競合の新キャンペーン、価格変更、ソーシャル上の反応を手作業で追うと、対象チャネルが増えるほど見落としや集計の遅れが生じやすくなります。マーケティング担当者が扱う情報量は多く、現在は 56億6,000万件を超えるソーシャルメディアアカウント が存在し、世界のデジタル広告費は 2025年に8,430億ドル に達するとされています。こうした環境では、スプレッドシートへの転記や複数タブの巡回だけで変化を追い続けるのは難しくなります。
私はこれまで自動化とAIを扱ってきましたが、AIが特に役立つのは、情報収集そのものよりも、監視対象を定期的に取得し、比較できる形に整える工程です。本記事では、競合キャンペーン、価格、顧客の反応、業界トレンドを継続的に記録し、担当者が次の施策を判断できる状態にする方法を解説します。その実装例として、AIウェブスクレイパー Thunderbit を使った設定、抽出、検証、共有の流れを取り上げます。
マーケティング監視の対象と業務上の役割
データスクレイピングとは？2026年に実践する方法 Get Started Free
マーケティング監視とは、自社のキャンペーンやチャネルだけでなく、競合、市場トレンド、顧客の反応を継続的に取得し、変化を比較する業務です。目的は情報を集め続けることではなく、機会やリスクを早めに把握し、施策を見直すための判断材料を整えることにあります。
現在は 65.7%の人がソーシャルメディアを利用しており、ひとりの消費者が毎月平均 6.75個のネットワーク を利用するというデータもあります。複数のチャネルをまたいで顧客や競合の動きを見る場合、取得時点、対象市場、比較期間をそろえなければ、数値を誤って解釈するおそれがあります。Sprinklrが指摘するように、データを持たずに運営すると、判断が担当者の勘に偏りやすくなります。
監視を業務として設計すると、主に次の判断を支えられます。
- キャンペーン成果の向上: 取得頻度を決めてデータを比較すれば、どの施策が変化に寄与した可能性があるかを見極め、次の期間で検証できます（Sprinklr）。
- リード獲得と売上成長の改善: 更新されたデータは、リード候補の整理や価格戦略の見直しに利用できます（Thunderbit Blog）。
- 迅速な対応: 危機や話題化の兆候を早めに捉え、担当者と初動条件を決めておくことで、対応の遅れを減らせます。
マーケティング監視は、それ自体が成果ではありません。取得した変化を、予算配分、メッセージ、価格、顧客対応などの具体的な判断につなげるための基盤です。
AIで自動化できるマーケティング監視の工程
従来の監視では、複数のダッシュボードからデータを転記し、形式の異なるスプレッドシートをそろえてから分析する必要がありました。Improvado は、アナリストが時間の60〜80%を分析ではなく、データの整形と整理に費やしているという数値を紹介しています。
AIを使った監視では、主に収集、整形、分類、通知の工程を補助できます。
- 速度と規模: ThunderbitのようなAIツールでは、対象ページの構造や設定に応じて複数ページを巡回し、ページネーション、サブページ、スケジュールスクレイピングを組み合わせられます（Thunderbit Blog）。
- ノイズの除去: 機械学習による分類を使うと、設定した条件に沿ってトレンド、異常値、競合の動きの候補を絞り込めます。分類結果は確定情報ではないため、重要な判断には元データとの照合が必要です。
- 先回りのインサイト: 過去の変化に基づく傾向予測やアラート設定を支援し、競合や市場の動きに対応するための仮説を早めに作れます（DiGGrowth）。
- コストと時間の削減: 自動化されたダッシュボードやスクレイパーによって、レポート作成時間を80%以上削減した事例が紹介されています（Improvado）。実際の削減幅は、対象データ、既存工程、検証作業によって異なります。
自動化後も、指標の意味付け、異常値の原因判断、施策の採否は担当者の役割です。まず収集と整形を安定させ、その後に分類やアラートを追加すると、各工程の精度を評価しやすくなります。
マーケティング監視でThunderbitを使う場面と主な機能
Thunderbit は、営業、マーケティング、EC、不動産などの担当者が、Webページ上の情報を表形式に整理するためのAIウェブスクレイパーのChrome拡張機能です。競合のキャンペーンページ、価格一覧、レビュー、業界フォーラムなどから、必要な項目を定期的に取得したい場面で利用できます。対象サイトの構造、アクセス権限、利用規約によって、取得できる範囲や適切な実行方法は異なります。
主な機能は次のとおりです。
- 2クリックスクレイピングとAIによる項目提案: ページを開いて「AIによる項目提案」を押すと、ThunderbitのAIがページを読み取り、「キャンペーン名」「価格」「感情」といった列名をサンプルデータ付きで提案します（Thunderbit Blog）。提案内容は候補として扱い、抽出前に元ページと照合します。
- サブページ＆ページネーションのスクレイピング: 商品ページ、レビュー、競合リストへのリンクや、無限スクロール、複数ページの結果を取得対象にできます。対応可否はページ構造、認証、表示方式、設定によって異なります。
- あらかじめ用意されたテンプレート: Amazon、Zillow、LinkedInなど、対象サイト向けのテンプレートが提供されている場合は、初期設定を減らして試せます。テンプレートの提供状況と対応範囲はサイトごとに異なります。
- 即時データエクスポート: 対応するプランと設定では、結果をExcel、Google Sheets、Airtable、Notionへエクスポートできます（Thunderbit Blog）。無料枠、出力上限、追加料金の有無は利用中のプラン条件に従います。
- 内蔵エクストラクター: ページ上に表示され、取得が認められているメールアドレス、電話番号、画像を抽出できます。連絡先データを扱う場合は、利用目的と個人情報の取り扱いも定めておきます。
- AIオートフィル: 対応するフォームでは、CRMへのリード登録など、繰り返し入力の補助に利用できます。送信前に入力内容と対象システムの権限を見直します。
- スケジュールスクレイピング: 毎日、毎週、または指定した間隔でスクレイピングを実行できます。自然な英語で間隔を指定できますが、利用可能な頻度、実行方式、保存先はプランや設定によって異なります。
導入時は、まず監視対象の1ページで必要な列を定め、元ページとの一致、欠損、出力形式を検証します。その結果が業務要件を満たしてから、サブページや定期実行へ範囲を広げると運用しやすくなります。
ステップごとの解説：Thunderbitでマーケティングを監視する方法
ここからは、競合キャンペーンの追跡、ソーシャル上の感情分析、業界トレンドの把握を例に、私が日頃Thunderbitで行っている設定から共有までの手順を順に整理します。各ステップでは、入力する情報、実行する操作、結果の判定方法を明確にします。
ステップ1：マーケティング監視の目的を定める
ツールを設定する前に、監視によって支えたい業務判断を決めます。目的ごとに、対象、取得項目、頻度、担当者を整理すると、不要なデータ収集を減らせます。
- 競合の販促や価格: 対象となる競合、主力SKU、価格、割引率、キャンペーン期間を記録し、変更時に価格や販促方針を見直します。
- 顧客レビューと感情: 自社ブランドと競合に関するレビューや投稿を集め、評価の変化、頻出する不満、要望を分類します。
- トレンドトピックとハッシュタグ: 業界で注目されるテーマを週次などの一定期間で比較し、コンテンツやキャンペーンの候補を判断します。
- リードと連絡先の発掘: 新製品、採用、資金調達、市場参入などの条件を定め、営業対象になり得る企業を整理します。
優先順位はビジネス目標から逆算します。ECの価格施策を支えるなら価格変更率や対象SKU数、B2Bの営業活動を支えるなら条件に合う企業数や商談化率など、次の判断につながる指標を選びます。取得頻度と担当者もこの段階で決めておくと、監視結果を放置しにくくなります。
ステップ2：データ抽出のためにThunderbitを設定する
目的と監視項目が決まったら、対象ページで抽出設定を作成します。
- Thunderbit Chrome拡張機能 をインストールして登録する。 無料プランの提供条件と利用上限を見て、今回のテストに必要な行数を収められるか判断します。
- 対象サイトに移動する。 競合のキャンペーンページ、レビュー集約サイト、話題のハッシュタグフィードなどから、目的に合うページを選びます。
- ブラウザでThunderbitのアイコンをクリックする。
- 「AIによる項目提案」を押す。 ThunderbitのAIがページを読み取り、「割引」「キャンペーン名」「レビュー本文」「感情」などの列を提案します。候補はページ構造や表示内容によって変わるため、必要な列と一致しているか見直します。
- 必要に応じて項目を調整・追加する。 テキスト、数値、日付、URL、メール、画像などから、分析に必要なデータ型を割り当てます。
「AIによる項目改善」を使う場合も、列名、データ型、カスタムAIプロンプトの結果を数行のサンプルで検証します。元ページの値、欠損、日付や通貨の形式が想定どおりであれば、次の抽出工程へ進みます。
ステップ3：マーケティングデータを抽出して整理する
設定後はデータを抽出し、元ページと比較できる状態に整えます。
- 「スクレイピング」をクリックする。 Thunderbitがページからデータを抽出します。ページネーション、無限スクロール、商品詳細やレビュアープロフィールなどのサブページは、有効にした設定と対象ページの構造に応じて処理されます。
- ラベル付け、分類、整形をする。 カスタムAIプロンプトで、データにタグを付けられます（例：「感情をポジティブ／ニュートラル／ネガティブに分類する」「ハッシュタグを抽出する」「日付をYYYY-MM-DD形式にそろえる」）。分類や整形の結果は推定を含むため、代表的な行を元データと照合します。
- テーブルを確認する。 必須列の欠損、重複、桁区切り、日付、URLを点検し、分析前に修正対象を記録します。
たとえば競合キャンペーンを追う場合は、「キャンペーン名」「開始日」「割引率」「商品カテゴリ」「URL」をそろえます。必要な列が埋まり、同じキャンペーンが重複せず、URLから元情報へ戻れる状態になれば、分析用データとして次の工程へ進めます。
ステップ4：結果をエクスポートして分析する
抽出結果を検証したら、分析と共有に使う出力先へ移します。
- Excel、Google Sheets、Airtable、Notionにエクスポートする。 利用中のプランと設定で対応する出力先を選び、列名、日付、数値が崩れていないかを見ます。
- 可視化して解釈する。 ダッシュボード、グラフ、ピボットテーブルを作り、前週、前月、施策実施前などの基準と比べて、トレンドや外れ値を特定します。
- 関係者と共有する。 営業チーム、経営陣、代理店のパートナーが同じ前提で判断できるよう、取得日時、対象サイト、集計条件も添えます。
エクスポートしたデータは、Google Data StudioやPower BIなどのダッシュボードツールで利用できます。接続方法や更新方式は出力先と利用環境によって異なるため、まず1回分のデータでグラフと集計値が一致するかを検証します。これにより、生データから施策判断までの手順を再現しやすくなります（Improvado）。
応用編：マーケティングデータから改善仮説を作る
基本の抽出と検証が安定したら、分類や比較を加えて、次の施策で検証する仮説を作ります。
- カスタムAIプロンプトとタグ付け: 各項目に対して、「商品を{A, B, C}に分類する」や「レビューから感情スコアを抽出する」といった指示を加えられます。結果は指示内容と元データに左右されるため、分類基準を文書化し、担当者がサンプルを採点します。
- 競合ベンチマーク: 競合のカタログや広告見出しをスクレイピングして、同じ期間と項目で比較します。「品質重視」「価格重視」などのテーマをタグ付けし、反応との関連を仮説として整理します。
- オーディエンスセグメンテーション: AIプロンプトを使い、レビューやソーシャル投稿を感情、地域、属性の手がかりごとにグループ分けします。個人情報や推測に基づく属性を扱う場合は、収集目的と利用範囲を限定します。
- キャンペーン成果の追跡: 取得権限のあるWebダッシュボードから日々の広告費、インプレッション、エンゲージメントを取得し、リード獲得や売上と同じ期間で比較します。
ワークフローの例: 自社ブランドと2つの競合についてソーシャル上の感情を追う場合、レビューサイトやソーシャルフィードをThunderbitでスクレイピングし、AIプロンプトで感情とハッシュタグを抽出し、Google Sheetsへ書き出して週次で変化を比べます。競合へのネガティブな反応が増えている場合も、ただちに好機と決めつけず、投稿の文脈、件数、期間、原因を担当者が精査します。そのうえでメッセージを1点変更し、次の期間で反応を比較すれば、改善仮説として検証できます。
定期監視の実行頻度と対応フローを設計する
監視頻度は、情報の変化速度とチームが実際に対応できる時間に合わせて決めます。短い間隔で取得するだけでは不十分で、変化を検知した後の担当者と判断基準も必要です。
- トレンドや危機の兆候を捉える: ブランド名や重要キーワードの件数を設定した間隔で比較し、基準を超えた場合に担当者へ通知します。
- 競合の動きに対応する: 価格変更を検知したら、同一商品、送料、在庫、キャンペーン期間を照合してから、自社施策への影響を判断します。
- キャンペーンを見直す: 広告費、メッセージ、クリエイティブのうち変更する変数を絞り、次の取得期間で結果を比較します。
Thunderbitのスケジュールスクレイパーでは、時間ごと、日ごと、または独自の間隔で実行タイミングを指定できます。対応するプランと出力先では、データをSheets、Airtable、Notionへ送る設定も利用できます（Thunderbit Blog）。ここでの定期監視は、設定した間隔でデータを取得する方式であり、サイト更新と同時の検知を保証するものではありません。取得時刻と最終更新時刻を記録して、判断に使える鮮度かを評価します。
ユースケース:
- 価格監視: 小売業者が毎朝競合価格を取得し、同一条件で比較したうえで、自社オファーの見直し要否を判断します。
- ソーシャル感情の追跡: ブランドに関するレビューや言及を設定した頻度で分類し、件数や内容が基準を超えた場合に広報担当者が文脈を精査します。
- キャンペーン立ち上げ分析: キャンペーン期間中に、インフルエンサーや報道媒体ごとの言及数と反応を比較し、次の配分変更に使います。
マーケティング監視データをワークフローに組み込む
AIを使ってWebサイトのデータをExcelに取り込む方法 Get Started Free
監視結果を施策につなげるには、出力先だけでなく、誰が、いつ、何を判断するかまで設計します。Thunderbitで抽出したデータは、利用中のプラン、出力先、社内システムの仕様に合わせて受け渡します。
- 好きなツールにエクスポート: Excel、Google Sheets、Airtable、Notionなど、対応する出力先からチームの用途に合うものを選びます。
- ダッシュボードに接続: Google Data Studio、Power BI、Lookerでデータを可視化し、KPIを同じ期間と定義で追います。接続方式や自動更新の可否は各ツールの仕様によって異なります（Improvado）。
- CRMや営業ツールに取り込む: 抽出したリードや連絡先情報を、Salesforce、HubSpot、または利用中のCRMのインポート仕様に合わせて取り込みます。重複、同意状況、データ所有者を点検してから登録します。
- アラートを自動化: Zapierなどのツールを使い、重要指標が設定値を超えたときにメール、Slackメッセージ、その他の通知を送るフローを作れます。利用できる連携先と起動条件は各サービスの設定に依存します。
監視項目ごとに、データ所有者、通知先、判断期限、実行する施策を決めます。価格の見直し、新キャンペーンの投入、有望なリードへの対応など、次の行動と担当者まで記録して初めて、監視データを継続的な業務に組み込めます。
AIツールによるマーケティング監視の運用上の課題と対策
AIを導入しても、監視対象、データ品質、権限、費用を管理する仕組みがなければ運用は安定しません。主な課題と対策は次のとおりです。
- データ過多: ビジネス目標に直結する競合、キーワード、列に対象を絞ります。取得量ではなく、施策判断に使えた指標を評価し、不要な条件は次の運用周期で削除します。
- データ品質: Webデータには欠損や表記ゆれが含まれることがあります。「日付を正規化する」「通貨を変換する」といったThunderbitの整形プロンプトを使う場合も、元ページとサンプル行を照合し、誤変換の傾向を記録します。
- 学習コスト: Thunderbitは非技術ユーザー向けに設計されていますが、対象ページや目的によって設定の難しさは異なります。初回は利用可能なテンプレートから始め、ドキュメント や YouTubeチュートリアル を参照しながら、抽出項目を限定します。
- コンプライアンス: 対象サイトの利用規約、著作権、適用されるプライバシー法、社内ポリシーを踏まえ、取得対象と利用目的を定めます。ログインが必要なサイトや動的サイトでブラウザベースのスクレイピングを使う場合も、アクセス権限が取得を許可するとは限りません。公開データでクラウドモードを使う場合も、アクセス頻度、サーバー負荷、個人情報の扱いを管理し、監査記録とデータ所有者を残します。
- クレジット管理: Thunderbitはクレジット制です。1クレジット＝1出力行という基本単位を目安にしつつ、処理内容やプランごとの算定条件、上限を見て使用量を管理します。対象ページ数、想定行数、実行頻度から月間使用量を見積もります。
最初は1つの監視目的、1つの対象ページ、1つの判断指標に絞ります。抽出精度、運用工数、使用量、施策への寄与を1周期分評価し、基準を満たした工程から対象を広げると、問題の原因を特定しやすくなります。
まとめ：マーケティング監視を運用に定着させる要点
ここまでの手順を、実務上の判断に沿ってまとめます。
- AIは、収集と整理の負担を減らす手段です。 データ量や更新頻度が高い監視では、手作業の一部を自動化し、担当者が分析と判断に使う時間を確保できます。
- Thunderbitは、Web上の情報を表形式にしたい場面で利用できます。 2クリックスクレイピング、AIの項目提案、エクスポートを使い、非技術担当者でも小さな監視業務から試せます。利用できる範囲は対象ページ、設定、プランによって異なります。
- 構造化されたワークフローが必要です。 目的、対象、指標、取得頻度、担当者、判断基準を先に決め、抽出データを日々の業務に組み込みます。
- 定期監視は対応時間の短縮に役立ちます。 スケジュールスクレイピングとエクスポートを使う場合も、取得時刻とデータ鮮度を記録し、通知後の担当者を決めておきます。
- 継続的に条件を見直します。 1つのユースケースで精度と業務効果を評価し、不要な項目を減らしてから対象を拡大します。
まずは監視したい1ページと必要な列を決め、元データとの一致、欠損、出力形式を検証します。Thunderbitをダウンロードして試す場合も、この結果を基準に定期実行へ進むかを判断してください。さらに詳しい手順や事例は Thunderbit Blog で紹介しています。
FAQ
1. 「マーケティング監視」とは何ですか？なぜ重要なのですか？
マーケティング監視とは、マーケティング活動、競合の動き、市場トレンドを継続的に追跡・分析することです。機会やリスクを早めに把握し、施策を見直すための判断材料として使います。デジタルチャネルが増え、消費者行動が変化する環境では、対象、期間、指標をそろえて比較することが重要です。
2. AIは手作業に比べてマーケティング監視をどう改善しますか？
AIツールはデータ収集、整形、分類を自動化し、担当者が注目すべき変化の候補を絞り込めます。大量のデータから傾向を見つけ、将来の変化を予測する作業を支援する場合もありますが、結果はデータと設定に左右されます。重要な判断では、元データと業務上の文脈を人が検証します。
3. Thunderbitは他のマーケティング監視ツールと何が違いますか？
Thunderbitは非技術ユーザー向けに設計されており、2クリックスクレイピング、AIによる項目提案、サブページとページネーション対応、Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへのエクスポートを備えています。Webページ上の情報を短時間で表にして試したい場合に向いています。対応範囲は対象ページ、設定、プランによって異なり、大規模処理や特殊な連携では開発者向けの方法も比較対象になります。
4. Thunderbitはリアルタイムまたは定期監視に対応できますか？
Thunderbitのスケジュールスクレイパーでは、毎時、毎日、毎週、または指定した間隔でデータ収集を設定できます。利用できる頻度、実行方式、出力先はプランや設定によって異なります。これは設定間隔での定期取得であり、サイト更新と同時の検知を保証するものではありません。
5. Thunderbitのデータを既存のワークフローにどう組み込めますか？
Thunderbitは、Excel、Google Sheets、Airtable、Notionなど、対応する出力先へデータをエクスポートできます。ダッシュボード（Google Data Studio、Power BI）、CRM（Salesforce、HubSpot）、自動化ツール（Zapier）で使う場合は、各サービスのインポート、API、連携設定に合わせて受け渡します。接続方法と自動更新の可否は利用環境によって異なります。
導入時は、まず1つの対象ページで必要な列を抽出し、精度、欠損、出力形式を確かめます。結果が監視目的に合えば、定期実行やチーム共有へ段階的に広げます。
マーケティング監視にAIウェブスクレイパーを試す Get Started Free
詳細はこちら
