內容速度是競爭情報裡少見的一種訊號：它完全公開、可以長期追蹤、而且很難偽裝。問題只在於多數人只看數量，沒有把它換算成資源。
觀察對手的內容產出，多數人做的事情是數篇數：這一季他們發了幾篇、我們發了幾篇、於是得出誰比較勤勞的結論。這個做法的問題在於篇數是一個沒有單位的數字，它無法回答任何有用的問題。同樣是一季十二篇，一個人兼職寫出來的十二篇，跟三個人專職加上外部研究支援寫出來的十二篇，代表的是完全不同的投入強度，也預示了完全不同的持續能力。真正該問的是：他們每產出一篇，大約消耗了多少人時，以及這個消耗率能維持多久。
把篇數換算成資源之所以重要，是因為它決定了你該怎麼回應。如果對手的產出是靠一個人硬撐，那麼這個節奏在人員異動時就會斷掉，你不需要跟；如果對手已經建立了穩定的流程與分工，那麼你用衝刺的方式短期追上並沒有意義，因為對方的曲線是持續的而你的是脈衝的。判斷錯誤的代價通常是把團隊拖進一場沒有終點的追趕，而追趕本身會排擠掉真正該做的差異化。
最直接的算法是依內容型態估算單篇人時，再乘上產出頻率。以我們累積的經驗值來說，一篇純整理性的介紹文大約需要三到五個人時；一篇包含原始資料收集與分析的文章大約十五到二十五個人時；一篇需要訪談外部對象的文章則通常超過三十個人時，因為排程與逐字整理的成本很高。把對手上一季的每一篇分類之後加總，就能得到一個粗略的季度人時。
這個數字的誤差當然不小，但它的用途不是精確而是量級判斷。當你算出對手一季投入約兩百人時，而你自己只有四十人時，你就知道差距不是努力可以彌補的，需要的是策略上的取捨，例如放棄廣度改攻某個細分主題。反過來如果算出來的數字相近，那麼差距可能來自流程效率而不是資源，那是可以透過改善工作方式追上的。
第二種算法不看總量而看分布。把對手過去一年的發佈日期畫成時間軸，觀察間隔是規律的還是脈衝的。規律的間隔代表背後有排程與存稿，通常意味著有專責人力與明確的流程；脈衝式的分布，例如連續三週密集發佈然後空白一個月，多半代表產出仰賴某個人的空檔，或是靠外包在專案期間集中交付。
這個判斷的實務價值很高，因為它預測了對手的持續性。脈衝型的對手在遇到旺季或人員異動時，內容通常會先被犧牲，這時候正是你拉開差距的窗口。規律型的對手則不會出現這種空窗，跟他們競爭需要的是差異化而不是時間差。另外要注意的是，規律性本身也可能被自動排程製造出來，所以最好搭配內容深度一起判讀。
第三種算法適用於有署名的內容。統計過去一年出現過的作者數量，以及每位作者的產出比例。如果八成的內容集中在一位作者身上，那麼這個內容體系的風險集中度很高；如果分散在四五位作者且各有明確的主題範圍，代表對方已經建立了分工。沒有署名的網站也可以用風格判斷，例如段落長度、標題習慣、用詞偏好，通常能分出兩到三種不同的筆跡。
這個算法還有一個附帶用途，就是看出對手的專業支援結構。當某些文章明顯帶有法律、財務或技術的專業深度，而其他文章沒有，通常代表這些是由內部專家或外部顧問參與撰寫的。專家參與的比例，往往比總篇數更能反映對方對這條產品線的重視程度。
四種組合對應四種完全不同的回應方式，而這正是把篇數換算成資源的價值所在。多數團隊在做競品內容分析時之所以得不出可行動的結論，就是因為停在數量比較這一層，最後只能得出我們要多寫一點這種沒有幫助的建議。
三個算法都有明顯的誤差來源，使用時必須誠實標註。第一是外包無法從公開資訊分辨，一篇看起來投入很深的文章可能只是花錢買來的，這會讓人時估算失真。第二是舊內容更新不會出現在發佈時間軸上，有些對手把大量資源投入在維護既有頁面而不是新增，這種投入從外面幾乎看不到。第三是內容產出與商業成果沒有必然關係，跑得快不代表跑對方向。
因此我們的使用原則是：這三個算法只用來回答對手投入了多少，不用來回答對手做得好不好。後者需要看實際的能見度與市場反應，那是另一套指標。把兩者混在一起，最容易得出的錯誤結論就是對手寫得多所以我們也要寫得多，而這通常是資源浪費的開始。
還有一個實務上的補充：把自己的內容也用同一套算法量一次。多數團隊對自己的投入其實只有模糊的感覺，真正記錄下來才會發現，看似每週都在產出，實際的人時可能集中在少數幾篇，其餘的都是低成本的補位。這個自我盤點通常會帶來兩個結論，一是我們比想像中投入更多，二是投入的分布跟策略優先順序其實對不上。
最後想說一句關於心態的話：內容速度的分析很容易變成焦慮的來源，因為它會把差距具體化。但這份分析真正的用途是幫你決定不做什麼，而不是逼你做更多。當你算出對手的投入是你的五倍時，正確的反應不是加班追上，而是把資源集中到一個他們沒有覆蓋的細分主題，用深度換取被記住的機會。建議把這份分析的頻率控制在每半年一次，因為內容速度是慢變數，看得太頻繁只會把正常波動當成趨勢。