摸摸底还是传统调研：什么时候必须找调研公司

结论只需要来自公开信息，就用 AI 调研；结论必须来自真实用户的原始反应，就找调研公司。 这条线很清楚：桌面研究那一段 AI 做得又快又广，一手数据那一段 AI 没有数据源，做不了也不该假装能做。

多数项目的正确答案不是二选一，而是”先用 AI 把桌面研究做完，再把省下的预算集中花在真正需要一手数据的那几个问题上”。

两者各自是什么

摸摸底（MoMoDi）是一个 AI 调研产品：把一句模糊的”帮我看看这个市场”拆成一组能被逐条回答的子问题，由 AI 按子问题逐条检索、比对、记录来源，最后输出带来源的结构化结论。价格是免费起步，Pro ¥299，专家定制 ¥5 万（项目制，结论有人工复核）。同一条路径换个调研对象，也可以用来测”AI 平台怎么回答关于你的问题”，跑出来的就是一份 生成引擎优化 诊断——免费 GEO 诊断 走的就是这条。

传统市场调研是一套已经成熟几十年的方法体系：桌面研究、问卷、深度访谈、焦点小组、可用性测试、神秘顾客、抽样与统计推断。它的核心资产是能接触到真实受访者，以及一套保证样本代表性的方法。价格按项目和样本量定，区间差异很大，视情况而定。

逐项对比

什么情况下用 AI 调研

• 前期扫描，还不知道该问什么。进入一个陌生品类、评估一个新市场、快速摸一批竞品——这类问题的答案本来就散在公开信息里，人工检索一周的量，AI 几小时能铺完，而且每条带来源。
• 需要定期重复的调研。竞品动态、行业政策、品类价格带，这些要每月看一次。传统项目重复一轮等于重新报价，AI 调研重跑一次的成本接近于零。Momo ResearchClaw 就是把这类重复调研做成常驻任务。
• 调研对象本身就是 AI。想知道 AI 搜索平台 怎么描述你的品牌、会不会推荐你、有没有说错——这件事只能在 AI 上测，没有传统方法的对应动作，量出来的 提及率 与 AI 首推率 也没有问卷可以替代。
• 预算不足以启动传统项目。与其因为预算不够什么都不做，不如先用公开信息把能确定的部分确定下来，把疑问收敛到真正需要花钱验证的那几个。

什么情况下必须找调研公司

• 结论要来自真实用户。定价能不能上调、包装换成这版会不会掉销量、新功能有没有人愿意用——这些问题公开信息里没有答案，只能问人。
• 需要统计意义上的代表性。市场份额估算、满意度指数、用户画像分布，凡是要写成”XX% 的用户”的结论，都需要抽样方法支撑。AI 调研给不了这个数。
• 决策金额大到需要对外交代。投资、并购、大额投放、上市材料——这类场景要的不只是结论，还有一份可被审计的方法说明和原始数据。
• 涉及未公开的行为数据。用户在店里怎么走动、界面上第一眼看哪、访谈里犹豫了几秒——这些是观察出来的，不是检索出来的。
• 合规或监管要求指定方法。部分行业对调研方法有明确规范，方法本身就是交付物的一部分。

两者都不适合的情况

• 问题还没定义清楚。“帮我看看我们该往哪走”这种输入，AI 会给你一份很像样但用不上的报告，调研公司会先花两周帮你把问题重新定义一遍并收费。先自己把决策点写成一句可判断对错的话。
• 答案已经定了，只想找支持材料。这种情况下两边都会给你想要的东西，而这正是最贵的错误。
• 数据敏感到不能外发。既不能进第三方 AI，也不方便交给外部调研公司。这类项目应该先解决数据边界，再谈方法。
• 要预测没有先例的事。全新品类、全新技术路线的市场规模，公开信息里没有，受访者也想象不出来。这时候更靠谱的是小成本实测，而不是任何形式的调研。

建议怎么组合

1. 先把决策点写成一句话。 “我们要不要在明年 Q1 进入这个品类”比”研究一下这个品类”能带来完全不同的调研设计。
2. 公开信息能回答的部分，先用 AI 跑完。 免费档就能跑通一次完整流程，先看输出长什么样，再决定要不要上 Pro。
3. 把剩下的疑问收敛成三到五个必须问人的问题，再去找调研公司报价。范围收窄之后，传统项目的成本通常会明显下降。
4. 结论进决策之前做一次人工复核。 AI 的每条结论都带来源，逐条回溯核对是最低成本的质检；不想自己做的话，专家定制档（¥5 万）就是把这一步交给人。

如果你的调研目的是搞清楚 AI 平台怎么描述你的品牌，直接从 免费 GEO 诊断 开始，那是这条路径上最省事的入口；拿到基线之后再决定要不要投入，判断标准见 GEO 外包还是自己做：按团队条件选一边。