挖掘竞品的GEO内容主题，核心不是看竞品“写了什么”，而是看AI引用了竞品什么、在哪些问题上引用了它、引用的内容是什么形态。

1. AI平台逆向工程：看竞品被谁引用、怎么引用
✅在ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews中，输入你的核心业务问题。
记录AI回答中提到的竞品名称、引用的页面、回答结构。
重点看：竞品被引用在哪些问题上？引用的是官网、行业媒体、论坛还是评测页？
把每个问题、竞品、引用来源、引用内容摘要记录下来。
💡产出：一份《竞品AI引用记录表》。

2. 用工具监测竞品AI可见性
常用工具：
✅Semrush AI Visibility Toolkit：查看竞品在AI答案中的提及率、引用来源、主题与提示词。
✅Ahrefs Brand Radar：监测品牌在AI答案中的提及和竞品对比。
✅ SE Ranking GEO Software：追踪竞品在ChatGPT、AI Mode等平台的引用。

3. 分析竞品被引用的页面和内容结构

🔍找到竞品被引用的页面后，拆解它们的内容结构：
页面类型：FAQ页、对比页、选型指南、数据报告、案例页、工具页？
内容结构：答案是否前置？有没有表格、列表、步骤？有没有FAQ Schema？
信息密度：是否有具体数据、认证、案例、参数？
品牌提及：品牌名出现在哪些位置？怎么被描述的？
✅学习其“可引用性”设计。

4. 找“主题缺口”：竞品有、AI需要、你没有

用Semrush或Ahrefs的Gap分析，筛选出：
✅竞品被AI高频引用的主题；
✅你在这些主题上完全缺席；
✅这些主题与你的产品/业务相关；
✅AI回答中这些主题还有信息不完整的地方。

5. 从用户真实问题中补充
问题来源：
客服聊天记录、销售邮件、询盘表单；
Reddit、Quora、知乎、行业论坛；
AI平台的追问和相关问题；
YouTube评论、展会沟通记录。
💡把这些问题和竞品主题合并，形成完整的《GEO主题库》。

6. 分类整理，形成主题集群

把挖掘到的主题按类型分组，可以分为认知型，比较型，选型型，采购型，问题解决型，趋势型，每组主题对应一个支柱页+多个集群页，形成主题网络。
#谷歌seo优化 #geo