計測するプロンプトの選び方

AI への質問の言い回しは無数にありますが、プロンプト計測リストには上限があります。計測できるプロンプトの上限数は、ご利用のプランによって異なります。この記事では、無数に考えられるプロンプトを、上限に収まりつつブランドにとって重要な内容をカバーする、絞り込まれたセットへと整理する方法を説明します。

カバーすべきプロンプトの種類

ほとんどのアカウントは、初期状態で「おすすめ [category] ツール」のようなプロンプトだけを使い、そこで止まっています。これは、人々が実際に AI へ話しかける方法のごく一部しかカバーしていません。以下の 5 種類すべてを含めるようにしましょう。

プロンプトを購買プロセスに対応させる

購入者が意思決定のどの段階にいるかでプロンプトをグループ分けすると、各結果が実際に何を示しているかがわかります。

• 認知: 問題を調べている段階で、まだ候補リストはない
• 比較検討: 選択肢を比較する段階で、ペルソナごとに異なる（例:「海外クライアントを持つフリーランス向けの CRM」）
• 購入: 行動する準備ができた段階で、主に EC やローカル

100 件前後のプロンプトのリストなら、次のような配分が現実的です。

• 認知段階のプロンプト 30〜40 件
• 比較検討段階のプロンプト 40〜50 件
• ブランド評価のプロンプト 10〜20 件（カテゴリのプロンプトとは分ける）
• 購入段階の分は、Eコマースまたはローカルビジネスを運営されている場合のみ

割合はご自身の上限に合わせて調整してください。絶対的な件数よりも比率が重要です。

プロンプトのアイデアの見つけ方

1 つの方法だけに頼らず、次の方法をいくつか組み合わせて使いましょう。

• 既存のキーワードを変換する: ブランド名を含まない上位キーワードをエクスポートし、自然な質問文に書き換えます。たとえば「CRM 中小企業」は「中小企業に最適な CRM は?」になります。
• 関連する質問と AI による概要を活用する: これらはすでに質問形式で書かれており、人々が AI に入力する方法を反映しています。
• AI モデルに直接たずねる: 「[topic] を調べるとき、人々はどんな質問をしますか?」と聞けば、会話形式のリストがすぐに手に入ります。
• Reddit、Quora、フォーラムを調べる: ユーザー自身の言葉による実際の不満や要望は、AI が入力を期待する形に近いものです。
• 競合の有料キーワードを見る: 競合が 3 語以上のフレーズに入札しているなら、そのトピックはコンバージョンにつながりやすいと考えられます。
• ウェブサイトの構造を分析する: 企業が顧客をどう分類し、どの機能がどの課題を解決しているかを見ます。各セグメントや機能は、それぞれプロンプトになります。
• 「インサイト & 推奨項目」を確認する: AI 結果トラッカーのこのセクションでは、自社ブランドがすでに AI の回答に表示されているのにまだ計測していないプロンプトが表示されるため、推測に頼らずに済みます。詳しくは 「AI 結果トラッカー: インサイト & 推奨項目」をご覧ください。

プロンプト候補が生成される仕組み

プロジェクトを設定するとき、プロンプトは手動で追加することも、候補として表示されるリストから選ぶこともできます。候補がどこから来ているかを知っておくと、どこまで信頼できるかを判断できます。

候補は設定時に AI モデルが生成しており、参照するのは次の 3 つの情報だけです。

• プロジェクトのドメイン
• 入力したブランド名
• 選択した言語

モデルはまず、ブランド名とウェブサイトだけを手がかりに、そのブランドがどの事業カテゴリで展開しているかを判断し、それぞれのカテゴリ向けにプロンプトを生成します。業種やカテゴリを入力する項目は別途用意されていません。カテゴリは推定されます。

候補をそのまま出発点にできるのは、ウェブサイトからカテゴリが明確に読み取れ、ブランド名に特徴がある場合です。あくまで初稿として扱い、そのまま計測に登録するのではなく、下のリストを上限まで絞り込むにある 4 つの基準で確認してください。

自分でプロンプトを書いたほうがよいのは、サイトでニッチが明確に説明されていない場合、カテゴリよりも狭いセグメントを対象にしている場合、ブランド名があいまいな場合です。こうしたケースでは推定されるカテゴリがずれ、候補も一般的な内容になります。上記のアイデアの探し方のほうが、候補リストよりも有効です。同じことは、モデルがウェブサイトから知りようのない情報にも当てはまります。新製品、ポジショニングの変更、今期に狙っている具体的なペルソナなどです。

ブランド設定がプロンプト候補と言及検出に与える影響

設定するブランド名は 2 つの役割を持ちます。どちらも設定時に正しく指定しておく価値があります。

• プロンプト候補の内容を左右します。上で説明したとおり、ドメインと組み合わせて使われます。
• 言及検出の対象になります。AI の回答が自社に言及しているかどうかは、設定したブランド名と、その回答から抽出された言及とを照合して判定されます。

照合では大文字と小文字は区別されず、アポストロフィは直線形と曲線形のどちらでも一致しますが、それ以外は入力した名称との完全一致です。エイリアスや同義語を登録する仕組みはないため、AI の回答に実際に現れる形で名称を指定する必要があります。検出の観点では「ION」と「ION Group」は別の文字列です。

実務上の注意点は次のとおりです。

• AI が実際に書く形を使います。自社のプロンプトを 2 つか 3 つ実行して回答を読み、法人としての正式名称ではなく、そこに現れるとおりのブランド名を入力します。
• ブランド名が一般的な単語や人名の場合は、数値が両方向にぶれることを想定してください。その単語の無関係な使用が言及として記録される一方で、別の言い回しによる本当の言及は記録されません。この場合は、言及の有無だけを見るのではなく、リンクの有無と「ソース」レポートを重視し、ブランド名とカテゴリを組み合わせたプロンプトも検討します。
• プロジェクトに複数のブランドを登録している場合、レポートに表示される言及順位は最初のブランドを基準に算出されます。レポートの対象にしたいブランドをリストの先頭に置いてください。

すべてのプロンプトで言及の数値がおかしい場合は、まずブランド名の不一致を確認してください。AI 結果トラッカー FAQをご覧ください。

プロンプトをトピックごとにグループ分けする

候補となるプロンプトを集めたら、グループに整理します。次の基準でグループ分けできます。

• トピックまたはコンテンツの柱
• 目的（例:ブランドへの言及を狙うプロンプトと、情報源として引用されることを狙うプロンプト）

グループ分けをすると、次のことが簡単になります。

• 「検索順位」タブでトピックごとにデータを絞り込む
• カバーできているトピックと、抜けているトピックを把握する
• 各プロンプトの目的を見失わずに、大量のプロンプトを管理する

グループは、プロンプト管理画面から、または プロジェクトの設定時に作成・整理できます。

リストを上限まで絞り込む

必要以上にアイデアが集まったら、各候補を次の 4 つの基準で確認します。1 つでも満たさない場合は、削除するか範囲を絞ります。

1. 競合との関連性: このプロンプトで、自社ブランドまたは直接の競合が現実的に表示されますか。範囲が広すぎたり、テーマから外れていたりする場合は外します。
2. 影響を与えられるか: このプロンプトで AI が現在引用しているソースを確認します。現実的に上回れないサイト（政府機関、Wikipedia、大手メディア）が占めている場合、計測枠を使う価値はありません。
3. 事業との整合性: すべてのプロンプトは、実在する製品、ペルソナ、ユースケース、またはファネルの段階に対応しているべきです。行動につながる何かに結びつかない場合は外します。
4. 範囲: 広すぎるものは、業種、チーム規模、予算、地域などの具体的な条件を加えて絞り込みます。
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