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competitor-content-tracker

competitor-content-tracker

github.com/nikiandrマーケティング・グロース189 回インストール31 週間前に更新
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competitor-content-tracker について

競合のブログ、LinkedIn、Twitter/X の投稿を追跡し、内容をダイジェストにまとめるマーケティング向けスキルです。期間を指定して、話題や反応、コンテンツの不足領域を把握できます。

主な機能

  1. 01ブログ、LinkedIn、Twitter/X の追跡
  2. 02期間とキーワードによる絞り込み
  3. 03反応数と頻出テーマの比較
  4. 04共通話題とコンテンツの不足領域の特定
  5. 05Markdown ダイジェストの作成

活用シーン

  1. 01週次の競合コンテンツダイジェスト作成
  2. 02自社で未対応の競合トピックの発見
  3. 03競合投稿の反応数の比較
  4. 04複数チャネルでの競合の最近の投稿確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/nikiandr/goose-skills --skill competitor-content-tracker

インストール後、Claude Code で/competitor-content-trackerを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルskill.meta.json

詳細

競合コンテンツトラッカー

ブログ、LinkedIn、Twitter/X の 3 つのチャネルにおける競合他社のコンテンツ活動を追跡し、新着情報、反響を集めているコンテンツ、コンテンツのギャップをまとめたダイジェストを作成します。

使用するタイミング

  • 「[競合他社] が何を公開しているか追跡して」
  • 「今週、競合他社が投稿した内容を見せて」
  • 「競合他社が成果を上げているトピックは?」
  • 「競合他社のコンテンツを週次でダイジェストにまとめたい」

フェーズ 0:情報の収集

追跡する競合他社
  1. 競合企業名とブログ URL の一覧(例:https://clay.com/blog)
  2. 追跡する競合他社の創業者/CMO の LinkedIn プロフィール URL(任意ですが、非常に有用です)
  3. 競合他社またはその創業者の Twitter/X ハンドル(任意)
範囲
  1. どのくらい過去までさかのぼりますか?(デフォルト:週次ダイジェストは 7 日間、初回実行時は 30 日間)
  2. 特に重視するトピックやキーワードはありますか?(関連性の高い投稿を先に表示するために使用します)
出力
  1. 希望する形式:詳細ダイジェスト(すべて)または注目項目のみ(競合他社ごとに上位 3~5 件)

設定を clients/<client-name>/configs/competitor-content-tracker.json に保存します。

{
  "competitors": [
    {
      "name": "Clay",
      "blog_url": "https://clay.com/blog",
      "linkedin_profiles": ["https://www.linkedin.com/in/kareem-amin/"],
      "twitter_handles": ["@clay_hq", "@kareemamin"]
    }
  ],
  "days_back": 7,
  "keywords": ["GTM", "outbound", "AI agents", "growth"],
  "output_mode": "highlights"
}

フェーズ 1:ブログコンテンツのスクレイピング

各競合他社のブログ URL に対して blog-scraper を実行します。

python3 skills/blog-scraper/scripts/scrape_blogs.py \
  --urls "<competitor_blog_url>" \
  --days <days_back> \
  --keywords "<keywords>" \
  --output summary

収集する情報:投稿タイトル、公開日、URL、抜粋。

フェーズ 2:LinkedIn 投稿のスクレイピング

追跡対象の創業者/幹部の LinkedIn URL ごとに linkedin-profile-post-scraper を実行します。

python3 skills/linkedin-profile-post-scraper/scripts/scrape_linkedin_posts.py \
  --profiles "<linkedin_url_1>,<linkedin_url_2>" \
  --days <days_back> \
  --max-posts 20 \
  --output summary

収集する情報:投稿本文のプレビュー、日付、リアクション数、コメント数、投稿 URL。

フェーズ 3:Twitter/X のスクレイピング

各ハンドルに対して twitter-scraper を実行します。

python3 skills/twitter-scraper/scripts/search_twitter.py \
  --query "from:<handle>" \
  --since <YYYY-MM-DD> \
  --until <YYYY-MM-DD> \
  --max-tweets 20 \
  --output summary

収集する情報:ツイート本文、日付、「いいね」数、リツイート数、URL。

フェーズ 4:分析と統合

生データの収集後、すべてのチャネルを横断して統合します。

競合他社ごとに特定する項目:
  • 新しいブログ投稿 — タイトル、日付、トピック
  • LinkedIn の人気投稿 — エンゲージメント(リアクション数+コメント数)、トピック、主なメッセージに基づく
  • 人気のツイート — 「いいね」数、トピックに基づく
  • 繰り返し取り上げられるテーマ — この期間に最も多く投稿されたトピック
  • コンテンツ形式の傾向 — リスト記事、意見記事、事例紹介など、どの形式を採用しているか
競合他社横断の分析:
  • 共通のトレンドトピック — 複数の競合他社が取り上げている内容
  • カバレッジのギャップ — 競合他社が扱っていて、自社が扱っていないトピック
  • 自社が強みを持つトピック — 自社は発信しているが、競合他社は発信していない分野
  • エンゲージメントのベンチマーク — 競合他社の平均「いいね」数/リアクション数(自社の実績を評価する際の参考情報)

フェーズ 5:出力形式

構造化された Markdown ダイジェストを作成します。

# Competitor Content Digest — Week of [DATE]

## Summary
- [N] new blog posts tracked across [N] competitors
- Top trending topic: [topic]
- Biggest content gap for you: [topic]

---

## [Competitor Name]

### Blog
- [Post Title] — [Date] — [URL]
  > [One-sentence summary]

### LinkedIn (top post)
> "[Post preview...]"
— [Author], [Date] | [Reactions] reactions, [Comments] comments
[URL]

### Twitter/X (top tweet)
> "[Tweet text]"
— [@handle], [Date] | [Likes] likes
[URL]

### Themes this week: [tag1], [tag2], [tag3]

---

## Content Gap Analysis

| Topic | Competitors covering | You covering |
|-------|---------------------|--------------|
| [topic] | Clay, Apollo | ❌ No |
| [topic] | Nobody | ✅ Yes |

## Recommended Actions
1. [Specific content opportunity to act on this week]
2. [Topic to consider writing a response/alternative take on]

ダイジェストを clients/<client-name>/intelligence/competitor-content-[YYYY-MM-DD].md に保存します。

スケジュール

このスキルは週次での実行を想定しています(月曜日を推奨)。cron ジョブを設定します。

# Every Monday at 8am
0 8 * * 1 python3 run_skill.py competitor-content-tracker --client <client-name>

コスト

コンポーネントコスト
ブログのスクレイピング(RSS モード)無料
LinkedIn 投稿のスクレイピングプロフィールあたり約 $0.05~0.20(Apify)
Twitter のスクレイピング1 回あたり約 $0.01~0.05
週次実行あたりの合計範囲に応じて約 $0.10~0.50

必要なツール

  • Apify API トークン — APIFY_API_TOKEN 環境変数
  • 上流スキル: blog-scraper、linkedin-profile-post-scraper、twitter-scraper

トリガーフレーズ

  • 「[client] の競合コンテンツトラッカーを実行して」
  • 「今週、競合他社は何を公開した?」
  • 「競合コンテンツのダイジェストを作成して」
  • 「[競合他社] は何について書いている?」

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