericht.
Aufgabenzuweisung: Eine “SelfManaged Crew”-Komponente orchestriert die Zusammenarbeit aller spezialisierten Agenten und stellt sicher, dass jeder Aspekt abgedeckt und die Ergebnisse integriert werden.

5. Prompt Engineering

Prompt-Vorlagen: Der Workflow verwendet strukturierte Prompt-Vorlagen, um die Agenten und die finale Berichtserstellung zu steuern. Beispielsweise geben Prompts vor, folgende Aspekte zu extrahieren:
- Produktübersicht
- Geschichte
- Marktfokus
- Eigenschaften
- Preisgestaltung
- Nutzererkenntnisse
- Videobewertungen
- Alternativen
Generierung des Abschlussartikels: Eine fortschrittliche Prompt-Vorlage, kombiniert mit einem OpenAI-Sprachmodell, erstellt einen klar strukturierten Artikel mit Überschriften und Unterüberschriften für Übersichtlichkeit und Lesbarkeit.

6. Finale Ausgabe

Bereitstellung des Berichts: Die fertige Analyse wird in der Chat-Oberfläche angezeigt und als umfassender, benutzerfreundlicher Artikel präsentiert. Die Ausgabe enthält alle gesammelten Erkenntnisse, strukturiert für einfaches Verständnis und Weiterverwendung.

Warum dieser Workflow nützlich ist

Skalierbarkeit: Durch die Automatisierung jedes Schrittes mit KI-Agenten und Tools zur Informationsbeschaffung kann der Workflow Analyseberichte zu jedem Produkt mit minimalem menschlichem Aufwand generieren.
Umfangreiche Abdeckung: Der Bericht umfasst alle wichtigen Aspekte, die Unternehmen, Marketer oder Forscher benötigen – von Grundlagen bis hin zu tiefgehenden Nutzererkenntnissen und Wettbewerbsanalysen.
Effizienz: Aufgaben, die manuell Stunden dauern würden, werden in wenigen Minuten erledigt – das spart wertvolle Zeit und sorgt für Konsistenz.
Anpassbarkeit: Die modulare Agentenstruktur ermöglicht eine einfache Anpassung oder Erweiterung, um sich auf andere Produktdimensionen oder Datenquellen zu konzentrieren.
Automatisierung repetitiver Aufgaben: Ideal für Teams im Bereich Marktanalyse, Produktvergleich oder Content-Erstellung, die regelmäßig detaillierte Berichte in großem Umfang benötigen.

Zusammenfassung der Workflow-Struktur

Hauptschritte:

Nutzereingabe → Willkommensnachricht & Anleitung
Automatisierte Datensammlung (Web, YouTube)
Spezialisierte KI-Analyse (Übersicht, Geschichte, Segmentierung, Eigenschaften, Bewertungen, Preise, Alternativen, Videobewertungen)
Aufgabenorchestrierung (Agenten arbeiten parallel, Ergebnisse werden zusammengeführt)
Prompt-basierte Berichtgenerierung (klare, lesbare Form)
Ausgabe an den Nutzer (Chat-Interface)

Wichtige Tools & Komponenten:

Google-Suche & URL-Retriever
YouTube-Suchtool
Mehrere spezialisierte KI-Agenten
Prompt-Vorlagen für Analyse und Artikelerstellung
OpenAI-Sprachmodell für die finale Zusammenfassung

Dieser Workflow ist ideal für alle, die Produktrecherche, Wettbewerbsvergleiche oder Content-Erstellung skalieren und automatisieren möchten – für zuverlässige, umfassende und aktuelle Analysen bei minimalem manuellem Aufwand.

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