検索データ×生成AIで実務を変える｜マーケティングAIプロンプト集一覧

マーケティング業務に生成AIを活用する際、重要なのは「どの業務に」「どのデータを使って」AIを使うかを整理することです。
リスニングマインドのMCP連携を活用することで、検索データという一次データを基に、AIで市場調査・広告分析・SEO・商品開発などの業務を再現性高く行うことが可能になります。

本ページでは、検索データ×生成AIを活用した実務別AIプロンプト集を、目的別にまとめています。

■市場・戦略設計フェーズ

事業や施策の初期段階で必要となる、市場全体の構造把握や競合状況の整理を行います。

このプロンプト集でできること

• 市場規模把握
• 競合比較・ポジショニング
• 検索データ起点の仮説立て

👉市場調査・競合分析に使えるAIプロンプト集

■広告・施策実行フェーズ

広告やキャンペーン施策によって生じた消費者の関心や行動の変化を捉え、次の広告設計や訴求改善に活かします。

このプロンプト集でできること

• CM・キャンペーン効果測定
• 検索行動を基にした広告設計
• ブランドスイッチ分析

👉広告効果測定・広告設計に使えるAIプロンプト集

■ブランド想起・文脈設計フェーズ

消費者がどのような状況や文脈でブランドを思い出しているのかを整理し、想起されやすい利用シーンを明確にします。

このプロンプト集でできること

• 利用シーン・文脈別CEPの可視化
• 新しいCEPの探索
• ブランド想起の強さ比較

👉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

■商品・価値創出フェーズ

消費者のニーズや課題、成長の兆しを捉え、どのような価値を提供すべきかを具体化します。

このプロンプト集でできること

• 成長機会の発見
• 消費者動機・ペインポイント分析
• ペルソナ設計・細分化

👉新商品開発に使えるAIプロンプト集

■集客・コンテンツ最適化

検索行動や検索結果の構造を踏まえ、どのテーマで、どのようなコンテンツを用意すべきかを整理します。

このプロンプト集でできること

• SEOギャップ分析
• キーワード戦略・SERP分析
• 検索ジャーニーを基にしたコンテンツ設計

👉SEO・コンテンツマーケに使えるAIプロンプト集

検索データ×生成AIを実務で試してみたい方へ

本記事で紹介したプロンプトは、リスニングマインドの検索データと、ChatGPT・Copilot・Claudeなどの生成AIをMCP連携することで実行できます。

検索データという一次データを基に、再現性のある市場調査・分析・施策設計を行いたい方は、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。

▶ リスニングマインドのトライアルについて
▶ リスニングマインドMCPサーバーについて