SEO・コンテンツマーケに使えるAIプロンプト集【リスニングマインドMCP】

SEOやコンテンツマーケティングにおいて成果を出すためには、単に検索ボリュームの大きいキーワードを狙ったり、記事本数を増やしたりするだけでは不十分です。重要なのは、どのキーワードで戦うべきか、どの検索文脈で評価されているのか、そしてユーザーがどのような流れで情報を探しているのかを理解したうえで、戦略的に施策を設計することです。

本記事では、リスニングマインドとChatGPT・Copilot・Claudeなどの生成AIをMCP連携し、検索データを基に SEO戦略の立案からコンテンツ設計・テーマ展開までを一貫して行うための実践プロンプトを紹介します。

SEOギャップ分析による取りこぼし領域の発見、ターゲットキーワード設計、SERP構造の把握、検索行動や検索ジャーニーの理解、そして検索フローを起点としたコンテンツ設計まで。
SEOとコンテンツマーケティングを検索データ起点で体系的に整理したい方は、目的に応じて各プロンプトをご活用ください。

この記事でできること

• 検索データを基に、SEOで取りこぼされている重要キーワードを発見できる
• SEOに有利な情報型インテントのターゲットキーワードを効率的に選定できる
• 消費者が実際に使っている「リアルな検索ワード」や検索導線を把握できる
• SERPやスニペット構造から、評価されやすいコンテンツタイプを理解できる
• デバイス別の検索行動を踏まえ、UXや広告設計の方向性を整理できる
• 検索ジャーニーをもとに、段階別のコンテンツ設計・テーマ展開ができる

① SEO構造・キーワード戦略

1.SEOギャップ分析

このセクションでは、重要度は高いものの自社の検索順位が低いキーワードや、多くの企業が見過ごしがちな取りこぼしキーワードを発見し、SEO施策の優先順位を判断するためのプロンプトを紹介します。

【目的】重要度が高いのに取りこぼされているキーワードを発見し、SEO改善の優先度を判断する
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

「メンズ美容液」ジャンルに関連するキーワードのうち、クラスターapiで重要度が高いもの、かつ検索量apiで月間検索数が競合が激しすぎず、なおかつ流入が見込める中規模ボリューム（500〜2,000件）キーワードを抽出してください。

以下キーワードについて、urlが Googleモバイル自然検索（上位20件）に表示されているかを、検索結果api（serp_by_google_serp_post）を使って確認してください。

対象キーワード：

・メンズ美容液おすすめ
・美容液 メンズ おすすめ 市販
・メンズ美容液エイジングケア
・メンズ美容液 市販
・メンズ 美容液 おすすめ 毛穴
・メンズ美容液ドラッグストア

上記のデータに対して、「重要度」「月間検索数」「Google自然検索順位」を正規化（0〜1スケール）し、ヒートマップで可視化してください。検索順位は、下位に表示されているほどスコアが高くなるように反転スケーリングしてください。

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SEOギャップの見つけ方

2.ターゲットキーワード設計

SEOギャップ分析では、重要度が高いにもかかわらず取りこぼされているキーワードを特定しました。
本セクションでは、その結果を踏まえ、実際にどのキーワードをターゲットとして狙うべきかを判断するためのプロンプトを紹介します。

ターゲットキーワードの選定は、一般的に検索ボリュームを確認できるツールを使い、検索数が多すぎたり少なすぎたりするキーワードは避け、中程度の検索ボリュームを持つキーワードを選び出します。しかし、同じ製品を指す言葉でも、いくつかの単語で呼ばれることがあり、1つ1つ確認しているとかなりの時間と労力がかかります。
SEOに有利な「情報型インテント」で、かつ適切な検索ボリュームのキーワードを簡単・迅速・正確に見つけ出せるプロンプトをご紹介します。

【目的】SEO施策として優先的に狙う情報型インテントのキーワードを選定する
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT
例として、「モバイルモニターのおすすめ」に関する既存コンテンツの全文を添付した上で、以下のプロンプトを使用します。

1.APIを使用し、SEOに有利なこのコンテンツの「ターゲットキーワード」候補を推薦してください。インテントはすべて「情報型インテント」のみとし、以下のようなテーブル形式で提示してください。
ターゲットキーワード候補 | 月間検索数 | インテントタイプ | 推薦理由 | SERP上位2つのタイトル

2.APIを使用し、「対策キーワード」候補を推薦してください。インテントはすべて「情報型インテント」のみ、月間平均検索ボリュームは1,000〜2,000の間で、以下のようなテーブル形式で提示してください。

ターゲットキーワード候補 | 月間検索数 | インテントタイプ | 推薦理由 | SERP上位2つのタイトル

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によるSEOターゲットキーワードの選定

3.消費者のリアルワードの発見

SEOギャップ分析やターゲットキーワード設計では、検索ボリュームや重要度をもとに狙う領域を整理しました。
消費者は正式なブランド名や商品名だけでなく、SNSや口コミ、日常会話で使う呼び名や通称名などでも検索します。本セクションでは、そうしたキーワードを「消費者が実際にどのような言葉で検索しているか」という視点から捉え直し、生活者のリアルな検索ワードとそのつながりを可視化します。

以下のプロンプトでは、検索キーワード同士の関係性や影響度を分析し、消費者のリアルな検索導線を把握します。

【目的】消費者が実際に使用しているリアルな検索ワードを把握し、SEO施策に活かす
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

「エスティローダー」関連の検索データをもとに、キーワードクラスタ内で各キーワードの重要度（重み）と連結中心性（ネットワーク内での影響度）をランキング化してください。

また、各スコアの定義や算出方法も簡潔にまとめ、主要キーワード同士の関係性や、上位に現れるワードの傾向を表やグラフで可視化してください。

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で生活者のリアルワードを発掘

4.SERP／スニペット分析（検索結果構造の把握）

SEOではキーワードの選定だけでなく、そのキーワードで「どのようなコンテンツが評価されているか」を理解することも重要です。本セクションでは、SERP画面に表示されるコンテンツタイプを分析し、上位表示されるコンテンツを設計するためのプロンプトを紹介します。

【目的】ターゲットとするキーワードにおいて、どのコンテンツタイプが“正解”として評価されているかを把握する
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

「レインブーツ」について
1. 直近1〜2年の月別検索ボリュームを実際の数字と表でまとめてください。

2. 最新のSERP（検索結果）1ページ目（モバイル＋PC）で動画、ショッピング、画像、FAQ、広告など各コンテンツタイプが何件・何パーセント表示されているか表でまとめてください。

3. 上記2つのデータだけを根拠に、なぜ動画コンテンツを作るべきか、どのシーズン・タイミングに注力すべきか、どう差別化するべきかを簡潔かつ説得力ある形で結論付けてください。月別検索ボリューム表の直下にトレンド折れ線グラフも挿入してください！すべてのデータは実際のAPI値と出典を明記してください。

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によるスニペット実測データから導くコンテンツタイプ選定方法

②検索行動・文脈理解

①ではキーワードや検索結果構造といったSEOの前提条件を整理しました。
本セクションでは、同じキーワードであってもどのような文脈・環境で検索されているかに注目し、ユーザーの検索行動を理解するためのプロンプトを紹介します。

1.デバイス別検索行動と文脈の違い

スマートフォンで今すぐ行動するケースと、パソコンでじっくり比較検討するケースでは、ユーザーの行動は大きく異なります。本セクションでは、ユーザーのデバイス別検索行動を分析し、最適なUX・広告設計に繋がるプロンプトをご紹介します。

【目的】キーワードごとの検索文脈を、デバイス比率から把握する
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

[ブランドやサービス名]の主要キーワードごとに、モバイルデバイス比率とデスクトップデバイス比率を取得してください。

各キーワードについて、どちらのデバイス比率が高いか、そして、それぞれに最適なUX・広告案・マーケティング戦略を表形式でまとめてください。

取得したデバイス比率に基づき、キーワード別に最適なUX、訴求メッセージ、広告出稿先の優先順位を戦略として提案してください。

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「デバイス別検索行動」分析

2.検索ジャーニー分析

カスタマージャーニー上の検索行動を段階別に整理することで、消費者がどのタイミングで何を調べ、どのブランドを比較しているかを把握できます。
本セクションでは、検索データを用いてジャーニーの各段階におけるキーワード群とブランドの検索シェアを可視化し、広告配信やコンテンツ設計に活かすためのプロンプトを紹介します。

【目的】カスタマージャーニーの各段階におけるブランド検索シェアを把握する
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

APIを使用し、マウスウォッシュ（口内洗浄液）市場の検索ジャーニーを4つの段階（問題認識、情報収集、比較検討、購入）に分け、各段階における実際の検索キーワードをできるだけ詳細に表形式でまとめてください。左の列に「段階」、中央の列に「キーワード」、右の列に「キーワードの月間平均検索ボリュームの合計」を記載してください。

この分析結果から、各段階別にリステリン、モンダミン、バトラー（及びブランド名＋関連キーワード）の月間平均検索ボリュームを抽出し、同段階内の検索ボリューム合計に対して、各ブランド（及び関連キーワード）のシェア（%）を表にまとめてください。

上記の分析結果を、Plotlyの100%積み上げ棒グラフ（100% Stacked Bar Chart）で可視化してください。

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によるカスタマージャーニー上の検索シェア分析

③コンテンツ設計・テーマ展開

②では、検索データをもとにユーザーの検索行動やジャーニーを把握しました。
本セクションでは、その分析結果をもとに、検索フローの分岐や段階ごとに「どのようなコンテンツを用意すべきか」を整理し、具体的なコンテンツ設計・テーマ展開へ落とし込むためのプロンプトを紹介します。

【目的】検索ジャーニーをもとに、段階別のコンテンツ設計・テーマ展開を行う
【使用ツール】リスニングマインドMCPを接続したChatGPT

・「男性香水おすすめ」をクラスタAPIで分析し、最も検索量が多く伸びているクラスターを特定。そのクラスタに関連する主要キーワードを用いて経路APIを実行し、ユーザーの実際の検索経路を分析。各ステップごとに最適なコンテンツ戦略を設計してください。
・Plotlyを使ってSankey Diagram（またはAlluvial Diagram）で上記の検索経路データとクラスタ分布を可視化してください。

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で実現するメンズ香水の段階別コンテンツ戦略

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 SEOおよびコンテンツマーケティングに活用できる実践プロンプトを紹介しました。

SEOやコンテンツマーケティングでは、単に検索ボリュームの大きいキーワードを狙ったり、感覚的にコンテンツを量産したりするだけでは、安定した成果につながりにくくなっています。
重要なのは、どのキーワードで戦うべきか、どの検索文脈で評価されているのか、そしてユーザーがどのような流れで情報を探しているのかを、構造的に理解したうえで施策を設計することです。

AIを活用する際に重要なのは、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
・CEP分析
・新商品開発

検索データを活用したAIによるSEO・コンテンツマーケティング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。