competitor-ad-intelligence

競合広告のインテリジェンス

Meta、TikTok、Google、LinkedIn の競合広告をスクレイピングし、クリエイティブのパターンを分析し、ランディングページのファネルをリバースエンジニアリングして、フック、フォーマット、ポジショニングの狙い、弱点、対抗策を含む包括的な戦略分析を行います。

基本原則： 競合の広告ポートフォリオは、その成長戦略を示す証拠であり、成果へのアクセス手段ではありません。長期間配信されている広告は継続的に使われていることを示唆します。新しい広告は積極的なテストを示唆します。ランディングページにはポジショニングの狙いが表れます。こうしたシグナルを使って差別化されたテストを考案し、広告ライブラリからは分からないコンバージョン、広告費、因果関係について断定しないようにします。

使用するタイミング

• 「競合はどんな広告を出していますか？」
• 「[競合]の広告戦略を徹底分析してください」
• 「有料キャンペーン用の新しいクリエイティブの切り口を見つけてください」
• 「[競合]の有料ファネルをリバースエンジニアリングしてください」
• 「[自社の分野]ではどんなフックが効果的ですか？」
• 「ローンチ前に広告の状況を監査してください」
• 「[競合]の広告戦略の弱点を見つけてください」
• 「動画、画像、カルーセルのうち、当カテゴリで主流のフォーマットはどれですか？」

フェーズ 0：情報収集

ユーザーから以下の情報を集めます。

1. 競合名とドメイン（例：apollo.io、clay.run）
2. 自社の製品／ドメイン — 比較の枠組みを設定するため
3. チャネル： Meta、TikTok、Google、LinkedIn、または関連する広告ライブラリすべてですか？（デフォルト：ブランドと市場に関係するすべてのチャネル）
4. 分析の深さ：
   • 標準： 広告の収集＋クリエイティブ分析＋ランディングページ分析
   • 詳細： 標準＋過去との比較＋ファネルの再構成＋対抗策
5. 製品カテゴリ — 分析の枠組みを設定するのに役立ちます
6. 把握済みの競合ランディングページ： 広告ですでに見つけた URL はありますか？

フェーズ 1：Meta 広告をスクレイピングする

競合のドメインごとに、Meta 広告ライブラリから広告をスクレイピングします。

主要な収集手段として scrapecreators-api を使用します。まず広告主を特定し、その広告と個々の広告詳細を取得します。

- provider: scrapecreators
  method: GET
  path: /v1/facebook/adLibrary/search/companies
  query:
    query: "[competitor_name]"
- provider: scrapecreators
  method: GET
  path: /v1/facebook/adLibrary/company/ads
  query:
    companyName: "[competitor_name]"
- provider: scrapecreators
  method: GET
  path: /v1/facebook/adLibrary/ad
  query:
    id: "[ad_id]"

構造化エンドポイントで広告主を特定できない場合は、公開されている Meta 広告ライブラリで名前を確認し、フォールバック手段としてウェブ検索を使用したことを記録します。すべての結果にライブラリの URL と広告 ID を紐付けます。

広告ごとに収集する情報：

• 広告コピー（見出し＋メインテキスト）
• ビジュアルの種類（画像／動画／カルーセル）
• CTA ボタンのテキスト
• ランディングページの URL
• 配信期間（初回確認日、配信中か停止済みか）
• 配信プラットフォーム（Facebook、Instagram、Audience Network）
• 広告のバリエーション（A/B テスト — 同じランディングページで異なるクリエイティブ）
• 利用可能な場合は動画の文字起こし。transcript-intelligence を使ってフック、主張、証拠、反論、CTA の構成を抽出します。

フェーズ 2：TikTok 広告をスクレイピングする

競合またはカテゴリごとに、scrapecreators-api を使い、公式プロバイダーのリファレンスから最新の TikTok 広告ライブラリ検索操作と広告詳細操作を確認します。

広告主、広告 ID、キャプションまたはスクリプト、フォーマット、ランディングページ、初回確認日、市場、利用可能なパフォーマンスまたはリーチの指標を収集します。オーガニックな TikTok 投稿と有料広告ライブラリの広告は分けて扱います。

広告に音声コンテンツが含まれる場合は、transcript-intelligence を使用します。クリエイター主導の冒頭、製品の実演、コメント風のフック、ネイティブのキャプション、サウンド、オファーの提示タイミング、最初に視覚的に示される成果など、TikTok 独自の仕組みを分析します。

フェーズ 3：Google 広告をスクレイピングする

競合のドメインごとに、Google 広告透明性センターから広告をスクレイピングします。

確認済みの Google 調査を GooseWorks に保存する

ユーザーが調査の保存を希望し、接続済みアプリで ads_library_scrape が利用できる場合は、永続的なインポート経路を使用します。まず、正確な公開広告主 URL／AR ID と、既存のブランド競合 ID を特定します。その広告主が選択した競合に属すること、および広告数、リクエスト数、プロバイダー料金の USD 上限を承認するよう、ユーザーに確認を求めます。名前や最初の検索結果だけから、その確認が取れたと判断してはいけません。

{
  "tool": "ads_library_scrape",
  "arguments": {
    "brand_id": "<active brand UUID>",
    "library_provider": "google",
    "advertiser_id": "AR01614014350098432001",
    "relationship": "competitor",
    "competitor_id": "<existing competitor UUID in this brand>",
    "name": "<confirmed advertiser label>",
    "confirmed": true,
    "max_ads": 10,
    "max_provider_requests": 11,
    "max_spend_usd": 0.10,
    "refresh": false
  }
}

max_ads は 1～25、max_provider_requests は 1～26（リスティングを含む）を指定できます。max_spend_usd は正の値で、5 以下である必要があります。USD の上限には、アプリで設定されたプロバイダー料金が適用されます。インポートには、管理対象のワークスペースクレジットを使用します。例に示した上限はあくまで例であり、支出の許可ではありません。advertiser_id の代わりに、正確な広告主 URL を ad_library_url で指定できます。

返された固定の source_id を使い、job_get { "kind": "library_scrape", "brand_id": "<same brand UUID>", "job_id": "<source_id>" } でポーリングします。result から、保存済みエントリー、正規の Google クリエイティブ引用情報、追加／変更／変更なし／失敗の件数、および実際の費用または null の領収情報を確認します。キュー中／実行中／一部完了／空／失敗の各状態は、正確に報告してください。保存済みソースは source_id を指定して再度インポートできます。refresh:true を指定すると詳細取得リクエストが発生するため、新たな明示的な上限設定と確認が必要です。それ以外の場合は、完全な保存済み詳細が再利用されます。この調査は参考情報に限られます。広告の有効化、リミックス権、ダウンロード可能な動画の保証、承認済みの訴求内容を意味するものではありません。

未確認の検索結果は別に扱います。公開ライブラリを参照して広告主を選択します。一般的なプロバイダーの検索結果は、この確認済みインポートが成功するまでは一時的な情報です。実行中のアプリで Google 関連フィールドを利用できない場合は、その制約を報告し、保存済みであると主張せず、引用付きの一時的な調査結果を保持します。汎用の data_call_provider 操作では、Google ソースは保存されません。

一時的なプロバイダー調査

必要な有料呼び出しの承認を得た後に限り、一時的な調査には構造化された広告主エンドポイントを使用します。この方法だけでは、ブランドにエントリーは保存されません。

- provider: scrapecreators
  method: GET
  path: /v1/google/company/ads
  query:
    domain: "[competitor_domain]"
    get_ad_details: true
- provider: scrapecreators
  method: GET
  path: /v1/google/ad
  query:
    url: "[adUrl returned by the advertiser listing]"

詳細エンドポイントには、完全な公開 Google クリエイティブ URL を渡します。クリエイティブ ID だけでは入力として使用できません。公式の詳細情報仕様を参照してください。

構造化エンドポイントが不完全な場合に限り、公開の Google 広告透明性センターまたはウェブ検索を使用します。カバレッジの限界が分かるよう、フォールバックのレコードには印を付けます。

広告ごとに収集する項目：

• 見出しのバリエーション（最大 3 件）
• 説明文
• 広告タイプ（検索／ディスプレイ／YouTube／ショッピング）
• ランディングページ URL
• 地域ターゲティング（表示される場合）

フェーズ 4：LinkedIn 広告をスクレイピングする

関連する競合ごとに、scrapecreators-api を使用し、公式プロバイダーリファレンスから現在の LinkedIn 広告ライブラリの検索操作と広告詳細操作を特定します。

広告主、広告文、クリエイティブ形式、CTA、ランディングページ、日付、表示されているターゲティングまたは企業に関する情報を収集します。オーガニックな企業投稿と有料広告ライブラリの広告は分けて扱います。

消費者向けブランドの場合、LinkedIn の利用は任意です。競合が、購入検討期間の長い商品、卸売または小売パートナーシップ、フランチャイズ、専門教育、人材採用、その他の企業向けサービスを提供している場合は、含めてください。

フェーズ 5：クリエイティブのパターンを分析する

すべての広告を収集した後、構造化された分析を実施します。

フックパターンのクラスタリング

すべての広告見出し／オープニングをフックタイプ別にグループ化します。

フックタイプ	パターン	例
恐怖／損失	機会を逃す、または後れを取るリスク	「あなたの競合はすでに AI SDR を導入しています」
成果	直接的な結果の約束	「30 日でパイプラインを 10 倍に」
質問	現在の前提に疑問を投げかける	「まだ手動でアウトバウンドをやっていますか？」
社会的証明	顧客名や数値を挙げる	「[product] を使う 500 以上の B2B チームに参加しましょう」
逆張り	従来の定説に挑戦する	「コールドメールは死んでいない。死んでいるのはあなたのコピーだ。」
共感	相手の痛みに寄り添う	「SDR の立ち上がりに時間がかかるのは過酷だと分かっています」
プロダクト主導	機能をフックにする	「[Feature] が公開 — 新機能をチェック」

競合ごとに、各フックタイプを使っている広告の数を集計します。これにより、その競合の主要なメッセージ戦略が見えてきます。

フォーマットの分布

フォーマット	Meta	TikTok	Google	LinkedIn
静止画	[N]	[N]	[N]	[N]
動画	[N]	[N]	[N]	[N]
カルーセル	[N]	[N]	N/A	[N]
検索テキスト	N/A	N/A	[N]	N/A
ディスプレイバナー	N/A	N/A	[N]	[N]

CTA の分類

見つかったすべての固有の CTA を列挙します。一般的なパターン：

• 緊急性： 「無料で開始」、「今すぐ試す」、「今日から始める」
• 低ハードル： 「使い方を見る」、「デモを見る」、「詳細を見る」
• 成果： 「デモを予約」、「無料監査を受ける」、「ROI を計算する」

フェーズ 6：ランディングページとファネルの分析

広告で見つかった各固有のランディングページ URL について、取得して分析します：

fetch_webpage: [landing_page_url]

または、fetch_webpage が利用できない場合は curl を使用します。

ランディングページごとに抽出する項目：

• ヒーロー見出し — 広告の約束と一致していますか？
• サブ見出し — バリュープロポジションの展開
• 主要 CTA — どのアクションに誘導していますか？（デモ／無料トライアル／サインアップ／ダウンロード）
• 社会的証明 — ロゴ、 testimonial、ケーススタディの指標
• 価格の表示 — 価格は表示されていますか、それとも隠されていますか？
• フォーム項目 — どの程度の情報を求めていますか？
• ページタイプ — 一般的なホームページ／専用 LP／機能ページ／ユースケースページ
• メッセージマッチスコア — LP が広告の約束をどの程度果たしているか？（1〜10）

キャンペーンのクラスタリング

すべての広告を、次の基準で論理的なキャンペーンにグループ化します：

• ランディングページの遷移先 — 同じ URL を指す広告 = 同じキャンペーン
• メッセージのテーマ — 類似したコピーの切り口 = 同じ戦略的賭け
• オーディエンスのシグナル — 異なるペルソナ向けの異なるコピー

キャンペーンごとのファネル分析

各キャンペーンクラスターについて：

次元	分析
戦略的意図	このキャンペーンは何を達成しようとしていますか？（認知／リード獲得／無料トライアル／競合からの置き換え）
ターゲットペルソナ	この広告は誰に向けて話していますか？（役割、痛み、段階）
ポジショニングの賭け	どの市場ポジションを主張していますか？
フック戦略	恐怖／成果／社会的証明／逆張り／プロダクト主導
コンバージョンパス	広告 → LP → CTA → [デモ通話／無料トライアル／コンテンツダウンロード]
継続期間のシグナル	これはどのくらいの期間配信されていますか？ 期間は継続的な使用として扱い、成果の証明とはみなしません。
検出された A/B テスト	同じ LP への複数のクリエイティブ = アクティブなテスト

ポートフォリオの重点

広告の量とプラットフォームの分布を用いて、可視化されたポートフォリオがどこに集中しているかを説明します：

プラットフォーム	広告数	可視ポートフォリオに占める割合	想定される目的
Meta（Facebook）	[N]	[X%]	[認知／リターゲティング]
Meta（Instagram）	[N]	[X%]	[ビジュアル／若年層オーディエンス]
TikTok	[N]	[X%]	[クリエイター主導の発見／コンバージョン]
Google 検索	[N]	[X%]	[ボトムファネルの獲得]
Google ディスプレイ	[N]	[X%]	[認知／リターゲティング]
YouTube	[N]	[X%]	[教育／認知]
LinkedIn	[N]	[X%]	[プロフェッショナル／パートナーシップ／検討度の高い層]

広告数はポートフォリオの重点として扱い、支出とはみなしません。ライブラリが裏付けのある支出データを提供しない限り、この表を予算の推計と決して呼ばないでください。

フェーズ 7：戦略分析

クリエイティブのギャップ分析

すべての競合について、次の点を特定します。

1. 誰も採用していない切り口 — 競合の広告にないフックの種類は、ホワイトスペースです
2. 過密な切り口 — どの企業も「時間を節約」と訴求しているなら、その切り口を避けるか、より具体的にします
3. フォーマットの機会 — 競合が動画を配信していない分野なら、目立つ可能性があります
4. 十分に活用されていない根拠 — 競合が避けていて、自社が独自の強みとして打ち出せる具体的な根拠はありますか？
5. テストする CTA のパターン — 長期間配信されている広告では、どの CTA が使われていますか？

脆弱性分析

各競合の広告戦略における弱点を特定します。

脆弱性の種類	説明
メッセージと LP の不一致	広告の約束と LP の内容が異なる
特定のペルソナへの依存	すべての広告が同じペルソナを対象としており、別のセグメントを取りこぼしている
プラットフォームへの集中	1 つのプラットフォームに偏り、ほかのプラットフォームには出稿していない
ソーシャルプルーフがない	広告や LP に信頼性を示す要素がない
CTA が弱い	価値を伝える前にデモを求めるなど、早い段階で負担をかけすぎている
一般的なポジショニング	誰にでも言える主張で、差別化されていない
クリエイティブが古い	数か月にわたって同じ広告を変更せずに配信しており、広告疲れのリスクがある

過去との比較（ディープモード）

ランディングページの Web Archive データがある場合：

• 過去 6～12 か月でポジショニングは変化しましたか？
• どのキャンペーンを終了しましたか？（敗因の可能性）
• どのキャンペーンを拡大しましたか？（勝因の可能性）

フェーズ 8：出力

# Competitor Ad Intelligence Report — [DATE]

## Coverage
- Competitors analyzed: [list]
- Meta ads collected: [N]
- TikTok ads collected: [N]
- Google ads collected: [N]
- LinkedIn ads collected: [N]
- Unique landing pages analyzed: [N]
- Estimated active campaigns: [N]

---

## Executive Summary

[3-5 sentence summary: What is the competitive ad landscape? What's working? Where are the gaps and vulnerabilities?]

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## Meta Ad Analysis

### Hook Distribution
| Hook Type | [Comp1] | [Comp2] | [Comp3] |
|-----------|---------|---------|---------|
| Fear/Loss | 40% | 10% | 0% |
| Outcome | 30% | 50% | 60% |
...

### Longest-Running Ads (Not Performance Proof)
**[Competitor] — [Ad Title/Hook]**
> [Ad copy excerpt]
- Format: [type]
- CTA: [text]
- Running since: [date]
- Why it may have been sustained: [evidence and hypotheses to test]

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## Google Ad Analysis

### Headline Patterns
[Top headline structures with examples]

### Most Common CTAs
[ranked list]

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## TikTok Ad Analysis

### Native Creative Patterns
[Creator style, opening hooks, demonstrations, sounds, captions, offers, and CTA timing]

### Reusable Script Structures
[Sourced structures and why they may be working]

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## LinkedIn Ad Analysis

### Professional and Partnership Angles
[Relevant messages, proof, formats, and landing-page paths; omit this section when LinkedIn is not relevant]

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## Campaign Breakdown

### Campaign 1: [Inferred Campaign Name]
- **Competitor:** [name]
- **Ads in cluster:** [N]
- **Platform(s):** [Meta / Google / Both]
- **Strategic intent:** [Awareness / Lead gen / Competitive displacement / etc.]
- **Target persona:** [Description]
- **Hook strategy:** [Type]
- **Landing page:** [URL]
  - Hero: "[Headline text]"
  - CTA: "[Button text]"
  - Message match: [Score/10]
- **Longevity:** [First seen date → status]
- **A/B tests detected:** [Yes/No — what they're testing]

**Sample ad:**
> **Headline:** [text]
> **Body:** [text]
> **CTA:** [button]
> **Format:** [Image/Video/Carousel]

**Assessment:** [1-2 sentences — is this working? Why/why not?]

### Campaign 2: ...

---

## Funnel Map

[広告：フック／切り口] → [LP：/landing-page-url] → [CTA：デモを予約] ↓ [広告：別の切り口] → [LP：/same-or-different] → [CTA：無料トライアル]

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## Portfolio Emphasis

| Platform | Share | Focus Area |
|----------|-------|-----------|
| [Platform] | [X%] | [Intent] |

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## Creative Gap Analysis

### Angles Nobody Is Running
1. [Angle] — Why it could work for you: [reasoning]
2. [Angle] — ...

### Overcrowded Angles (Avoid or Differentiate)
- [Angle] — [N] of [N] competitors use this

### Format White Space
- [Format] is not being used by competitors on [platform]

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## Vulnerability Report

### 1. [Vulnerability]
**Competitor:** [name]
**Evidence:** [What we observed]
**Your opportunity:** [How to exploit this gap]

### 2. ...

---

## Recommended Counter-Plays

### Counter-Play 1: [Name]
- **Target their weakness:** [Which vulnerability]
- **Your ad angle:** [Hook]
- **Platform:** [Where to run]
- **Proposed headline:** "[headline]"
- **Proposed body:** "[copy]"
- **LP strategy:** [What your landing page should emphasize]
- **Why test this:** [rationale]

### Counter-Play 2: ...

使用ツール

• scrapecreators-api — Meta、TikTok、Google、LinkedIn の広告ライブラリを構造化して収集
• transcript-intelligence — 動画広告の音声フック、主張、根拠、異議、スポンサー表示、CTA を分析
• web_search — 広告主の身元を確認し、文書化された情報の不足を補完
• fetch_webpage または curl — ランディングページを取得して分析

トリガーフレーズ

• 「[competitor] は Meta、TikTok、Google、LinkedIn でどのような広告を配信していますか？」
• 「[competitor] の広告戦略を徹底的に分析して」
• 「[product category] の広告状況を監査して」
• 「[competitors] の広告インテリジェンス分析を実行して」
• 「まだ試していない新しい有料広告の切り口を見つけて」
• 「[competitor] の有料広告ファネルをリバースエンジニアリングして」
• 「[competitor] の広告戦略の弱点を見つけて」
• 「[competitor] の競合広告を詳細に分析して」