ChatGPT SEOプロンプト集｜KW調査・構成案・リライトの実用テンプレート

はじめに：プロンプト品質が結果を決める

ChatGPTをSEO業務に使うとき、出力の品質を左右する最大の要因はモデルの性能ではなく、渡すプロンプトの設計です。同じGPT-4系モデルでも、指示の書き方・前提条件の渡し方・出力フォーマットの指定ひとつで、結果は別物になります。

英語圏のSEOメディアでは、2025〜2026年にかけて「Prompt Library（プロンプトライブラリ）」という考え方が標準化しつつあります。単発のプロンプトを毎回考えるのではなく、再利用可能なプロンプトをワークフロー単位で設計・保存し、ChatGPT ProjectsやClaude Projects等のプロジェクト機能と連携させて運用する発想です。ROI最大化のポイントは個々のプロンプトの出来ではなく、蓄積によるワークフローの複利効果だとされています（出典: Search Engine Land）。

この記事では、SEO業務の代表的な7工程で即使える実用プロンプトを、そのままコピペできる形で紹介します。併せて、各プロンプトに1次情報をどう渡すか、出力を人間がどうレビューするかまでセットで解説します。AI SEO全体の考え方はAI SEO完全ガイドで詳しく扱っているので、併せて読むと全体像がつかめます。

プロンプト1：キーワード調査（シードKWから派生KW生成）

SEOの入口であるキーワード調査は、ChatGPTが比較的得意な領域です。ただしGoogleサジェストや検索ボリュームデータのような実測値は持っていないので、ChatGPTは「候補出し」に使い、検証は別ツールで行うという役割分担が基本になります。

使い方

• 【シードKW】に主軸キーワードを入れる
• 【読者像】にターゲット読者の属性を具体的に入れる
• 【業種・サービス】に自社の事業内容を入れる
• 出力後、Googleサジェスト・ケンランSEOのクラスターマップ・Google Keyword Planner等で実測値を取得して検証

プロンプト

あなたは日本のSEO専門家です。以下の条件で、シードキーワードから派生する
検索キーワード候補を30個リストアップしてください。

■ シードキーワード
【シードKW】

■ ターゲット読者
【読者像（役職・業務・課題・検索動機）】

■ 業種・サービス
【業種・サービス内容】

■ 出力条件
- 派生KWを「情報収集型」「比較検討型」「購入検討型」「ブランド指名型」の
  4カテゴリに分類してください
- 各KWに想定検索意図を1行で添えてください
- ロングテール（3語以上）を20個、ミドル（2語）を10個含めてください
- 出力はMarkdownテーブル形式でお願いします

■ 制約
- 実在しない造語は除外してください
- 自社サービス名は含めないでください（ブランドKWは別管理のため）

プロンプト2：検索意図分析（クエリ→4分類＋ユーザー心理推定）

検索意図（ユーザーがそのキーワードで検索したときに何を知りたがっているか）の分析は、記事の方向性を決める最重要工程です。ChatGPTは4分類の判定とユーザー心理の言語化が得意なので、構成案作成の前に1クッション挟むと記事の方向性がブレにくくなります。

プロンプト

あなたは日本のSEO専門家兼UXリサーチャーです。以下のキーワードについて、
検索意図を多角的に分析してください。

■ キーワード
【分析対象KW】

■ 出力項目
1. 検索意図の4分類（Informational / Commercial / Transactional / Navigational）
   のどれに該当するか、理由込みで判定
2. このKWで検索するユーザーの典型的な状況を3パターン想定
   （いつ・どこで・なぜ検索しているか）
3. 各状況でユーザーが抱えている本音の悩み・不安を推定
4. この検索で得たい情報の優先順位トップ5
5. 満たされたときにユーザーが取る次の行動（CVに近い順）
6. 競合記事がよく見落としている観点を3つ

■ 出力形式
見出しつきMarkdown、各項目を簡潔に

このプロンプトの出力は、そのまま記事冒頭のペルソナ設定や、構成案の「読者が知りたいこと」の下書きに使えます。

プロンプト3：記事構成案（1次情報を渡して構成案生成）

構成案作成はChatGPTの出力品質が読者の信頼に直結する工程です。ここで1次情報を渡さないと、どこにでもある一般論の見出し構成しか出てきません。自社の事例・数値・体験・スクショをプロンプトに組み込むことで、出力の独自性が一気に上がります。

プロンプト

あなたは日本のSEO専門家兼コンテンツディレクターです。以下の条件で
記事構成案を作成してください。

■ ターゲットキーワード
【メインKW】

■ サブキーワード
【関連KW 3-5個】

■ 検索意図
【プロンプト2の出力を貼り付け】

■ 想定読者
【ペルソナ：役職・業務・課題】

■ 自社の1次情報（必ず構成案に組み込むこと）
■■ 事例
【クライアント事例・数値・施策内容】
■■ 独自知見
【自社だけが知っている現場知見】
■■ 保有データ
【独自調査・計測データ】

■ 出力条件
- H2を5-8個、各H2配下にH3を2-4個
- 各見出しに「このセクションで伝えるべき要点」を2-3行添える
- 1次情報をどのセクションでどう使うか明示
- 競合記事との差別化ポイントを構成レベルで3つ
- 冒頭・結論の書き方の方針も添える
- 想定文字数（各セクション）を明記

■ 出力形式
階層Markdown + 補足メモ

1次情報がない状態でこのプロンプトを使っても効果は限定的です。逆に言えば、自社が持っている1次情報の量と質が、AI×SEOワークフローの競争優位の核になります。詳しくはこの記事の後半の「1次情報章」で整理します。

プロンプト4：リード文生成（E-E-A-T観点で信頼感ある書き出し）

記事の冒頭100〜200字は、読者の離脱率とAI検索での引用確度の両方に直結します。英語圏の調査では、LLMが1ページから抽出できる情報量は約380語と限られており、冒頭の宣言文の密度が引用可否を左右すると指摘されています（出典: Search Engine Land）。

プロンプト

あなたは日本のSEO専門家兼コピーライターです。以下の条件で記事の
リード文（導入部分）を3パターン作成してください。

■ 記事タイトル
【記事タイトル】

■ ターゲットキーワード
【メインKW】

■ 想定読者
【ペルソナ】

■ 記事の結論
【この記事で最終的に伝えたいこと1行】

■ 書き手の経験・立場
【執筆者の実務経験・肩書き・関連する実績】

■ リード文の条件
- 300字前後
- 1文目は読者の悩みに共感する書き出し
- 2-3文目で「この記事で得られること」を具体的に提示
- 最後の1文で記事の結論を先取り
- ですます調、断定しすぎない
- 経験・立場に基づく信頼シグナルを自然に織り込む
  （「〇年担当してきた現場感覚では」等）

■ パターンの差
- パターンA: 共感重視
- パターンB: データ提示重視
- パターンC: 結論先出し重視

3パターン出させて人間が選ぶ・組み合わせる運用が現実的です。ChatGPTの出力そのままだとどこか教科書的な匂いが残るので、固有名詞や実体験のエピソードを1〜2行足すと一気に血が通います。

プロンプト5：リライト提案（GSCデータ＋既存記事を渡して方針策定）

既存記事のリライトは、ChatGPTが最も費用対効果を発揮しやすい工程のひとつです。GSC（Google Search Console）のクエリデータと既存記事本文を両方渡すことで、「伸びているクエリを伸ばし、落ちているクエリを拾い直す」という実データベースの提案が出せます。

プロンプト

あなたは日本のSEO専門家兼リライトディレクターです。以下の既存記事を
GSCデータに基づいてリライトする方針を立ててください。

■ 既存記事本文
【記事本文をそのまま貼り付け】

■ GSCクエリデータ（直近90日）
【クエリ / 表示回数 / クリック数 / CTR / 平均順位 を表で】

■ 現在のターゲットキーワード
【メインKW】

■ リライト目的
【順位UP / CTR改善 / 流入拡大 / 検索意図ズレ修正 等】

■ 出力項目
1. 現状の記事の強み（残すべき部分）
2. 現状の記事の弱み（クエリデータから見える欠落）
3. 新たに拾うべきクエリ群と、それを本文にどう組み込むか
4. 既存見出しの修正提案（Before→After）
5. 追加すべき見出し（H2/H3）と各セクションの要点
6. 冒頭・タイトル・メタの見直し案
7. リライト後に期待される効果（定性・定量の両面）
8. リライト優先度の高い順に施策を並べた実行プラン

■ 制約
- 既存の良い部分を壊さない
- 検索意図を大きく変えない（別記事で新規作成すべきかは別途判断）
- 過剰な装飾・水増しはしない

このプロンプトは、ケンランSEOのリライト提案エージェントが内部的に実行している処理の考え方とも近い設計になっています。人間が一次スクリーニング→AIが方針ドラフト→人間が最終判断という流れが、品質とスピードのバランスが良い運用です。

プロンプト6：メタディスクリプション（SERP CTR最適化）

メタディスクリプション（検索結果画面でタイトル下に表示される要約文）は、直接のランキング要因ではありませんが、CTR（クリック率）を通じて間接的に順位に影響します。ChatGPTは文字数制約のある定型文生成が得意な領域なので、10パターン出して選ぶ運用が効きます。

プロンプト

あなたは日本のSEO専門家兼コピーライターです。以下の記事の
メタディスクリプションを10パターン作成してください。

■ 記事タイトル
【タイトル】

■ ターゲットキーワード
【メインKW】

■ サブキーワード
【関連KW】

■ 記事の要点
【記事で伝える核の内容 3-5行】

■ ターゲット読者の関心事
【読者が検索時に気にしていること】

■ 出力条件
- 各パターン110-120字厳守
- ターゲットKWを自然に含める
- 1文目で読者の課題または得られる価値を提示
- 2文目で具体性・数字・根拠を添える
- 末尾で行動喚起または結論先取り
- 10パターンそれぞれ切り口を変える
  （ベネフィット型・数字型・問題提起型・権威型・比較型・時間効率型等）

■ 制約
- 過剰な煽り・誇大表現NG
- 「〜してみませんか？」等の曖昧な呼びかけは避ける

出力後、実際に検索結果画面で見た時の印象をチェックするひと手間を挟むと、机上の選定より精度が上がります。

プロンプト7：FAQ生成（AI検索対策としてのFAQ）

FAQセクションは、従来からSEO効果があるとされてきた型ですが、AI検索時代にはさらに重みが増しています。英語圏のリサーチでは、段落の各文が文脈なしで単体理解できる「Self-Contained Passage（自己完結型パッセージ）」として設計されたコンテンツがAI引用されやすいと指摘されており、Q＆A形式は構造的にこの要件を満たしやすい形式です（出典: Search Engine Land）。

プロンプト

あなたは日本のSEO専門家兼AI検索最適化アドバイザーです。
以下の記事に追加するFAQセクションを作成してください。

■ 記事テーマ
【記事テーマ】

■ ターゲットキーワード
【メインKW】

■ 既存の本文要約
【記事の要点 5-10行】

■ 想定読者が抱きそうな追加疑問
【わかれば追記、なければAIに推定させる】

■ FAQ設計の原則
- 質問は読者が実際に検索しそうな自然文で
- 回答は「文脈がなくても単体で理解できる」自己完結型で書く
  （「それは」「このツールは」等の指示語・代名詞を使わない）
- 回答の冒頭1文で結論を明示し、続く2-3文で根拠・補足
- 数値・固有名詞・条件を明示して引用されやすくする
- 回答は各120-180字

■ 出力条件
- FAQを7-10問
- 初級者向け3問、中級者向け3問、応用・周辺論点3問のバランス
- 最後に「この記事では扱わなかった関連論点」への誘導質問を1問

Self-Contained Passageという設計原則は、日本語SEO記事ではほとんど触れられていない論点ですが、AI検索での引用確度を上げたいなら意識する価値が高い概念です。AI検索時代のより包括的な戦略はAI検索対応SEO戦略の全体像で扱っています。

1次情報をプロンプトにどう渡すか

ここまで7本のプロンプトを紹介してきましたが、出力の品質を分ける最大の変数は、プロンプトの巧拙よりも、プロンプトに渡す1次情報の質と量です。AIは渡された情報の範囲でしか独自性を持てないので、1次情報ゼロで回すと、結果はどこかで見たことのある一般論に収束していきます。

プロンプトに渡すべき1次情報の4つの型

渡し方のテンプレート

プロンプトの# 自社の1次情報ブロックに、以下の形式で貼り付けると扱いやすい出力になります。

■ 自社の1次情報

■■ 事例A
- 業種：BtoB SaaS（人事系）
- 施策：ピラーページ刷新＋内部リンク再設計
- 期間：3ヶ月
- 結果：対象KW群の平均順位 18.4→7.2、流入 +340%
- ポイント：クラスター構造を整理したことで検索意図のズレが解消した

■■ 数値データ
- 自社調査（n=523、2025年12月）：中小企業のSEO担当者が
  最も困っている工程は「リライト判断」が47%で最多
- 計測期間：2024年12月〜2025年11月の12ヶ月

■■ 現場体験
- 順位が上がらない記事は、だいたい「検索意図のズレ」か
  「1次情報の欠如」の2パターンに集約される
- GSCで表示回数が急に伸びたクエリは、リライトで拾うと
  1ヶ月以内に順位が動くことが多い

この型で渡すと、ChatGPTは構成案やリード文の中に自然な形で1次情報を織り込んでくれます。

プロンプトへの1次情報投入を仕組み化するという発想

英語圏で進んでいるプロンプトライブラリの考え方をさらに推し進めると、プロンプトと1次情報を別々に管理し、実行時に自動で合成するという運用に行き着きます。ケンランSEOに実装されているサイトナレッジ注入機能は、この発想をツール側で仕組み化した事例のひとつです。

個人のChatGPT運用でも、ChatGPT ProjectsやCustom Instructionsを使って「自分の業種・読者像・1次情報メモ」を常駐させておくと、毎回貼り付ける手間を削減できます。

企業での運用注意：機密情報の扱い方

ChatGPTをSEO業務に使うとき、もうひとつ避けて通れないのが機密情報の扱いです。SEO業務で渡しがちな1次情報の中には、売上データ・クライアント情報・未公開の施策結果など、社外に出てはいけない情報が混じっていることがあります。

英語圏の調査では、従業員の77%が機密企業データを個人アカウントのChatGPTに貼り付けていたと報告されており、いわゆる「Shadow AI」問題として警戒されています（出典: UpGuard）。Samsungの開発者がソースコードを貼り付けた事例も広く知られています。

基本ルールとしては、社名・クライアント名・個人情報・未公開数値はプロンプトに入れる前にマスクする、法人プラン（ChatGPT Team / Enterprise、Claude for Work等）を使う、社内でプロンプトライブラリを共有管理する、の3点を押さえておくと事故のリスクを大きく下げられます。

まとめ

ChatGPTをSEO業務に使ううえで、プロンプトそのものの巧拙よりも大事なのは、プロンプトに1次情報を渡す設計・プロンプトライブラリとしての蓄積・人間レビューによる品質担保の3点セットです。

プロンプトは一度作って終わりではなく、自社の1次情報と一緒に育てていく資産です。AI SEO全体の戦略の中でこのプロンプト運用がどう位置づけられるかは、AI SEO完全ガイドで体系的に整理しているので、併せて読むと全体像がつかめます。

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