Cursor や Codex で競合分析をする：再現できる会話スクリプト

「なぜこの競合のほうが売れているのか」は手作業で追うと骨が折れます。答えが 3 か所に分かれているからです。商品としての実績、表示を得ている語、そしてその表示がどこから来ているか。

以下のスクリプトは 3 つを 1 回の会話にまとめます。Skill か MCP が接続済みであることが前提です（コードを書かずに Claude Code で Amazon データを調べる）。

使う 3 つのエンドポイント

会話スクリプト

競合の ASIN だけでなく自分の ASIN も渡し、差分を取らせます。行動につながるのはこの一手です。

Amazon 日本サイトの競合状況を分析してください。自社商品は B08CK5Z5Q1 です。

ステップ 1：自社 ASIN と直接競合するリスティングを抽出し、上位 10 件について ASIN、タイトル、価格、評価、レビュー数を一覧にしてください。実行前にエンドポイントと想定コール数を伝えてください。

ステップ 2：その 10 件からレビュー数の多い 3 件を選び、自社 ASIN を加えた計 4 件について、それぞれ流入語をリバース検索してください。ASIN ごとに上位 20 語を取得します。

ステップ 3：差分を計算してください。3 件の競合のうち少なくとも 2 件が表示を得ていて、自社 ASIN が得ていない語を、競合側の表示規模順に並べてください。

ステップ 4：その差分リストの上位 5 語について、トラフィックの流入元構成を調べてください。

出力：
1. 競合比較表（価格、評価、レビュー数）。
2. 自社に欠けている語の一覧。競合側の表示規模と、自社が取れていない理由の推測を添えてください。
3. 短い結論：これらの欠落はリスティングの関連性の問題に近いか、広告出稿の問題に近いか。

制約：
- 読み取り専用の照会のみ。
- どの数値が推定値かを明示してください。
- マーケットプレイスや対象月などのパラメーターが不足していれば私に尋ね、推測しないでください。
- 語の字面から検索ボリュームを推測しないでください。API が返した指標のみを使ってください。

結論は差分のほうにある

比較表そのものの情報量は小さいです。価格と評価は自分でも見られます。動けるのはステップ 3、競合が表示を得ていて自社が得ていない語です。

そのうえでステップ 4 の流入構成が、語ごとの打ち手を決めます。

• 表示の多くが検索枠から来ていて、競合のリスティングにその語があり自社にはない → まずリスティングの関連性を直します。
• 表示の多くが広告枠から来ている → 出稿量の差です。リスティングを直しても埋まりません。
• 表示の多くが関連商品トラフィックから来ている → 競合が他商品の関連枠に付いているという話で、語そのものとはあまり関係ありません。

3 つは打ち手がまったく違います。まとめて見ると「広告をもっと出す」という情報量のない結論になります。

自社 ASIN も入れる理由

競合だけを調べると、「競合は強い」ことを示す表が出てくるだけです。自社 ASIN を同じバッチに入れることで比較が成立します。同じ月、同じマーケットプレイス、同じエンドポイント、同じ指標定義になるからです。

制約

• リバース検索が返すのは推定された表示の関係で、プラットフォームが公表した自然流入や広告枠のデータではありません。
• 語のリストはページサイズに依存します。上位 20 語から出した差分と上位 100 語から出した差分は別物なので、比較時は揃えてください。
• 競合エンドポイントが返すのはアルゴリズムによる競合の定義で、事業上の競合認識と一致しないことがあります。無関係なものは自分で外してください。
• 各ステップは課金対象です。合計消費は ASIN 数とページサイズで決まります。
• 429 と再試行の方針はエラーとレート制限を参照してください。

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