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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