Recursive Niche Deconstruction for Market Research

Zerlegt eine Branche rekursiv in Sub-Nischen mit Marktdaten und Playern als JSON-Baum.

Der Prompt

{
  "industry": "${industry}",
  "region": "${region}",
  "tree": {
    "level": "Macro",
    "name": "...",
    "market_valuation": "$X",
    "top_players": [
      {
        "name": "Company A",
        "type": "Incumbent",
        "focus": "Broad"
      },
      {
        "name": "Company B",
        "type": "Incumbent",
        "focus": "Broad"
      }
    ],
    "children": [
      {
        "level": "Sub-Niche/Micro",
        "name": "...",
        "narrowing_variable": "...",
        "market_valuation": "$X",
        "top_players": [
          {
            "name": "Startup C",
            "type": "Specialist",
            "focus": "Verticalized"
          },
          {
            "name": "Tool D",
            "type": "Micro-SaaS",
            "focus": "Hyper-Specific"
          }
        ],
        "children": []
      }
    ]
  },
  "keyword_analysis": {
    "monthly_traffic": "{region-specific traffic data}",
    "competitiveness": "{region-specific competitiveness data}",
    "potential_keywords": [
      {
        "keyword": "...",
        "traffic": "...",
        "competition": "..."
      }
    ]
  }
}

Variablen & Platzhalter

Vor dem Einsatz diese Stellen durch eigene Angaben ersetzen:

• industry
• region
• region-specific traffic data
• region-specific competitiveness data

So nutzt du es

Den Prompt-Text kopieren (Button oben) und als System-Prompt bzw. erste Nachricht in ChatGPT, Claude oder einem lokalen Modell einfügen. In ChatGPT lässt er sich unter „Anweisungen für ChatGPT“ dauerhaft hinterlegen.

Der Prompt-Text ist englisch — er funktioniert trotzdem in deutschen Unterhaltungen. Für deutsche Antworten einfach am Ende ergänzen: „Antworte auf Deutsch.“

Im Detail

Dieser Prompt lässt das Modell eine Branche rekursiv in Sub-Nischen zerlegen – von der Makro-Ebene mit Marktvolumen und etablierten Playern bis zu Mikro-Nischen mit spezialisierten Anbietern, ergänzt um Keyword- und Traffic-Daten im strukturierten JSON-Format. Nützlich für Indie-Hacker, Marketer oder Produktteams, die vor dem Bau eines neuen Produkts unterversorgte Nischen identifizieren wollen. Der Vorteil gegenüber einer einfachen Marktrecherche-Frage ist die erzwungene Baumstruktur, die auch entferntere Sub-Nischen sichtbar macht. Wichtig: Marktvolumen und Keyword-Zahlen sind Schätzungen des Modells, keine verifizierten Daten – als Ausgangshypothese nutzen und mit echten Tools gegenprüfen.

Praxis-Tipp

Setzen Sie ${industry} und ${region} konkret (z. B. „B2B-SaaS für Zahnarztpraxen“, „DACH“), sonst bleibt der Baum zu allgemein.

Lizenz & Quelle

• Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
• Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)

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