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競合他社のオンラインマーケティングリバースエンジニアリング

目標: 競合他社がどのように顧客を獲得、転換、維持し、どこに資金を投資しているかを説明し、それをユーザー自身のサイトの意思決定に活かすこと。証拠が先、結論は後、アクションは最後。

1. 入力（一度だけ質問し、不足があればAskUserQuestionで確認）

• 競合ドメイン — 1〜5つ。指定がない場合は、発見する（ステップ2）。
• ユーザー自身のドメイン（ギャップ比較用）。
• ターゲット市場：国/都市 + 言語（Ubersuggestのロケーション、広告ライブラリの地域、AIプロンプトを決定）。
• 深さ：クイック（フェーズ1〜5 + 統合、約1競合）またはフル（全フェーズ、最大5競合）。デフォルト：1〜2競合はフル、3+競合はクイック。
• ビジネスモデルのヒント（不明な場合）：B2Bサービス、B2C Eコマース、SaaS、ローカルビジネス。

ユーザーが不在の場合は、最も合理的な解釈を採用し、レポートの先頭にその旨を記載して続行する。

2. 競合選択（提供されていない場合、または検証目的のみ）

3つのリストを作成し、最も関連性の高い3〜5つを選択する：

• ビジネス競合 — 同じオファー、同じバイヤー（WebSearch「<サービス> <都市>」、「<サービス> 会社 <国> おすすめ」）。
• 検索競合 — ユーザーのドメインに対するUbersuggestのcompetitors + 5〜10のマネーキーワードでトップ10にランクインしているドメイン（serp_analysis）。
• アテンション競合 — AI回答で引用され、ニッチで広告を配信しているブランド。

3. フェーズ別データ収集

タスクリストを作成（フェーズごとに1タスク + 統合 + 検証）。生データをワーキングディレクトリのファイルに保存（例：data/<domain>_top_pages.json）— ファイルから計算し、数字を散文で推定しない。

開始前に、ツール検索でUbersuggestツールを一括ロードする。例：select:mcp__Ubersuggest__domain_overview,mcp__Ubersuggest__domain_top_pages,mcp__Ubersuggest__domain_keywords,mcp__Ubersuggest__domain_top_countries,mcp__Ubersuggest__backlinks_overview,mcp__Ubersuggest__linking_domains,mcp__Ubersuggest__anchor_texts,mcp__Ubersuggest__competitors,mcp__Ubersuggest__serp_analysis,mcp__Ubersuggest__match_keywords,mcp__Ubersuggest__pagespeed_audit,mcp__Ubersuggest__brand_visibility_overview。多数のドメインを処理する場合は、最初にuser_limitsを確認する。

フェーズ1 — ポジショニングとメッセージング

• WebFetchでホームページ、価格、概要、トップサービスページを取得。記録：見出し、サブ見出し、主要CTA、ターゲットオーディエンス、すべての主張とすべての証明ポイント（ロゴ、数字、お客様の声、受賞歴）。
• 価格モデル：公開/非公開、ティア、トライアル/デモ、アンカリング。非公開価格 ⇒ セールスリードファネル。
• 履歴：Wayback Machineのホームページ+価格のスナップショット（約1、2、3年前）— ポジショニングの変化を記録。
• 顧客の声：G2/Clutch/Trustpilot/Google/RedditのレビューをWebSearchで取得。トップ3の賞賛（テーブルステークス）とトップ3の苦情（ポジショニングの機会）を抽出。言い換えること；レビューテキストをそのまま貼り付けない。

フェーズ2 — トラフィックミックスと成長エンジン

• domain_overview、domain_top_countries、domain_top_pages。
• 最も多くのトラフィックを生み出している10〜20ページを特定 = 真の成長エンジン。各ページを分類（サービス、ロケーション、ブログ、ツール、比較、用語集）。
• チャネル配分（ダイレクト/オーガニック/有料/参照/ソーシャル）：ツールが提供しない場合はその旨を述べ、有料キーワード、広告ライブラリのアクティビティ、ソーシャルフットプリントから慎重に推測する。すべてのサードパーティの数値は方向性のある推定値としてラベル付けする。

フェーズ3 — SEO

• キーワードフットプリント：domain_keywords；意図とブランド/非ブランドで分割（コードで計算）。
• ユーザーのドメインとのキーワードギャップ：競合が1〜10位にランクインし、ユーザーがランクインしていないキーワード；コマーシャル/トランザクションを優先。
• コンテンツ戦略：sitemap.xmlを取得（WebFetch）→ ページタイプの在庫、最終更新日からの公開頻度、クラスター、プログラムパターン（例：サービス×都市テンプレート）。
• テクニカル：存在するスキーマタイプ、URL構造、内部リンク優先ページ、hreflang、ホームページ+トップマネーページのpagespeed_audit。
• バックリンク：backlinks_overview、linking_domains、anchor_texts。参照ドメインの傾向、最もリンクされているページ（リンク可能なアセット）、アンカープロファイル（完全一致が多い = 攻撃的）、リンクソースのタイプを記録。2つ以上の競合がいる場合のリンク交差：2つ以上の競合にリンクしているが、ユーザーにはリンクしていないドメイン。

フェーズ4 — AI検索可視性（GEO/AEO）

• 市場向けの15〜30のバイヤープロンプトを作成（価格、ベストオブ、ハウツー、比較）。
• brand_visibility_overview / brand_promptsが設定されている場合はそれを使用；それ以外の場合は、WebSearchで検証可能なものを記録し、ユーザーがChatGPT、Perplexity、Gemini、AI Overviewsで実行すべき手動チェックをメモする。
• 引用されたページのパターン（定義、表、価格帯、統計、FAQ、鮮度）とLLMに情報を提供するオフサイトソース（Wikipedia/Wikidata、Reddit、YouTube、レビューサイト、リスト記事）を記録。
• robots.txtでAIクローラールールと/llms.txtの有無を確認する。

フェーズ5 — 有料広告

ブラウザを使用して（最初にchrome-browserスキルを読む；Chrome上のClaudeを推奨）公開ライブラリを表示 — 読み取りのみ、広告をクリックしたり何も送信したりしない：

• Google Ads Transparency Center（adstransparency.google.com）— 広告主を検索、地域を設定。
• Meta Ad Library（facebook.com/ads/library）— アクティブな広告、開始日、バリエーション。
• LinkedIn Ad Library（B2B）、TikTok Creative Center（B2C）。 注目すべき広告ごとに記録：プラットフォーム、開始日、フォーマット、フック、オファー、CTA、ランディングページ。60日以上配信されている広告は収益性が高い可能性あり。クリエイティブテスト（同じオファー、複数のフック）と専用 vs 汎用ランディングページにフラグを立てる。利用可能な場合はUbersuggestからの有料キーワード。 ブラウザが利用できない場合は、ユーザーが確認すべきライブラリを伝えて続行する。

フェーズ6 — ファネルとCRO

取得したページから：コンバージョンパス（フォーム、チャット、電話、WhatsApp、予約、計算機）、リードマグネット、フォームフィールド数と資格質問、信頼要素の配置、ポップアップ/スティッキーCTA。 ユーザーによるミステリーショップ調査を推奨する（実行しない）：応答時間、連絡チャネル、スクリプト、フォローアップの頻度。自分でフォームを送信したり問い合わせたりしない。

フェーズ7 — テクノロジースタックとトラッキング

ページソースから（WebFetch/ブラウザ）：CMS、分析、タグマネージャー、CRM、メールプラットフォーム、チャット、A/Bテスト、ヒートマップ、ピクセル（Meta、LinkedIn Insight、TikTok、Google Adsリマーケティング、Clarity、Hotjar）。解釈：例：HubSpot ⇒ 自動化主導のナーチャリング；VWO/Optimizely ⇒ テスト文化。

フェーズ8 — メールとオートメーション

購読はできない。可視のオプトインとリードマグネットを文書化し、ユーザーに4〜6週間のトラッキングチェックリスト（ウェルカムシーケンス、頻度、件名、コンテンツミックス、セグメンテーション）を専用の受信箱で実行するよう指示する。

フェーズ9 — ソーシャルと配信

プラットフォームごとに：プレゼンス、投稿頻度、フォーマット、パフォーマンスの高いテーマ（WebSearch/WebFetch/ブラウザで公開されているものから）、創業者/従業員のパーソナルブランド、YouTubeランキング、コミュニティ/ウェビナー。エンゲージメント率 = エンゲージメント ÷ フォロワー（数字が可視の場合）。

フェーズ10 — PR、パートナーシップ、採用シグナル

WebSearchでニュース記事、受賞歴、スポンサーシップ、パートナー/統合ページ、アフィリエイトプログラム、現在の求人情報（キャリアページ、LinkedIn）— 採用中の役割は今後3〜6ヶ月の投資を示す。

4. 統合（必須 — これが成果物の核）

1. マーケティングモデル — 競合ごとに1文：どのように獲得 → 転換 → ナーチャリングしているか。
2. チャネルマトリックス — 行 = チャネル（ポジショニング、SEO、AI可視性、有料検索、有料ソーシャル、コンテンツ、ソーシャル、メール、PR/リンク、CRO）、列 = 競合 + ユーザー；セルは弱い/平均的/強いで、それぞれに1行の証拠を付ける。
3. 機会リスト — すべてのギャップを影響度（1〜5）、労力（1〜5）、結果までの時間（週）でスコアリング。影響度 ÷ 労力でソート。
4. コピー / ビート / スキップ — コピーすべきテーブルステークス、打ち負かすべき弱点、予算/ブランド依存でスキップすべきプレイ。
5. 90日間計画 — 月ごとのアクションに責任者とKPIを付ける。
6. モニタリング設定 — Google Alerts、月次広告ライブラリ+トップページチェック、競合ランクトラッキング、四半期AIプロンプト再実行、ホームページ/価格の変更トラッキング。

5. 出力

• メインレポート：Docsアーティファクト（最初にアーティファクトタイプをリスト；フォールバックとして自己完結型HTMLアーティファクト、またはユーザーがWordを要求した場合のみ.docx）。構成：エグゼクティブサマリー（5箇条書き）→ 競合スナップショット → フェーズ別発見事項 → チャネルマトリックス → 機会 → コピー/ビート/スキップ → 90日間計画 → モニタリング → データギャップと手動チェック → ソース。
• オプションのコンパニオン：Sheetsアーティファクト（タブ：競合、キーワードギャップ、トップページ、バックリンク交差、広告ログ、AI可視性、機会スコアリング）— 提供を申し出る；要求された場合、または3+競合のフル深さの場合は構築する。
• 言語：散文はユーザーの言語に合わせる（英語またはヒングリッシュ）；ツール名、指標、見出しは英語のままにする。

6. ルール

• 公開情報と実際のインタラクションのみ。偽の身分、ログイン、ログイン後のスクレイピング、フォーム送信、競合の広告クリック（コストが発生する）は禁止。
• 競合のコンテンツ、広告コピー、レビューをそのままコピーしない；言い換え、ソースごとに最大1つの短いフレーズを引用。
• すべてのサードパーティのトラフィック/支出額を推定値としてラベル付け；同じツールで競合を比較する。
• 相関 ≠ 因果：1ページではなく、複数のページ/競合にわたるパターンから結論を導く。
• レポートでは証拠と推測を分ける（例：「観測：」 vs 「可能性：」）。
• 十分にカバーできなかったすべてのフェーズ（ツールの制限、ブラウザなし、ペイウォールデータ）を「データギャップと手動チェック」に正確な手動手順とともにリストする。
• 納品前の最終確認：保存されたデータファイルに対して数値を検証し、レポートを再度開き、すべての推奨事項が発見事項に遡れることを確認する。