Twitter の競合分析のやり方

#Twitter 競合分析の7つの指標

X での競合分析を支えるのは7つの数字で、そのどれもが、公開アカウントなら誰でも見られるデータから得られます。何かを作る前に2つのアカウントを並べて見たいなら、無料の Twitter アカウント比較ツールが、フォロワー、表示回数、エンゲージメントをブラウザ上で並べ、それぞれで上回るほうに印を付けます。

1. フォロワー増加率。 現在のフォロワー数から1週間前のフォロワー数を引き、前の数で割ります。週2%で伸びている2万フォロワーのアカウントは、止まっている20万フォロワーのアカウントに追いつきつつあります。

2. エンゲージメント率。 投稿のいいね、リポスト、返信、引用の合計を、アカウントのフォロワー数で割ります。1件のバイラル投稿が平均を何週間も押し上げるので、比較するのは中央値です。

3. 投稿頻度。 1週間あたりの投稿数。全競合で同じ4週間の期間で数えます。

4. コンテンツの構成。 返信、引用、写真や動画付きの投稿が占める割合。

5. シェア・オブ・ボイス。 1週間のブランドのメンション数を、対象グループ全ブランドのメンション数の合計で割ります。

6. オーディエンスの重なり。 競合のフォロワーのうち、あなたもフォローしている人の割合。2つのリストのうち小さいほうを基準に測ります。

7. 認証済み比率とフェイク比率。 競合のフォロワーのうち認証済みの割合と、中身が空のアカウント（投稿なし、アイコンなし、フォロワーよりフォローが圧倒的に多い）の割合。

アカウントの所有者にしか見えない数字もあります。時系列のインプレッション、リンクのクリック数、プロフィールへのアクセス数、フォロワーの属性です。投稿ごとの表示回数は公開されているので、競合についてもエンゲージメントを表示回数で割れます。両方の計算式と、すべての投稿に付く6つのカウントについては、Twitter アナリティクス API のガイドをご覧ください。

フォロワー数だけでは、ほとんど何もわかりません。同じ7つの数字を、グループ全体で毎週読み取ると、誰が加速しているか、あなたの分野でどのフォーマットが効いているか、競合のオーディエンスがどこであなたと重なっているかが見えてきます。

#競合を3〜10社選び、期間を1つに決める

使いやすい分析対象は、3つの階層にまたがる3〜10アカウントに、基準線となる自分のアカウントを加えたものです。10を超えると毎週の読み取りがノイズだらけになり、3未満ではベースラインにならないからです。

• 直接の競合： 同じ購買層に、同じものを売っている相手。
• 間接の競合： 同じ注目を奪い合う相手。メディアアカウント、クリエイター、購買層があなたの代わりに使っているツールなど。
• 目標とするアカウント： 1年後に自分がいたい場所にいるアカウント。差を推測ではなく測定できます。

まだ知らない競合を見つける方法が3つあります。あなたと同じ投稿の中でメンションされているアカウントは、たいてい競合です。自分のカテゴリを表す言葉でプロフィール文を検索すれば、残りが見つかります。これには POST /search-users（新しいタブで開きます） を使います。また、あなたのフォロワーが同時にフォローしているアカウントは、同じフィードを奪い合う競合です。無料の Twitter オーディエンス重複チェッカーが、任意の2アカウントについてこれを測ります。

期間は全員で1つに固定します。直近28日間で、終了日は全アカウントで同じ日にします。2週間の期間にローンチ週が入っていると、それが競合の通常のペースに見えてしまいます。4週間なら平均化されます。

#ダッシュボードツールか API か：数字の出どころ

シート単位の課金のダッシュボードは、接続した日からカウントを始め、シートごとに課金され、追跡できる競合の数にも上限があります。データ層として使う API なら、競合の履歴を過去にさかのぼって取得でき、リクエスト単位の課金で競合の数に上限はなく、自分のスプレッドシート、ダッシュボード、エージェント向けに JSON を返します。

• 履歴

  Sorsa API

  2006年まで遡って検索可能、タイムラインは全件、3,200件の上限なし

  シート課金のダッシュボード

  登録した日から

  公式 X API

  タイムラインは最新3,200件まで、アーカイブ検索は投稿ごとに課金

• 競合の数

  Sorsa API

  上限なし

  シート課金のダッシュボード

  プランごとに上限あり

  公式 X API

  上限なし

• 料金

  Sorsa API

  プロフィールは1,000件あたり$0.014から、投稿は1,000件あたり$0.07から

  シート課金のダッシュボード

  シートごとに月額

  公式 X API

  プロフィール1,000件あたり$10.00、投稿1,000件あたり$5.00

• アクセス

  Sorsa API

  API キー1つ

  シート課金のダッシュボード

  シートごとにログイン

  公式 X API

  開発者アカウント、OAuth、月間の投稿読み取りは最大300万件

• 出力

  Sorsa API

  スプレッドシート、ダッシュボード、エージェント向けの JSON

  シート課金のダッシュボード

  ベンダー提供のグラフとエクスポート

  公式 X API

  JSON

分析対象が増えるほど膨らむのが、料金の行です。公式 X API は、料金ページ（新しいタブで開きます）にあるレートで、返した投稿とプロフィールの1件ごとに課金します。Sorsa API では、1リクエストでプロフィール最大100件、または投稿20件が返ります。

#Sorsa API で5ステップで分析を実行する

競合分析の数字を取得するには、Twitter（X）API 兼スクレイピングツールである Sorsa API を使います。1リクエストで競合のプロフィールを最大100件、投稿は1リクエスト20件ずつ、2006年まで遡って取得できます。どのプランも、API キー1つで毎秒20リクエスト、開発者アカウントも OAuth も不要です。以下の5ステップで、毎週の実行を最初から最後まで組み立てます。ドキュメントの競合分析ワークフロー（新しいタブで開きます）には、同じ作業を1本のスクリプトにまとめたものがあります。

1. キーを取得する。 サインアップして、ダッシュボードから API キーをコピーします。最初の100リクエストは無料で、有効期限もありません。

2. グループ全体をスナップショットする。 すべてのハンドルを GET /info-batch（新しいタブで開きます） に渡します。1リクエストあたり最大100件で、usernames パラメータを繰り返します。

   curl -G "https://api.sorsa.io/v3/info-batch" \
     -H "ApiKey: YOUR_API_KEY" \
     --data-urlencode "usernames=northwind_roastery" \
     --data-urlencode "usernames=harbor_bean_supply" \
     --data-urlencode "usernames=kestrel_coffee_lab"
   

   {
     "users": [
       {
         "id": "1638204417762983936",
         "username": "northwind_roastery",
         "display_name": "Northwind Roastery",
         "description": "Small-batch coffee, roasted every Monday.",
         "bio_urls": ["https://example.com/subscribe"],
         "followers_count": 48210,
         "followings_count": 612,
         "tweets_count": 9314,
         "media_count": 2207,
         "verified": true,
         "pinned_tweet_ids": ["1851130250081816914"],
         "created_at": "2023-03-15T09:12:44Z"
       },
       {
         "id": "1702553980148703232",
         "username": "harbor_bean_supply",
         "display_name": "Harbor Bean Supply",
         "description": "Green coffee for roasters. Ships worldwide.",
         "bio_urls": [],
         "followers_count": 31904,
         "followings_count": 1480,
         "tweets_count": 5120,
         "media_count": 860,
         "verified": false,
         "pinned_tweet_ids": [],
         "created_at": "2023-09-14T16:40:03Z"
       }
     ]
   }
   

   レスポンス全体を表示

3. 各競合の直近4週間を読み取る。 POST /user-tweets（新しいタブで開きます） を1リクエスト20件ずつページ送りし、ページ全体が期間より古くなるまで続けます。すべての投稿に、いいね、リポスト、返信、引用、表示回数、ブックマークの数が付いているので、指標の計算に追加の呼び出しは要りません。

   import statistics
   from datetime import datetime, timedelta, timezone
   
   import requests
   
   BASE = "https://api.sorsa.io/v3"
   HEADERS = {"ApiKey": "YOUR_API_KEY"}
   WEEKS = 4
   
   
   def posted(t):
       return datetime.fromisoformat(t["created_at"].replace("Z", "+00:00"))
   
   
   def recent_posts(handle):
       since = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(weeks=WEEKS)
       body, posts = {"username": handle, "with_replies": True}, []
       while True:
           r = requests.post(f"{BASE}/user-tweets", headers=HEADERS,
                             json=body, timeout=30)
           r.raise_for_status()
           page = r.json()
           fresh = [t for t in page.get("tweets", []) if posted(t) >= since]
           posts += fresh
           if not fresh or not page.get("next_cursor"):
               return posts
           body["next_cursor"] = page["next_cursor"]
   
   
   def metrics(handle, followers):
       posts = recent_posts(handle)
       own = [t for t in posts
              if not t["is_reply"] and not t.get("retweeted_status")]
       rates = [100 * (t["likes_count"] + t["retweet_count"]
                       + t["reply_count"] + t["quote_count"]) / followers
                for t in own]
       media = sum(any(e["type"] in ("photo", "video")
                       for e in t.get("entities") or []) for t in own)
       replies = sum(t["is_reply"] for t in posts)
       return {
           "posts_wk": round(len(own) / WEEKS, 1),
           "median_er": round(statistics.median(rates), 3) if rates else 0,
           "reply_pct": round(100 * replies / len(posts), 1) if posts else 0,
           "media_pct": round(100 * media / len(own), 1) if own else 0,
       }
   

   const BASE = "https://api.sorsa.io/v3";
   const headers = { ApiKey: "YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json" };
   const since = Date.now() - 28 * 24 * 3600 * 1000;
   
   async function recentPosts(username) {
     const body = { username, with_replies: true };
     const posts = [];
     for (;;) {
       const res = await fetch(`${BASE}/user-tweets`, {
         method: "POST", headers, body: JSON.stringify(body),
       });
       if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}`);
       const page = await res.json();
       const fresh = (page.tweets ?? []).filter(
         (t) => Date.parse(t.created_at) >= since);
       posts.push(...fresh);
       if (!fresh.length || !page.next_cursor) return posts;
       body.next_cursor = page.next_cursor;
     }
   }
   
   function medianRate(posts, followers) {
     const rates = posts
       .filter((t) => !t.is_reply && !t.retweeted_status)
       .map((t) => (t.likes_count + t.retweet_count
         + t.reply_count + t.quote_count) / followers * 100)
       .sort((a, b) => a - b);
     return rates.length ? rates[Math.floor(rates.length / 2)] : 0;
   }
   

4. 各ブランドのシェア・オブ・ボイスを数える。 すべてのハンドルについて、同じ1週間を対象に POST /mentions（新しいタブで開きます） を1リクエスト20件ずつ呼び出し、各カウントを合計で割ります。メンションが数千件に上るブランドで、反応のあったものだけを見たいときは、min_likes を追加します。

   def mentions(handle, since, until):
       body = {"query": handle, "since_date": since, "until_date": until}
       count = 0
       while True:
           r = requests.post(f"{BASE}/mentions", headers=HEADERS,
                             json=body, timeout=30)
           r.raise_for_status()
           page = r.json()
           count += len(page.get("tweets", []))
           if not page.get("next_cursor"):
               return count
           body["next_cursor"] = page["next_cursor"]
   
   
   brands = ["northwind_roastery", "harbor_bean_supply", "kestrel_coffee_lab"]
   week = {b: mentions(b, "2026-10-26", "2026-11-02") for b in brands}
   total = sum(week.values()) or 1
   sov = {b: round(100 * n / total, 1) for b, n in week.items()}
   

5. 競合ごとに1行保存し、先週と比べる。 週次のスケジュール（cron、GitHub Actions のワークフロー、任意のタスクランナー）で、CSV ファイルに行を追記します。成長率は、今週のフォロワー数と先週のフォロワー数の差です。

   import csv
   from datetime import date
   from pathlib import Path
   
   PATH = "competitors.csv"
   FIELDS = ["week", "handle", "followers", "growth_pct", "posts_wk",
             "median_er", "reply_pct", "media_pct", "sov_pct"]
   
   
   def last_followers():
       if not Path(PATH).exists():
           return {}
       with open(PATH, newline="", encoding="utf-8") as f:
           return {r["handle"]: int(r["followers"]) for r in csv.DictReader(f)}
   
   
   profiles = requests.get(f"{BASE}/info-batch", headers=HEADERS,
                           params={"usernames": brands}, timeout=30).json()
   last, rows = last_followers(), []
   for u in profiles["users"]:
       h, f = u["username"], u["followers_count"]
       prev = last.get(h) or f
       rows.append({"week": date.today().isoformat(), "handle": h,
                    "followers": f,
                    "growth_pct": round(100 * (f - prev) / prev, 2),
                    "sov_pct": sov.get(h, 0), **metrics(h, f)})
   
   new_file = not Path(PATH).exists()
   with open(PATH, "a", newline="", encoding="utf-8") as f:
       out = csv.DictWriter(f, fieldnames=FIELDS)
       if new_file:
           out.writeheader()
       out.writerows(rows)
   

403 が返ったら、キーがないか、リクエストを使い切っています。429 は1秒間に20リクエストを超えたことを意味するので、少し待って再試行してください。失敗したリクエストは課金されません。

#自動で埋まる Twitter 競合分析テンプレート

テンプレートは、競合1社につき1週間で1行のシート1枚で、各列は API が返すフィールドに対応します。ヘッダー行を Google スプレッドシートや Excel に貼り付けるか、ステップ5のスクリプトにファイルを書き出させてください。

week,handle,followers,growth_pct,posts_wk,median_er,reply_pct,media_pct,sov_pct

各列と、その元になるフィールド、計算式は次のとおりです。

• followers

  元になるフィールド

  followers_count、GET /info-batch

  計算式

  返された値のまま

• growth_pct

  元になるフィールド

  週次の2行

  計算式

  （今週 − 先週）÷ 先週 × 100

• posts_wk

  元になるフィールド

  created_at、POST /user-tweets

  計算式

  28日間の自分の投稿数 ÷ 4

• median_er

  元になるフィールド

  likes_count、retweet_count、reply_count、quote_count

  計算式

  投稿ごとの（合計 ÷ フォロワー数 × 100）の中央値

• reply_pct

  元になるフィールド

  is_reply

  計算式

  返信 ÷ 期間内の全投稿 × 100

• media_pct

  元になるフィールド

  entities[].type が photo または video

  計算式

  メディア付き投稿 ÷ 自分の投稿 × 100

• sov_pct

  元になるフィールド

  POST /mentions

  計算式

  ブランドのメンション数 ÷ グループ全体のメンション数 × 100

分析が進むにつれて列を追加してください。表示回数でエンゲージメントを見るための view_count 由来の views、新しいポジショニングの一文を見つけるための description 由来の bio、後述のオーディエンス監査由来の verified_share などです。具体例を挙げます。同じフォロワー数で、自分のエンゲージメント率の中央値が0.41%、競合は1.2%だったなら、何かを変える前に、競合の投稿をエンゲージメント順に並べて上位10件を読んでください。

#追跡を始める前の過去を振り返る

競合の過去は検索できます。Sorsa API は競合の投稿を2006年まで遡って読み取れるので、ベンチマークを設定したその日から、昨年のデータで始められます。ダッシュボードは接続した日からしかカウントせず、docs.x.com（新しいタブで開きます） によれば、公式 X API のユーザータイムラインが返すのは最新3,200件の投稿だけです。

競合が昨年の年末商戦をどう運営したかを調べるには、X 自身の検索コマンドを POST /search-tweets（新しいタブで開きます） に送ります。from: でアカウントを指定し、since: と until: で日付を指定します。1リクエストごとに、約20件の投稿がカウント付きで返ります。

curl -X POST "https://api.sorsa.io/v3/search-tweets" \
  -H "ApiKey: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "from:northwind_roastery since:2025-11-01 until:2026-01-01",
       "order": "latest"}'

from: の代わりにブランド名を入れて同じクエリを実行すれば、その期間に人々が競合について語った内容が返ります。つまり、過去の任意の月について測れるシェア・オブ・ボイスです。

#ダッシュボードにはめったに出てこない4つのシグナル

7つの指標のほかにも、競合の動きが数字に現れる前にそれを示す公開シグナルが4つあります。

スポンサー投稿。 Sorsa API が返すすべての投稿には、X が有料プロモーションに表示するフラグである paid_partnership が付いています。競合をタグ付けした投稿を検索し、フラグの付いたものだけを残してください。その投稿者が、競合が報酬を払っているクリエイターです。

body = {"query": "@northwind_roastery", "order": "latest"}
r = requests.post(f"{BASE}/search-tweets", headers=HEADERS, json=body)
paid = [t for t in r.json()["tweets"] if t.get("paid_partnership")]
print({t["user"]["username"] for t in paid})

オーディエンスの居住地。 GET /about（新しいタブで開きます） は、X がアカウントに割り当てた国を返します。競合のフォロワーから1,000人をサンプリングして実行すると、どの市場に届いているかがわかります。サンプルが全リストにどこまで近いかは、Twitter 所在地 API のガイドで確認できます。

水面下の戦略的な動き。 プロフィール文の新しい一文、bio_urls の新しいリンク、新しい固定投稿は、発表より先に現れることがよくあります。/info-batch のスナップショットで週ごとに比較し、月に1回 GET /follows（新しいタブで開きます） をページ送りしてください。パートナー、採用した人、投資家の新規フォローは公開されています。

オーディエンスの質。 GET /verified-followers（新しいタブで開きます） は、競合をフォローしている認証済みアカウントだけを返します。GET /followers（新しいタブで開きます） は、重なりとフェイクフォロワーのチェック用に、1リクエスト200人を返します。ページ送り、ID による重なりの判定、中身が空のアカウントのシグナルについては、Twitter フォロワー API のガイドで扱っています。

#競合の追跡にかかる月額コスト

競合10社を毎週追跡するコストは、Sorsa API のリクエストで月額$0.68から（Pro のレートなら$0.97）、公式 X API では$143.77です。この例では、競合1社につき毎週投稿100件とメンション100件を読み取り、毎月フォロワー1,000人をサンプリングしています。数字を変えれば、ご自身のグループの料金を試算できます。

差が生まれるのは課金の単位です。公式 X API は、返した投稿とプロフィールのすべてに課金し、開発者アカウントと OAuth も必要です。月間300万件の投稿読み取りで止まり、それを超える場合は月約$42,000からの Enterprise 契約しか残りません。さらに、2026年11月22日からは、エクスパンション経由で返されるオブジェクトも標準レートで課金されます（X の10月23日付の告知（新しいタブで開きます））。各メンションの投稿者を$0.010でエクスパンションすると、上の例は$187.10に上がります。

X で競合を追跡するなら、Sorsa API を選んでください。競合のプロフィールは、公式 X API の$10.00に対して1,000件あたり$0.014から、フォロワーは1,000人あたり$0.007からで、1,000分の1です。すでに追跡している投稿のカウントを POST /tweet-info-bulk（新しいタブで開きます） で取り直す場合は、1リクエストで100件、1,000件あたり$0.014からで、$5.00の250分の1です。毎週の実行全体が、毎秒20リクエストで数秒で終わります。Sorsa API は読み取り専用で、X のログイン情報は一切求めないので、自分のアカウントがリスクにさらされることはありません。

#実行の頻度と、結果の活かし方

スナップショットは毎週、詳細な分析は四半期に1回実行します。毎週の実行（プロフィール、4週間分の投稿、メンション）なら、ペースやフォーマットの変化を数日以内に捉えられます。四半期ごとの分析では、オーディエンス監査、履歴検索を加え、どの競合をグループに入れるべきかを見直します。競合のローンチ中は、メンションを毎日チェックしてください。リアルタイムの Twitter モニタリングのガイドでは、アカウントのグループ全体を1リクエストでポーリングしています。

発見が役に立つのは、数字を伴うテストになったときです。仮説と指標の形で書いてください。

• 競合の動画投稿は、エンゲージメントの中央値の2.4倍を獲得している：4週間、週に2本の動画を投稿し、自分の中央値と比べる。
• 2社の競合は、メンションのほとんどに1日以内に返信し、成長が速い：1か月間すべてのメンションに返信し、成長率を見る。
• 競合のシェア・オブ・ボイスが、クリエイターとのキャンペーンの後に倍増した：paid_partnership の投稿を調べ、クリエイターとフォーマットを確認する。

毎週の CSV は取っておいてください。12週間分の行を見れば、テストが自分の線を動かしたのか、分野全体がまとめて動いたのかがわかります。

#今日から最初の競合をベンチマークする

Twitter の競合分析とは、3〜10社の競合について、7つの数字を毎週読み取ることです。Sorsa API は、3つのエンドポイントでシート全体を埋めます。競合のプロフィールは1,000件あたり$0.014から、投稿は3,200件の上限なしで2006年まで、フォロワーは1,000人あたり$0.007からで、API キー1つ、毎秒20リクエストです。最初の100リクエストは無料で、競合10社の最初のベンチマークには十分です。

#よくある質問