マーケティング用のAIエージェントがぼんやりした答えしか返してこない原因は、ひとつしかありません。指示に「どこで終わりにするか」が書かれていないのです。「うちのSEOを分析して」にはゴールがないので、エージェントは広く浅い調査レポートを作ります。一方、「6月にクリック数を最も落とした5つのURLと、それぞれの最も可能性の高い原因を挙げて」にはゴールがあるので、きちんと答えが返ってきます。
この記事の内容はすべて、この一点から出発しています。ここで紹介する25個のプロンプトは、チャットアシスタント向けではなく、Search Console、GA4、SERPデータ、クローラーといった実際のツールにアクセスできるエージェント向けに書いたものです。どのプロンプトにも「範囲」「制約」「出力の形」が入っています。この3つがそろって初めて、依頼はエージェントが完了でき、あなたが検証できるものになるからです。
[ ] で囲んだ部分は自社の値に置き換えてください。期間を指定するプロンプトでは、必ず具体的な日付で書きましょう。「先月」のような相対的な表現は、自信満々なのに間違っている分析を生む、もっともよくある原因のひとつです。
良いAIマーケティングエージェント用プロンプトの条件
必要な要素は4つ。どれかひとつでも欠けると、出力の質ははっきり落ちます。
終わりのあるゴール。エージェントが「完了」と言える目標です。「Xについて調べて」より「Xを見つけて」のほうが確実に良い結果になります。
範囲。どのプロパティか、どのセクションか、どの期間か、どの市場か。相対的ではなく、絶対的に指定します。
出力の形。上位5件のランキング、列名を決めた表、1段落の結論など。これを指定しないとエージェントが自分で決めてしまい、たいていはだらだらした文章になります。
根拠のルール。主張ごとにその裏付けとなる数字を示させ、推測するくらいなら「データなし」と書くよう指示します。この1行だけで、捏造の大半はなくなります。
逆に、基本的にやらないほうがいいのが、使うツールを名指しすることです。よくできたエージェントはゴールから自分でツールを選びます。手順まで指示すると、それはエージェントではなくワークフローになり、お金を払って手に入れたはずの能力を捨てることになります。AnthropicのBuilding Effective AI Agentsも、まさにここに線を引いています。ワークフローは「あらかじめ定義されたコードパス」に従い、エージェントは「自らのプロセスとツールの使い方を動的に決める」。プロンプトでは結果を指定し、道筋はエージェントに任せましょう。
トラフィック減少の原因を突き止めるプロンプト
もっとも価値の高いカテゴリーです。最初のステップの結果次第で、次にやるべきことが本当に変わるからです。トラフィック減少を診断するとき、答えが表示回数にあるのか、掲載順位にあるのか、クリック率にあるのか、それともSERPのレイアウト変更にあるのかは、事前にはわかりません。だからこそプロンプトでは、実行してほしいチェック項目ではなく、下してほしい判断を書くべきです。
このセクション全体を貫くルールはひとつ。日付は絶対値で指定することです。「先月トラフィックが落ちた」という書き方は、エージェントが間違った結論を出す最大の原因です。エージェントの区切りとあなたの区切りが知らないうちに1週間ずれ、その後の比較すべてにその誤差が引き継がれてしまいます。
[ドメイン]へのオーガニッククリック数が[期間A]から[期間B]にかけて減少した。
減少分の大部分を占める5つのURLを特定してほしい。
それぞれについて、原因が表示回数の減少、掲載順位の低下、CTRの低下のどれかを判断し、
その判断の根拠となる数値を示したうえで、最有力の仮説を順位づけすること。
あるURLについてデータから結論を出せない場合は、そう明記すること。[ドメイン]の今年の[月]のSearch Consoleパフォーマンスを、
昨年の同じ月と比較してほしい。指名検索クエリと非指名検索クエリは分けること。
どちらが動いたのか、どれだけ動いたのか、そしてその変化が
少数のURLに集中しているのか、サイト全体に広がっているのかを教えてほしい。[ランディングページのURL]のコンバージョン率が、[日付A]から[日付B]の間に
[X]から[Y]に低下した。トラフィックの構成が変わったかどうかを確認してほしい。
対象は参照元、メディア、デバイス、国、ランディングページのバリエーション。
10%を超えて変化したディメンションだけを、
変化前と変化後の数値つきで報告すること。[URL]を監査し、掲載順位に影響しうる技術的な問題をすべて挙げてほしい。
並び順は重大度のラベルではなく、想定される影響の大きさの順にすること。
それぞれについて、確認した事実、それが重要な理由、修正方法を示すこと。
ページそのものから確認できないものは除外すること。[ドメイン]が[キーワードクラスター]での可視性を失った。
失った順位を競合が獲得したのか、それともSERPそのものが変わったのか
（新しい機能、異なる検索意図、異なる結果タイプ）を判断してほしい。
現在の上位10件と、何が変わったのかを示すこと。キーワード調査・コンテンツ調査のプロンプト
[ドメイン]が2四半期以内に現実的に上位を狙えるキーワードの機会を見つけてほしい。
自社のランクインキーワードを[競合1]と[競合2]のものと比較し、
難易度が[N]を超えるものは除外したうえで、残りを検索意図ごとにクラスター化すること。
出力は表形式で、クラスター、クエリ例、合計月間検索ボリューム、
平均難易度、そして勝てる理由を列にすること。[トピック]についてクエリファンアウトを洗い出してほしい。
このテーマについての詳細なプロンプトが分解されるであろうサブクエスチョンを列挙し、
それぞれについて、現在の上位3件の結果が直接答えているかどうかを確認すること。
サブクエスチョン、どのページが答えているか、ギャップの有無（あり／なし）の表で返すこと。[ドメイン]のキーワードカニバリゼーションを特定してほしい。
対象は、直近3か月に自社の複数のURLが表示回数を得ているクエリ。
それぞれについて、該当URL、表示回数の内訳、そして現在のパフォーマンスから見て
どのURLがそのクエリを担うべきかを示すこと。[ドメイン]の「あと一歩」のクエリを見つけてほしい。
条件は、平均掲載順位が8〜20位、直近28日間の表示回数が[N]回以上。
表示回数に、5位まで上がった場合に見込めるCTRの上昇分を掛けた値で並べ替えること。
計算の過程も示すこと。[ターゲットクエリ]のコンテンツブリーフを作ってほしい。
現在の上位5件が何をカバーしているかを調べ、そのすべてが触れていないことを特定し、
そのギャップを軸にブリーフを組み立てること。
記事が答えるべきサブクエスチョンと、引用する価値のある情報源も含めること。
記事本文は書かないこと。
GA4分析のプロンプト
ここでは2つの制約が効いてきます。まず、GA4のサンプリングとしきい値の適用によって、見ているデータが知らないうちに変わることがあります。さらにData APIは、標準プロパティについて1プロパティあたり1日200,000コアトークンの上限を設けており、複雑なリクエストほど多くのトークンを消費します。つまり、6つのディメンションで18か月分を求めるプロンプトは「高くつく」プロンプトなのです。
GA4プロパティ[ID]で、[期間A]と[期間B]のオーガニック検索のセッション数と
コンバージョン数を、ランディングページ別に比較してほしい。
コンバージョン数の絶対的な変化が最も大きい10個のランディングページを返すこと。
セッション数が少なく、コンバージョン率の変化がノイズにすぎない可能性がある行には
フラグを付けること。GA4プロパティ[ID]で、[期間]に改善した集客チャネルと悪化した集客チャネルを、
セッション数ではなくコンバージョン数で判断して特定してほしい。
使用したコンバージョンイベントを明記すること。コンバージョンイベントが
複数設定されている場合は、それらを列挙し、どれを使うか私に確認してから進めること。GA4プロパティ[ID]で、[期間]に[目標]のコンバージョンに至るまでの
ユーザーの経路を分析してほしい。割合で見て最も大きい離脱ポイントを2つ特定し、
割合とあわせて実数も示すこと。GA4プロパティ[ID]で、[期間]のモバイルとデスクトップを、
セッション数、エンゲージメント率、コンバージョン率、平均収益で比較してほしい。
モバイルとデスクトップの差が、前の同等期間と比べて広がっているのか縮まっているのかを教えること。[期間]について、GA4プロパティ[ID]と[ドメイン]のSearch Consoleを突き合わせてほしい。
オーガニッククリック数は増えたのにコンバージョン数が減ったページを見つけること。
それぞれについて、変化前後のクリック数、変化前後のコンバージョン数、
そして仮説を1つ示すこと。Search Consoleのプロンプト
このセクションのプロンプトはすべて、2つのハードな上限に縛られています。Search Analytics APIが返すのは1リクエストあたり25,000行まで、保持されるデータは16か月分までです。2年分の比較を頼めば、まともなエージェントは「そのデータは存在しません」と答えます。ダメなエージェントは推測で埋めてきます。
[ドメイン]について、直近3か月で表示回数が[N]回を超え、
かつCTRが同じ掲載順位帯の平均CTRより40%以上低いクエリを列挙してほしい。
クエリ、掲載順位、表示回数、実際のCTR、期待CTR、
ランクインしているURLを返すこと。[ドメイン]で、クエリに対して自社が意図したものとは別のURLを
Googleが上位表示しているページを特定してほしい。ランクインしているURLと、
主要トピックがそのクエリに一致するページを比較し、食い違いを列挙すること。[ドメイン]のSearch Consoleパフォーマンスを直近4四半期で比較してほしい。
季節的な落ち込みではなく、構造的に下降しているコンテンツクラスター
（3四半期以上連続で表示回数が減少しているもの）を特定すること。
それぞれについて四半期ごとの数値を示すこと。[ドメイン]について、Search Consoleの生成AIレポートを使い、
[期間]のGoogleのAIサーフェスでのパフォーマンスを報告してほしい。
同じ期間のウェブ検索全体のパフォーマンスと比較すること。
AI可視性についてのサードパーティの推定値は一切使わないこと。競合分析・ブランド可視性のプロンプト
[トピック領域]のオーガニック可視性について、[ドメイン]を[競合1]と[競合2]と比較してほしい。
共通キーワードのうち競合が自社より上位のもの、競合だけがランクインしているもの、
自社だけがランクインしているものを表にまとめ、
それぞれに検索ボリュームと難易度を付けること。主要なAIアシスタントに[ターゲットの質問]を投げたとき、
[ブランド]が現在どのように説明されているかを確認してほしい。
各アシスタントの回答内容、引用した情報源、そこに自社ドメインが含まれていたかを報告すること。
回答は要約せず、そのまま引用すること。[競合]が[トピック]について公開した直近[N]本の記事を分析してほしい。
典型的な文字数、見出しの組み立て方、何を引用しているか、
一貫して何を省いているかといった構造上のパターンを特定すること。
それを真似するよう勧めるのではなく、その抜けている部分にどれだけの価値があるかを教えること。レポート作成のプロンプト
[ドメイン]の[月]の月次オーガニックパフォーマンスのまとめを作成してほしい。
構成は、まず1段落の結論、次にクリック数、表示回数、平均掲載順位、
コンバージョン数を前月比・前年比の変化とともに示した表、
続いて最も大きな3つの変動とそれぞれの原因、最後に来月の重点施策の提案。
すべての数値は接続済みのデータから取ること。
データが存在しない箇所には「データなし」と書くこと。上の分析を、クライアントにそのまま出せる資料に仕上げてほしい。
数値はすべてそのまま変えないこと。社内のツール名や専門用語は取り除くこと。
指標ではなくビジネス上の成果から書き始めること。最大1ページ。毎週月曜日の午前9時に、[ドメイン]のSearch Consoleを確認し、
表示回数が[N]回以上あり、クリック数が前週比で25%を超えて減少した
クエリクラスターがないかチェックしてほしい。しきい値を超えるものがなければ、
その旨を1行で返すこと。あれば、報告する前に原因を調べること。避けるべきプロンプトのアンチパターン
アンチパターン | 失敗する理由 | 改善策 |
|---|---|---|
「うちのSEOを分析して」 | 終了条件がないので、広く浅い調査になる | 何を見つけてほしいかを明示する |
「先月」 | 区切りがあいまいで、気づかないうちに比較がずれる | 具体的な日付で指定する |
「何かインサイトをちょうだい」 | 出力の形がなく、文章でダラダラ返ってくる | 表かリストを指定する |
「GSCツールを使ってからGA4ツールを使って」 | エージェントがただのワークフローになる | ゴールを伝え、道筋は任せる |
「データがなければ推測で」 | 捏造に堂々とお墨付きを与えてしまう | 「データなし」と書かせる |
「検索順位を上げて」 | 終わりがなく、あらゆるツールに手を広げてコストが最大になる | 1回の実行で質問は1つ |
1つのプロンプトに質問を10個 | どれかを終える前にステップ数の上限を使い切る | 順番に1つずつ投げる |
エージェントにデータを捏造させない方法
数字が重要なプロンプトには、次の3行をそのまま追加してください。
すべての数値は、接続済みのデータソースから取ること。
数値が取得できない場合は「データなし」と書き、決して推測しないこと。
各数値がどのデータソースから来たものかを明記すること。これが効くのは、捏造の多くが「役に立て」と「正確であれ」という、明文化されていない対立をモデルが自分なりに解決した結果だからです。正確さの要件をはっきり書けば、その対立は正しい方向に解決されます。とはいえ保証ではありません。だからこそ実行ログ（トランスクリプト）の確認が欠かせないのです。エージェントは自分が間違っているときにそれを確実には自覚できません。エージェント型AIの導入の多くはリスク管理の不備でつまずくというGartnerの評価は、まさにこのギャップを指しています。
プロンプトはどこまで具体的に書くべきか
ゴール、範囲、出力は具体的に。やり方はゆるめに。言葉にすると簡単ですが、実際にはどちらの方向にも外しやすいバランスです。
指定が足りない例は「うちのSearch Consoleに問題がないかチェックして」。エージェントにはゴールがないので、あれこれ少しずつつまみ食いして、すでに知っていることを並べたリストを返してきます。指定しすぎの例は「Search Consoleで直近28日間をクエリし、次に8〜20位に絞り込み、次にGA4のセッションと結合し、次に表示回数で並べ替えて」。これはもうスクリプトです。最初のデータ取得で本当の問題が別の場所にあるとわかっても、エージェントはあなたの手順に従い続け、それを見逃してしまいます。
うまくいくのはその中間です。下してほしい判断と、それが満たすべき根拠の基準を伝え、そこにどうたどり着くかはエージェントに選ばせます。エージェントスキルの構築に関するSearch Engine Landの記事に載っている実務家の助言も、同じ結論に行き着いています。出力が再現できる程度には指示の範囲をしっかり絞り、ただし道筋までは決めない、ということです。
実践的な見分け方があります。自分のプロンプトがどんな順番でツールを呼び出すかを正確に予想できるなら、指定しすぎです。答えがどんな形で返ってくるかを予想できないなら、指定が足りていません。
最後にもうひとつ知っておきたいこと
どんなプロンプトを使っても、エージェントが書いたコンテンツがAI Overviews（AI による概要）やAI Mode（AI モード）に表示されやすくなることはありません。Googleのガイダンスは、「AI Overviews や AI Mode に表示されるための追加要件はなく、その他の特別な最適化も必要ない」と明言しています。世の中に出回っている「AI最適化」された出力をうたうプロンプトが売っているのは、ただの書式です。エージェントは、何について書くべきかを見つけることと、それをきちんとカバーできたかを確認することに使いましょう。そこは確実に役立ちます。
これらのプロンプトを、接続済みの自社のSearch ConsoleとGA4のデータで実行するなら、Autopilotをご覧ください。範囲の絞り方についてのアドバイスの背景を知りたい方は、自律型エージェントにできること・できないことで、その限界を詳しく解説しています。
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