傳統競業分析看的是對方的官網、社群與廣告投放。但現在有一整層資訊是看不到的：當潛在客戶直接問 AI「這種需求該找誰」，誰被提到、被怎麼描述。這一層可以查，而且方法不複雜。以下是我們實際在用的六步流程。
多數人一開始就列出五家對手，然後逐一研究。這個順序是錯的。應該先定義潛在客戶會問的問題，再看誰出現在答案裡，出現的那些人才是真正的競爭者，而且常常和你原本以為的名單不一樣。
查詢集建議十到十五題，涵蓋三種意圖：
用無痕視窗、未登入、免費版，每題開新對話，跑三到五家模型。重點是把完整回答貼進文件保存，不要只記結論。之後要回頭比對用字，原始文字是唯一依據。
逐題統計每個品牌出現的次數與順位，做成一張矩陣：橫軸是問題，縱軸是品牌，格子裡填出現順位。跑滿兩輪之後，這張表會直接告訴你三件事：
當模型附上來源時，逐一打開被引用的頁面，記錄頁面型態：服務頁、案例頁、知識文章、還是第三方報導。我們反覆看到的模式是：被引用最多的往往不是首頁，而是把某一個具體問題講清楚的內頁。
接著看那些頁面的結構：答案是否前置、段落是否單一主題、有沒有具體數字、有沒有問答段落。這幾項就是對方實際的內容規格，比任何猜測都準。
把模型描述你和描述對手的句子並排。特別注意三種落差：
稽核的產出不該是一份報告就結束。我們固定要求收斂成三件事：一個要補的內容缺口、一個要修正的錯誤描述、一個要先佔的空白題。多於三件就會失焦，少於三件通常代表稽核做得不夠深。
初次建立基準線建議連續四週，之後每季一次即可。生成式引擎的答案變動速度比搜尋排名快，但品牌層級的認知變動其實很慢，太頻繁地看反而會被雜訊帶著跑。
如果你希望一次把競業的商業模式、定價邏輯、市場切入點與 AI 能見度一起攤開，這正是 逆向破解競業情報書 的內容範圍；需求盤點從 情報書需求問卷 開始。也可以先讀 實戰案例彙整 看看實際交付長什麼樣。
技術細節不是決策者要看的東西。我們固定用三頁交付：第一頁是出現率矩陣，一眼看出誰在哪些題目佔位；第二頁是描述落差對照，把模型講你和講對手的句子並排；第三頁是三件可執行的事，各附預估工時與預期驗收指標。
超過三頁的內容放附錄。決策者需要的是判斷依據與下一步，不是完整原始資料。
第一個是查詢集寫成內部術語。如果你的問題用了公司內部才會講的詞，模型回答的內容會偏離真實使用情境，整份稽核的結論就不成立。查詢集寫完之後，找一位完全不懂這個產業的人念一次，念不順的就重寫。
第二個是只做一輪。單輪結果的隨機性很高，尤其是品類能見度題。至少兩輪、間隔一週以上，才能區分穩定佔位與偶然出現。
三個月是我們觀察到的最短有效週期。更短的週期通常只會看到雜訊，更長則容易錯過修正時機。
稽核的目的不是證明自己比對手好或差，而是找出下一步該做什麼。我們看過不少團隊把出現率矩陣做成內部評比，結果變成互相究責，真正該補的內容缺口反而沒人動。
比較健康的用法是：把矩陣當成地圖，標出目前站在哪裡、哪裡沒人佔、往哪走成本最低。地圖不評價，只顯示位置。
另外要記得，模型的答案會變。今天的空白區三個月後可能被別人補上，今天被對手壟斷的題目也可能因為對方停止維護而鬆動。所以稽核的價值在於定期重複，而不是一次定生死。
第一種：對手被提及而你沒有。這一類要看的是對手在該題目上有什麼你沒有的內容，通常是覆蓋缺口。
第二種：雙方都被提及但描述的角度不同。這一類不是缺口而是定位差異，要判斷的是那個角度是否是你想要的。如果不是，需要調整內容的訴求；如果是，需要強化。
第三種：雙方都沒有被提及。這是空白題目，通常代表整個產業都沒有人完整回答。這一類的投入產出比最高，也最容易建立先行優勢。
控制在三頁以內。稽核的價值在於指出行動方向，而不是呈現資料的完整度。
建議每季一次。頻率太高會被短期波動干擾，太低則錯過變化。每次使用完全相同的題目與提問方式，並記錄日期，這兩件事是跨期比較的前提。
比較時要看的是相對位置的變化，而不是絕對的出現次數。因為模型本身會更新，絕對數字在不同時期不可直接比較，但「你和對手誰比較常被提到」這個相對關係相對穩定。
把四個季度的相對位置畫成一張圖，趨勢會相當清楚，而趨勢才是值得據以調整策略的東西。