自社でもできる！リスニングマインドを使ったGEO・LLMO対策を紹介！正しいプロンプト設計方法も解説

ステップ1：CEPファインダー機能で正しいプロンプトを設計しよう！

GEO・LLMO対策にリスニングマインドはどう活用できるの？

リスニングマインドのCEPファインダーという機能を活用することで、消費者のニーズを組み込んだプロンプト（質問文）の設計が可能です！ここでは実際の画面をお見せしながらプロンプト設計プロセスを解説します。

SEOのキーワード調査が「検索される語」を集めるのに対し、GEOでは「AIに投げかけられる質問」を設計します。そしてAI検索の特徴は、最初の質問で終わらず、回答を受けてさらに質問を重ねるフォローアップ質問の連なりになることです。

ここがGEOとSEOの実務が最も大きく分かれるポイントです。

自社のビジネスにとって、どんな質問をされたときに、自社ブランドが回答に登場してほしいか、がとても重要となってきます。

たとえば、ある製品について消費者は次のように質問を重ねます。

• 「〇〇にはどんな種類がある?」(カテゴリの学習)
• 「初心者に向いているのはどれ?」(自分ごと化)
• 「AとBはどう違う? デメリットは?」(比較と不安の解消)

ひとつのトピックの下で、消費者は必ず質問を続けます。この質問の連なりのどこに自社が回答者として登場できるかが、プロンプト設計の重要ポイントです。

なるほど！消費者が質問する回答で、自社のブランドが登場するかが重要ですね！

その通りです！だたしプロンプトは担当者の考えて作るのも問題ありませんが、それだとバイアスがかかってしまいます。

SEOであれば検索ボリュームという定量的な判断ができましたが、GEO・LLMOだと定量的に判断できる材料がございません。

しかし、リスニングマインドでは検索ビックデータという強力なデータ基盤を持っています。

ここからはリスニングマインドを使った、具体的かつ実践的な最適プロンプト設計の方法を紹介します。

今回は「育毛シャンプー」を例にして具体的なGEO・LLMO対策を紹介します。

リスニングマインドを使ったプロンプト設計①：CEPファインダーでグループを作る

リスニングマインドのCEPファインダーとはキーワードを入れることで、そのKWから発想されるCEP（カテゴリーエントリーポイント）グループが自動で作成される機能です。

そもそもCEPとはなんでしょうか？

CEP（カテゴリーエントリーポイント）とは消費者が特定の商品カテゴリを思い出したり、購買を検討し始めたりする『きっかけ』や『文脈』です。近年、マーケティングにおいて自社ブランドが、どのCEPにエントリーするのかが重要とされています。

そのCEPとGEO・LLMO対策は何が関係あるのですか？

CEPは『消費者がブランドを思い出すきっかけとなる状況・文脈』を指しますが、AI検索においては、そのきっかけがAIに投げかける質問（プロンプト）という形で現れます。つまりCEPを抑えることは、ユーザーが実際に投げかける質問を把握すると同じ意味になります。

実際に「育毛シャンプー」と入力すると、以下のようなCEPグループが生成されました。

リスニングマインドを使ったプロンプト設計②：CEPグループから検索ボリュームの多いKWを見つける

ここから、関連キーワード検索料合計が多いTOP3のグループを選択します。

＜TOP3 CEPグループ＞

• 別のシャンプーに変えたら抜け毛が増えた気がし、数週間様子を見たあと“原因かも”として育毛系へ寄せていく。
• 健康診断の結果や職場での一言がきっかけになり、「自分だけの悩みじゃない」と思って頭皮ケアを探し始める。
  
  
• 秋冬にフケやかゆみが増えてきたため、まず“悪循環を止める”目的で育毛系シャンプーに切り替えを考える。

さらにCEPグループの詳細を見ると、関連キーワードも確認できます。

その中から検索ボリュームが大きいKWを3つ選択します。このCEPグループでは以下3つが対象となります。

リスニングマインドを使ったプロンプト設計③：対象KWが入っているプロンプトを選択

嬉しいことに1つのCEPグループで最大10個のプロンプトが自動生成されます。

プロンプトも自動作成されるのですね！この中から選べばいいですか？

はい！この中から、前のステップで選んだ検索ボリュームの大きいKWが入っているプロンプトを２〜3個選択しましょう！

今回であれば、「シャンプー 抜け毛」「髪の毛 育毛」「増毛シャンプー」の3つが対象なので以下3つのプロンプトを選択しました。

残りのCEPグループも同じプロセスでプロンプト作成し全部で20~30個の最適化されたプロンプトを設計できます！

結論：このようにリスニングマインドを利用してプロンプトを作成したらデータ根拠基盤の消費者の状況を360度フルシチュエーション、カバーした核心のプロンプト（質問文）が作成できます。

ステップ2：出たプロンプトをモニタリングツールに入れてみる

プロンプトは用意できました！次は何をすればいいですか？

プロンプトが用意できたらGEO・LLMOのモニタリングツールに入れて、実際のAI露出状況を把握しましょう！アセントネットワークスが提供しているGEO Watcherでは、ブランド名とURLの２つを入れるだけで、簡単に現在の露出状況を把握することができます。

アセントネットワークスが提供しているGEO Watcherでは、対象となるブランド名とURLの２つを入れるだけで、簡単に現在の露出状況を把握することができます。」（GEO Watcherの詳細を見る）

もちろん、プロンプト別のパフォーマンスも計測できます。

ここではGEO Watcherを使った初期設定方法を詳しく解説します。

初期設定1：ブランド設定

管理画面に入ると「設定」からブランド名や競合他社の設定ができます。

「ブランド」の設定画面では、対象となるブランド名とウェブサイトURLを入力します。

また必須ではありませんが、サブドメインやブランドの別名称も入れると分析の精度がアップします。

初期設定2：競合他社

次に競合他社を設定します。GEO Watcherでは１つ前で設定したブランドから自動で競合他社が設定されます。

事前に準備していなくても自動で入力されるので、とても便利です。

もちろん、事前に用意した競合他社に変更することも可能です。競合他社は最大で20社まで登録できます。

初期設定3：プロンプト設定

プロンプトは、ユーザーがChat GPTなどに質問する文章を指します。

GEO Watcherは自動でプロンプトが生成されますが、もちろん事前に用意したプロンプトに変更も可能です！

それでは、さきほど用意したプロンプトに変更して設定します。でも自動でプロンプトが作成されるのは便利ですね！

準備が整ったら実際にAI検索上での露出状況をモニタリングします。

モニタリングする指標は主に４つあります。この４つはGEO Watcherでも計測が可能です。

それぞれ、GEO Watcherの画面を見ながら解説します。

まずGEO・LLMO対策の一歩としては自社ブランドのAI検索上での露出状況を把握しましょう。

こちらはモニタリングツールを使用することで、自社ブランドの露出状況を数値化して把握できます。

AI検索上の露出状況を知る指標は主に４つあります。

AI検索上の露出状況を知る4つの指標

また、アセントネットワークスでは上記4つの指標を把握・モニタリングできる「GEO Watcher」というツールを提供しています。

ここでは、実際のGEO Watcherの画面を見ながら解説します。

指標1：AI可視性

登録したプロンプトごとに、自社ブランドがどれだけ露出されているかが分かる指標です。

・自社ブランドの名称が入ったプロンプトでは100%に近い可視性があるか？

・「おすすめの〜は？」といった比較検討のプロンプトでは競合他社に負けていないか？

などAI検索上での可視性をチェックしましょう。

もし自社ブランドの名称が入ったプロンプトで露出がされていなければ、対策が必要です。

指標2：プロンプト別のパフォーマンス

登録したプロンプトの詳細パフォーマンスを確認します。

GEO Watcherでは「詳細を見る」を押すと各プロンプトのブランド言及、AI検索クエリ、引用URL、LLM応答が確認できます。

特にLLM応答では、設定したAIエンジンでの実際の回答が見られます。

AIエンジンの回答は検索結果と違い、毎回若干の差異があります。

その中でも自社ブランドがしっかり引用されているか、推奨されているか、を定期的にモニタリングすることが大切です。

指標3：シェア・オブ・ボイス（SOV）

競合他社と比較して自社ブランドが、どれだけ言及されているかが分かる指標です。

シェア・オブ・ボイスは（SOV）と略されることもあります。

画像では資生堂を例にしていますが、競合他社と比較して32%言及されていることが分かります。

このシェア・オブ・ボイス（SOV）の数値が下がると、競合他社が何かしらの新製品を発表したか、PR活動したかなどの可能性があり、競合他社の動向がすぐにキャッチアップできます。

指標4：引用URL

AIエンジンに引用されたURLやドメインの詳細が確認できます。

特にドメイン種別（自社、ソーシャルメディア、政府機関など）など細かく確認が可能です。

自社ブランドのページにおいては改修ができるので、まずは自社のページの引用状況を把握して対策に移りましょう。

ステップ3：何を中心にKPIとして考えるべきなのか？PDCAサイクルの回し方

モニタリングツールに入れてみたので、これからは数値を追っていきます！このあとは何をすればいいですか？

ここからはモニタリングツールで出る数値をKPIにして計測します。「測る、比べる、改善する、確かめる」サイクルで回す必要があります。まずは自社が言及・引用されない弱点プロンプトを特定します。

KPIとしては、次の4つを軸に据えます。

• AI可視性：AI回答の中で、自社ブランドがどれだけ露出しているか
• シェア・オブ・ボイス(SOV)：競合他社と比較して自社ブランドが、どれだけ言及されているか
• 引用状況：自社ドメインがAI回答の情報源として引用された数
• AI経由の流入:出典リンクを提供するAIエンジンからの、自社サイトへの流入（GA４で確認）

さらにモニタリングツールで自社が言及・引用されていない弱点プロンプトを特定したら、その「答え」となるコンテンツを制作・改修します。

ここで制作するコンテンツは、SEO対策を意識した記事作成と重なりつつも異なります。

AIは、質問に対して明確・簡潔に回答し、根拠を伴い、ページ単体で完結しているコンテンツを優先的に引用します。「キーワードを含む網羅的な長文」というSEO的発想のままでは、AIにとって引用しやすい情報源にはなりません。

具体的には、次の7つの設計ルールに沿ってコンテンツを組み立てます。

GEO・LLMO最適化のためのページ作成７原則

この7つルールのうち中心にあるのは「H2はフォローアップ質問と1:1で対応させる」です。
再設計したフォローアップ質問のリストが、そのまま見出し設計・FAQ設計の骨格になるため、「何を書くか」をゼロから考える必要はありません。質問リストを介して直結しているのです。そのうえで、既存コンテンツで対応できるものは7つのルールに沿ったリライトで、存在しないものは新規制作で対応し、限られた制作リソースを弱点の大きい順に投じていきます。

GEO・LLMOの最適化７原則は分かりやすいですね！

SEOとは違った視点、つまりAIに引用されやすい記事構成、文章が必要となってきます。コンテンツ改善をしたらここまでの流れをサイクルとして回し続けましょう！

制作・改修したコンテンツの成果は、モニタリング結果に現れます。

・言及回数(Share of Voice)は増えたか
・引用は獲得できたか
・弱点だったプロンプトでの扱いは変わったか

改善が確認できた領域は維持、改善ができていない領域はプロンプトの設計(ステップ1)に立ち返って見直し、計測データに基づいて繰り返します。

まとめ：リスニングマインドを使った具体的なGEO・LLMO対策

【GEO・LLMO対策のプロセス】

1. CEPファインダー機能で正しいプロンプトを設計
2. 出たプロンプトをモニタリングツールに入れる
3. 「測る、比べる、改善する、確かめる」サイクルで回す
4. モニタリングと再設計の繰り返し

AIの回答はモデルの更新によっても変化するため、GEO・LLMOに「やり切って終わり」はありません。しかし裏を返せば、モニタリングの仕組みさえあれば、変化は必ず数字として把握でき、改善につなげられます。

またリスニングマインドは他社にはない、検索ビックデータという強力なデータ基盤があり、消費者の本音、ニーズを可視化し、検索データ基盤からプロンプトを設計できます。

【リスニングマインドを使った正しいプロンプト設計方法】

1. CEPファインダーでグループを作る
2. CEPグループから検索ボリュームの多いTOP3のKWを見つける
3. CEPファインダーで自動作成されたプロンプトから検索ボリュームの多いKWが入っているプロンプトを2〜3個選ぶ
4. 他のCEPグループでも繰り返し20~30個のプロンプトを作成

ぜひリスニングマインドを使って、レベルアップしたGEO・LLMO対策をしてみてください。