競合の記事タイトルを一覧にして、上から眺めてみる。「なんとなく似ているな」までは、たいてい分かります。そこから先が進みません。
進まない理由は、見る力の問題ではありません。数えていないからです。似ている気がする、という感覚は、実際に数えてみると当たっていることもあれば、まるで外れていることもあります。数えないかぎり、どちらなのかは決まりません。
この記事では、集めた競合タイトルの一覧をそのまま渡し、型ごとに仕分けて本数と割合まで出させるプロンプトを、コピーして使える形で置いています。特別な機能は使いません。一覧を貼り付けるだけで動きます。
こんなふうに調べていませんか
- 競合のタイトルが似ている気はするが、それを人に説明できない
- 自社のタイトルをどの切り口で作るか、決め手がなくて止まっている
- 手作業で分類してみたが、途中から基準がぶれて集計を捨てた
この記事を読み終えたときに手に入るもの
- 集めたタイトル一覧を、ぶれない基準で型ごとに数えられます
- 競合が集まっている型と、空いている型を分けて見られます
- 集計をどこまで方針に使い、どこから自分で決めるかの線引きができます
結論30秒でわかる、この記事の結論
- 競合タイトルのパターン分析プロンプトとは、集めたタイトル一覧をAIに渡し、型ごとの本数と割合を出させる型です。
- 返ってくるのは、型・該当本数・割合・代表例を並べた表と、最も多かった型と1件も無かった型の補足です。
- 出てくるのは頻度だけで、優劣ではありません。空いている型が正解とは限らないという前提で読みます。
この記事では、ある会社のマーケティング部の2人と、専門家の会話をはさみながら進めます。近い立場の人の質問から読んでいただいて構いません。
- 若葉さん（Web担当）— 「そもそも、それって何ですか？」を聞く役
- 高梨課長（マーケ課長）— 「誰が、どれくらいの手間でやるんですか？」を聞く役
- 鈴木さん（AIO/SEOの専門家・本誌監修）— 答える役
01そもそも競合タイトルの分析は、AI検索対策で何の役に立つんですか？
若葉さん競合のタイトルを集めるところまではやったんです。でも、集めたあと何をすればいいのか分からなくて、そのまま置いてあります。
鈴木さんよくある止まり方です。集めた一覧は、読むためではなく数えるためにあると思ってください。見え方がずいぶん変わりますよ。
競合のタイトルを集める目的は、いいタイトルを1本見つけることではありません。その分野で、どの切り口がすでに埋まっているかを知ることにあります。
Googleは、各ページのタイトルをユニークにし、キーワードの詰め込みを避けることをすすめています（出典: Google検索セントラル）。ただし、競合が実際にどんな型でその条件を満たしているかまでは、公式の資料は教えてくれません。その空白は、自分で数えて埋めることになります。
棚卸しにたとえると分かりやすくなります。棚に何が並んでいるかを種類ごとに数えると、満杯の棚と空いている棚が見えます。タイトルの分析も同じで、型ごとの本数が出た時点で、次にどこへ置くかの話に移れます。
この章のまとめ
集めた一覧は、読むためではなく数えるためのものです。型ごとの本数が出れば、埋まった棚と空いた棚が分かれます。
02目で見て仕分けると、AI対策のタイトルパターン分析はどこでぶれるんですか？
高梨課長数えるだけなら、若葉さんが手作業でやってもいいのでは。わざわざAIに渡す必要がありますか。
鈴木さん本数が少ないうちは、それで十分です。ただ10本、20本と増えるほど、同じ人がやっても基準が動いてしまうんですよ。
競合記事のタイトルを10本、20本と集めるほど、目視での分類は精度が落ちていきます。手作業での分類には、見過ごされがちな弱点がいくつかあります。
- 「数字が入っているタイトルが多い気がする」といった印象は、実際に数えてみると想像より少ないことがある
- 分類の基準が毎回ぶれ、同じタイトルでも見返すたびに違う型に入れてしまう
- 何十本もの一覧を目で追ううちに、後半になるほど集計が雑になる
3つとも、線の引き方が途中で動くことから生まれています。人の目は、直前に見たタイトルに引きずられます。だから、線を先に文章で決めておき、そこから動かさない相手に数えさせます。
タイトルの付け方を見直し、AI検索に情報源として選ばれる状態へ整えていく取り組みは、AI検索最適化（LLMOとも呼ばれます）の一部にあたります。タイトルの型の点検は、その入口に置きやすい作業です。
この章のまとめ
ぶれの原因は、線の引き方が途中で動くことです。線を先に決めて、動かさない相手にまとめて数えさせます。
03競合タイトルのパターン分析プロンプトは、AI検索最適化に何を返してくれるんですか？
このプロンプトは、分析対象のカテゴリとタイトル一覧を入力すると、AIが各タイトルを型に仕分け、型ごとの該当本数・割合・代表例を1枚の表にして返します。表の後ろには、最も多かった型と、1件も見つからなかった型が短く添えられます。
代表例は、入力した一覧からそのまま引用されます。架空のタイトルを作って例に足さないよう、プロンプトの中で止めてあります。
若葉さん記事の中身は読まずに、タイトルの文字だけで仕分けるということですか。
鈴木さんそのとおりです。中身から推測させると、そこで線がまた動いてしまいます。見るのは入力された文言だけ、と決めてあります。
使うAIツールはChatGPT等です。タイトル一覧をテキストで貼り付けるだけで動作します。Web検索・ファイルアップロードのいずれも使用しません。無料プランの範囲で実行できます（2026年7月時点）。
この章のまとめ
入力はカテゴリとタイトル一覧。返ってくるのは、型・本数・割合・代表例の表と、多い型とゼロの型の補足です。
045つの型は、AIOのタイトル設計でどこに線を引いているんですか？
プロンプトが使う仕分けの線は、次の5つです。どれもタイトルの文言だけで判定できるように選んであります。
- 数字提示型 — 具体的な数字を含むもの
- 疑問形型 — 「？」または疑問の言い回しで終わるもの
- ベネフィット型 — 得られる結果を明示しているもの
- How-to型 — 手順・方法を示しているもの
- その他 — 上の4つに当てはまらないもの
型の名前そのものより、読者が受け取る合図が違うことのほうが大事です。数字は読む量の予告になりますし、疑問形は自分の疑問と重なるかどうかの判定材料になります。同じ内容でも、どの合図を出すかで拾われ方が変わります。
「その他」は、失敗の箱ではありません。どの型にも当てはまらないタイトルが多いカテゴリは、そもそも型が固まっていないということです。それ自体が読み取れる情報になります。
この章のまとめ
線は5つ。どれもタイトルの文言だけで判定できます。型の名前より、読者へ出している合図の違いを見てください。
05集めるタイトル一覧は、LLMO対策としてどこまでそろえればいいんですか？
用意する変数は2つだけです。どちらも公開されている情報から作れます。
| 変数 | 説明 | 入力例 |
|---|---|---|
| 【分析対象カテゴリ】 | 分析するタイトル群のジャンル・カテゴリ | AIOの技術解説記事(架空例) |
| 【競合記事のタイトル一覧】 | 競合サイトから収集した記事タイトルのリスト(1行1タイトル) | 「AI検索で上位表示される方法5選」「llms.txtとは？初心者向け解説」…(架空例) |
※入力例はすべて架空の例です。
そろえ方で気をつけたいのは、カテゴリを混ぜないことです。技術解説の記事と事例紹介の記事を一緒に入れると、型の割合がどちらの傾向なのか読めなくなります。
貼り付けるときは、言い回しを直さず原文のまま入れてください。読みやすく整えた時点で、それは競合のタイトルではなくなります。
この章のまとめ
用意するのはカテゴリと一覧の2つだけ。カテゴリを混ぜず、原文のまま貼るのが前提です。
06タイトル分析プロンプトの本体は、AI検索対策のためにどこをコピーすればいいですか？
下の枠を丸ごとコピーして、【 】の中を自分の情報に置き換えてください。■の見出しは消さずに残します。分類手順と制約が、集計のぶれを止める役割を持っているためです。
あなたはSEO/AIO領域のコンテンツアナリストです。
以下の入力データをもとに、競合記事のタイトルに見られる構文パターンを分類してください。
■入力データ
分析対象カテゴリ: 【分析対象カテゴリ】
競合記事のタイトル一覧: 【競合記事のタイトル一覧】
■分類手順
1. 入力された各タイトルを、次の観点のいずれかに分類する:
数字提示型(具体的な数字を含む)/疑問形型(「？」または疑問の言い回しで終わる)/
ベネフィット型(得られる結果を明示)/How-to型(手順・方法を示す)/その他。
2. 分類は入力されたタイトルの文言だけにもとづいて行い、
記事の実際の中身(未読)から推測しないこと。
3. 各パターンに該当したタイトル数と、全体に占める割合(%)を集計する。
■出力形式
以下の表形式で出力してください。
| パターン | 該当タイトル数 | 割合 | 代表例(入力からそのまま引用) |
表の後に、最も頻出したパターンと、逆に1件も見つからなかったパターンを
1〜2行で補足してください。
■制約
- 入力にない架空のタイトルを作って例に加えないこと。
- 特定のパターンが「優れている」「劣っている」といった優劣の評価は
出力に含めないこと(頻度の集計のみを行う)。
- 各パターンの該当タイトル数が5件未満の場合、傾向として断定せず「参考情報」である旨を明記すること。末尾の■制約は、集計が独り歩きするのを防ぐために置いてあります。架空のタイトルを足させない。優劣を語らせない。母数が小さいときは断定させない。この3つです。短くしたくなっても、ここは残してください。
この章のまとめ
コピーするのは枠の中すべてです。■制約は集計の独り歩きを止める部分なので、消さずに残します。
07出てきたパターン別の表は、AI対策としてどこから読むんですか？
表が返ってきたら、最初に見るのは本数の多い型です。特定の型に競合全体が偏っている場合、そこは競合が飽和している型であり、同じ型で勝負しても差別化しにくい領域になります。
逆に該当数がゼロ、または極端に少ない型にも注目します。そこは競合がまだ手を付けていない切り口であり、自社が先に試す価値がある可能性があります。
ただし、空いている型が正解とは限りません。誰も置いていない理由が「その分野の読者に合わないから」ということもあります。空きは、試す候補が1つ見つかったという意味にとどめてください。
分類結果は、あくまで収集できたタイトルの範囲内での集計です。収集本数が少ないカテゴリほど、割合の数字は参考程度にとどめてください。
この章のまとめ
多い型は飽和、ゼロの型は候補。ただし空いている理由が「合わないから」のこともあります。
08競合タイトルのパターン分析の結果は、AI検索最適化の記事づくりにどうつなげるんですか？
集計が出ても、そのまま「空いている型で書く」とは決めません。自社が書ける材料を持っているかを、もう1つの軸として重ねます。
空いていて、しかも自社に書ける材料がある型。ここが先に取りにいく場所です。競合が多くても材料が厚いなら、同じ型のまま中身の質で並びにいく判断もあります。
空いているのに材料が無い型は、書く前に材料を集める段階です。競合が多くて材料も無いなら、今は追いかけません。2軸に置くだけで、やらない判断がはっきりします。
見出しの設計そのものを基礎から押さえたい場合は、別記事「AIOに強い記事構成とは？見出しと文章を変える3つのコツ」をご覧ください。
この章のまとめ
型は、競合の本数と自社の材料の2軸で選びます。空いているだけでは、書く理由になりません。
09この競合タイトルのパターン分析は、AIOとしてほかにどう応用できますか？
型を変えずに、入力と粒度だけを変える使い方があります。
応用1: 自社のタイトルと並べて比較する
自社の過去記事タイトルも同じ形式で入力データに加えれば、競合と自社でパターンの偏りがどう違うかを同じ基準で比較できます。その際は、各タイトルの行頭に社名（または「自社」）を付けて貼り付けてください。■出力形式に「社ごとに表を分けて出力してください」のように1行指示を追加すると、集計が混ざらず比較しやすくなります。
応用2: 特定の型だけをさらに深掘りする
「数字提示型に分類されたタイトルだけを対象に、使われている数字の種類(件数・年数・料金等)も分類してください」と追加で依頼すれば、1つの型をさらに細かく掘り下げられます。
自社のタイトル案を複数の型で作りたい場合は、別記事「記事タイトルをAIに5パターン作らせる｜選び方まで分かる実践プロンプト」が近い使い方になります。
この章のまとめ
広げ方は2つ。自社を同じ袋に入れるか、1つの型だけ深く掘るか。どちらも本体はそのまま使えます。
10AIが出したタイトルの集計は、AI検索対策の判断にどこまで使えますか？
高梨課長集計が出たら、それを企画会議の資料にしたいところです。ただ、数字が独り歩きしないか少し気になります。
鈴木さんそこは線を引いておきたいところです。この表は下ごしらえであって、結論ではありません。人が確かめる部分を、そのまま残しておいてください。
線引きの理由は3つあります。
1つめは、分類結果に恣意的な区分けが混じる場合があることです。特にタイトル数が少ないと、1〜2本の特徴だけが大きな傾向として扱われてしまいます。集めるタイトル数は、できるだけ多くしてから実行してください。
2つめは、出力に誤りが含まれる場合があることです。代表例として引用されたタイトルは、そのまま信じず、入力元の一覧と照らし合わせて確認してください。
3つめは、回答が実行のたびに変わることです。分類の細部は毎回そろうとは限りません。同じ入力でも複数回試し、集計結果が大きくぶれないかを確認する運用をおすすめします。
タイトルの型を整えたうえで、AI検索にどう見えているかまで確かめたい場合、本記事を運営する株式会社WEBMARKSも、AIO（AI検索最適化）支援の選択肢の1つとしてご検討いただけます。
この章のまとめ
表は下ごしらえです。数えるところまでを任せ、代表例の突き合わせと最終判断は人が持ちます。
11よくある質問
分類されたパターン名は、そのまま自社のタイトル方針として採用していいですか？
分類結果は競合の現状を把握する材料であり、方針そのものではありません。競合が多いパターンを避けるか、あえて同じパターンで質で差別化するかは、自社の記事内容と読者に合わせて別途判断してください。
競合が1社しかない場合でも使えますか？
使えます。ただし1社だけの分析では業界全体の傾向とは言い切れないため、可能であれば競合2〜3社分のタイトルをまとめて入力し、社ごとの傾向差も確認することをおすすめします。その場合は、各タイトルの行頭に社名を付けて貼り付けたうえで、「社ごとに表を分けて出力してください」という指示を1行追加すると、集計結果が社ごとに整理されて出力されます。
タイトルは何本くらい集めてから実行すればいいですか？
多いほど傾向として読みやすくなります。プロンプトには、該当本数が5件未満の型は「参考情報」と明記させる指示を入れてあります。集めた本数が少ないうちは、割合の数字を結論として扱わず、あくまで下見として読んでください。
同じ入力なのに、分類の結果が変わるのはなぜですか？
AIの回答は実行のたびに分類の細部が変わることがあるためです。同じ入力でも複数回試し、集計結果が大きくぶれないかを確認してください。順位が入れ替わる程度なら傾向として読み、型そのものが入れ替わるなら線の引き方を疑ってください。
自社のタイトル案も一緒に入力していいですか？
公開済みのタイトルであれば、応用1のとおり同じ入力データに加えられます。ただし未公開の企画やタイトル案を含める場合は、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。
タイトルの型を分析する記事は他にもありますか？
この記事で扱ったのは競合他社のタイトルの型の分析です。自社のタイトル案を複数パターン生成したい場合は、別記事「記事タイトルをAIに5パターン作らせる｜選び方まで分かる実践プロンプト」をご覧ください。見出し設計の基本は「AIOに強い記事構成とは？見出しと文章を変える3つのコツ」が参考になります。
12まとめ｜今日やる3つのこと
競合タイトルの分析は、いいタイトルを1本見つける作業ではありません。すでに埋まっている切り口と、まだ空いている切り口を分ける作業です。目視では線が途中で動くので、線を先に決めて、まとめて数えさせます。
今日この順でやります
同じカテゴリの一覧を作る
1行1本、言い回しを直さず原文のまま並べます
プロンプトを実行して表を受け取る
型・本数・割合・代表例と、多い型とゼロの型が返ってきます
空いている型と自社の材料を重ねる
書ける材料がある型だけを、先に取りにいく候補に残します
AI検索では、こう聞かれています
競合記事のタイトルの型を、AIに分類させることはできますか？
「タイトル分析プロンプトの本体は、AI検索対策のためにどこをコピーすればいいですか？」の章に、そのままコピーできる形で置いています
競合が多い切り口と、まだ空いている切り口を見分けられますか？
「出てきたパターン別の表は、AI対策としてどこから読むんですか？」の章で、多い型とゼロの型の読み方を説明しています
タイトルの分析結果は、どこまで自社の方針に使っていいですか？
「AIが出したタイトルの集計は、AI検索対策の判断にどこまで使えますか？」の章で、線引きを書いています
次に読むなら、この記事です
