# Competitor Analysis

> Analiza la huella orgánica de un competidor: palabras clave que rankea, temas de contenido, perfil de backlinks y huecos, para decidir qué aprender, qué evitar y a qué superar.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/competitor-analysis
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/competitor-analysis.md

Repositorio: https://github.com/every-app/open-seo
Autor: every-app
Licencia: MIT
Actualizado: hace 12 días
Coste de contexto: 25 tok instalada, 1.3k tok al activarse, 1.3k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 5 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add every-app/open-seo --skill competitor-analysis --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add every-app/open-seo --skill competitor-analysis --agent cursor
# Codex
npx -y skills add every-app/open-seo --skill competitor-analysis --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add every-app/open-seo --skill competitor-analysis --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add every-app/open-seo --skill competitor-analysis --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add every-app/open-seo --skill competitor-analysis --agent cline
```

## Qué hace

- Analiza un competidor con la profundidad suficiente para decidir qué aprender de él, qué evitar, contra qué contra-posicionarse o a qué superar.
- Usa herramientas MCP de OpenSEO: `get_domain_overview`, `get_ranked_keywords` (con filtros de rank, volumen y marca), `get_backlinks_overview` y `get_serp_results` para SERPs cara a cara.
- Al comparar con el dominio propio y con Search Console conectado, usa los clics e impresiones reales como línea base en vez de estimar con datos de terceros.
- Agrupa las palabras clave del competidor en temas (producto, alternativas y comparativas, plantillas y herramientas, guías, marca, local) y separa evidencia de inferencia.
- Produce un plan accionable: qué hacen bien, dónde son vulnerables, qué páginas o palabras perseguir y qué no copiar.

## Cuándo usarla

- Se tiene un competidor concreto y se quiere estudiar sus palabras clave, temas de contenido, perfil de backlinks y huecos.

## Cuándo no

- Identificar primero a los líderes del mercado: usa competitive-landscape.

## Qué la activa

- "Analiza a competidor.com y dime cómo superarlo"
- "Compara mi dominio con este competidor en las palabras clave que compartimos"
- "¿Por qué rankea mejor este competidor, es autoridad de enlaces?"

## Antes de instalar

- Necesita OpenSEO MCP y un `projectId`; varias herramientas gastan créditos y conviene revisar el research log antes de repetir en 30 días.

## Archivos

- SKILL.md — 5 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde every-app/open-seo bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# OpenSEO Competitor Analysis

## Goal

Analyze one competitor deeply enough to decide what to learn from, avoid, counter-position against, or outrank.

Use this for a named competitor. For identifying the market leaders first, use `competitive-landscape`.

## Required inputs

- `projectId`
- Competitor domain
- User's domain when comparison is requested
- Optional topic/category/location/language

## Project context

The project-context tools are free and shared with the app and other agents.

1. Call `get_project_context` first and ground the analysis in it — the saved competitors say whether this domain is already known and what was concluded about it before.
2. This skill needs competitors. If none are saved, run a minimal inline setup: save the competitor being analyzed, and ask the user (or infer from `find_serp_competitors` and confirm) whether there are others, write them back with `update_project_context` (`addCompetitors`), then continue the analysis. Never front-load the full interview; suggest `seo-project-setup` at the end for the rest.
3. Before spending credits, check the research log. If the same research ran within the last 30 days, reuse that result and say so instead of re-buying it.
4. On finish, write back what is durable with `update_project_context` — an `addCompetitors` upsert for this domain with a short note on its strengths and where it is vulnerable — and append a research log entry: `{ appendResearchLog: { summary: "Competitor analysis: <domain>. Verdict: <conclusion>" } }`.

## OpenSEO MCP tools

- `get_domain_overview`: baseline organic traffic and keyword count.
- `get_search_console_performance`: when comparing to the user's own domain and Search Console is connected, use it as the first-party baseline (real clicks/impressions/CTR/position) instead of estimating the user's own performance from third-party data.
- `get_ranked_keywords`: exact keyword, URL, rank, intent, traffic, CPC, and SERP-type rows for the competitor domain or page.
- `get_backlinks_overview`: backlink/referring-domain profile.
- `find_serp_competitors`: validate whether the named competitor is a real search competitor across the target keyword set.
- `search_local_businesses`, `get_local_serp_results`, and `get_google_business_questions`: use for local SEO competitors when Maps/local-pack visibility, nearby businesses, categories, or Google Q&A matter.
- `get_serp_results`: validate direct head-to-head SERPs for important keywords.
- `research_keywords`: expand gaps or category terms when needed.

## Workflow

1. Call `get_domain_overview` for the competitor, passing provided location/language when supported.
2. If comparing to the user, call `get_domain_overview` for the user's domain too — and if Search Console is connected, `get_search_console_performance` for the user's real baseline.
3. Call `get_ranked_keywords` for the competitor. Use filters like `maxRank`, `minSearchVolume`, `excludeBrandTerms`, and `resultTypes` to keep rows relevant.
4. If comparing to the user, call `get_ranked_keywords` for the user's domain/page too, or use `get_serp_results` for the shared terms when a lighter check is enough.
5. For local SEO, use `search_local_businesses` and `get_local_serp_results` around the relevant business location(s) before drawing local-pack conclusions. Add `get_google_business_questions` only when Q&A evidence matters.
6. Use `find_serp_competitors` when the competitor was supplied by the user but its search overlap is unclear.
7. Group competitor keywords into themes:
   - Product/category terms
   - Alternatives/comparisons
   - Templates/tools/calculators
   - Educational guides
   - Branded demand
   - Local/neighborhood terms when relevant
8. Call `get_backlinks_overview` for the competitor, especially if authority appears to explain rankings. Continue without backlink evidence if it is unavailable.
9. Use `get_serp_results` for important shared or target keywords to compare positioning, passing provided location/language when supported.
10. Produce an actionable plan:
    - What they are doing well
    - Where they are vulnerable
    - Which pages/keywords to pursue
    - What to avoid copying

## Output format

Start with:

- Competitor snapshot
- Biggest lesson
- Best opportunity to beat them

Then include:

| Area | Competitor pattern | Evidence | OpenSEO opportunity |
| ---- | ------------------ | -------- | ------------------- |

Include sections for:

- Top keyword themes
- Content/page types working for them
- Backlink/authority notes
- Head-to-head SERP observations
- Priority actions for the user

## Guardrails

- Do not treat all competitor keywords as desirable. Filter for business fit.
- Separate evidence from inference.
- Do not infer competitor page/content-type patterns from keyword rows alone; use SERP or web evidence for page-level claims.
- For local SEO, do not infer Maps/local-pack strength from national organic domain metrics alone; use local business and local SERP tools when the location is known or reasonably discoverable.
- Do not recommend copying content; recommend a stronger angle or better answer to the same intent.
- If the user's domain is unavailable, frame the analysis as competitor-only.

## Dónde encaja

- Categoría: [SEO y GEO](https://skillsagentes.com/categorias/seo-geo.md) — Keywords, auditorías on-page, datos estructurados y visibilidad en respuestas de IA.
- Creador: [every-app](https://skillsagentes.com/creators/every-app.md) — 19 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Seo Coach](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/seo-coach.md): Entra en un modo de coach de OpenSEO cercano que explica los flujos, recomienda los siguientes pasos y ayuda a usar bien agentes, búsqueda web, scraping y datos MCP.
- [Seo Audit](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/seo-audit.md): Audita un sitio y entrega un informe SEO de una página, en lenguaje llano, que cualquiera puede accionar, centrado en una única acción para esta semana.
- [Create Repo Skill](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/create-repo-skill.md): Crea o actualiza una skill en este repositorio de la forma correcta: hogar canónico en `.agents/skills`, marca interna o pública, symlinks en `.claude/skills` y registro en las docs públicas para las skills de producto.
- [Seo Project Setup](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/seo-project-setup.md): Rellena el contexto compartido de OpenSEO de un proyecto (alcance del sitio, objetivos, posicionamiento, competidores, páginas clave y preferencias), más comprobaciones de MCP y entrada de Search Console.
- [Keyword Research](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/keyword-research.md): Descubre oportunidades de palabras clave, evalúa métricas y SERPs y guarda o etiqueta los términos prometedores usando los datos MCP de OpenSEO.

## Skills relacionadas

- [Keyword Research](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/keyword-research.md): Descubre oportunidades de palabras clave, evalúa métricas y SERPs y guarda o etiqueta los términos prometedores usando los datos MCP de OpenSEO.
- [Seo Project Setup](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/seo-project-setup.md): Rellena el contexto compartido de OpenSEO de un proyecto (alcance del sitio, objetivos, posicionamiento, competidores, páginas clave y preferencias), más comprobaciones de MCP y entrada de Search Console.
- [Seo Coach](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/seo-coach.md): Entra en un modo de coach de OpenSEO cercano que explica los flujos, recomienda los siguientes pasos y ayuda a usar bien agentes, búsqueda web, scraping y datos MCP.
- [Local Seo](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/local-seo.md): Audita un Google Business Profile, lo compara con competidores locales y mapea la visibilidad en Google Maps alrededor de una ubicación para decidir qué arreglar primero.
- [Keyword Clustering](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/keyword-clustering.md): Agrupa palabras clave por intención y las mapea a páginas existentes o propuestas, decidiendo qué página debe apuntar a cada clúster e identificando riesgo de canibalización.

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