競合サイト分析の手順｜SEO/LLMO両軸で

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競合サイト分析の手順｜SEO/LLMO両軸で

この記事の結論: 競合分析は「SEO競合」と「LLMO競合」を別々に特定し、両軸で施策の差分を抽出するのが2026年の標準です。半日で完結する実用フレームワークを紹介します。

最終更新日: 2026-05-05

はじめに

「競合分析って何をすればいいの？」「SEOとLLMOで分析対象は違うの？」という方向けの記事です。本記事ではSEOとLLMOの両軸での競合分析手順を、初心者向けに解説します。

2026年の検索環境では、Google検索とChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewの両方で「自社が引用される状態」を作る必要があります。従来のSEO競合分析だけでは見落とす領域が大きく、AI検索特有の競合を別軸で把握しなければ施策が片手落ちになります。本稿では、両者を同時に扱える1日完結フレームワークを提示します。

→ 詳しくはSEOの基本完全ガイドを参照してください。

競合の3つのタイプ

競合分析の前に「誰が競合か」を整理します。

3者は重なるケースもあれば、まったく違うケースもあります。たとえば BtoB SaaS 業界では、ビジネス競合は他社SaaS、SEO競合はメディアサイト、LLMO競合はオウンドメディアと公的機関、というふうに3階層がほぼ別物になることも珍しくありません。

→ 詳しくはLLMO完全ガイドを参照してください。

ステップ1：SEO競合の特定

方法1：上位サイトの確認

主要キーワード10〜20個で実際に検索し、上位10位以内に何度も現れるサイトをリストアップ。同じドメインが3キーワード以上で10位以内に現れたら確実に SEO 競合です。

方法2：ツール利用

• Ahrefs、Semrush、Ubersuggest
• 「Competitive Research」機能で自動抽出
• 共通キーワードランキング

方法3：ドメインオーバーラップ

自社と検索キーワードが重なる割合（オーバーラップ率）が高いサイトが競合です。Ahrefs の Competing Domains 機能では、共通キーワード数とオーバーラップ率のスコアが自動算出されます。

→ 詳しくはキーワードリサーチの基本を参照してください。

ステップ2：SEO観点での分析項目

基本指標

コンテンツ分析

• 主要キーワードでの上位記事の文字数
• 見出し構成（h2/h3の数）
• 画像・動画の使用
• 内部リンクの密度
• 公開日・最終更新日

技術分析

• Core Web Vitalsのスコア
• HTTPS対応
• 構造化データ実装状況
• モバイル対応

ステップ3：LLMO競合の特定

LLMO競合はSEO競合と異なります。次の手順で特定します。

方法1：ChatGPT・Perplexityで質問

「[業界キーワード]の主要プレイヤーを5つ教えて」のような質問をAIに投げ、回答に登場するサイトをリストアップ。

方法2：AI Overview の引用源

Google AI Overviewが表示されるクエリで、引用源リンクをチェック。

方法3：Perplexityのソース

Perplexityで質問し、画面右側に表示される「Sources」を確認。

→ 詳しくはSearch Consoleの基本を参照してください。

ステップ4：LLMO観点での分析項目

ステップ5：差分の抽出

競合と自社の差分を表で整理します。

ステップ6：施策の優先順位付け

差分を埋める施策に優先度をつけます。

高優先度の判定基準

• 競合との差が大きい
• 自社で実行可能
• 効果が出るまでの期間が短い

例：優先度マトリクス

ステップ7：継続モニタリング

競合分析は1回で終わりません。次の頻度でチェックします。

競合分析ツール

無料

• Google Search Console
• Bing Webmaster Tools
• PageSpeed Insights
• ChatGPT、Perplexity（AI言及確認）
• Ubersuggest（限定無料）

有料

• Ahrefs（月額$129〜）
• Semrush（月額$129〜）
• SimilarWeb（月額$167〜）
• Mention.com（月額$41〜）

分析結果の活用方法

活用1：コンテンツギャップを埋める

競合がカバーして自社が抜けているテーマで新規記事を作成。詳しくはコンテンツギャップ分析のやり方を参照。

活用2：差別化要素を強化

競合がやっていない独自の切り口を発見。例：

• 競合は理論中心 → 自社は実体験ケーススタディ
• 競合は文字記事 → 自社は動画・インフォグラフィック
• 競合は B2C 視点 → 自社は B2B 視点

活用3：被リンク戦略の参考に

競合の被リンク元をAhrefs等で確認し、同じソースから自社にもリンクをもらう交渉。

やってはいけないNG

• ベンチマーク偏重: 競合を真似るだけで独自性ゼロ
• 古いデータ利用: 1年前のスナップショットで判断
• 指標の収集だけ: 分析結果を施策に落とし込まない
• 大手に勝とうとする: 中小は中小同士で比較

競合分析の標準フレームワーク

3つの観点で競合を分解します。

観点1: コンテンツ分析

• 記事数・更新頻度
• 平均文字数
• カバートピックの広さ・深さ
• 著者構成（編集部 vs 個人 vs 専門家）
• 一次情報の発信頻度

観点2: テクニカル分析

• ドメイン年齢・ドメインオーソリティ
• Core Web Vitals
• 構造化データ実装範囲
• llms.txt 有無
• サイトマップ・robots.txt の戦略

観点3: 流通・PR分析

• 被リンク数とリンク元の質
• ブランドメンションの量
• SNSフォロワー・エンゲージメント
• メディア露出・寄稿
• ポッドキャスト・登壇活動

推奨ツール構成

最低限、無料ツール群だけでも質の高い分析は可能です。

実践フロー：1日でできる競合分析

Step 1: 競合リスト確定（30分）

主要キーワード5つで上位5位までを抽出 → 重複を除いて競合リスト10〜15サイトを作成。

Step 2: コンテンツ棚卸し（2時間）

各競合の記事数・カテゴリ・更新頻度をスプレッドシートに記録。Sitemap XML から URL 一覧を取得すると効率的です。

Step 3: テクニカル監査（1時間）

PageSpeed Insights と リッチリザルトテスト で各競合をチェック。

Step 4: 流通分析（1時間）

Ahrefs Backlink Checker（無料版）で被リンクトップを確認。

Step 5: ギャップ抽出（1時間）

「自社にあって競合に無い」「競合にあって自社に無い」を表で整理し、注力ポイントを決定。

競合分析を施策に落とし込む

分析結果は次の3カテゴリに分けて施策化します。

• 真似する: 競合が成果を出している基本施策（構造化データ、結論先出しなど）
• 超える: 競合より深く、広く、独自性を加える領域（一次情報、独自ツール）
• 避ける: 競合と同じ土俵で戦わない領域（差別化困難な部分）

競合分析を「キーワード／被リンク／コンテンツ／技術」の4軸で再整理する

ここまでの内容を、より実務的な4軸に再分解します。実際の競合監査レポートはこの4軸で章立てするとレビューしやすくなります。

軸1：キーワード分析

競合がどんなキーワードで流入を稼いでいるかを把握する工程です。Ahrefs の Top Pages レポートや Semrush の Organic Research を使うと、競合のトップ20ページとそこに紐づくキーワードが一覧で取れます。重要なのは「指名検索」と「一般検索」を分けて見ること。指名検索が9割を占める競合は、純粋な SEO 競合ではなくブランド競合と捉えるべきです。

→ 詳しくはロングテールキーワード戦略を参照してください。

軸2：被リンク分析

被リンクはドメインの信頼度の核です。競合の被リンク元を確認するときは、量より質を重視します。具体的には次の3指標で見ます。

競合が政府機関・大学・有名メディアからリンクを獲得しているなら、なぜそれが起きているかを調べます。たいていの場合、独自データの公開・調査レポート・専門家による寄稿がトリガーになっています。

軸3：コンテンツ分析

コンテンツ分析は「量」「質」「構造」の3点で行います。量は記事数と更新頻度、質は一次情報の濃度と E-E-A-T、構造はピラー＆クラスターモデルの整備度合いです。

→ 詳しくはトピカルオーソリティの作り方を参照してください。

軸4：技術分析

技術分析は意外と見落とされがちですが、競合との差が一晩で埋まる領域でもあります。次の項目を機械的にチェックします。

LLMO 文脈では llms.txt の有無が新たな差別化ポイントになりつつあります。競合がまだ実装していない領域に先回りすることが重要です。

主要ツール別の使い分け

ツールは目的別に使い分けます。1つで全部済ませようとせず、得意領域を組み合わせるのが現実的です。

中小サイトなら「Ahrefs Lite + Mieru-ca」の組み合わせ、大企業なら「Semrush Business + Ahrefs Advanced」の併用が定番です。

AI 検索での競合分析

ChatGPT、Perplexity、Google AI Overview、Claude といった AI 検索エンジンでの「引用される位置」を分析する工程です。従来の検索順位とは別軸で測定する必要があります。

AI 引用テストの実践手順

1. 業界の代表的な質問を20問用意する
2. 各 AI に同じ質問を投げ、回答中で言及・引用されたドメインを記録
3. 質問×AIエンジン×ドメインのマトリクスを作成
4. 競合と自社の引用率を比較

→ 詳しくはLLMO完全ガイドを参照してください。

AI 検索特有の競合パターン

AI 検索では、SEO 競合とまったく違うサイトが引用されることがよくあります。例として「決済代行サービスの選び方」というクエリでは、SEO 上位は比較メディアですが、AI 引用は業界団体・公的機関・各社公式サイトに偏ります。これは AI が「権威性」を重視するためです。

LLMO 視点での競合分析

LLMO 視点では、従来の SEO 指標に加えて次のシグナルを重点的にチェックします。

ブランドメンションの量はとくに重要で、被リンクを伴わない「言及だけ」でも AI は学習データとして取り込むため、被リンク以上に効くケースがあります。

業界別の競合分析パターン

業界ごとに競合分析で見るべきポイントは大きく違います。代表的な4業種で比較します。

業種特性を無視して一律の競合分析テンプレートを使うと、重要な差分を見逃します。たとえば医療系サイトで E-E-A-T を見ない競合分析はほぼ意味がありません。

失敗事例：競合分析で陥りがちな3つの罠

実務で繰り返し目にする失敗パターンです。事前に回避するだけでも分析の質が上がります。

失敗1：大手 1 社だけをベンチマークする

ドメインオーソリティが圧倒的に違う大手だけを比較対象にすると、どうやっても勝てない施策ばかり並びます。同階層・同規模の競合を3〜5社混ぜることが必須です。

失敗2：データを集めて満足する

スプレッドシートに数十項目の指標を並べて終わるパターン。重要なのは「だからどうするか」までを必ず書き切ることです。各競合の分析の最後に「自社で取るべきアクション」を1〜2行必ず添える運用に変えましょう。

失敗3：AI 検索の競合を見落とす

SEO 競合だけ分析して LLMO 競合を見ない結果、AI 検索からの流入を逃すケース。2026年現在、ChatGPT・Perplexity 経由の流入は無視できない規模に成長しています。

月次運用フロー：定例化のすすめ

競合分析は単発で終わらせず、月次の定例タスクとして回すと差が広がります。次のような月次サイクルを推奨します。

毎月決まった曜日にタスクを固定すると、3か月で競合の動向が肌感覚でわかるようになります。半年経つと「次に競合が打ってくる手」を予測できるようになり、先回りした施策が組めるようになります。

→ 詳しくはピラー＆クラスター戦略を参照してください。

競合分析レポートのフォーマット例

クライアントワークや社内提案で使うことを想定し、競合分析レポートの推奨フォーマットを示します。経営陣・マーケ責任者が10分で読み切れる粒度に絞るのがコツです。

合計10〜12ページに収めると、読み手の集中力が切れず、意思決定まで進みやすくなります。

→ 詳しくはSearch Consoleの基本を参照してください。

競合の動きを早期検知するアラート設計

競合の新しい動きをリアルタイムで察知するために、無料ツールでもアラート体制を組めます。これがあると月次運用の精度が一段上がります。

特に競合の TOP ページ・主要ランディングページの差分は、Wayback Machine で月次比較すると、サービスのリブランドや料金変更を早期に検知できます。

自社サイトを競合視点で見直す

競合分析の最後は、必ず「自社が競合からどう見えているか」の自己点検です。客観視するために、第三者に同じ分析テンプレートを使って自社サイトを評価してもらうのも有効です。

→ 詳しくはトピカルオーソリティの作り方を参照してください。

ケーススタディ：BtoB SaaS の競合分析（架空例）

ある BtoB SaaS 企業 X 社が、競合 A・B・C の 3 社を分析した架空例を示します。実務での競合分析レポートのアウトプット形式の参考になります。

この表から、X 社の優先施策は「構造化データ実装の網羅化」「一次調査記事の月次化」「AI 引用獲得のための llms.txt 整備」の3点と即座に決定できます。

よくある質問

Q1. 競合分析にはどのくらい時間がかかりますか？

A. 初回は半日〜1日、月次更新は1〜2時間です。最初に分析テンプレートを作ると効率化できます。

Q2. 競合と同じ内容の記事を書いてもいい？

A. テーマは重なってOKですが、独自視点・データ・経験を加えないと評価されません。「真似る」ではなく「学ぶ」です。

Q3. 競合のドメインオーソリティが圧倒的に高い場合は？

A. ロングテールキーワード戦略で攻めましょう。ニッチなキーワードならドメインオーソリティが低くても勝てます。

Q4. 海外サイトも競合に含めるべき？

A. 検索結果に登場するなら含めます。日本語コンテンツでも、英語サイトに勝てれば差別化できます。

Q5. 競合分析と自社分析、どちらを先にやるべき？

A. 自社分析が先です。自社の強み・弱みが分からないと、競合のどこを真似て、どこで差別化するかが判断できません。順序は「自社棚卸し → 競合分析 → 差分抽出 → 施策化」です。

Q6. 競合分析の結果は何人で共有すべき？

A. 編集チーム全員、加えてマーケ・営業との月次共有が理想です。営業が現場で聞く競合情報と、SEO/LLMO で見える競合情報は補完関係にあります。月次レポートを Slack や Notion で全社公開しましょう。

競合分析を継続させるための組織設計

最後に、競合分析を一過性のプロジェクトで終わらせず、組織として続けるための運用設計について触れます。多くの企業で競合分析が形骸化する原因は、担当者の異動とノウハウの個人依存です。これを避けるための仕組みを3点紹介します。

第一に、分析テンプレートをスプレッドシート・Notion で標準化し、誰がやっても同じ粒度のレポートが出せる状態を作ります。第二に、月次レポートの読み合わせ会を30分でも設定し、結果を必ずチームに共有します。第三に、レポートからの示唆を Issue 化して期限付きでアサインする運用を徹底します。これが回り始めると、半年で組織のSEO/LLMO 感度が劇的に上がります。

→ 詳しくはSEO×LLMOハイブリッド戦略を参照してください。

まとめ

2026年の競合分析は、SEO 競合と LLMO 競合を分けて捉え、キーワード・被リンク・コンテンツ・技術の4軸で差分を抽出し、優先度マトリクスで施策化するのが標準形です。一度作ったテンプレートを月次で回し、組織全体で共有することが最大の差別化要因になります。

関連用語

• SEO
• LLMO
• ドメインオーソリティ
• 被リンク
• ブランドメンション
• E-E-A-T
• AI Overview
• ロングテールキーワード

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• LLMO完全ガイド
• キーワードリサーチの基本
• ピラー＆クラスターモデル
• Search Consoleの基本

参考文献・出典

• Ahrefs Blog — Competitive Analysis — 競合分析手法
• Semrush — Competitive Research — 競合分析機能
• Google Search Central — Google公式
• SimilarWeb — トラフィック分析
• Ahrefs — Competitor Analysis Guide
• Moz — SEO 競合分析の手法