計測プロンプトとは？
計測プロンプトは、AIの回答に自社がどう登場するかを定点観測するために、AIへ繰り返し送る質問です。GEOの出発点は「AIにどう最適化するか」ではなく、「見込み客がAIにどんな質問をしたとき、自社が登場すべきか」を決めることにあります。どの質問を測るかで、見える現状も、次に打つ施策も変わります。
入れておきたい3つの型
計測プロンプトには、少なくとも次の3つの型を含めます。
- 課題起点型 … 見込み客の困りごとから、自社のカテゴリや解決策が候補に入るかを見る
- 比較・選定型 … 「〇〇のおすすめは？」のような比較の中で、自社と競合がどう並ぶかを見る
- 評判・検証型 … 「〇〇って実際どう？」のように社名を出したとき、信頼性や弱み、向き不向きがどう語られるかを見る
課題起点型だけでは購入直前の比較に弱く、比較・選定型だけではカテゴリを知っている人に偏ります。評判・検証型を外すと、誤った情報や不利な語られ方に気づくのが遅れます。このツールは、社名を出さない6問で前の2つの型を、社名を出す4問で評判・検証型を測れるように選びます。
質問を選ぶときの基準
候補が多いときは、次の観点で絞り込みます。
- 事業への重要度 … その質問で候補に入ることが、売上・商談・申し込みにつながるか
- 競合の出やすさ … 比較が起きやすく、回答に競合の名前が出る余地があるか
- リスク … 価格や契約条件など、誤った説明が問題になる内容か
- 改善できるか … 結果を見て、自社のページや情報を直せる内容か
このツールも、作った候補を事業との関わり、実際に聞かれそうか、自社の情報で答えを変えられるかで評価し、似た質問や社名の混ざった質問を除いてから推奨を選んでいます。
よくある失敗
- SEOのキーワードをそのまま並べる … AIへの実際の聞き方と離れ、回答の実態とずれる
- 毎回質問を変える … 改善の結果なのか、条件が変わったのかを判断できない
- 本数だけ増やす … 確認の手間が増え、施策の判断に使われなくなる
- 評判・検証型の質問を持たない … 誤った情報や不利な語られ方に気づくのが遅れる
AIの回答は、聞くたびに変わります。最初から網羅を目指すより、同じ条件で続けて比べられる質問を決め、定期的に測ることが大切です。
