• 通常表示
  • 1ページ表示
  • 通常表示
  • 1ページ表示
  • ようこそ!「生成AI時代のSEO」へ
  • 基礎知識編:生成AIとSEOの基本を理解する
    • 基礎知識編1:生成AI時代のSEOとは何か
    • 基礎知識編2:検索エンジンから回答エンジンへ
    • 基礎知識編3:大規模言語モデル(LLM)の基礎
    • 基礎知識編4:Answer Engine Optimization (AEO)の基礎
    • 基礎知識編5:Generative Engine Optimization (GEO)の基礎
    • 基礎知識編6:Large Language Model Optimization (LLMO)の基礎
    • 基礎知識編7:AI Optimization (AIO)とは
    • 基礎知識編8:GEO・AEO・LLMO・AIOの違いと共通点
    • 基礎知識編9:GoogleのSGE(Search Generative Experience)概要
    • 基礎知識編10:Bing Chat(現Microsoft Copilot)とは
    • 基礎知識編11:新興AI検索サービスの紹介
    • 基礎知識編12:ChatGPT・Gemini・Claudeの台頭
    • 基礎知識編13:コンテンツ品質とE-E-A-Tの再確認
    • 基礎知識編14:構造化データとスキーマの基礎
    • 基礎知識編15:LLMの学習データと検索インデックスの違い
    • 基礎知識編16:ブランドと信頼性 AIが参照するサイトとは
    • 基礎知識編17:検索トラフィックの変化
    • 基礎知識編18:変わらないSEOの原則
  • 応用編:新時代のSEO戦略と施策を学ぶ
    • 応用編1:質問キーワードリサーチ
    • 応用編2:コンテンツ企画
    • 応用編3:見出しと文章構成
    • 応用編4:FAQセクションの活用
    • 応用編5:コンテンツの長さと深さ
    • 応用編6:スキーママークアップ戦略
    • 応用編7:内部リンクとトピッククラスタ
    • 応用編8:E-E-A-T強化
    • 応用編9:被リンク戦略の再構築
    • 応用編10:デジタルPRとコラボレーション
    • 応用編11:レビューとUGC活用
    • 応用編12:マルチチャネル戦略
    • 応用編13:AIライティングツール活用
    • 応用編14:AI生成コンテンツの品質管理
    • 応用編15:SEO業務の自動化
    • 応用編16:Google Search Consoleデータ分析
    • 応用編17:SEOツールの進化
    • 応用編18:Bing最適化の重要性
    • 応用編19:Google SGE対策
    • 応用編20:サイト性能とUX最適化
    • 応用編21:ローカルSEOの新展開
    • 応用編22:マルチモーダルSEO
    • 応用編23:独自データと付加価値
    • 応用編24:コンテンツ鮮度の維持
  • 実践編:SEO施策の実行ステップと事例で学ぶ
    • 実践編1:AI時代SEO戦略立案の手順
    • 実践編2:コンテンツAI適性チェックリスト
    • 実践編3:ケーススタディ: Q&A強化で成果向上
    • 実践編4:ケーススタディ: 構造化データで抜擢
    • 実践編5:ケーススタディ: SGE掲載コンテンツの分析
    • 実践編6:ケーススタディ: Bing Chat引用の傾向
    • 実践編7:ケーススタディ: AI生成コンテンツの功罪
    • 実践編8:実践ステップ: FAQページ作成とスキーマ実装
    • 実践編9:実践ステップ: robots.txtでGPTBot制御
    • 実践編10:実践ステップ: Bing Webmaster Tools活用
    • 実践編11:実践ワークショップ: ChatGPTで記事アウトライン作成
    • 実践編12:実践ワークショップ: ChatGPTで競合分析
    • 実践編13:実践: AIによるコンテンツ校閲と事実確認
    • 実践編14:実践: 音声検索最適化テスト
    • 実践編15:実践: スキーマ生成ツールの活用
    • 実践編16:実践: メタディスクリプション自動生成
    • 実践編17:実践: コンテンツのマルチフォーマット化
    • 実践編18:実践: KPIモニタリングと分析
    • 実践編19:AI回答におけるブランドモニタリング
    • 実践編20:チーム体制とスキルアップ
    • 実践編21:SEOチェックリスト2025
    • 実践編22:将来展望: 検索とAIの行方に備える

実践編12:実践ワークショップ: ChatGPTで競合分析

はじめに:AIという「優秀なアナリスト」と共に市場を読み解く

前回の「実践編11」では、ChatGPTを創造的なパートナーとして活用し、高品質な記事の「設計図(アウトライン)」を描くワークショップを行いました。これにより、コンテンツ制作の出発点である「設計」の質と効率を飛躍的に高める方法を学びました。

しかし、優れた設計図を描くためには、そもそも自分たちが戦う市場、すなわち「競合」がどのような戦略で、どのようなコンテンツを投入しているのかを深く理解することが不可欠です。競合分析は、自社の立ち位置を定め、差別化戦略を練る上で欠かせないプロセスですが、従来は多大な時間と労力を要する作業でした。

そこで本記事では、「実践ワークショップ」の第二弾として、ChatGPTを「高速・高精度なリサーチアナリスト」として活用し、競合サイトの強みと弱みを効率的に分析する方法をハンズオン形式で解説します。AIの力を借りて、競合分析を「骨の折れる作業」から「戦略的なインサイト発見の場」へと変えていきましょう。

なぜ競合分析にAIを活用するのか?

競合サイトの記事を一つひとつ読み込み、その構成や論点を分析するのは非常に時間がかかります。AI、特にChatGPTをこのプロセスに導入することで、以下のような大きなメリットが得られます。

  • 分析の高速化:人間が数時間かけて行う作業を、AIは数分で完了させます。複数の競合を比較分析する際にも、そのスピードは絶大な効果を発揮します。
  • 客観的な構造把握:AIは、コンテンツを感情抜きで、その構造(見出し階層)や主要なトピックに基づいて客観的に分解・要約してくれます。これにより、コンテンツの骨格を素早く把握できます。
  • 新たな視点の発見:AIに特定の切り口(例:「この記事の最もユニークな主張は?」)で分析させることで、人間だけでは気づかなかった競合の強みや、自社が攻めるべき弱点を発見するきっかけになります。

ここでも重要なのは、AIの分析を「最終報告書」ではなく「優秀なアナリストがまとめた一次レポート」と捉え、その結果を基に人間が戦略的な解釈と判断を加えることです。

実践ワークショップ:競合分析のステップ

テーマ:「クラウドストレージ 法人 比較」というキーワードで上位表示されている競合サイトの記事を分析し、自社コンテンツの改善点を見つけ出す。

ステップ1:目的と対象を明確にする

まず、何のために、誰を分析するのかを定義します。

  1. 分析の目的を定義する:
  • 競合がカバーしていて、自社が見逃しているトピック(コンテンツギャップ)は何か?
  • 競合記事の構成上の強みと弱みは何か?
  • 競合はどのような読者(ペルソナ)を想定しているか?
  1. 分析対象の競合を選ぶ:
  • シークレットモードのブラウザで「クラウドストレージ 法人 比較」と検索し、上位に表示される記事の中から、主要な競合サイトを2〜3つピックアップします。

ステップ2:戦略的なプロンプトでAIに分析を指示する

優れたプロンプトが、優れた分析結果を引き出します。ここでは、3つの異なる分析フェーズに応じたプロンプト例を紹介します。

フェーズ①:単一ページの深掘り分析

まず、競合記事を一つ選び、その内容を深く分析させます。

【プロンプト例(コピーして使えます)】

#役割
あなたは、BtoB向けのSaaS業界を専門とする、経験豊富なコンテンツマーケティングコンサルタントです。

#指示
以下のURLの記事を読み込み、下記のフォーマットに従って、その内容を詳細に分析してください。

【分析対象URL】
[ここに競合記事のURLを貼り付け]

【分析フォーマット】
記事の要約:この記事が最も伝えたい主張を300字以内で要約してください。
想定読者(ペルソナ):この記事は、どのような役職や課題を持つ人物をターゲットにしていると考えられますか?
コンテンツの強み:この記事が競合より優れている点を、具体的に3つ挙げてください。(例:データの豊富さ、独自の視点など)
コンテンツの弱み(または改善点):この記事に不足している、あるいは改善できると思われる点を3つ挙げてください。
記事の構成:H2、H3の見出しを抽出し、記事の骨格をリストアップしてください。

フェーズ②:複数ページの比較分析

次に、複数の競合記事を比較させ、市場全体の傾向と各社の立ち位置を把握します。

【プロンプト例】

#役割
(フェーズ①と同じ)

#指示
以下の3つの競合記事を分析し、それぞれの特徴を比較するテーブル(表)を作成してください。

【分析対象URL】
競合A:[URLを貼り付け]
競合B:[URLを貼り付け]
競合C:[URLを貼り付け]

【比較テーブルの項目】
- 記事の主な強み
- 解説されているサービスの数
- 独自の切り口や主張
- 想定されるメインターゲット

フェーズ③:コンテンツギャップの発見

最後に、競合の分析結果と自社のコンテンツを比較し、自社に足りない要素(コンテンツギャップ)を特定させます。

【プロンプト例】

#役割
(フェーズ①と同じ)

#指示
先ほど分析した競合3社の記事で共通して触れられているトピックの中から、私が提示する「自社記事の構成案」に含まれていない重要なトピックを5つリストアップしてください。これは、自社コンテンツの網羅性を高めるためのギャップ分析です。

【自社記事の構成案】
H2: クラウドストレージの基本機能
H2: 料金プランの比較
H2: 主要サービス5選の紹介
H2: まとめ

ステップ3:AIの分析結果を人間が解釈し、戦略に転換する

AIからレポートが上がってきたら、ここからが人間の腕の見せ所です。

  • 事実確認:AIの要約や分析は、必ずしも完璧ではありません。実際に競合サイトを訪れ、AIの分析が正しいか、ニュアンスを誤って捉えていないかを確認します。
  • 「なぜ」を深掘りする:AIは「競合の強みは、詳細なケーススタディだ」と教えてくれます。人間は、「なぜ彼らはケーススタディに力を入れているのか?」「我々は、彼らとは違う切り口で、もっと価値のあるケーススタディを提供できないか?」と、その背景にある戦略を読み解き、自社の打ち手を考えます。
  • 具体的なアクションプランに落とし込む:分析結果を基に、「自社記事に『セキュリティ対策の比較』という章を追加する」「『〇〇業界向け活用法』という新しい記事を作成する」といった、具体的なタスクリストを作成します。

まとめ:AIは、戦略家の「目」を増やす

本記事では、ChatGPTを活用して競合分析を効率的かつ効果的に行うための、具体的なワークショップを解説しました。

  • 戦略的なプロンプトを設計することで、AIを優秀なリサーチアナリストとして活用できます。
  • 「単一分析→比較分析→ギャップ分析」というステップで、競合理解を深めていきましょう。
  • AIの分析はあくまで「一次レポート」。その結果を解釈し、戦略的なアクションに昇華させるのは人間の役割です。

競合分析にAIを導入することは、単なる時間短縮ではありません。それは、これまで見過ごしていたかもしれない市場の機会や、自社の進むべき方向性を照らし出す、強力な「分析の目」を新たに手に入れることを意味します。この新しい目を駆使して、競合の一歩先を行く戦略を立てていきましょう。

次回、「実践編13」では、コンテンツ公開前の最終防衛ラインである「実践: AIによるコンテンツ校閲と事実確認」について、AIをどのように活用して品質を高め、リスクを低減するかの具体的な手法を探ります。

前へ
実践編11:実践ワークショップ: ChatGPTで記事アウトライン作成
次へ
実践編13:実践: AIによるコンテンツ校閲と事実確認

『スキルアップカレッジ』グループは、あなたの向上心を満たす無料の学習サイトです。二次創作も可能ですので利用規約・二次創作ルールをご確認の上、ぜひご利用ください。

運営:株式会社エレファンキューブ

グループサイト一覧

  • 生成AI時代のSEO(AIO、LLMO)
  • (準備中)ゲーミフィケーションで仕事力UP!
  • (準備中)本質のプロンプトエンジニアリング
  • プライバシー
  • 利用規約・二次創作ルール
  • リクエスト
  • Copyright 2025 株式会社エレファンキューブ. All Rights Reserved