AI 提到竞品不提你，先别急着写

173 期讲怎么把”被提及率”测得可信，跑完你手里多半躺着一批 0 提及问句——AI 在这个问题上提到了竞品，一个字没提你。这是最有价值的线索，也是最容易做出错误动作的时刻。第一条反应往往是”赶紧写一篇补上”。但 44% 的提示词返回零提及（BrightEdge），缺口是常态，错的是”看到缺口就全写一遍”。本篇讲 0 提及缺口的正确抢救顺序：先对账、再验证据、最后排四维优先级——没人问的 0 提及，写了也是白写。

一、第一步：先对账，别把”假缺口”当新活

一条”AI 没提我”的问句，先别立项。先回你自己的工作台查三件事：

• 是不是已经排期/在写？这条 gap 可能只是你半成品的稿子，重写一遍是重复劳动。
• 是不是已经发了、只是没被切片？内容在，但结构没被 AI 干净地抽取（首段没直给答案、关键事实埋在第五段），AI 读到你却取不到。这种要先改结构，不是写新的（接 171 期”生产源”身份）。
• 这条问句真有人问吗？0 提及里混着大量”没人这么问”的问句，写它是自嗨。

Kompozy 的 AEO 工作流把”对账管道”排在写内容之前，理由正是：大多数缺口清单里，塞满了你已经做完一半的活。跳过这一步，缺口清单只会越滚越大。

二、第二步：每条 gap 必须能映射到一条你站得住的证据

能通过”对账”活下来的 gap，要再验一道：这条你能给出一条可核验的一手事实吗？产品文档、原始数据、专家口径、过往案例——任何一条你站得住的、带数字带出处的说法。

站不住就别写。写”我很专业””行业领先”这种自己都不敢背书的空话，生成式引擎恰恰会对这类内容降权（Princeton 那篇开创 GEO 的研究发现：加引用、加可核验数据能把可见度抬 40%，但堆关键词一点没用）。没证据的 gap 只有两个出口：要么先让业务把证据造出来（做一手数据），要么直接放弃这条。

三、第三步：按四维排优先级，不是只看”缺口多大”

活下来的、有证据的 gap，按四个维度一起排，缺一维都会被误导：

维度	看什么	踩坑
缺口大小	竞品在 AI 答案里占了你缺席多少	只看这个→去写竞品已经写烂、你难抢的题
提问频率	这条问句真的有人问吗	不看频率→写了一堆没人问的 0 提及
证据强度	你手里的可核验一手事实够不够硬	证据弱→写了也站不住，被引擎降权
竞品固守度	占住答案的竞品多结实、好不好换	不排这个→对着最结实的先硬碰

四条都不是 0、且综合靠前，才动手。这就是 Yozigo 的”Prompt Opportunity Score”逻辑：先把 5~10 条高价值问句跑通一个完整闭环（含复测），再扩到 30~50 条。没跑通一个闭环就全面铺开，是最常见的资源浪费。

四、两条能捡的免费机会

同一个问题问两次 AI、结果不一样，说明该问题还没在引擎侧收敛到稳定信源——正是一份”事实完整、结构清晰”的页面能抢的空位。

抢救 0 提及时留意两种白捡的机会：

• 引擎侧未收敛的题：换全新会话重问，若结果漂移，说明竞品也没站稳，一份扎实页面就能抢位。
• 定义权没被抢的自创词：你首创或主推的术语，建一个可机读的定义/术语表，比去抢别人已经占住的通用词便宜得多。

FAQ

Q：和 173 期”最低可行监测”什么关系？
A：173 负责把 0 提及问句测出来（估分布、固定池、复测次数）；本篇接棒，讲测出来之后怎么救——对账→验证据→四维排序。173 输出缺口清单，本篇把清单转成”该写哪几条、先写哪条”。是同一流水线的上下游。

Q：44% 提示词零提及，是不是意味着我的 GEO 全白做？
A：恰恰相反。零提及是常态不是失败——引擎的答案是流动的、竞品也在换血（171 期）。关键是别把”零提及”直接翻译成”所有内容都重写”。用对账+证据+优先级把 44% 里真正值得抢的那十几条挑出来，比铺满所有题省十倍力气。

Q：内容已经发了、也够全，为什么 0 提及的题还是没被引？
A：多半是”没被切片”——首段没直给答案、关键事实埋在长段落、或该页对这条意图没做可抽取的定义/表格。先做结构改造（反漏斗：首段 30~50 字直给答案）加可核验数据，再复测，别急着写新页。

Q：排完优先级发现证据全不够硬怎么办？
A：那说明这些 gap 不是内容问题，是证据生产问题。走 171 期”生产源”路线：造一手数据、做案例数据块、出可复现小工具。先把一条证据做扎实，再回来填空，别拿口号填。

延伸阅读

• 查一次为什么不算数：被提及率的最低可行监测法——怎么测出 0 提及（173 期）
• 信源池在换血：摘要站退场，生产源上位——把 0 提及转成生产源身份（171 期）
• 先别铺渠道，看你要打哪个引擎”吃什么”——按引擎定渠道（166 期）

缺口是常态，错的是全写一遍。 先对账、验证据、再排优先级。



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