カテゴリーエントリーポイント（CEP）分析に使える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で新領域でのカテゴリーエントリーポイント（CEP）を探索する

3.ブランド想起とCEPの関係性

1.では、ブランドがどのような利用シーンや文脈で想起されているのかを可視化し、2.では、まだ明確に結びついていない新しいCEPの探索を行いました。
本セクションでは、そうした利用シーンや文脈（CEP）と、実際に想起されるブランドとの関係性に注目します。

同じCEPであっても、必ずしもすべてのブランドが同じ強さで想起されるわけではありません。検索データを用いることで、「どのCEPで、どのブランドが、どの程度想起されているのか」を整理し、ブランドが持つ想起の強さや偏りを可視化することができます。

本セクションでは、特定の利用シーン・文脈（CEP）において、どのブランドが強く結びついているのかを把握するためのプロンプトを紹介します。
以下のプロンプトでは、1.各ブランドが想起されている文脈（CEP）を整理→2.CEPごとのブランド想起の強さを比較→3.ブランドごとの想起の偏りや特徴を可視化するという流れで分析を行います。

【目的】特定のCEPにおけるブランド想起の強さ・偏りを把握する
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

1.「スターバックス」のブランド名でクラスターAPIを使用し、消費者の認識に関連する有意義なキーワード群を特定してください。
2. 同様の手法で、「ドトール」と「ブルーボトル」も分析してください。
3. 3つのブランド間の比較のため、共通の軸を提案してください。
4. レーダーチャートで3ブランドの消費者連想を可視化してください。
5. パーセプションマップを作成するために、どのような軸が適切か提案してください。
6. Plotlyを使ってパーセプションマップを視覚化してください。各ブランドを異なる色で表示してください。HTMLでダウンロードしてください。

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でブランド連想の分析

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カテゴリーエントリーポイント（CEP）を可視化・探索するための実践プロンプトを紹介しました。

CEPとは、消費者が特定のニーズや状況に直面した際に、最初に思い浮かべる利用シーンや文脈を指します。どのCEPで想起されるかを把握し、新たなCEPを獲得していくことは、消費者の選択肢に入り続けるために重要な要素です。

CEPの分析に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
・広告効果測定・広告設計
・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によるカテゴリーエントリーポイントの分析を実際に試してみたい方は、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。