PROMPT LIBRARY

計測・報告

AIO施策の効果をGA4・Search Console等で計測し、KPIツリー設計から経営層向け報告までをまとめるためのプロンプト集。

6 PROMPTS

GA4正規表現生成

ChatGPT・Perplexity・Gemini等のAI検索からの参照流入を、GA4のチャネルグループで見分けられるようにしたいときに使う。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはGA4計測設定の担当です。以下の条件で、AI検索からの参照流入を判定するための正規表現を作成してください。

# 対象にしたいAIプラットフォーム
【例: ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、Copilot。必要なものだけ残して貼り付ける】

# 出力してほしいこと
1. 上記プラットフォームの参照元ドメインを、OR条件(縦棒でつなぐ形)でまとめて判定する正規表現
2. GA4のチャネルグループのカスタムルールとして設定する際の設定手順(条件の項目・配置すべき順序)
3. 既定の「Referral」ルールより上位に配置しないと正しく判定されない、という注意点の説明
4. 生成した正規表現の構文に誤りがないか、自己点検した結果

生成した正規表現は、実際に運用する前に少数のテストデータで動作確認することを前提とした注意書きも添えてください。

月次レポート下書き

月次のAIO計測結果を、社内共有用のレポート文面としてまとめたいときに使う。

【使用AI】Claude(長文レポートの構成整理が得意なため推奨)

あなたはAIO月次レポートの作成担当です。以下のデータをもとに、月次レポートの下書きを作成してください。

# 今月のデータ
- 対象期間: 【YYYY年MM月】
- 総試行回数・言及率・引用率: 【数値を貼り付け】
- 主要サイテーション元TOP5: 【貼り付け】
- 前月比: 【貼り付け、なければ「今月が初回計測」と記載】
- GA4のAI経由流入数: 【貼り付け、なければ「未計測」】
- 今月見つかった事実誤り・古い情報: 【貼り付け、なければ「なし」】

# レポート構成
1. 今月のサマリー(3行以内)
2. 指標の推移(表形式)
3. 主要な気づき・変化
4. 来月に向けたアクション案(優先度つきで3つまで)

貼り付けられていないデータは「未計測」「情報なし」と明記し、埋めるために数値を創作しないでください。

KPIツリー設計

経営目標からAIOの日次・週次で追う指標までを1本のツリーに整理したいときに使う。

【使用AI】Claude

あなたはAIOのKPI設計担当です。以下の情報をもとに、上位目標から実務指標までをつなぐKPIツリーを作成してください。

# 前提情報
- 事業として最終的に増やしたい成果(Outcome): 【例: 問い合わせ数、資料請求数など】
- 現在計測できている・できそうな指標: 【言及率、引用率、GA4のAI経由流入数など、わかる範囲で貼り付け】
- 計測の頻度をどうしたいか: 【例: 週次/月次】

# 出力してほしいこと
1. Visibility(言及率・引用率等)→Authority(引用元の質・サイテーション量)→Outcome(指名検索・問い合わせ等)の3層でツリー構造を示す
2. 各層で「何を・どの頻度で・何で計測するか」を明記する
3. 現時点では計測手段がない指標があれば、「※計測方法は要検討」と明記する

理想論ではなく、貼り付けた前提情報の範囲で現実的に運用できる形にしてください。

経営層向けサマリー

AIOの細かい指標を、経営層が意思決定しやすい1ページのサマリーに翻訳したいときに使う。

【使用AI】Claude

あなたは経営層向け報告資料の作成担当です。以下のAIO計測データを、非専門家にも伝わる1ページサマリーに翻訳してください。

# 入力データ
- 言及率・引用率・SoVなどの数値: 【貼り付け】
- 競合との比較結果: 【貼り付け】
- 実施した・実施予定の施策: 【貼り付け】
- 事業目標との関連(問い合わせ数・売上等の変化があれば): 【貼り付け、なければ「まだ接続できていない」と記載】

# 出力条件
1. 専門用語(SoV・引用率など)を使う場合は初出時に一言で言い換える
2. 「Visibility(見えているか)→Authority(信頼されているか)→Outcome(成果につながっているか)」の3段階のストーリーで説明する
3. 数値の解釈に断定を避け、「〜の傾向がある」「〜と考えられる」という表現にする
4. 最後に、経営層に判断してほしいこと(予算・人員・優先度など)を1つ明記する

分量はA4用紙1枚に収まる程度を目安にしてください。

改善提案生成

診断・計測の結果から、次に着手すべき具体的な改善アクションを洗い出したいときに使う。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはAIO改善提案の担当です。以下の情報をもとに、次に着手すべき改善アクションを洗い出してください。

# 現状の情報
- 診断・計測結果のサマリー: 【貼り付け】
- 技術監査で見つかった未対応項目: 【貼り付け、なければ「監査未実施」】
- コンテンツ面で指摘された課題: 【貼り付け、なければ「指摘なし」】

# 出力してほしいこと
1. 「技術」「コンテンツ」「エンティティ・言及獲得」「計測」の4カテゴリに分けて、それぞれ改善アクション候補を挙げる
2. 各アクションに優先度(高・中・低)と、優先度をつけた理由を1文で添える
3. すぐに着手できるもの(1週間以内)と、時間のかかるもの(1ヶ月以上)を分けて示す

効果を保証する表現は避け、「〜が期待できる」「〜の可能性がある」という表現にしてください。貼り付けられていない情報を前提にした提案はしないでください。

効果検証設計

改善施策を実施する前に、実施前後でどう比較すれば効果を検証できるかを設計しておきたいときに使う。

【使用AI】Claude

あなたはAIO施策の効果検証設計の担当です。以下の施策について、実施前後を比較する検証計画を作成してください。

# 実施予定の施策
- 施策内容: 【例: 会社概要ページのエンティティ強化リライト】
- 実施予定日: 【YYYY-MM-DD】
- 対象ページ・対象プロンプト: 【対象URL、確認に使う質問文】

# 設計してほしいこと
1. 施策実施前に取得しておくべきベースライン数値(言及率・引用率など)とその取得方法
2. 施策実施後、何日後・何回の試行で再計測すべきかの目安
3. 生成AIの回答は確率的でブレがあるため、1回の再計測結果だけで「効果あり/なし」と判断しない、という注意書き
4. 他の要因(AIモデルの更新など)が数値変化に影響した可能性を切り分けるための記録項目

「必ず改善する」という保証はせず、あくまで比較のための計画であることを明記してください。