競合サイトを定期的にチェックしていると、「更新が多い」という印象は持てます。ただし、それを具体的な頻度として説明できるとは限りません。記事一覧ページに並ぶ公開日を1件ずつ数えるのは手間がかかり、途中で数え間違えることも珍しくありません。競合の記事一覧ページを渡すだけで、公開日の並びから更新頻度の傾向とその根拠を言語化できるようにするのが、このプロンプトの役割です。
01この記事でわかること
- 競合の記事一覧ページのテキストを渡し、更新頻度の傾向と根拠をAIに推定させるプロンプト
- 入力する情報(競合サイト名・記事一覧ページのテキスト)と、得られる出力(推定頻度・根拠・信頼度)
- この推定にどこまでの限界があり、何を裏付けにすべきでないか
02結論サマリー
競合サイトの記事一覧ページからコピーしたテキストを貼り付けると、公開日の間隔から更新頻度を週次・隔週・月次・不定期のいずれかに推定できます。日付が「3日前」のような相対表記で読み取りにくい場合は、ChatGPTのWeb検索機能を補助的に使えます。この機能を使えば、実際の日付を確認できます(出典: OpenAI公式ヘルプ、2026年7月時点)。ただしこの推定は貼り付けたテキストの日付表示に依存するため確定情報ではなく、週次・隔週・月次・不定期の分類・根拠・信頼度をセットで記録し、競合の動きを追うためのものです。
使用AIツール: ChatGPT（記事一覧ページのテキストを貼り付けて使います。日付が相対表記（「3日前」等）の場合は、確認のためにWeb検索機能を併用できます。無料プランでも利用できると案内されています(出典: OpenAI公式ヘルプ・2026年7月時点)）
引用されやすい定義文この方法で見えているのは新規記事の公開日だけで、競合の改稿タイミングまでは分かりません。
03課題の整理（なぜ難しいか）
競合サイトの更新頻度は、担当者の肌感覚である程度は把握できます。ただし、その体感を数字として裏付けようとすると、想像以上に手間のかかる作業が待っています。
- 記事一覧ページの公開日を1件ずつ目視で拾い、間隔を計算する作業は、記事数が多いほど時間がかかる
- 「週次っぽい」「最近増えている気がする」といった主観的な印象は、社内で共有しても説得力を持ちにくい
- 定期的に見返すには継続的な手間がかかり、月をまたぐと前回の記録と比較しづらくなる
こうした手間を省くには、AIに記事一覧ページを丸ごと渡し、日付の並びから機械的に傾向を拾わせる方法が有効です。
04プロンプト本体
競合サイトの新着記事一覧・お知らせ一覧のページを確認したときに、そのテキストをそのまま貼り付けて使います。
あなたは競合サイトの更新動向を調査するAIOアナリストです。
以下の入力データをもとに、競合サイトの更新頻度の傾向を推定してください。
■入力データ
競合サイト名: 【競合サイト名】
記事一覧ページのテキスト(タイトルと公開日の並び): 【競合の記事一覧ページのテキスト】
■分析手順
1. 入力テキストから、記事タイトルと公開日(または更新日)のペアをすべて抽出する。
2. 相対表記(「3日前」等)の日付は、Web検索機能が利用できる場合は実際の日付を検索で
確認して補完し、確認できない場合はその旨を明記して確認できた範囲でのみ推定する。
3. 抽出できた公開日を古い順に並べ、隣接する公開日どうしの間隔(日数)を計算する。
4. 間隔の傾向から、更新頻度を「週次」「隔週」「月次」「不定期」のいずれかに分類する。
5. 日付が一部の記事にしか記載されていない場合は、その旨を明記したうえで、
確認できた範囲内でのみ推定する。
■出力形式
以下の3点を、この順番で出力してください。
1. 更新頻度の推定結果(週次/隔週/月次/不定期のいずれか1つ)
2. 推定の根拠(読み取れた公開日の件数・期間・間隔の傾向)
3. 推定の信頼度(高/中/低)とその理由
■制約
- 入力テキストに記載のない日付や記事数を、推測で補って出力しないこと。
- 日付情報が不十分で頻度を1つに絞れない場合は、無理に断定せず
「不定期、または情報不足のため判定不可」と出力すること。
- 競合サイト名や記事タイトルについて、入力にない評価・感想を付け加えないこと。使う変数
| 変数 | 説明 | 入力例 |
|---|---|---|
| 【競合サイト名】 | 分析対象の競合サイト・企業名 | ◯◯株式会社(架空例) |
| 【競合の記事一覧ページのテキスト】 | 競合サイトの新着記事一覧・お知らせ一覧ページから取得した、タイトルと公開日が並ぶテキスト | 「2026/06/02 新商品を発表しました」「2026/05/15 ◯◯キャンペーンのお知らせ」…(架空例) |
※入力例はすべて架空の例です。
05出力の見方と分析の観点
まず信頼度の欄を確認します。信頼度が「低」と判定された場合、その推定を根拠にした社内報告は避けるべきサインです。多くの場合、公開日が一部の記事にしか記載されていないか、相対表記しか読み取れていません。
次に根拠の欄で、読み取れた公開日の件数と期間を確認します。件数が5件未満だったり、期間が1か月に満たなかったりする場合、傾向として扱うには材料が不足しています。
信頼度が「高」の場合でも、この推定はあくまで新規記事の公開日にもとづくものです。競合が既存記事を大幅にリライトしていても、その改稿タイミングはこの方法では見えません。
06応用パターン
応用1: 複数競合をまとめて比較する
競合2〜3社の記事一覧ページを、それぞれ社名を明記したうえで続けて貼り付ければ、同じプロンプトのまま複数社の更新頻度を横並びで比較できます。■出力形式は1社分の出力を前提にしているため、貼り付け時に「社ごとに出力を分けて提示してください」のように1行指示を足すと、結果が混ざらず整理されます。
応用2: 更新されている記事の傾向もあわせて読み取る
分析手順に「更新されている記事のカテゴリ傾向(新商品告知が多いか、コラムが多いか等)も合わせて記録する」という一文を追加すれば、頻度だけでなく更新の中身の傾向まで把握できます。
07注意点
AIが取得できた公開日の情報量によって、この推定の精度は大きく変わってきます。競合サイトが更新日を「◯日前」のような相対表記のみで示している場合や、日付情報がJavaScriptで動的に描画されている場合があります。こうしたケースでは、AIは正確な日付を読み取れず、推定の精度が大きく下がります。また、この方法で見えるのはあくまで新規記事の公開日であり、既存記事の改稿・リライトのタイミングまでは推定できません。
AIの出力には誤りが含まれる場合があります。特に日付や記事件数は、そのまま信じず一次情報(実際のページ)で確認してから社内共有してください。
未公開の競合調査結果や、契約に関わる交渉情報など機密性の高いデータをプロンプトに含める場合は、利用中のAIサービスの法人プラン・データ学習利用設定を事前に確認してください。
出力の商用利用や、競合サイトへの機械的・高頻度なアクセスは、各AIサービスおよび対象サイトの利用規約の範囲内で行ってください。
AIの回答は実行のたびに文言や判定が変わることがあります。重要な意思決定に使う前に、複数回の実行で傾向が一致するかを確認することをおすすめします。
08FAQ
Q. 競合サイトに公開日が一切表示されていない場合はどうすればいいですか？
公開日が読み取れない場合、このプロンプトは「不定期、または情報不足のため判定不可」と出力するよう設計されています。その場合は、記事の並び順(新着順であることが多い)から相対的な更新の有無を確認する程度にとどめ、頻度の断定は避けてください。
Q. 月次のレポートとして毎回この方法で計測してもいいですか？
使えます。ただし同じ月でも取得したタイミングによって記事一覧ページの見え方が変わるため、毎回同じ条件(取得日・確認する記事数の目安)をそろえてから実行すると、月ごとの比較がしやすくなります。
Q. 更新頻度が高い競合は、AI検索での評価も高いと考えていいですか？
その関係は本記事の範囲では確認できていません。更新頻度は、コンテンツ運用の活発さを示す一つの指標にすぎません。AI検索での引用状況そのものを分析したい場合は、別記事『競合のAI検索露出を分析する方法｜無料手順と専用ツール比較』もあわせてご覧ください。
09この分野を体系的に学ぶ
この記事は実践プロンプト記事です。競合サイトの構造や技術的な観点を基礎から体系的に学びたい方は、AI検索最適化講座「テクニカル編: サイト構造・レンダリング・速度（III-D）」をご覧ください。
