広告効果測定・広告設計に使えるAIプロンプト集【リスニングマインドMCP】

上記プロンプトを使った分析結果はこちらでご確認できます。
・ListeningMind & ChatGPTを活用した検索量に基づくブランドリフト分析

2.プロモーション・販促効果の可視化

このセクションでは、検索データを使って新商品や、キャンペーンによる検索数の変化を把握し、効果を測定するためのプロンプトを紹介します。
新商品やキャンペーンによる反応は、一時的なピークとその後の減衰を伴うことが多く、時系列で変化を追うことで、施策の影響範囲や持続性を把握できます。
1.の広告効果測定が「広告接触後の関心の変化」を捉えるのに対し、本セクションでは、具体的な施策やキャンペーンが検索行動に与えた影響を、時系列で可視化することに焦点を当てます。

以下のプロンプトを使って、1.検索関心度の時系列推移を把握→2.ピークとなったタイミングを特定→3.施策やキャンペーンとの関係性を読み解くという流れで、プロモーション効果を整理します。

【目的】新商品やキャンペーンによる検索関心の変化とその持続性を把握する
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

吉野家の検索関心度を分析してください。以下の手順でお願いします。  

① トレンドAPIを使って「吉野家」の検索関心度を取得してください。  
   - 期間：2025年5月18日〜2025年8月18日  
   - 地域：日本  
   - 出力：Googleトレンドの実測データ（日次スコア0〜100）  

② 可視化してください。条件は以下の通りです。  
   - 日次推移と週平均を折れ線で表示してください
   - X軸：日付（斜め表示）  
   - Y軸：関心度（0〜100）  
   - 凡例：「日次推移」「週平均」  

③ ピーク値を明示してください。  
   - 7月6日：スコア100（第1波ピーク）  
   - 8月2日：スコア98（第2波ピーク）  

④ グラフから読み取れる特徴（例えば周期性や施策との関連性）があれば、あわせて解説してください。

上記プロンプトを使った分析結果はこちらでご確認できます。
・ListeningMind & ChatGPTで吉野家の販促サイクルと戦略設計

3.広告設計・訴求設計

1.2.の分析では、広告やキャンペーンによって検索関心がどのように変化したかを確認しました。
本セクションでは、その検索行動をより構造的に捉え、購買に至るまでの検索経路や検討段階を整理することで、広告や訴求設計に活かす視点を紹介します。

検索経路や関連キーワードを分析することで、消費者が「何をきっかけに比較・検討し、どの段階で意思決定に近づいているのか」を可視化し、広告配信やコンテンツ設計の最適化につなげることができます。

検索データに基づく広告戦略設計

以下のプロンプトでは、1.検索パスから購買ジャーニーの流れを整理→2.各検討段階で重視されている観点を把握→3.段階ごとに有効な広告・コンテンツ施策を整理するという流れで、広告・訴求設計に活かせるインサイトを抽出します。

【目的】検索経路から消費者の購買ポイントを把握し、広告や訴求の最適化を図る
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

「日焼け止めおすすめ」のキーワードの検索パス、出現回数をAPIで取得し、購買ジャーニーの流れ（一般おすすめ→用途・価格・購入場所→比較・検証→ランキング・効果→最終おすすめ／購入）で分析してください。

各ステップごとの主な検索パターンとその頻度を表でまとめてください。それぞれの段階に合った具体的なコンテンツ・広告アイデアも提案してください。最後に結果をグラフ化してください。

上記プロンプトを使った分析結果はこちらでご確認できます。
・ListeningMind & ChatGPTで検索データから広告戦略を設計・分析するTIPS

業界別応用例：コスメキーワード戦略

広告費やSEOのコスパを上げるには、「検索ボリュームが高く、広告競合が低い」キーワードや、“季節ニーズ”や“成分・悩み”を組み合わせた未開拓ワードの発掘が欠かせません。
前述の広告戦略設計の考え方を、具体的な業界に当てはめた例として、「どこを狙えば費用対効果よく新規顧客を獲得できるか？」コスメ分野のキーワード戦略を紹介します。

【目的】少ない広告費用で新規流入を最大化できる狙い目キーワードの発掘
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

コスメ分野で新規顧客を獲得するために、検索ボリュームAPIと広告競合APIからデータを取得し、“高ボリューム×低競合”“季節性課題型”“成分・機能特化型”ごとに上位10キーワードを表にまとめてください。各指標の定義、売上アップのコツ、広告・SEO・SNS施策例、まとめも加えてください。

上記プロンプトを使った分析結果はこちらでご確認できます。
・ListeningMind & ChatGPTで狙い目キーワード発見

まとめ

本記事では、リスニングマインドと生成AIをMCP連携し、検索データをもとに広告効果測定やプロモーション分析、広告・訴求設計に活かすための実践プロンプトを紹介しました。

広告やキャンペーン施策において重要なのは、施策が「どれだけ届いたか」だけでなく、その結果、消費者の関心や行動がどのように変化したのかを捉えることです。
指名検索量の増減や関連キーワード、検索経路の変化といった検索データは、広告接触後の関心の高まりや検討プロセスを把握するための有効な指標となります。

広告設計や効果測定にAIを活用する際に重要なのは、生成能力そのものではなく、どのような一次データを基に分析しているかです。AIはあくまで情報を整理・解釈する存在であり、根拠となるデータが不十分な場合、分析結果は仮説止まりになってしまいます。
その点、検索データは、実際の消費者が能動的に情報を探した「行動ログ」であり、関心・比較・検討といった意思決定プロセスが直接反映された一次データです。

MCPサーバーを通じてChatGPT・Copilot・Claudeなどの生成AIとリスニングマインドのデータを連携することで、信頼できる一次データを基にAIが分析・回答を行う環境を構築できます。
これにより、感覚的な推測や一般論ではなく、実際の消費者行動に基づいた市場調査・競合分析を、短時間で再現性高く行うことが可能になります。

他の業務向けプロンプト集もあわせてご覧ください。
・市場調査・競合分析
・CEP分析
・新商品開発
・SEO・コンテンツマーケティング

検索データを活用したAIによる広告効果測定や広告設計を試してみたい方は、リスニングマインドのトライアルやMCPサーバー連携についての紹介ページもあわせてご確認ください。

注記

※本記事のプロンプトを使った分析は、検索データに基づく分析事例であり、特定のブランドや製品のマーケティング戦略を代弁または評価することを目的としたものではありません。

使用されているキーワードは、実際の検索ボリューム、サジェスト、関連検索語などの情報をもとに収集されたものであり、消費者の関心や情報探索パターンを理解するための分析例として提示しています。

記載されているブランド名および製品は、分析構造を説明するための事例として引用しており、各企業の公式な見解や実際の施策とは関係ありません。本文の内容は筆者個人の見解に基づくものであり、誹謗中傷、歪曲、営利目的は一切含まれておりません。