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SEO対策に使えるAIプロンプト17選|記事制作の工程別に紹介

2026.8.21

AI

ChatGPTなどの生成AIをSEO記事制作に使ってみたものの、「文章はすぐに出てくるけれど、内容が薄い」「何度も修正指示を出していて、思ったほど効率化できない」と感じていないでしょうか。

AIから期待する回答を得るためには、何を目的に、どんな情報や判断基準を与えるのかをプロンプトで適切に伝えることが重要です。

この記事では、SEO対策に使えるAIプロンプトを、検索意図分析・構成作成・執筆・ファクトチェックなど記事制作の工程別に紹介します。 そのまま使える指示例だけでなく、なぜその指示が必要なのか、AIに任せてよい部分と人間が判断すべき部分も説明します。

AIに記事制作を丸投げするのではなく、SEO記事の品質を高めながら制作を効率化する方法を見ていきましょう。

SEO記事をAIで作る前に自社の価値観ファイルを準備する

SEO記事制作にAIを使う前に、自社の価値観や判断基準をまとめた「価値観ファイル」を準備します。

AIに「SEOに強い記事を書いて」と指示するだけでは、自社が何を重視し、どのような記事を良いと判断するのかまでは伝わらないためです。

価値観ファイルには、自社の事業や顧客、メディアの目的、SEO・AI・コンテンツへの考え方をまとめます。良いコンテンツと悪いコンテンツの判断基準、自社が持つ経験・知見、業界への見解、編集ルールも必要です。事実として確認できる情報と、自社の経験や見解は分けて記録します。

価値観ファイルは、社長や担当者の口癖をAIに覚えさせ、文体を再現するための資料ではありません。目的は、「自社にとって何が良いコンテンツなのか」という判断基準をAIへ渡すことです。この記事で紹介するプロンプトも、原則として価値観ファイルと記事固有の情報を組み合わせて使用します。

価値観ファイルを作るときは、以下のプロンプトを使えます。

プロンプト

これから、当社がSEO記事を制作するときにAIへ読み込ませる「価値観ファイル」を作成します。

このファイルの目的は、当社の文体や経営者の口癖を再現することではありません。
SEO記事を企画・構成・執筆・編集するときに、AIが当社の価値観や判断基準を参照できる状態にすることが目的です。

以下のテーマについて、私に1問ずつ質問してください。
一度に複数の質問を出さず、私が回答したら、その回答を踏まえて次の質問へ進んでください。

・会社の事業内容
・顧客は誰か
・顧客にどうなってほしいか
・メディアを運営する目的
・SEOをどう考えているか
・AIを記事制作でどう使いたいか
・コンテンツ制作で重視していること
・良いコンテンツ/悪いコンテンツの判断基準
・自社が持つ経験、事例、知見
・業界についての自社の見解
・記事制作で守る編集ルール

回答が抽象的な場合は、具体的な判断基準として使えるように追加で質問してください。
私が回答していない事実や経験、事例、考え方を推測して補わないでください。

すべての質問が終わったら、回答内容を以下の2種類に区別してください。

1. 事実として扱える情報
2. 当社の経験・判断・見解

最後に、SEO記事制作の各工程でAIが参照できる「価値観ファイル」として整理して出力してください。

一問ずつ聞かせるのは、「一問ずつならAIの性能が上がる」からではありません。会社固有の情報を対話しながら掘り下げ、記事制作で使える判断基準まで整理するためです。AIが質問する内容に唯一の正解はないため、人間が回答を確認し、不足している価値観や経験を追加します。

価値観ファイルを作るだけでSEO評価が上がるわけでもありません。重要なのは、検索者に必要な情報を正確に届け、自社だから提供できる経験や知見を記事へ反映することです。

「SEOに強い魔法のプロンプト」を探すのではなく、自社の材料と判断基準をAIへ渡せる状態を作ることが、この記事で紹介するプロンプトを使う出発点になります。

検索キーワードから検索者像を考えるプロンプト

検索キーワードを受け取ったら、まず「なぜこの人は、この言葉を検索したのか」を考えます。キーワードを記事へ入れる言葉として扱うだけでは、検索者が抱えている疑問や、記事を読んで達成したいことまで見えてこないためです。

そこで、AIを使って検索者の状況や検索理由を仮説として整理します。年齢や性別などの人物像を細かく作ることが目的ではありません。検索する直前に何をしていたのか、何に困っているのか、一番知りたいことは何かなど、記事の企画に必要な情報を掘り下げます。

プロンプト

添付した「価値観ファイル」を確認したうえで、以下の検索キーワードを検索した人について考えてください。

検索キーワード:
「○○○○」

目的は、架空のペルソナを作ることではありません。
「なぜこの人は、この言葉を検索窓に入力したのか」を考え、SEO記事を企画するための検索者像を仮説として整理することです。

以下の項目を分析してください。

・このキーワードを検索するに至った理由
・検索する直前に行っていた可能性がある作業や行動
・現在困っていること
・検索時の心理状態
・一番知りたいこと
・そのほかに抱えていそうな疑問
・答えを得たあとに取りたい行動

年齢、性別、居住地、勤務先など、検索キーワードから判断できない属性を根拠なく設定しないでください。

検索者について推測した内容は、事実として断定せず「仮説」として扱ってください。
キーワードだけでは判断できないことや、推測の度合いが強い部分も明示してください。

価値観ファイルは記事制作時の判断基準として参照してください。
ただし、自社の価値観や考え方を検索者も持っていると仮定しないでください。

最後に、人間が確認・修正すべき仮説を整理してください。

このプロンプトで重要なのは、AIに精巧なペルソナを作らせないことです。「35歳のWeb担当者」「東京都在住」と設定しても、検索キーワードだけでは確認できません。人物設定を細かくするより、検索という行動が発生した理由を掘り下げることを優先します。

AIが出した検索者像も正解ではありません。あくまで記事を企画するための仮説です。「この人が本当に一番知りたいことは何か」「この状況設定はキーワードから考えて妥当か」を人間が確認し、必要に応じて修正します。

この段階では、メインの検索キーワードだけを使います。検索者像の最初の仮説ができたら、「他の人はこちらも検索」や「関連する質問」を追加し、検索意図をさらに掘り下げていきます。

検索意図と自社の価値観をつなげて記事の目的を決めるプロンプト

検索意図を整理したら、次は「この検索者に対して、自社だから何を提供できるのか」を考えます。検索者が求める情報を整理するだけでは、自社がその記事を作る意味までは決まらないためです。

ここでは、検索者の課題と、自社が実際に持つ経験・知識・判断基準を分けて整理します。そのうえで両者が重なる部分を探し、記事を通じて何を提供するのかを決めます。

プロンプト

添付した「価値観ファイル」と、これまでの工程で確定した「検索者像・検索意図」を確認してください。

さらに、以下の情報を材料として渡します。

【自社が持つ知識・経験】
・○○○○
・○○○○
・○○○○

【この記事のCV】
○○○○

これらをもとに、「この記事を自社が作る意味」を整理してください。

最初に、以下の「検索者側の情報」を整理してください。

・一番知りたいこと
・解決したい問題
・記事を読んだあとにできるようになってほしいこと
・その後に発生すると考えられる疑問

次に、以下の「自社側の情報」を整理してください。

・検索者の問題解決に使える知識
・実際に持っている経験や事例
・自社の判断基準
・業界への見解
・この記事だから提供できる情報

そのうえで、検索者の課題と自社が提供できる情報が重なる部分を整理してください。

最後に、以下を提示してください。

1. この記事で検索者へ提供する価値
2. この記事だから提供できる情報
3. 読後に検索者に持ってほしい認識
4. この記事の目的
5. 記事の目的からCVへつながる自然な流れ

以下のルールを守ってください。

・自社が伝えたいことを、検索者のニーズとして扱わない
・自社の価値観に合わせて検索意図を変更しない
・問い合わせや購入などのCVを記事の第一目的にしない
・自社に存在しない経験、事例、実績を作らない
・独自の見解をAIが新しく作らない
・検索者の課題解決に関係しない自社情報を無理に入れない

検索者理解と自社の主張を混同せず、両者を分けて考えてから接点を見つけてください。

このプロンプトで重要なのは、自社の価値観から検索意図を逆算しないことです。まず検索者が何に困り、何を知りたいのかを確定します。そのあとで、自社が持っている情報のうち、問題解決に役立つものを探します。

AIに独自性そのものを作らせる必要もありません。独自性の材料となる経験や事例、判断基準は自社が持っています。AIには、検索者の課題と自社が持つ材料の接点を整理させる役割を任せます。

記事の目的とCVも分けて考えます。問い合わせを増やすために検索者の疑問から離れてサービスを訴求するのではなく、まず記事だけでも問題解決に近づける情報を提供します。その内容を通じて自社の知見や判断基準が伝われば、必要な読者が問い合わせを検討する理由も生まれます。

検索者が知りたい順にh2・h3を設計するプロンプト

記事構成は、確定した検索意図をもとに、検索者の疑問が解消される順番で設計します。 上位記事の見出しを集めて並べ替えるのではなく、「一番知りたいことは何か」「それを知ったあとに何が気になるか」からh2・h3を考えます。

前の工程で整理した検索者像や検索意図、記事の目的をAIへ渡せば、検索者が必要とする情報を構成へ変換できます。自社の経験や判断基準をどこで伝えるのかも、この段階で整理しておきます。

プロンプト

添付した「価値観ファイル」と、これまでの工程で確定した以下の情報を確認してください。

・検索キーワード
・検索者像
・検索意図
・記事の目的
・自社だから提供できる情報

これらをもとに、SEO記事のh2・h3構成を作成してください。

競合記事の見出しを再構成するのではなく、検索者の疑問が解消される順番から構成を考えてください。

最初に、以下を整理してください。

1. 検索者が一番知りたいこと
2. その答えを理解・実行するために必要な情報
3. その答えを知ったあと、次に気になりそうなこと
4. 自社の経験・知見・判断基準を伝える必要がある箇所
5. 検索者と関連はあるものの、今回の記事では扱わなくてよい疑問

整理した結果をもとに、h2・h3を設計してください。

【構成ルール】

・検索者が一番知りたいことへの回答を後回しにしない
・検索者の疑問が解消される順番で並べる
・「AIとは」「SEOとは」など、検索者にとって必要性の低い前置きを追加しない
・関連キーワードを入れることだけを目的とした見出しを作らない
・自社が伝えたいことを優先して検索者の疑問を後回しにしない
・同じ内容を別のh2・h3で繰り返さない
・h2は大きな疑問やテーマ、h3はその内容を理解・実行するための具体的な論点にする
・自社に存在しない経験、事例、独自情報を追加しない

各見出しには、以下の情報も付けてください。

・この見出しで答える検索者の疑問
・書くべき内容
・自社の経験や判断基準を入れるべきか
・この位置に配置する理由

構成案を作成したあと、以下の観点で自己チェックしてください。

・検索者が一番知りたいことへの回答まで遠くなっていないか
・不要な前置きが続いていないか
・h2・h3の内容が重複していないか
・検索者の疑問が自然な順番で解消されるか
・関連キーワードを入れるためだけの見出しがないか
・検索者の課題と関係しない自社の主張が入っていないか
・自社だから提供できる情報を入れる場所があるか
・記事の目的から外れた見出しがないか

問題がある場合は、修正した構成を提示してください。

このプロンプトでは、AIにいきなり見出しを考えさせません。まず検索者が一番知りたいことと、その後に生まれる疑問を整理させます。その流れをh2・h3へ変換することで、検索者が必要な情報へたどり着きやすい構成を作ります。

競合記事を確認する場合も、見出しをコピーするためではなく、検索者に必要な論点を見落としていないか確認する材料として使います。競合にあるから見出しを追加するのではなく、その情報が今回の検索者に必要かを人間が判断します。

¥AIが出した構成も、そのまま確定するものではありません。検索者が一番知りたいことへの回答が遅くなっていないか、不要な前置きがないか、自社だから提供できる情報を入れられるかを確認し、最終的なh2・h3は人間が決定します。

SEO記事のタイトル案を作るプロンプト

SEO記事のタイトルは、検索者が知りたいことと、記事で実際に得られる情報が伝わるように作ります。 検索キーワードだけをAIへ渡すのではなく、確定した検索意図や構成まで材料にすることで、記事内容とタイトルのズレを防ぎます。

AIには複数のタイトル案と、それぞれの意図を出してもらいます。「徹底解説」「必見」などの言葉だけで魅力を補うのではなく、記事で提供する具体的な情報をタイトルへ反映させることがポイントです。

プロンプト

添付した「価値観ファイル」と、これまでの工程で確定した以下の情報を確認してください。

【検索キーワード】
○○○○

【検索者が一番知りたいこと】
○○○○

【この記事で得られる具体的な価値】
○○○○

【確定したh2・h3構成】
○○○○

【自社だから提供できる情報】
○○○○

これらをもとに、SEO記事のタイトル案を10個作成してください。

タイトルは、検索者が「この記事を読むと何が分かるのか」を判断できる内容にしてください。

以下の3つの方向性を含めて、候補を作成してください。

・検索者が一番知りたいことへ直接答える案
・記事で得られる具体的な情報や情報量を示す案
・この記事ならではの特徴や情報の整理方法を示す案

各タイトル案について、以下も整理してください。

・このタイトルで狙っている検索意図
・何を記事の価値として訴求しているか
・記事内容とズレる可能性や注意点

以下のルールを守ってください。

・検索キーワードを不自然に詰め込まない
・確定した構成にない内容をタイトルで訴求しない
・記事本文で提供できない効果や便益を追加しない
・数字を使う場合は、実際の記事内容と一致させる
・「必見」「完全攻略」「成功の秘訣」など、具体的な価値を示さない言葉だけで魅力を補わない
・「必ず順位が上がる」など、記事で保証できない表現を使わない
・文字数を合わせることだけを目的に、必要な情報を削らない

10案を作成したあと、以下の観点で自己チェックしてください。

・検索者が何を得られる記事か分かるか
・検索キーワードと記事内容が自然につながっているか
・記事にない内容を訴求していないか
・誇張した表現がないか
・他の記事にもそのまま使える抽象的なタイトルになっていないか

最後に、有力な3案を選んでください。
ただし、最終的なタイトルの決定は行わず、それぞれを推す理由と注意点を示してください。

このプロンプトでは、AIに「SEOに強いタイトルを考えて」とだけ指示しません。検索者が一番知りたいことと、記事で実際に提供する内容を先に渡します。AIが記事にはない魅力をタイトルへ付け足すのではなく、すでに決まっている記事の価値を短い言葉へ変換する使い方です。

文字数も「○文字以内ならSEOに強い」といった固定ルールでは判断しません。簡潔さは意識しつつ、検索者が記事内容を正しく判断できることを優先します。

AIが有力候補を選んでも、そのままタイトルを確定する必要はありません。検索意図への直接性、記事内容との一致、検索結果で見たときの分かりやすさを人間が比較し、記事の中身を正確に約束できるタイトルを最終的に選びます。

検索者の状況を言い当てる導入文を作るプロンプト

導入文では、検索者が検索に至った状況を示したあと、この記事で何が分かるのかを伝えます。 「SEO対策でお悩みではありませんか?」といった広い問いかけではなく、検索意図分析で確定した具体的な状況を使うことがポイントです。

この段階で、新たに検索者像をAIへ考えさせる必要はありません。前の工程で整理した検索理由や心理を材料にして、「自分が探していた記事だ」と判断できる導入文へ変換させます。

プロンプト

添付した「価値観ファイル」と、これまでの工程で確定した以下の情報を確認してください。

【検索キーワード】
○○○○

【検索者像】
○○○○

【検索に至った理由】
○○○○

【検索時の心理】
○○○○

【一番知りたいこと】
○○○○

【記事の目的】
○○○○

【確定したh2・h3構成】
○○○○

これらの情報をもとに、SEO記事の導入文を作成してください。

導入文は「検索者への共感→この記事で得られる答え」の順番で構成してください。

ここでの「共感」とは、感情的な言葉を使うことではありません。
検索者が検索する直前に置かれていた状況や、実際に困っていることを具体的に示すことです。

最初に、検索者が置かれている状況の中から、導入文で触れるべき問題を1〜2点選んでください。

そのあと、以下が早い段階で分かる導入文を書いてください。

・この記事で何を紹介するのか
・何が分かるのか
・読んだ結果、何ができるようになるのか

以下のルールを守ってください。

・検索者像や検索意図にない悩みを新しく作らない
・SEOやAIについての一般論から始めない
・本題まで長い背景説明を入れない
・検索者の不安を必要以上に煽らない
・記事で提供できない成果を約束しない
・「この記事を読めば必ず上位表示できる」などと断定しない
・自社サービスの紹介から始めない
・「〜ではないでしょうか」などの問いかけを多用しない
・経営者や担当者の口癖、文体を模倣しない

価値観ファイルは、媒体としての判断基準やトーンを合わせるために参照してください。

導入文を作成したあと、以下を確認してください。

・検索者の具体的な状況から始まっているか
・検索意図分析にない悩みを追加していないか
・この記事で得られる答えが早い段階で分かるか
・本題までに不要な説明が入っていないか
・価値観ファイルの判断基準と矛盾していないか

問題があれば修正した導入文を提示してください。

このプロンプトでいう「共感」は、検索者へ無理に語りかけることではありません。検索者が実際に置かれていると仮説を立てた状況を具体的に書きます。検索意図分析で「AIの記事は作れるが内容が薄い」「修正指示を何度も出している」と整理したなら、その情報を導入文にも使います。

価値観ファイルは、検索者の悩みを考えるためではなく、媒体としての判断基準やトーンを合わせるために参照します。AIに経営者や担当者を演じさせる必要はありません。

最後に人間が確認するのは、本当に検索者の状況を言い当てているかです。AIが作った共感表現の巧さではなく、前工程で整理した検索者理解と導入文が一致しているかを基準に判断します。

構成と参考情報から本文を書くプロンプト

本文を書くときは、確定した構成と調査済みの参考情報をAIへ渡し、1見出しずつ執筆させます。 「5,000文字の記事を書いて」と全文を任せるのではなく、何を書くのか、何を根拠にするのかを人間が先に決めておく方法です。

構成は「何を書くか」、参考情報は「何を根拠に書くか」を決める材料です。両方を分けてAIへ渡し、参考情報にない数字や事例を推測で補わせないようにします。

プロンプト

添付した「価値観ファイル」と、以下の情報を確認してください。

【確定した検索者像・検索意図】
○○○○

【記事タイトル】
○○○○

【確定したh2・h3構成】
○○○○

今回は、以下の見出しだけを執筆してください。

【対象見出し】
○○○○

【この見出しで答える検索者の疑問】
○○○○

【この見出しで書くべき内容】
○○○○

【執筆に使用する参考情報】
○○○○

目的は、記事全体を新しく考えることではありません。
確定した構成と参考情報をもとに、対象見出しの本文を検索者が理解しやすい文章へ整理することです。

本文は、以下の順番を基本にしてください。

1. 結論:この見出しへの答えを最初に示す
2. 理由:なぜそう言えるのかを説明する
3. 詳細:必要な数字、条件、比較、具体例などを示す
4. 再結論:ここまでの情報を踏まえ、読者がどう理解・判断すればよいかを示す

以下のルールを守ってください。

・今回指定した見出し以外の本文を書かない
・確定した構成を勝手に変更しない
・参考情報にない数値、統計、年月を追加しない
・参考情報にない企業、人物、商品、サービスなどの固有名詞を追加しない
・存在を確認できない事例や体験談を作らない
・URLや出典を作らない
・参考情報にない因果関係を追加しない
・不足している情報をAI自身の知識や推測で補わない
・事実と自社の経験・判断・見解を混同しない
・価値観ファイルは、媒体としての判断基準や編集方針として参照する
・経営者や担当者の文体、口癖を模倣しない

本文を書くための情報が不足している場合は、推測して埋めずに「追加調査が必要な情報」として具体的に示してください。

本文を作成したあと、以下を確認してください。

・対象見出しの疑問へ最初に答えているか
・参考情報にない事実を追加していないか
・結論と理由の間に論理の飛躍がないか
・同じ内容を繰り返していないか
・検索者の判断に不要な一般論が増えていないか
・価値観ファイルの判断基準と矛盾していないか

問題がある場合は、修正した本文を提示してください。

このプロンプトでは、AIに記事の企画から考え直させません。検索意図、構成、使用する情報はすでに人間が確認しているため、AIには「決めた内容を文章へ変換する」役割を任せます。

情報が足りない場合の扱いも重要です。AIに不足部分を自然な文章で埋めさせるのではなく、「追加調査が必要」と止めさせます。もっともらしい数字や事例が加われば文章としては完成して見えますが、公開できる原稿とは限りません。

1見出しずつ書かせるのも、SEO評価を高めるためのテクニックではありません。各見出しが検索者の疑問へ答えているか、使用した情報が適切かを人間が確認しやすくするためです。AIが本文を生成したあとも、事実の正確性や公開してよい内容かは人間が確認します。

自社の経験・事例を本文に反映するプロンプト

自社ならではの情報を記事へ入れるときは、独自情報そのものをAIに作らせず、自社が実際に持つ経験や事例を材料として渡します。 顧客との会話、現場での失敗や成功、実際の数字、社内ノウハウなどは、自社の中にある情報だからです。

AIに任せるのは、その材料を検索者へ伝わる形に編集することです。「独自性のある体験談を追加して」と指示するのではなく、事実として確認できる材料を渡し、どこで使えば検索者の理解に役立つのかを考えさせます。

プロンプト

添付した「価値観ファイル」と、以下の情報を確認してください。

【検索意図】
○○○○

【対象見出し】
○○○○

【この見出しで答える検索者の疑問】
○○○○

【現在の本文】
○○○○

以下は、当社が実際に持っている経験・事例・知見です。

【自社の経験・事例・知見】
○○○○

この情報を使って、現在の本文へ自社ならではの情報を反映してください。

目的は、新しい体験談や事例をAIが作ることではありません。
当社が実際に持っている情報を、検索者の疑問を解消するために伝わりやすい形へ編集することです。

まず、渡した経験・事例・知見について、以下を整理してください。

・確認できる事実
・その事実が起きた条件や状況
・確認できる結果や数字
・当社がその経験から持っている判断や見解
・この情報が検索者のどの疑問を解消するのか

情報が渡されていない項目は、推測して補わないでください。

次に、この情報を現在の本文へ入れる必要があるか判断してください。

入れる必要がある場合は、

・どこへ入れるのか
・なぜその位置なのか
・入れることで検索者の理解や判断がどう変わるのか

を示したうえで、本文へ反映してください。

以下のルールを守ってください。

・渡していない体験談を作らない
・事例の状況や条件を推測して追加しない
・渡していない数字を追加しない
・事例から確認できない因果関係を追加しない
・当社の経験や判断を、一般的な事実として書かない
・検索者の疑問解決に関係しない自社情報を無理に入れない
・独自性を出すことだけを目的に情報を追加しない
・元の経験や事例の意味を変えない

情報が不足していて正確に文章化できない場合は、不足している情報を具体的に示してください。
AI自身の知識や推測で補完しないでください。

最後に、修正した本文について以下を確認してください。

・自社情報が検索者の疑問解決に役立っているか
・事実と自社の判断・見解を区別できているか
・提供された情報以上の内容を追加していないか
・事例を必要以上に一般化していないか

問題があれば修正してください。

このプロンプトを使う前に、人間が自社の中から記事に使える材料を集めます。たとえば「この施策で成果が出た」だけではなく、どのような状況で何を行い、どの数字がどう変化したのかまで分かれば、AIも事実関係を保ったまま編集できます。

自社の情報だからといって、すべて記事へ入れる必要はありません。検索者の疑問を解消する材料になるかを基準に選びます。顧客との会話や案件の数字を使用する場合は、公開してよい情報かも人間が事前に確認します。

独自情報は企業が持っています。AIには、その材料を検索者へ伝わる形に編集させる。 この役割を分けておけば、AIに架空の体験談を作らせず、自社だから提供できる情報を本文へ反映できます。

一般論と自社の見解を分けて書くプロンプト

SEO記事では、一般的に確認できる事実と、自社の経験・判断を区別して書きます。 自社の考えを入れることに問題があるのではなく、自社の見解を一般的な事実のように扱わないことが重要です。

AIには、事実か意見かをゼロから判断させません。調査済みの参考情報、自社の経験、自社の判断・見解を人間が分けて渡し、その分類を崩さず本文へ反映させます。

プロンプト

添付した「価値観ファイル」と、以下の情報を確認してください。

【対象見出し】
○○○○

【この見出しで答える検索者の疑問】
○○○○

【一般的に確認できる事実・参考情報】
○○○○

【自社の経験から言えること】
○○○○

【自社としての判断・見解】
○○○○

【現在の本文】
○○○○

これらをもとに、一般的に確認できる事実と、自社の経験・判断・見解を区別した本文へ修正してください。

目的は、自社の考えを一般的な事実として書くことではありません。
根拠を確認できる情報と、自社だから言える経験・判断を区別したまま、検索者に伝わる文章へ整理することです。

最初に、渡した情報を以下の3種類に整理してください。

A:一般的に確認できる事実
B:自社の経験から言えること
C:自社としての判断・見解

分類できない情報がある場合は、推測せずに指摘してください。

そのうえで、現在の本文について以下を確認してください。

・自社の経験を一般的な事実として書いていないか
・自社の判断や見解を、SEOの絶対的なルールとして書いていないか
・一般的な事実として書いている内容に、渡した参考情報による根拠があるか
・価値観ファイルにない自社の見解を追加していないか
・事実、自社の経験、自社の判断が読み手に誤認される表現になっていないか

問題がある箇所を示したあと、修正した本文を提示してください。

以下のルールを守ってください。

・参考情報にない事実を追加しない
・自社が提供していない経験を作らない
・価値観ファイルや入力情報にない自社の見解を作らない
・自社の経験を必要以上に一般化しない
・自社の判断を「必ず」「正解」などの表現で一般的なルールとして断定しない
・すべての文章へ機械的に「当社では」「弊社では」と付けない
・検索者の疑問解決に必要のない自社の主張を追加しない

情報が不足して正確に区別できない場合は、推測して文章を完成させず、追加で確認が必要な情報を示してください。

最後に、修正した本文について以下を自己チェックしてください。

・事実と自社の見解を区別できているか
・自社の経験を事実以上に一般化していないか
・自社の見解であることが必要な箇所で伝わるか
・価値観ファイルの判断基準と矛盾していないか
・検索者への回答より自社の主張が優先されていないか

問題があれば修正してください。

このプロンプトでは、自社の見解を消すのではなく、何が事実で、何が自社としての判断なのかを分けます。 たとえば「競合記事の見出しから構成を作ってはいけない」と一般的なSEOルールのように断定するのではなく、「株式会社なかみでは、確定した検索意図から構成を作る」とすれば、自社の方針であることが伝わります。

価値観ファイルも、AIに新しい意見を考えさせるためには使いません。すでに自社が持っている判断基準と本文が矛盾していないかを確認するために参照させます。

AIには分類や文章化を任せられますが、その情報を事実として扱ってよいか、本当に自社として言える見解なのかは人間が判断します。 一般的な情報の正確性を保ちながら、自社だから伝えられる考え方を記事へ残すための役割分担です。

AIらしい不自然な文章を編集するプロンプト

AIが書いた文章を編集するときは、「人間っぽくして」と指示するのではなく、自社の編集基準に沿って問題を見つけてもらいます。 AIらしさを感覚で判断するのではなく、同じ内容の繰り返し、抽象的な一般論、不要な箇条書き、過剰な接続詞など、修正する項目を具体的にします。

目的は、AIが書いた痕跡を消すことではありません。AIが書いた文章でも人間が書いた文章でも、検索者の理解を妨げる表現があれば同じ基準で編集します。

プロンプト

添付した「価値観ファイル」と「自社の編集ルール」を確認してください。

【編集する原稿】
○○○○

この原稿を、自社の編集基準に沿って編集してください。

目的は「AIが書いた文章を人間っぽくすること」ではありません。
検索者の理解に必要な情報を残しながら、読みにくさや冗長さの原因となっている表現を取り除くことです。

まず、原稿から以下に該当する箇所を抽出してください。

・同じ内容を表現だけ変えて繰り返している
・検索者の理解に必要のない一般論が入っている
・文章で簡潔に説明できる内容を不要に箇条書きにしている
・接続詞を機械的に多用している
・一文に複数の主張を詰め込んでいる
・短く言い換えられる回りくどい表現がある
・根拠のない大げさな表現がある
・結論までに不要な説明が入っている
・価値観ファイルや自社の編集ルールと合わない表現がある

抽出した箇所について、以下の形式で整理してください。

【該当箇所】
原文を示す

【問題】
何が編集基準に合っていないのかを示す

【修正方針】
どのように直すのかを示す

問題箇所を整理したあと、修正した原稿を提示してください。

以下のルールを守ってください。

・原稿にない新しい事実を追加しない
・数字、年月、固有名詞を推測で変更しない
・新しい事例や体験談を追加しない
・自社の新しい見解を作らない
・元の主張を勝手に強めたり弱めたりしない
・「人間らしくする」という理由で口語表現を増やさない
・意味のない感情表現を追加しない
・情報量を減らすことだけを目的に文章を削らない
・専門的な意味や条件を省略しない

修正によって元の意味が変わる可能性がある箇所は、勝手に変更せず「人間による確認が必要」と示してください。

最後に、修正した原稿を以下の観点で確認してください。

・同じ説明が残っていないか
・不要な一般論が残っていないか
・一文一メッセージになっているか
・接続詞や箇条書きを必要以上に使っていないか
・回りくどい表現が残っていないか
・大げさな表現が残っていないか
・修正によって事実や主張の意味を変えていないか
・自社の編集基準に沿っているか

問題があれば修正してください。

このプロンプトでは、AIにいきなり全文を書き直させません。まず「どこに、どのような問題があるのか」を抽出させ、その理由と修正方針を確認してから編集させます。何を変更したのかを人間が追いやすくするためです。

「AIっぽい」という理由だけで、文章を口語的にする必要もありません。株式会社なかみでは、一文一メッセージになっているか、不要な一般論がないか、同じ説明を繰り返していないかなど、具体的な編集基準で判断します。

AIには問題の発見と修正案の作成を任せます。本当に削ってよい情報なのか、修正によって意味が変わっていないかは人間が確認します。 AIらしさを消すのではなく、自社が良いと考える文章へ編集するためにAIを使う方法です。

検索者の疑問に答えられているか確認するプロンプト

記事を書き終えたら、最初に確定した検索意図と完成原稿を照らし合わせ、検索者の疑問に答えられているか確認します。 新しい検索意図をAIに考えさせるのではなく、企画時に整理した「一番知りたいこと」「顕在ニーズ」「潜在ニーズ」などをチェック基準として使います。

確認するのは、必要な情報が書いてあるかだけではありません。答えまでに不要な説明が続いていないか、判断に必要な説明が足りているか、反対に検索者が必要としていない話が増えていないかまで確認します。

プロンプト

以下の「確定した検索者像・検索意図」と「完成原稿」を照合してください。

【検索者像】
○○○○

【検索に至った理由】
○○○○

【検索者が一番知りたいこと】
○○○○

【顕在ニーズ】
○○○○

【潜在ニーズ】
○○○○

【その後に気になりそうなこと】
○○○○

【記事の目的】
○○○○

【完成原稿】
○○○○

目的は、新しい検索意図を考えることではありません。
最初に確定した検索者の疑問に、完成原稿が答えられているか確認することです。

検索者の疑問ごとに、以下を整理してください。

・検索者の疑問
・原稿内で回答している箇所
・回答状況
・問題点
・改善案

回答状況は、以下から選んでください。

・十分に回答している
・回答はあるが結論まで遠い
・回答はあるが説明が不足している
・一部しか回答していない
・回答していない

次に、記事全体を以下の観点で確認してください。

  1. 検索者が一番知りたいことへ明確に答えているか
  2. 一番知りたいことへの結論まで不要な説明が続いていないか
  3. 結論を理解し、判断・行動するための理由や条件が足りているか
  4. 顕在ニーズに答えているか
  5. 今回の記事で扱う必要がある潜在ニーズに答えているか
  6. 検索者の疑問解決に関係のない情報が増えていないか
  7. 記事の目的から外れた説明が入っていないか

以下のルールを守ってください。

・完成原稿から新しい検索意図を推測しない
・最初に確定した検索意図を勝手に変更しない
・情報量が多いことを理由に高く評価しない
・網羅性を高めることだけを目的に、新しい情報の追加を提案しない
・検索者の疑問と関係のない一般論の追加を提案しない
・原稿にない事実や事例を作らない
・不足情報をAI自身の知識で補わない

問題を発見しても、原稿はまだ書き換えないでください。

最後に、改善が必要な箇所を以下の3種類に分類してください。

・追加を検討する
・削除を検討する
・位置や説明順の変更を検討する

それぞれ、なぜ改善が必要なのかを検索者の疑問と結びつけて説明してください。

最終的に追加・削除・構成変更するかは人間が判断します。

このプロンプトでは、AIに「SEO的に不足している情報を追加して」とは指示しません。情報を増やすことではなく、検索者が知りたかったことに答えられているかを基準に原稿を確認します。

答えが書かれていても、その前に長い一般論が続けば検索者を待たせます。反対に、結論だけあって理由や条件がなければ、検索者が次の行動を判断できない場合があります。そこで「回答の有無」「結論までの距離」「説明の不足」を分けて確認します。

AIには問題箇所と改善案の発見までを任せ、すぐにリライトさせません。情報を足すのか、削るのか、位置を変えるのかは人間が判断します。 記事制作の最後に「検索者にちゃんと答えているか」へ立ち返るためのプロンプトです。

自社らしい情報が入っているか確認するプロンプト

記事が完成したら、価値観ファイルと原稿を比較し、自社だから提供できる情報が不足していないか確認します。 ここでいう「自社らしさ」は、文体や口癖ではありません。実際の経験・事例・数字・判断基準・見解など、検索者の判断材料になる情報を指します。

AIには独自情報を作らせません。一般論だけで終わっている箇所を見つけてもらい、手元に材料がなければ、社内確認や取材が必要な箇所として整理します。

プロンプト

添付した「価値観ファイル」と、以下の情報を確認してください。

【確定した検索意図】
○○○○

【記事の目的】
○○○○

【完成原稿】
○○○○

完成原稿について、自社だから提供できる情報が不足していないか確認してください。

ここでいう「自社らしい情報」とは、文体や口癖ではありません。

・自社が実際に経験したこと
・実際の顧客や現場で得た知見
・自社が確認した事例や数字
・実務で使用している判断基準
・価値観ファイルに記録されている自社の見解

など、検索者の理解や判断に役立つ情報を指します。

まず、完成原稿から以下に該当する箇所を抽出してください。

  1. 一般論だけで説明が終わっている箇所
  2. 「何をするか」は書いてあるが、なぜその判断をするのかが分からない箇所
  3. 自社の実際の経験・事例・数字があれば、検索者の判断材料が増える箇所
  4. 一般論では答えが一つに決まらず、自社の判断基準や見解を示す価値がある箇所
  5. 「この会社がこの記事を書く意味」が弱くなっている箇所

抽出した箇所ごとに、以下を整理してください。

【該当箇所】
原稿のどの部分か

【不足している理由】
なぜ一般論だけでは不十分なのか

【あるとよい自社情報】
経験、事例、数字、判断基準、見解など、どのような種類の情報が必要か

【検索者にとっての価値】
その情報が加わることで、検索者の理解や判断がどう変わるのか

【価値観ファイルに材料があるか】
ある/ない

【人間による対応】
既存情報を使える/社内確認が必要/担当者への取材が必要

価値観ファイルに必要な材料がある場合は、その情報だけを使った追記案を提示してください。

価値観ファイルに材料がない場合は、追記を作らないでください。
代わりに、人間が確認・取材すべき内容を具体的な質問として提示してください。

以下のルールを守ってください。

・存在しない経験や事例を作らない
・実際に確認していない数字を作らない
・顧客との架空の会話を作らない
・価値観ファイルにない自社の見解を作らない
・「自社らしくする」という理由で文体や口癖を模倣しない
・自社情報の量を増やすこと自体を目的にしない
・検索者の疑問解決に関係しない自社情報を追加しない
・自社の経験を一般的な事実として扱わない

最後に、記事全体について以下を確認してください。

・一般情報を整理しただけの記事になっていないか
・自社の経験や判断が役立つ場所で、それらが抜けていないか
・自社情報が検索者の疑問解決につながっているか
・価値観ファイルにない独自情報を推測していないか
・この記事を自社が作る意味が伝わる内容になっているか

不足があれば、AI自身で情報を補わず、人間が追加すべき情報として整理してください。

このプロンプトの役割は、AIに「独自性のある文章」を書かせることではありません。一般論だけで止まっている場所を見つけ、自社が持つ情報を追加する余地があるか確認することです。

価値観ファイルに使える材料があれば、その範囲で追記案を作らせます。材料がなければ、架空の事例で埋めず、「実際の案件でどのような判断をしたのか」「この方法で失敗した経験はあるか」など、担当者へ確認する質問に変換させます。

AIには不足箇所の発見まで任せられますが、独自情報そのものを持っているのは人間です。 必要に応じて社内の経験を掘り起こしたり、担当者へ取材したりすることで、「この会社がこの記事を書く意味」を原稿へ反映できます。

ファクトチェックが必要な箇所を洗い出すプロンプト

ファクトチェックでは、AIに原稿の正誤を判定させる前に、人間が根拠を確認すべき箇所を洗い出します。 数値だけでなく、年月、法律・制度、サービス仕様、調査結果、SEOに関する断定、因果関係なども確認対象です。

AI自身の知識を根拠に「正しい」と判断させるのではなく、どの記述について、何を、どの情報源で確認すべきなのかを整理させます。

プロンプト

以下の完成原稿から、ファクトチェックが必要な箇所を洗い出してください。

【完成原稿】
○○○○

目的は、あなた自身の知識を使って原稿の正誤を判定することではありません。
人間が公開前に根拠を確認すべき記述を抽出し、確認作業をしやすい状態に整理することです。

以下に該当する記述を探してください。

・数値、割合、件数、金額、順位など
・統計データ
・年月、日付、時点
・法律、制度、規制、手続き
・商品やサービスの料金、機能、仕様、利用条件
・企業、団体、人物に関する情報
・調査、アンケート、研究、論文の結果
・「Googleは○○を評価する」などSEOに関する断定
・「○○すると検索順位が上がる」など成果に関する断定
・原因と結果を結びつけている記述
・その他、根拠を確認しなければ事実として公開できない記述

抽出した内容を、以下の形式で整理してください。

【該当箇所】
原稿の該当する記述

【確認すべき事実】
何が事実なのかを具体的に確認する

【必要な情報源】
どのような情報源で確認すべきか

【確認優先度】
高/中/低

【優先度の理由】
間違っていた場合に検索者の判断へどのような影響があるか

情報源は、可能な限り以下を優先してください。

・法律や制度 → 所管する省庁や自治体などの公的機関
・Google検索の仕様や方針 → Google公式
・商品やサービスの仕様 → 提供企業の公式情報
・調査結果 → 調査を実施した組織が公開している原典
・研究結果 → 元論文や研究機関
・企業や人物の情報 → 本人または所属組織の公式情報

以下のルールを守ってください。

・あなた自身の知識だけで「正しい」「間違っている」と判定しない
・存在を確認していないURLや出典を作らない
・根拠が見つかりそうという理由で正しいと扱わない
・数字だけをファクトチェック対象にしない
・原稿にURLや出典が付いていても確認対象から外さない
・SEOに関する断定や因果関係も確認する
・原稿を書き換えない

最後に、見落としがないか原稿全体をもう一度確認してください。

そのうえで、確認優先度が高いものから順番に一覧化してください。

この段階では正誤を確定しないでください。
実際の情報源との照合と公開判断は人間が行います。

たとえば「AI記事はGoogleから評価されない」という文章には数字がありません。しかし、Googleの方針について断定しているため、Google公式情報との照合が必要です。「独自情報を入れると検索順位が上がる」のように、施策と順位を直接結びつけた文章も確認対象にします。

確認対象を見つけたら、AIには「何を確認するのか」「どの種類の情報源が必要なのか」まで整理させます。法律なら公的機関、サービス仕様なら提供企業、調査結果なら調査元というように、確認先を具体化すると人間が次の作業へ移りやすくなります。

この段階では、URLが付いている文章も確認済みとは扱いません。出典先に本当にその根拠があるのか、数字や条件が一致しているのか、原稿の断定が情報源より強くなっていないかは別途確認します。AIには確認箇所の発見を任せ、事実として公開できるかは人間が判断します。

一次情報と原稿を照合するプロンプト

ファクトチェックが必要な箇所を洗い出したら、人間が信頼できる一次情報を用意し、原稿との照合をAIに任せます。 AI自身の知識に「この内容は正しいか」と聞くのではなく、確認に使う根拠を人間側で指定する方法です。

照合するときは、正しい・間違いの2択にはしません。情報源から確認できる内容でも、原稿の断定が強すぎたり、重要な条件が抜けたりしている場合があるためです。

プロンプト

以下の「確認対象の原稿」と「人間が用意した情報源」を照合してください。

【確認対象の原稿】
○○○○

【確認すべき事実】
○○○○

【人間が用意した情報源】
○○○○

目的は、あなた自身の知識を使って原稿の正誤を判断することではありません。
今回渡した情報源に書かれている内容だけを根拠として、原稿を照合することです。

原稿の確認対象ごとに、以下の3種類へ分類してください。

A:情報源から裏付けられる
B:表現を弱める、または条件を追加する必要がある
C:渡した情報源では確認できない

各項目について、以下の形式で整理してください。

【原稿の記述】
確認対象となる文章

【判定】
A/B/C

【情報源から確認できる内容】
今回渡した情報源に書かれている内容

【根拠となる箇所】
どの情報源のどの記載を根拠にしたのか

【原稿との違い】
数字、年月、条件、対象範囲、例外、断定の強さなどに違いがないか

【対応案】
維持する/表現を弱める/条件を追加する/別の情報源を探す/削除を検討する

以下の観点でも照合してください。

・数値が一致しているか
・年月や時点が一致しているか
・対象者や対象範囲が一致しているか
・調査結果なら、調査時期や対象者などの条件を落としていないか
・法律や制度なら、適用条件や例外を落としていないか
・サービス仕様なら、プランや利用条件などを落としていないか
・情報源より原稿の断定が強くなっていないか
・情報源にはない因果関係を原稿で追加していないか

以下のルールを守ってください。

・今回渡していない情報源を根拠にしない
・あなた自身の知識を根拠として補完しない
・情報源に書かれていない内容を「一般的に正しい」という理由で裏付けられたと判断しない
・存在しない引用や出典を作らない
・情報源の意味を広げて解釈しない
・情報源より強い因果関係を作らない
・確認できない場合は「C:渡した情報源では確認できない」とする

Cに分類した記述については、正しいか間違っているかを推測しないでください。
人間が次に探すべき情報源の種類だけを示してください。

最後に、確認対象を一覧にして、

・そのまま掲載できる候補
・修正が必要な候補
・追加確認が必要な候補

に分けてください。

最終的な修正内容と公開可否は人間が判断します。

このプロンプトで重要なのは、AIが知っていることと、情報源から確認できることを混ぜないことです。渡した情報源に根拠がなければ、AIが知識を補って「正しい」と判定するのではなく、「確認できない」で止めます。

照合では数字の一致だけでなく、条件まで確認します。たとえば調査結果の数値が合っていても、対象者や調査時期を省いたことで原稿の意味が広がっていれば、表現の修正が必要です。「Googleは有用なコンテンツを重視している」という根拠から、「この施策をすれば検索順位が上がる」と因果関係を強めていないかも確認します。

一次情報を探して採用するのは人間、原稿との違いを見つけるのはAI、最終的に公開できるか判断するのは人間という役割分担です。AIに正解を聞くのではなく、人間が用意した根拠との照合作業にAIを使います。

Search Consoleの検索クエリから改善点を見つけるプロンプト

記事を公開したら、Search Consoleの検索クエリと当初の検索意図を比較し、想定と実際の流入にズレがないか確認します。 公開前に考えた検索者像を正解として固定せず、実際のデータを使って仮説を検証する工程です。

検索クエリだけでなく、表示回数、クリック数、CTR、平均掲載順位、対象期間もAIへ渡します。ただし、数字から原因まで断定させません。「確認できる事実」と「考えられる原因の仮説」を分けて分析させます。

プロンプト

以下の「当初の検索意図」「現在の記事」「Search Consoleのデータ」を比較し、記事の改善につながる発見を整理してください。

【当初の検索キーワード】
○○○○

【当初想定していた検索者像】
○○○○

【当初想定していた検索意図】
○○○○

【現在の記事】
○○○○

【Search Consoleのデータ】
対象期間:○○○○

検索クエリ/クリック数/表示回数/CTR/平均掲載順位
○○○○

目的は、数字が悪い箇所を機械的にリライトすることではありません。

公開前に立てた検索意図の仮説と、公開後に確認できた検索クエリを比較し、当初の想定が合っていた部分と見直す必要がある部分を見つけることです。

まず、検索クエリを以下の観点で分析してください。

  1. 当初想定していた検索意図と一致するクエリ
  2. 当初は想定していなかったクエリ
  3. 表示回数が多いのにクリックにつながっていないクエリ
  4. 現在の記事では十分に答えていない可能性があるクエリ
  5. 当初想定していた検索者像とのズレを示している可能性があるクエリ

各クエリについて、以下の形式で整理してください。

【検索クエリ】
対象となるクエリ

【データから確認できる事実】
クリック数、表示回数、CTR、平均掲載順位など、渡したデータから確認できる内容だけを書く

【当初想定との関係】
想定どおり/一部異なる/想定外

【原因の仮説】
なぜこのデータになっている可能性があるのか

【現在の記事の回答状況】
クエリが示す疑問に対して、現在の記事内に回答があるか

【次に確認すること】
改善を決める前に、人間が確認すべきこと

以下のルールを守ってください。

・確認できる事実と仮説を明確に分ける
・CTRが低いという理由だけで、タイトルが原因だと断定しない
・平均掲載順位を固定的な検索順位として扱わない
・表示回数が多いという理由だけで、その検索意図を記事へ追加しない
・Search Consoleに表示されていない検索意図は存在しないと判断しない
・データにない検索クエリや数値を作らない
・当初の検索意図を正解として扱わない
・検索クエリだけから検索者の心理を断定しない
・この段階では記事を書き換えない

最後に、分析結果を以下の3種類に整理してください。

・当初の仮説を維持できる部分
・追加確認が必要な部分
・検索意図や記事内容の見直しを検討する部分

見直しを検討する場合も、何を変更するかはまだ決定しないでください。
データから確認できる事実と原因の仮説を整理するところまでにしてください。

最終的にどの仮説を採用し、記事を変更するかは人間が判断します。

このプロンプトでは、Search Consoleの数字が悪い箇所を探して、そのままリライトさせるわけではありません。公開前に考えた検索意図と、公開後に確認できた検索行動のズレを探すためにAIを使います。

たとえば、想定していなかったクエリの表示回数が多くても、その情報をすぐ記事へ追加するとは限りません。現在の記事で答えるべき疑問なのか、別の記事で扱うべきテーマなのかを人間が判断する必要があります。

AIには大量のクエリの分類や仮説の整理を任せます。公開前の検索意図分析も仮説だったと考え、実際のデータを見ながら人間が修正の必要性を判断することが、このプロンプトの役割です。

公開後のデータからリライト案を作るプロンプト

公開後のデータからリライトするときは、数字が悪い箇所をそのまま書き直すのではなく、「確認できる事実→原因の仮説→改善案→検証方法」の順番で整理します。 Search Consoleのデータから分かるのは何が起きたかであり、その原因まで確定できるわけではありません。

たとえばCTRが下がっていても、タイトルだけが原因とは限りません。AIには複数の仮説と改善案を出させ、どの仮説を検証するのかは人間が判断します。

プロンプト

以下の「当初の検索意図」「現在の記事」「公開後のデータ」をもとに、リライト案を作成してください。

【当初の検索意図】
○○○○

【現在の記事】
○○○○

【Search Consoleのデータ】
対象期間:○○○○
比較期間:○○○○

検索クエリ/クリック数/表示回数/CTR/平均掲載順位
○○○○

【前回の分析で見つかった検索意図とのズレ】
○○○○

【記事を最後に変更した日】
○○○○

目的は、数字が悪い箇所を機械的に書き直すことではありません。
公開後のデータから原因の仮説を立て、改善案と検証方法を整理することです。

改善候補ごとに、必ず以下の順番で分析してください。

【1. 確認できる事実】
渡したデータから直接確認できることだけを書いてください。
事実と推測を混ぜないでください。

【2. 原因の仮説】
なぜそのデータになっている可能性があるのかを考えてください。
原因を一つに断定せず、考えられる仮説が複数あれば分けてください。

【3. 改善案】
それぞれの仮説を検証するために、どのような変更を検討できるか示してください。

改善案は、必要に応じて以下から検討してください。

・タイトルの変更
・導入文の変更
・回答不足部分の追記
・不要な情報の削除
・見出し順の変更
・既存部分の説明改善
・変更しない

【4. 検証方法】
改善後に何を確認すれば、仮説を検証できるのか示してください。

・確認する検索クエリ
・確認する指標
・比較するデータ
・確認時に注意する外部要因

まで整理してください。

以下のルールを守ってください。

・CTRが低いという理由だけでタイトルを変更しない
・平均掲載順位が下がったという理由だけで本文を変更しない
・表示回数が少ないという理由だけでキーワードを追加しない
・一つのデータから原因を断定しない
・確認できる事実と原因の仮説を混ぜない
・改善案を正解として扱わない
・データだけでは変更する根拠が弱い場合は「変更しない」と判断する
・検索意図と関係のない情報をSEO目的だけで追加しない
・平均掲載順位だけで改善効果を判断しない
・変更前後の数値が変わったという理由だけで、変更施策が原因だと断定しない
・渡していない数値や事実を作らない
・この段階では原稿を書き換えない

最後に、改善候補を優先順位順に整理してください。

各候補について、

・何が起きているのか
・どの仮説を検証するのか
・何を変更するのか
・何を見て結果を判断するのか

を一覧にしてください。

最終的にどの仮説を検証し、どの改善案を実施するかは人間が判断します。

このプロンプトでは、AIにいきなりリライト原稿を作らせません。まず「なぜこの数字になっているのか」という仮説を作り、その仮説と改善案を結びつけます。 改善案には「変更しない」も含めます。数字が動いたからといって、必ず記事を変更する必要があるとは限らないためです。

改善後も、平均掲載順位だけで成否を判断しません。対象クエリのクリック数、表示回数、CTRなどを確認し、変更前後を比較します。その際も、検索需要の変化やGoogleのアップデートなど、記事以外の要因が影響していないかを確認する必要があります。

AIにはデータ整理、原因仮説、改善案、検証方法の作成を任せます。どの仮説を検証し、実際に何を変更するのかは人間が決めます。 SEO記事を公開して完成とせず、「調査→仮説→制作→公開→データ確認→改善」を繰り返すためのプロンプトです。

SEO記事制作やAI活用に迷ったら株式会社なかみへ

ここまで紹介したプロンプトを使えば、SEO記事制作の多くの工程をAIで支援できます。一方で、検索者をどう捉えるか、どの情報を記事に入れるか、自社として何を伝えるか、公開できる品質に達しているかといった判断までAIへ任せることはできません。

株式会社なかみでは、SEO記事を「検索上位を取るためだけのコンテンツ」とは考えていません。検索者の疑問に答えることを前提に、自社だから提供できる経験や知見を掘り起こし、記事として届けるところまで設計します。AIも、そのための手段として活用しています。

「AIを導入したものの、思ったような記事にならない」「SEO記事を作り続ける社内体制まで整えたい」「自社にしか書けないコンテンツを増やしたい」といった課題があれば、株式会社なかみへご相談ください。

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