风语 · 实用指南 · 更新于 2026-10-08
结论：格子总数 = 有画像城市数 × 已建页行业数 = 358 × 75 = 26,850。 其中城市页已建 384 个（比 358 多出的部分是暂未带产业画像的城市页）。这两个数字都公开，谁都能验算。 缺口榜不是「缺多少」，而是「按机会分排下来，最值得先补的是哪 50 格」。
| 项 | 数字 | 说明 |
|---|---|---|
| 有画像城市 | 358 个 | 带自报产业结构的城市 |
| 已建页行业 | 75 个 | 已建页的行业 |
| 纳入排序的格子 | 26,850 个 | 358 × 75 |
| 公开榜单行数 | 50 行 | 只公布头部，避免全量堆砌 |
结论：榜单不追求长，追求「每一行都能被追问」。 26,850 个格子逐行列出没有意义，取头部 50 行，既能把「最该补的格子」讲清楚，也能让任何一行都被单独核对——城市、行业、分数三样都写在行里。 一行由三列构成：城市与省份、行业名、以及一个加权后的机会分。
结论：这 50 行不是分散的，而是高度聚在同一批格子：KTV、中医馆、五金店这 3 个行业，配上从北京到宁波的 17 个城市。 每个城市在这 3 个行业上给出同一组分数，城市之间再按需求强弱排序。这意味着缺口是「成列」出现的，补一个行业页，能一次消掉多个城市的空格。
| 城市 | 省份 | 行业 | 城市需求 | 行业方向 | 机会分 |
|---|---|---|---|---|---|
| 北京 | 北京 | KTV / 中医馆 / 五金店 | 0.962 | 上行 | 120.22 |
| 上海 | 上海 | KTV / 中医馆 / 五金店 | 0.961 | 上行 | 120.10 |
| 深圳 | 广东 | KTV / 中医馆 / 五金店 | 0.918 | 上行 | 114.73 |
| 广州 | 广东 | KTV / 中医馆 / 五金店 | 0.895 | 上行 | 111.87 |
| 宁波 | 浙江 | KTV / 中医馆 | 0.764 | 上行 | 84.89 |
结论：一行机会分由三个公开字段乘出来：城市需求、行业方向、成本因子。 城市需求是 0 到 1 的小数，越接近 1 代表该城对这类生意越有需求；行业方向标「上行/下行」；成本因子在榜单里多取 0.8 或 0.9。 三个字段都印在行里，所以任何一行都能被复算，而不是只给一个总分让人猜。
结论：误读缺口榜，通常是把它当成了「这些格子已经有数据、只是没建页」。
| 坑 | 典型表现 | 应对 |
|---|---|---|
| 把缺口当已发布 | 说「你们已经有这些城市的数据了」 | 缺口代表尚无对应页，需要补 |
| 用 26,850 当产出量 | 说「26,850 条数据」 | 它是组合总数，绝大多数是空格 |
| 只看总分不看三字段 | 「84.89 分所以一定做」 | 拆开看需求、方向、成本再判断 |
| 忘了榜是快照 | 拿它当每日实时值 | 该榜未随重算刷新，看生成日期 |
26,850 与 384 × 75 为什么不相等？384 是已建城市页数，26,850 用的是带产业画像的 358 城，两者的差就是「有页但暂无画像」的城市。
为什么只有 3 个行业进前 50？因为榜单按分数排序，这 3 个行业在多城同时高分，自然聚成前列。
缺口榜会不会更新？会，但要等打分公式完整公开后才会随每日重算刷新。
原始榜单在哪？见风语「GEO 覆盖盘点」数据文件里的前 50 行缺口榜。
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数据出处：风语「GEO 覆盖盘点」数据页（公开数据页建设中，暂以直连文件为准） ｜ 直连：geo-coverage-audit.json