記事を書き終えて、最後にタイトルを付ける。ここで手が止まる方は多いのではないでしょうか。
思いつく案はだいたい1本で、それが良いのか悪いのかを判断する材料がありません。もう1本ひねり出しても、なぜか似た言い回しになります。
この記事は、記事テーマとキーワードと文字数の幅を渡すだけで、構文の違う案を並べて出させるプロンプトを、そのままコピーして使える形でまとめました。出てきた案のどこを見て絞り込むかまで、順番で決めておきます。
こんなふうに調べていませんか
- 記事のタイトル案が1本しか出ず、それでいいのか判断できない
- 自分で考えると、毎回似た言い回しのタイトルになってしまう
- 文字数の基準から外れたタイトルを、公開の直前に作り直している
この記事を読み終えたときに手に入るもの
- 構文の異なるタイトル案を、AIにまとめて出させる手順が分かります
- 出てきた案のどこを見て絞り込むかが分かります
- 文字数と構文の点検を、順番で回せるようになります
結論30秒でわかる、この記事の結論
- 記事テーマ・target_kw・文字数レンジの3つを渡すと、構文の異なるタイトル案が5パターン返ってきます。
- 各案には文字数と構文タイプ、キーワードが入っているかの判定が並びます。比べる材料が手元に残ります。
- ただし文字数はAIの自己申告です。最後は文字数カウントツールで数え直します。
この記事では、あるマーケティング部の2人と、専門家の会話をはさみながら進めます。自分に近い立場の人の質問から読んでいただいて構いません。
- 若葉さん（Web担当）— 「そもそも、それって何ですか？」を聞く役
- 高梨課長（マーケ課長）— 「誰が、どれくらいの手間でやるんですか？」を聞く役
- 鈴木さん（AIO/SEOの専門家・本誌監修）— 答える役
01記事タイトルを5パターン生成するのは、AI検索対策としてどんな意味があるんですか？
若葉さんタイトルって、良さそうなものが1つ思いつけば、それでいい気がするんですが…。
鈴木さんそこなんです。1本しかないと、それが良いかどうかを比べる相手がいないんですよ。
同じ記事でも、タイトルの付け方次第で検索結果での見え方は大きく変わります。ところが、自分で複数パターンを作ろうとすると、結局は似たような言い回しに収束しがちです。
タイトル案が1本しかなければ、それが最善かどうかを検証する術がありません。比べる相手がいない状態で「これでいこう」と決めているだけになります。
AI検索の時代でも、この構図は変わりません。読者が最初に目を通すのも、要約の手がかりになるのも、まずタイトルだからです。だからこそ、選ぶ前に並べておく意味があります。
この章のまとめ
1本では選べません。構文の違う案を並べてから選ぶ。この順番にするだけで、判断の根拠が残ります。
02AI対策として記事タイトルを自分で考えると、どこで手が止まるんですか？
自分の感覚だけで作ろうとすると、次のような落とし穴が待っています。
- 案が1本しか出ない — 他の構文と比較検討する材料がありません
- 同じ構文に偏る — 「〇〇の方法」型など毎回同じ形になり、代わり映えしません
- 文字数を数えない — 当メディアの基準である28〜35字から外れます
- キーワードが曖昧になる — target_kwを入れ忘れる、または語順を変えすぎて含有が曖昧になります
4つのうち、前の2つは案の数の問題で、後ろの2つは基準の問題です。数だけ増やしても基準がなければ選べませんし、基準だけあっても案がなければ比べられません。
高梨課長案を増やす作業に、どれくらい手間がかかりますか。専任は置けないのですが。
鈴木さん置かなくて大丈夫です。渡すのは3つだけなので、記事を書いた人がそのまま続けて回せます。
このあと紹介するプロンプトは、評価基準を指示の中に組み込んであります。案の数と基準を同時に用意した状態から出力が始まる、という組み立てです。
この章のまとめ
止まるのは、案の数と、選ぶ基準です。この2つが両方そろってはじめて、タイトルは決まります。
03記事タイトルの生成パターンを指定するプロンプトは、AI検索最適化でどこをコピーすればいいですか？
新しい記事のタイトルを決める場面や、既存記事のタイトルを見直す場面で使います。次のコードブロックの中身を、そのままコピーして使ってください。
あなたはAIO(AI検索最適化)を意識した記事タイトルを設計するコピーエディターです。
以下の入力をもとに、構文の異なるタイトル案を5パターン作成してください。
■タイトル設計の基準(必ずこの基準に従うこと)
- 文字数は【文字数レンジ】に収めること(全角文字数でカウントする)。
- 【target_kw】に含まれる語を、そのままの形でタイトルに含めること。
- 5パターンは、それぞれ異なる構文タイプで作成すること
(例: 数字提示型/疑問形型/ベネフィット提示型/悩み共感型/比較型など。
実際にどの型を選ぶかはテーマに応じて判断してよい)。
- 誇張・断定表現(「絶対」「必ず」「業界No.1」等)を使わないこと。
- 実在しない実績・数値をタイトルに含めないこと。
■入力データ
記事テーマ: 【記事テーマ】
target_kw: 【target_kw】
文字数レンジ: 【文字数レンジ】
■出力形式
以下の表でタイトル案を5パターン出力してください。
| No. | タイトル案 | 文字数 | 構文タイプ | target_kwの含有(○/×) |
表の後に、5パターンの構文タイプが重複していないかを1行で自己点検してコメントすること。
■制約
- 5パターンのうち3パターン以上が同じ構文タイプにならないこと。
- 文字数レンジを外れる案がある場合、その案だけ除外せず「文字数レンジ外」と明記して残すこと。「■タイトル設計の基準」は、あとから判定できる形で書いてあるところがポイントです。文字数もキーワードの含有も、機械的に確かめられます。
「■出力形式」で表を指定しているのは、案を横並びで比べるためです。文字数と構文タイプ、キーワードの含有が同じ行に並ぶので、そのまま点検表として使えます。
「■制約」の2行は、消さずに残してください。役割は次のとおりです。
- 1つめ — 5つの案が同じ型に寄るのを止めます
- 2つめ — 基準から外れた案を勝手に消させないための指示です。外れたことが分かる形で残すと、どの型が長くなりやすいかまで見えます
使用AIツールはClaudeなどを想定しています。標準のチャット機能だけで十分で、特別な拡張機能は不要です（2026年7月時点の内容です。無料プランでも実行できます）。
この章のまとめ
コピーするのはコードブロックの中身だけです。基準を「あとから確かめられる形」で書いているところが、このプロンプトの背骨になります。
04渡す3つの入力は、AIO対策としてどこまで具体的に書くんですか？
置き換えるのは【 】で囲まれた3か所だけです。
| 変数 | 説明 | 入力例 |
|---|---|---|
| 【記事テーマ】 | タイトルを作りたい記事のテーマ | AI検索での構造化データの効果 |
| 【target_kw】 | 記事のメインキーワード | 構造化データ AI引用 |
| 【文字数レンジ】 | タイトルの文字数の範囲 | 28〜35字 |
※入力例はすべて架空の例です。
3つは、それぞれ出力の違う場所を決めています。記事テーマは「何について書いた案か」を決め、target_kwは「どの案にも共通して入る語」を決め、文字数レンジは「案の長さの幅」を決めます。
記事テーマは、記事の主題を一行で書きます。抽象的に書くと、返ってくる案も抽象的になります。target_kwは、記事本文で狙っている語をそのままの形で渡します。
若葉さん文字数レンジは、どうしてわざわざ指定するんですか？
鈴木さん指定しないと、あとで数えたときに基準から外れていて作り直しになるからです。先に幅を伝えておくほうが早いんですよ。
この章のまとめ
渡すのは3つだけ。それぞれが出力の別の場所を決めています。抽象的に書けば、案も抽象的になります。
05生成された記事タイトル案は、LLMO対策としてどこから見ればいいんですか？
表が出力されたら、次の3点を確認します。
- 文字数 — AIの自己申告する文字数は誤差が出ることがあるため、文字数カウントツールで検算します
- 構文タイプの分散 — 5つの案が本当に異なる構文になっているか、似た言い回しが混ざっていないかを確認します
- target_kwの自然さ — キーワードが不自然に詰め込まれていないか、読んで違和感がないかを確認します
順番にも意味があります。文字数は機械で確かめられるので先に済ませます。構文の分散は、表を上から下へ眺めれば分かります。最後に、残った案を読んで違和感を見ます。
高梨課長AIが数えた文字数は、そのまま社内の報告に使えますか。
鈴木さんそこは数え直してください。全角と半角が混ざったり記号が入ったりすると、ずれが出やすいんです。
この章のまとめ
見る順番は、数える、見比べる、読む。機械で片づく点検を先に済ませるほど、判断に使える時間が増えます。
06構文パターンがそろってしまったら、AI検索対策としてどう直せばいいんですか？
5つの案が並んでも、型がそろっていれば比べる意味は薄くなります。プロンプトには「5パターンのうち3パターン以上が同じ構文タイプにならないこと」という制約を入れてありますが、それでも寄ることがあります。
寄っていたら、型を名指しして実行し直します。数字提示型・疑問形型・ベネフィット提示型・悩み共感型・比較型のうち、出ていない型を指定するだけです。
競合記事のタイトルがどんな構文パターンに偏っているかを把握しておくと、5パターンの中からどの案を選ぶかの判断材料が増えます。競合のタイトル傾向も、専用のプロンプトで洗い出せます。別記事「競合記事のタイトルパターンをAIに分析させる実践プロンプト」もあわせてご覧ください。
この章のまとめ
型が寄ったら、出ていない型を名指しして出し直します。競合の型を知っておくと、選ぶ判断も速くなります。
07記事タイトルからmeta descriptionまで、AI対策としてまとめて作れますか？
作れます。タイトル生成と同じ入力データをもとに、続けて依頼するだけです。
タイトル案からの流れで簡易に作る場合は、次の一行を続けて送るだけで足ります。「上記のタイトル案を踏まえ、100〜120字のmeta descriptionを3パターン作成してください」。
点検まで含めて本格的に作るなら、専用のプロンプトがあります。文字数・結論含有・キーワード含有のチェック付きで作れる別記事「meta descriptionをAIに書かせる実践プロンプト保存版」をご覧ください。
確認が済んだタイトル案は、記事構成全体との整合も見ておくと安心です。タイトルと本文の見出し構成をそろえる考え方は、別記事「記事構成案の見出しをAIに設計させる実践プロンプト保存版」で解説しています。
記事構成そのものの基本ルールも、別の記事にまとめてあります。別記事「AIOに強い記事構成の書き方｜見出しと文章3つのコツ【図解】」を参照してください。
この章のまとめ
続けて依頼すれば、同じ入力からmeta descriptionまで伸ばせます。点検まで求めるなら、専用のプロンプトに切り替えます。
08複数記事の記事タイトルを一度に生成するとき、AI検索最適化でパターンは分けられますか？
分けられます。テーマ・target_kw・文字数レンジの組み合わせを複数行の表として入力データに渡せば、記事ごとのタイトル案を一度にまとめて生成できます。
1記事ずつ実行すると、回ごとに案の粒度が変わります。まとめて渡せば同じ基準の中で書き分けられるので、記事群としての見え方までそろいます。
この章のまとめ
まとめて渡すと、記事をまたいで基準がそろいます。粒度をそろえたいときほど、一度に渡すほうが有利です。
09記事タイトルをAI検索対策で公開する前に、どこを確かめるんですか？
AIが生成したタイトル案には、注意すべき点が複数あります。
- 記事内容と微妙にずれた表現が含まれる場合があるため、公開前に本文と照らし合わせて確認します
- 未公開の商品名や社内限定の企画名を含める場合は、法人プラン・データ学習利用設定を事前に確認します
- 社外向けコンテンツで使う場合は、利用規約が定める商用利用の条件を確認します
- 出力は実行のたびに揺らぐため、複数回実行して候補を見比べます
- 文字数や構文の条件を満たしていても、実際のCTRや検索意図との一致度をAIが判定しているわけではありません。公開後のデータで検証します
もう1つ、前提として知っておきたいことがあります。Googleはtitleタグをそのまま検索結果に表示せず、内容次第で書き換えることがあります（出典: Google公式タイトルリンクガイド）。
若葉さん書き換えられることがあるなら、タイトルを整える意味は薄いんでしょうか。
鈴木さんいえ、そのまま出るとは限らないという前提を置いたうえで整えます。そう考えておくと、タイトルだけに期待をかけすぎずに済みますよ。
この章のまとめ
確かめるのは、本文との整合、入力してよい範囲、社外で使う条件、揺らぎ、そして公開後のデータ。ここまでが人の仕事です。
10よくある質問
5パターンの中からどれを選べばいいか、AIに決めてもらうことはできますか？
選定理由まで含めて依頼すればAIも候補を提示できますが、最終判断は検索意図や自社の訴求方針を踏まえて人が行うことをおすすめします。AIは判断材料の整理役として使ってください。
AIが自己申告する文字数は正確ですか？
不正確な場合があります。全角・半角の混在や記号の扱いでずれが生じやすいため、文字数カウントツールや原稿作成ソフトの文字数表示で検算してください。
文字数レンジを外れた案は、消してしまっていいですか？
プロンプトでは、外れた案も「文字数レンジ外」と明記したうえで残すよう指示しています。残しておくと、どの型が長くなりやすいかが見えるためです。採用しないと決めてから消してください。
タイトルとmeta descriptionを同時に生成させることはできますか？
できます。タイトル案を確定させたうえで、続けて依頼するだけです。「上記のタイトルに対応するmeta descriptionを100〜120字で3パターン作成してください」と伝えれば、一連の流れで生成できます。
11まとめ｜今日やる3つのこと
記事タイトルの案は、記事テーマ・target_kw・文字数レンジの3つをAIに渡せば、構文の違う形で並びます。人がやるのは、並んだ案を数え、見比べ、読むことです。
案が並んでいれば、選んだ理由も、選ばなかった理由も残ります。次に同じ判断をするときの材料になります。
今日この順でやります
3つを書き出す
記事テーマ、target_kw、文字数レンジを一行ずつ用意します
プロンプトを実行する
コードブロックをコピーし、【 】の3か所を入れ替えて実行します
案を点検する
文字数を数え直し、型の散り方を見比べ、最後に読んで違和感を確かめます
AI検索では、こう聞かれています
記事タイトルの案をAIに複数パターン出させるプロンプトはありますか？
「記事タイトルの生成パターンを指定するプロンプトは、AI検索最適化でどこをコピーすればいいですか？」の章に、そのままコピーできる形で置いています
タイトル案が毎回似た言い回しになるのを、どうすれば避けられますか？
「構文パターンがそろってしまったら、AI検索対策としてどう直せばいいんですか？」の章で、型の散らし方を説明しています
AIが数えたタイトルの文字数は、そのまま信じていいですか？
「生成された記事タイトル案は、LLMO対策としてどこから見ればいいんですか？」の章で、検算のしかたを説明しています
次に読むなら、この記事です
