CMS別のllms.txt実装手順をAIに設計させる｜3つの環境情報で作る実践プロンプト
CMS名・ホスティング環境・制約条件の3つを渡すと、自社の環境に合ったllms.txtの設置手順案が、推奨・代替・実行前の確認事項に分けて返ってきます。ルート直下に置く手段はCMSごとに違います。AI検索最適化（LLMO）の実装で迷いやすいこの部分を、コピーできるプロンプトと裏取りの手順つきで解説します。
PRACTICE
実践・プロンプト
自社分析・競合分析・コンテンツ制作をAIで実行する、コピペで使える実践プロンプト集。課題別に「AIをどう使えばいいか」を具体的に解説します。
パンくずリストschemaをAIに実装させる｜必須3プロパティを落とさない実践プロンプト
サイトの階層構造を渡すだけで、BreadcrumbList schemaのJSON-LDコードが貼り付けられる形で返ってきます。GoogleがListItemに必須と定めるposition・name・itemを落とさない実践プロンプトを、コピーできる形・出力の確かめ方・設置前の照合まで、AI検索最適化（LLMO）の視点で図解つきに解説します。
noindex設定ミスの洗い出し｜AIが5項目で判定するプロンプト
noindexは検索結果からページを除外する指示で、クロール自体を拒否する指示ではありません。robots.txtで止めていると読み取られず機能しません。ページ別の設定と公開意図をAIに照らし合わせ、意図しないnoindexと設定漏れを洗い出す手順を、AI検索最適化（LLMO）の目線で解説します。
サイトマップXMLの過不足チェック｜AIが6項目を診断するプロンプト
サイトマップXMLは、実際に公開しているページの一覧と突き合わせないと過不足に気づけません。登録漏れ・不要URLの混入・件数上限への近さをAIに6項目で判定させるプロンプトと、出力の読み方・大規模サイトでの分割実行まで、AI検索最適化（LLMO）の目線で解説します。
構造化データのHTMLをAIにレビューさせる｜型を問わない7つの観点
実装済みのJSON-LDコードとページの表示コンテンツを貼るだけで、型を問わない7つの観点でレビュー結果が表になって返ってきます。AI検索最適化（AIO）の視点から、そのままコピーできるプロンプト、@typeの見誤りを見つける読み方、AIに任せられない範囲まで、図解と会話でやさしく解説します。
meta情報の抜け漏れをAIに一覧化させる｜3系統で仕分けるチェックリスト
ページ別のmeta情報を一覧で渡すだけで、title・description・OGP・canonicalの抜けと重複が、種類ごとに仕分けられた表になって返ってきます。AI検索最適化（AIO）の視点から、そのままコピーできるプロンプト、直す順番の決め方、公式が求めていることまで、図解と会話でやさしく解説します。
altテキスト一括生成プロンプト｜画像を見ないAIに3つの入力で書かせる
altテキストは、画像そのものを渡さなくてもAIにまとめて書かせられます。渡すのはファイル名・掲載文脈・内容説明の3つで、AIはそれを具体的なalt文へ整えます。新規の一括生成と既存altの診断、2本のプロンプトと出力の確かめ方を、AI検索最適化の実務として解説します。
内部リンク改善案プロンプト｜アンカー・リンク切れ・孤立の3点をAIに診断させる
内部リンクの劣化は、記事を書き足す速度よりも静かに進みます。既存のリンク一覧と全記事タイトル一覧をAIに渡せば、アンカーの改善案、リンク切れの対応優先度、孤立ページ候補まで返ってきます。コピーして使える2本のプロンプトと出力の読み方を、AI検索最適化の実務として解説します。
Article schemaの実装ミスをAIに指摘させる｜7項目の点検プロンプト
Article型のJSON-LDには必須プロパティが1つもありません。だから入れ子の崩れや日付の誤りは、エラーにならないまま残ります。実装済みのコードを貼るだけで7項目を判定させるプロンプトと、AIが判定できない範囲の切り分けを、AI検索最適化（LLMO）の視点で解説します。
FAQPage schemaをAIに書かせる｜廃止後に残る3つの使いどころ
FAQPageのリッチリザルトは2026年5月7日付けでGoogle検索から姿を消しましたが、schema.org側の型定義は今も残っています。質問と回答を渡すだけでJSON-LDを書かせるプロンプト、入れ子の確認点、AI検索最適化（LLMO）での置きどころを図解で解説します。
ハルシネーションのリスクをAIにセルフレビューさせる｜3種別で洗い出す実践プロンプト
公開前の記事本文をAIに渡すと、断定しすぎた表現・出典のない数値・実在を確かめられない固有名詞が、種別ごとに一覧で返ってきます。AI検索最適化（LLMO）の公開前チェックに使うセルフレビュープロンプトを、コピーできる形・出力の読み方・ファクトチェックとの違いまで図解で解説します。
E-E-A-T強化案をAIに一括診断させる｜記事群に共通する弱点を1回で洗い出す
E-E-A-Tの一括診断とは、複数記事の著者表記と出典一覧をまとめてClaudeに読ませ、記事群に共通する弱点パターンと着手優先順位を出させる点検の型です。1本ずつでは見えない偏りの見つけ方と、そのままコピーできるプロンプトを、AI検索最適化の視点から図解で解説します。
コンテンツカレンダーの作り方｜トピッククラスターを書く順番をAIが3つの入力で決める
コンテンツカレンダーとは、クラスターの構造図を「どの記事を・どの順番で・いつまでに書くか」へ置き直した制作表です。軸テーマ・既存記事一覧・週あたりの制作可能本数だけで、優先順位と配置週まで一度に設計するAI検索最適化向けプロンプトを、図解と会話で解説します。
内部リンクの候補提案プロンプト｜記事一覧からAIに関連ペアを4項目で出させる
内部リンクの候補出しは、記事タイトルと要約の一覧をAIに読ませれば、関連性の根拠と設置理由つきで提案させられます。記憶や思いつきに頼らず、全組み合わせを機械的に検討できます。そのままコピーできるプロンプトと出力の読み方を、AI検索最適化の実務として解説します。
AI引用シミュレーションのプロンプト｜公開前に引用される一文を4項目で確かめる
AI引用シミュレーションとは、公開前の記事にAIを実際に答えさせて、どの一文がそのまま引用されるかを確かめる検証です。記事本文と想定質問を渡すと、引用された一文・妥当性・判定理由が返ってきます。そのままコピーできるプロンプトと結果の読み方を、AI検索最適化の実務として解説します。
動画・音声の原稿をAIで記事化する実践プロンプト｜3つの入力で下書きまで
動画・音声の文字起こしは、記事テーマ・原稿・想定読者の3つをAIに渡すだけで、見出し構成案と書き言葉の本文たたき台に変わります。AI検索最適化（LLMO）の材料づくりとして、そのままコピーできるプロンプト、出力の見方、下書きとして扱う理由を図解と会話で解説します。
読者属性に合わせたトーン調整｜AIに3つ渡すだけの実践プロンプト
読者属性に合わせたトーン調整は、記事本文と新旧の読者像をAIに渡すだけで、結論・数値・条件を変えずにリライト案を作れます。AI検索最適化（LLMO）の一環として、専門用語の言い換えと具体例の差し替えだけを行うプロンプト本体、出力の見方、注意点までを図解と会話でやさしく解説します。
固有名詞の表記統一をAIにチェックさせる｜実践プロンプトと3つの確認点
固有名詞の表記統一は、記事本文をAIに渡すだけで、企業名・製品名・サービス名の表記ゆれをまとめて洗い出せます。AI検索最適化（LLMO）の土台になる作業として、そのままコピーできるプロンプト、出力を見る3つの確認点、採否を人が決める理由を図解と会話で解説します。
重複テーマの洗い出しをAIに任せる｜統合か差別化かを3段階で決める実践プロンプト
重複テーマの洗い出しは、記事タイトルとtarget_kwの一覧をAIに渡すだけで始められます。AI検索最適化（LLMO）の一環として、完全重複・部分重複・関連の3段階で判定し、統合・差別化・据え置きの方針まで出させるプロンプト本体、出力の読み方、判定の限界までを図解と会話でやさしく解説します。
一次情報リンクの候補をAI検索に出させる｜URLを作らせない探し方
一次情報リンクの候補をAI検索に出させるときは、URLそのものではなく情報源の種類と検索キーワードを返させます。存在しないURLを作らせないための2つの手がかりと、AI検索対策の実践プロンプトを解説します。
インタビューメモを記事構成へ｜E型6見出しに仕分ける実践プロンプト
インタビューメモの記事構成への変換は、取材メモと取材対象者情報、記事テーマをAIに渡すだけで進みます。事例分析型（E型）の6見出しへ内容を仕分け、見出しごとの情報充足度と追加確認の質問案まで返します。AI検索最適化（LLMO）の一環として、プロンプト本体と出力の見方を図解と会話で解説します。
既存記事からQ&Aを抽出｜AIに任せて3段階で選ぶ実践プロンプト
既存記事からのQ&A抽出は、記事本文と記事テーマをAIに渡すだけで一覧にできます。前後の文脈がなくても意味が通る箇所を選び、質問文・要約した回答・該当箇所・FAQ化の適性を3段階でまとめます。AI検索最適化（LLMO）の一環として、プロンプト本体・出力の見方・注意点まで図解と会話で解説します。
90字超えの長文をAIでチェック・分割する手順｜見る順番は3つ【図解でわかる】
90字を超える文は、記事本文をAIに渡すだけで漏れなく洗い出せます。句点までの文字数を1文ずつ数え、意味と情報量を保ったまま2〜3文へ分けた案が表で返ります。AI検索最適化（AIO）の視点から、プロンプト本体と、分割案のどこを人が確かめるかまで図解で解説します。
meta descriptionをAIに3案作らせる｜結論と文字数の点検つき
meta descriptionは、記事本文と含めたいキーワードをAIに渡すだけで、結論を含んだ100〜120字の案が3件並びます。AI検索最適化（AIO）の視点から、そのままコピーできるプロンプト本体、出てきた案の見方、Google公式の考え方との違いまで、図解と会話でやさしく解説します。
AI推薦ランキングの再現性をAIに検証させる｜順位の揺れがわかる集計プロンプト
同じ趣旨の質問文を言い回しだけ変えて投げると、毎回上位に出る会社と、聞き方しだいで入れ替わる会社に分かれます。AI検索最適化（LLMO）の競合調査で使う再現性の検証プロンプトを、コピーできる形・集計表の読み方・繰り返し方まで、図解と会話で解説します。
競合コンテンツのギャップ分析｜2つの記事一覧CSVで自社の空白を出す
競合が繰り返し取り上げているのに自社が触れていないテーマは、タイトルとKWを並べただけでは見えにくいものです。自社と競合の記事一覧をCSVでAIに読み込ませると、競合側にだけあるテーマが関連度と企画優先の理由つきで一覧になります。AI検索最適化のコンテンツ設計に使うギャップ分析の手順を、図解と会話で解説します。
月次で競合のAI露出をウォッチする｜変化点だけが残る2つの材料
競合のAI検索での見え方は、1回きりの調査では増えたのか減ったのかまで分かりません。毎月おなじ質問セットを投げ、前月の記録と突き合わせれば、新規言及・言及消失・紹介順の変化だけが残ります。月次で競合のAI露出をウォッチする運用プロンプトを、AI検索最適化の定点観測として図解と会話で解説します。
競合のプレスリリース分析をAIに任せる｜発信の波とテーマの偏りを表で出す
競合のプレスリリース一覧を貼り付けると、月ごとの発信件数とテーマ別の内訳、そして傾向の所見が表で返ります。タイトルと時期から読み取れる範囲に限定し、書かれていない意図は推測させません。AI検索対策の競合調査で使うプロンプト本体と、出力の読み方、使えない場面まで図解と会話で解説します。
競合5社のSWOTをAIに一括生成｜推測で埋めさせない3つの仕掛け
5社分の事業概要をまとめて渡せば、AIは同じ基準で強み・弱み・機会・脅威を仕分けます。事業概要に書かれていない情報を推測で補わせず、根拠のない欄は情報不足として残す一括生成プロンプトを、AI検索最適化の競合調査に使える形で図解と会話で解説します。
競合タイトルのパターン分析プロンプト｜5つの型に仕分けて空きを見つける
競合タイトルのパターン分析プロンプトとは、集めたタイトル一覧をAIに渡し、数字提示型や疑問形型など5つの型へ仕分けて本数と割合を出させる型です。飽和している切り口と、まだ空いている切り口を分けるところまでを、AI検索最適化の視点で図解と会話で解説します。
競合の更新頻度をAIに推定させる実践プロンプト｜4区分と信頼度つき
競合の更新頻度は、記事一覧ページのテキストを貼り付けるだけで、週次・隔週・月次・不定期の4区分に推定できます。根拠と信頼度もセットで返るので、印象ではなく材料として社内に共有できます。AI検索対策の競合調査で使うプロンプト本体と、出力の読み方、使えない場面まで図解と会話で解説します。
競合の構造化データをAIにチェックさせる実践プロンプト｜差分が1枚の表で見える
競合ページのHTMLソースをコピーして渡すだけで、そのページに実装されているschema.orgの型を一覧化できます。自社の実装状況もあわせて伝えれば差分まで把握できるAI検索最適化（AIO）向けの構造化データ比較プロンプトを、表の読み方と限界まで図解と会話で解説します。
言及推移をAIに時系列分析させる｜週次・月次の記録を報告書に変える3段階
週次記録と月次サマリーは、貯めるだけでは四半期の傾向になりません。蓄積した記録をまとめて読み込ませると、期間のサマリー・時系列の傾向・次期のアクション案が1本の報告書になります。AI検索最適化の運用に乗せられる形で、プロンプトと読み方を解説します。
コンテンツギャップ分析をAIに任せる｜書けていないテーマを3段階で仕分ける
コンテンツギャップとは、読者が知りたいことと公開済みの記事のあいだにある「答えていない部分」です。読者の質問リストと既存記事一覧をAIに渡せば、答えている記事が見当たらない質問だけが優先度つきの表で返ります。AI検索対策の企画づくりに使うプロンプト本体と、出力の読み方を図解と会話で解説します。
改善の優先順位を全記事分AIに決めさせる｜3列のCSVから着手順のたたき台を作る
記事が数十本を超えると、どれから直すかを一覧のまま決めるのは難しくなります。タイトル・target_kw・公開日の3列を渡すと、改善の優先度と着手順のたたき台が返ってきます。AI検索最適化の運用に乗せるためのプロンプトと、判定の読み方・注意点までを図解でたどります。
月次の可視性サマリーをAIにまとめさせる｜週次記録4週分を3つの答えに変える
週次記録は、4週分そろっても並べただけでは傾向になりません。まとめてAIに渡すと、傾向・変化点・翌月のアクション案の3つが一度に出てきます。AI検索最適化の運用に月次サマリーを乗せるためのプロンプトと、出てきた表の読み方・注意点までを図解でたどります。
週次のAI言及記録プロンプト｜前週と比べられる表にする3つの固定
週次でAI言及を記録する運用は、質問文・出力の形・前週の記録の3つを固定すると、前週と比べられる表になります。そのままスプレッドシートへ貼れる週次記録表を出すプロンプトを、AI検索最適化の月次まとめへつなげる形まで、図解と会話で解説します。
YMYLのセルフ点検をAIで｜監修と根拠の抜けを3段階で洗い出す
YMYLの記事は、監修表記も根拠も「書いたつもり」で抜け落ちます。記事本文をAIに読ませ、監修・根拠・断定表現・鮮度の4観点を「明記あり／示唆はあるが不十分／記載なし」の3段階で洗い出す、AI検索最適化のためのセルフ点検プロンプトを図解と会話で解説します。
更新鮮度をAIにチェックさせる方法｜見せかけ更新を見抜く3つの視点
更新日が新しくても、本文の中身まで新しいとは限りません。公開日・最終更新日と本文の言及内容をAIに照合させ、古くなっている可能性のある箇所だけを理由と優先度つきで絞り込む、AI検索最適化のための鮮度チェックプロンプトを図解と会話で解説します。
自社の強みはAI検索に伝わっている？回答と突き合わせて3段階で判定するプロンプト
自社が主張する強みは、AIの回答に自動では反映されません。強みリストとAIが実際に語る内容を1件ずつ突き合わせると、反映済み・部分的・未反映の3段階と、未反映の原因まで見えてきます。AI検索最適化の自己点検に使えるプロンプトを、コピーできる形と読み方まで解説します。
内容の重複（カニバリ）をAIが洗い出す実践プロンプト｜段落単位で3段階に仕分け
内容の重複（カニバリ）は、タイトルではなく本文の段落で静かに広がります。比較したい記事の本文をAIに渡すと、意味が重なる段落・重複の種類・対応方針が一度に出てきます。AI検索最適化の土台づくりに使えるプロンプトを、コピーできる形と読み方まで解説します。
自社の誤情報をAIの回答から検出する｜3つの判定で洗い出すプロンプト
自社の誤情報チェックは、正しい事実の一覧を先に用意しておけば、ChatGPTの回答と機械的に突き合わせて疑いのある箇所だけを洗い出せます。一致・不一致・AIが把握していないの3つで判定するAI検索最適化のプロンプトを、読み方と直し方まで図解と会話で解説します。
エンティティ認識をAIに確認する方法｜4区分で誤認を洗い出すプロンプト
エンティティ認識の確認は、固有名詞を1つずつ切り分けてChatGPTに尋ねると、埋もれがちな誤認識まで一覧で拾い出せます。一致・部分一致・誤認識・認識なしの4区分で記録するAI検索最適化のプロンプトを、使い方と結果の読み方まで図解と会話で解説します。
一次情報の比率をGeminiで評価するプロンプト｜出典の偏りが1枚の表で分かる
自社記事の出典に一次情報がどれだけあるかは、出典URLの一覧をGeminiに渡すだけで数値化できます。一次情報・二次情報・取得不可の3つに仕分け、比率と補強候補の種類まで出させるAI検索最適化（LLMO）向けの実践プロンプトを、判定の読み方と注意点つきで紹介します。
FAQページの網羅性をAIで点検する実践プロンプト｜抜けを4段階で洗い出す
自社FAQページの網羅性は、既存FAQ一覧と想定読者属性をChatGPTに渡すと検討段階ごとに◎△×で点検できます。まだ聞かれていないのに聞かれるべき質問まで候補つきで洗い出す実践プロンプトを、AI検索最適化の観点での読み方と優先順位のつけ方まで図解と会話で解説します。
内製か外注か、AIとの壁打ちで決める｜4つの判断軸と反対意見つきプロンプト
内製と外注の判断に、単一の正解はありません。知見保有・時間確保・コスト効率・スピード対応力という4つの軸へ自社の体制を当てはめ、軸ごとの判定と総合判断、あえての反対意見までAIに整理させる壁打ちプロンプトを紹介します。AI検索最適化の体制づくりにそのまま使えます。
AIOの年間ロードマップは3軸で作る｜Q1〜Q4の重点が決まるプロンプト
年間ロードマップが願望リストになるのは、四半期ごとの重点を選ぶ根拠がないからです。現状課題と目標と使えるリソースを渡すと、計測基盤・コンテンツ資産・技術実装の3軸で四半期の重点を切り替える案が返ってきます。AI検索最適化の年間計画づくりに使えるプロンプトを配ります。
AIO成熟度は今どの段階？3軸で診断するAIプロンプト【レベル判定つき】
AIO成熟度は、取り組みを並べるだけでは出てきません。体制・計測・技術実装の3軸に分けて答えると、いま自社がどの段階かを判定できます。貼るだけで使える診断プロンプト、4段階のレベル定義、出力の読み方、次の一手へのつなげ方まで、AI検索最適化の視点で解説します。
AI Share of Voiceの計算をAIに任せる｜3つの指標を一度に出すプロンプト
AI Share of Voiceは、言及率・引用率・ポジション加重の3段階に分けて出します。記録した表を渡せば、3つの指標と算出根拠、前回分との増減までまとめて返ってきます。AI検索最適化の計測を手計算から切り替えるプロンプトと、出てきた表の読み方を図解で解説します。
GSC生成AIレポートをAIに分析させる｜CSVを3部構成の傾向レポートに変える
GSCの生成AIレポートをAIに分析させる、AI検索対策のレポート活用手順です。CSVを渡すと、全体傾向・上位ページ・気になる動きの3部構成レポートに整理できます。生成AIパフォーマンスレポートが未提供のアカウントでも、検索パフォーマンスのCSVで同じ分析ができます。
robots.txtのAIクローラー設定を一括チェック【プロンプト】
robots.txtのAIクローラー設定をチェックする、AI対策の実践プロンプトです。本文を貼り付けるだけで、クローラーごとの許可状況と誤設定の疑いが表になって返ってきます。学習用・検索表示用・ユーザー操作用の3系統で読み分けます。
JSON-LD構造化データをAIに生成させる｜2つの入力で作る実践プロンプト
JSON-LD構造化データをAIに生成させる実践プロンプトです。ページ種別と掲載情報の2つを渡すだけで、schema.org準拠のコードが貼り付けられる形で返ってきます。型の選定からAI検索最適化（LLMO）で使う実装までを解説します。
llms.txtのたたき台をAIに生成させる｜プロンプトと設置前の3つの確認
Google公式は、llms.txtの設置に特別な効果はないと明言しています。それでもサイト名・要約・主要ページを渡せば、仕様どおりのたたき台は作れます。AI検索最適化（LLMO）で使うllms.txt生成プロンプトを、コピーできる形と設置前の確認まで、図解と会話で解説します。
既存記事のファクトチェックをAIに任せる｜3つの判定で古い数値を見つける実践プロンプト
既存記事のファクトチェックは、数値と固有名詞の一覧をAIに渡すだけで始められます。AI検索最適化（LLMO）の一環として、一致・要更新・情報源不明の3つの判定と出典を表で返させるプロンプト本体、出力の読み方、任せてはいけない線までを図解と会話でやさしく解説します。
テキスト壁をAIで箇条書き・表に変換する手順｜渡す2つと確かめる3つ
テキスト壁とは、見出し直下の地の文が400字を超えて、要点に届く前に読者の集中力が尽きる状態です。地の文と周辺の見出しを渡すと、手順・比較・並列要素のどれかをAIが判定し、変換案を理由つきで返します。AI検索最適化（AIO）の視点から、プロンプト本体と点検の順番まで図解でやさしく解説します。
AI引用されない段落を直す｜診断・リライト案・理由の3点が返るプロンプト
既存記事の段落をそのまま貼るだけで、AIが引用しにくい文を診断し、リライト案と変更理由まで並べて返します。AI検索最適化（AIO）の視点から、そのままコピーできるプロンプト本体、診断結果の読み方、直した文を記事へ戻すときの確かめ方まで、図解と会話でやさしく解説します。
記事タイトルをAIに5パターン作らせる｜選び方まで分かる実践プロンプト
記事タイトルは、記事テーマ・target_kw・文字数レンジの3つをAIに渡すだけで、構文の異なる案が5パターン返ってきます。AI検索最適化（AIO）の視点から、そのままコピーできるプロンプト本体、文字数と構文の見方、公開前に確かめることまで、図解と会話でやさしく解説します。
比較表のたたき台をAIに作らせる方法｜渡す3つと確かめる3つ
比較表のたたき台は、比較対象・比較軸・想定読者の3つをAIに渡すだけで、Markdown形式の表として返ってきます。AI検索最適化（AIO）の視点から、そのままコピーできるプロンプト本体、要確認セルと中立性の見方、公開前に確かめることまで、図解と会話でやさしく解説します。
結論先出しのリード文｜AIに3つ渡すだけで作れる実践プロンプト
結論先出しのリード文は、記事テーマ・結論・読者像をAIに渡すだけで、PREP型の3行が書き出しちがいで3パターンそろいます。AI検索最適化（LLMO）の一環として、プロンプト本体・3案の選び方・本文へ貼る前の確認までを図解と会話でやさしく解説します。
専門用語の初出解説文｜AIに2つ渡すだけで作れる実践プロンプト
専門用語の初出解説文は、用語リストと想定読者の知識レベルをAIに渡すだけで、初出の1文にそのまま挿し込める短い一言解説として作れます。AI検索最適化（LLMO）の一環として、プロンプト本体・出力の見方・本文に入れるときの注意点までを図解と会話でやさしく解説します。
記事構成の見出しをAIに設計させる実践プロンプト｜迷わない3つの確認点
記事構成の見出しは、テーマ・target_kw・読者像をAIに渡すと、結論先出しの順序でH2見出し案が具体性つきで返ってきます。そのままコピーできるプロンプトと、返ってきた案を具体性・順序・重複の3点でどう見るかを、AI検索最適化の観点から図解と会話で解説します。
FAQの質問リストをAIに洗い出させる実践プロンプト｜偏りをならす3つの視点
FAQの質問リストは、記事テーマと想定読者属性をChatGPTに渡すと、検索段階と質問の型に偏りなく疑問形で10件洗い出せます。そのままコピーできるプロンプトと、返ってきた表をAI検索最適化の観点でどこから読むかを、図解と会話でやさしく解説します。
quotable定義文をAIに5案出させるプロンプト【コピペで使える】
AI検索に引用される一文は、40〜60字で自己完結していることが最小単位です。テーマ・専門用語・想定読者を渡すだけで、その基準を満たすquotable定義文を、文字数と適合の判定つきで5案出させるプロンプトを、AI検索最適化の実務向けに図解と会話で解説します。
業界でAIが最初に挙げる企業を特定する｜プロンプトと読み方3点
AIが最初に挙げる企業は、業界の中で強い印象を持たれているサインです。ただし実際の取引実績とは別の指標です。業界カテゴリ名を入れるだけで、ChatGPTとPerplexityが一番手に挙げる企業と理由を洗い出せるプロンプトを、AI検索対策の視点から図解と会話で解説します。
競合のE-E-A-T比較プロンプト｜自社との差を4軸で並べて弱点を見つける
競合のE-E-A-T比較プロンプトとは、自社と競合の著者ページをClaudeに並べて読ませ、経験・専門性・権威性・信頼性の4軸でどちらが優位かを引用つきで出させる型です。AI検索最適化の着手点をさがす一次スクリーニングとして、本体と結果の受け止め方を図解で解説します。
競合の訴求ポイントをAIに要約｜3列の表と自社への気づきが出る実践プロンプト
競合の訴求ポイントは、ページ本文を貼り付けるだけで、価格・実績・スピードなどのグループに整理して要約できます。訴求グループ・該当箇所の抜粋・強さの所感の3列で並び、自社が同じ観点で言えていない点まで返ります。AI検索対策の競合調査で使うプロンプト本体と、表の読み方、拾えない範囲まで図解と会話で解説します。
競合FAQをAIに抽出させる実践プロンプト｜自社に足りない観点が3つ見える
競合のFAQページは、自社が見落としている読者の疑問を映す鏡になり得ます。競合FAQの質問文をカテゴリ別に分類・集計し、自社で手薄になっていそうな観点まで洗い出すAI検索最適化（AIO）向けの実践プロンプトを、表の読み方と企画への移し方まで図解と会話で解説します。
競合3社のAI言及量を横並びで比較する｜立ち位置がわかるChatGPTプロンプト
自社と競合2社へ同じ質問文セットを投げると、言及の有無と紹介順が1枚の表になって返ってきます。AI検索最適化（LLMO）の競合ベンチマークに使うChatGPTプロンプトを、コピーできる形・表の読み方・繰り返し方まで、図解と会話で解説します。
自社コンテンツの構造をAIで診断するプロンプト｜読みやすさを4基準で採点
自社コンテンツのどこが読みにくいかは、記事本文をAIに渡すだけで見出し単位に採点できます。要点先出し・表や箇条書き・段落の文数・テキスト壁という4基準で弱点と修正案まで出させるAI検索最適化（LLMO）向けの診断プロンプトを、結果の読み方と注意点つきで紹介します。
自社の強み・弱みの言語化｜AIとの壁打ちで進める実践プロンプトと3つの読み方
自社の強み・弱みの言語化は、AIに第三者の視点で読ませると社内の思い込みを外せます。事業概要と商品・サービスリストを渡すだけで強み・弱みと深掘り質問が返る実践プロンプトを、AI検索最適化に使う前提で、出力の読み方・壁打ちの回し方・注意点まで図解と会話で解説します。
著者プロフィールの信頼性をAIで診断する｜7項目チェックの実践プロンプト
著者プロフィールに資格や実績を並べただけでは、初めて読む人に信頼されるとは限りません。著者bylineの実験で使われた項目のうち、記載内容から判定できる7項目でAIに有無と具体性を見させる信頼性チェックのプロンプトを、AI検索最適化の実務として、結果の読み方つきで解説します。
quotable文の診断プロンプト｜AIに引用される一文を4基準で探す
quotable文とは、その1文だけ抜き出しても意味が通る、AIに引用されやすい一文です。40〜60字・指示語なし・文脈非依存・誇張なしという4基準で自社記事をAIに採点させる診断プロンプトを、そのままコピーできる形と結果の読み方まで、AI検索最適化の実務として解説します。
AI要約の検証プロンプト｜自社記事の結論がChatGPTにどう伝わるか4項目で確かめる
AI要約の検証プロンプトとは、自社記事をChatGPTに第三者目線で要約させ、書き手が意図した結論とのズレを4項目で洗い出す点検の型です。AI検索最適化の観点から、そのままコピーできる本体と、一致度が低いときに記事のどこから直すかまでを図解で解説します。
E-E-A-T診断プロンプト｜Claudeに4軸で採点させて弱点を見つける手順
E-E-A-T診断プロンプトとは、会社概要文や実績表記をClaudeに読ませ、経験・専門性・権威性・信頼性の4軸で弱点と改善案を出させる自己点検の型です。AI検索最適化の着手点を探す一次スクリーニングとして、そのままコピーできる本体と結果の受け止め方を図解で解説します。
自社ブランドの言及チェック｜ChatGPTに5つの質問を投げる実践プロンプト
自社がAI検索でどう語られているかを確かめるAI検索対策は、ChatGPTに5つの質問を投げれば一覧化できます。言及の有無だけでなく登場文脈や誤情報の疑いまで一括で記録できる実践プロンプトを、そのままコピペで使える形と、結果の読み方まで添えて解説します。
