ChatGPT SEOプロンプト集｜キーワード調査・構成案・リライトの実用テンプレート

2026年10月26日

ChatGPTをSEOに使うとき、出力の質を左右するいちばんの要因は、AIの性能よりも「どう頼むか（プロンプトの設計）」です。同じAIでも、指示の書き方、前提の渡し方、出力の形の指定ひとつで結果はまったく変わります。

この記事では、SEOの代表的な7つの作業でそのまま使えるプロンプトを、コピーして使える形で紹介します。あわせて、1次情報の渡し方と、会社で使うときの注意点も解説します。

この記事でわかること

キーワード調査・検索意図の分析・構成案・リード文・リライト・説明文・FAQで使えるプロンプト7本
プロンプトに1次情報を渡す4つの型と、記入の形
プロンプトを「チームの資産」として育てる考え方
会社でChatGPTを使うときの機密情報の扱い方

プロンプトは「使い捨て」ではなく「資産」にする

英語圏のSEOの現場では、プロンプトを毎回その場で考えるのではなく、作業ごとに使い回せる形で保存し、ChatGPTのプロジェクト機能やClaudeのProjectsと組み合わせて運用する「プロンプトライブラリ」という考え方が広がっています。1本1本の出来よりも、ためて磨いていくことで効果が積み上がる、という発想です。

この記事のプロンプトも、コピーして終わりではなく、【】の部分を自社の事情に合わせて書き換え、出力を見て改善点をプロンプトに戻す、という使い方を前提にしてください。AIをSEOのどの工程で使うと効果が出やすいかは「AI SEOとは」で整理しています。

プロンプト1：キーワード調査（軸のキーワードから候補を広げる）

キーワード調査はChatGPTが比較的得意な作業です。ただし、Googleサジェストや検索ボリュームのような実際のデータは持っていないため、ChatGPTは候補出しに使い、確認は別のツールで行うのが基本です。

あなたは日本のSEO専門家です。以下の条件で、シードキーワードから派生する
検索キーワード候補を30個リストアップしてください。

■ シードキーワード
【軸のキーワード】

■ ターゲット読者
【読者像（役職・業務・課題・検索するきっかけ）】

■ 業種・サービス
【業種・サービス内容】

■ 出力条件
- 「情報収集型」「比較検討型」「購入検討型」「指名検索型」の4つに分類
- 各キーワードに想定される検索意図を1行で添える
- 3語以上の長めのキーワードを20個、2語のキーワードを10個含める
- 表形式で出力する

■ 制約
- 実在しない造語は除く
- 自社のサービス名は含めない

出力したら、Googleサジェストやキーワードプランナーで実際の数値を確かめてください。ChatGPTが出す検索ボリュームや競合の強さの数値は信頼できません。進め方の全体は「AIキーワード選定の実践ガイド」で解説しています。

プロンプト2：検索意図の分析

検索意図（そのキーワードで検索した人が何を知りたいのか）の分析は、記事の方向性を決める大切な工程です。構成案の前にひと手間はさむと、記事の方向がぶれにくくなります。

あなたは日本のSEO専門家兼ユーザーリサーチャーです。以下のキーワードについて、
検索意図を多角的に分析してください。

■ キーワード
【分析するキーワード】

■ 出力項目
1. 検索意図の4分類（情報収集 / 比較検討 / 購入 / ナビゲーション）のどれか、理由つきで
2. このキーワードで検索する人の典型的な状況を3パターン（いつ・どこで・なぜ）
3. それぞれの状況で抱えている本音の悩み・不安
4. この検索で得たい情報の優先順位トップ5
5. 満足したときに取る次の行動（問い合わせや購入に近い順）
6. 競合記事が見落としがちな観点を3つ

■ 出力形式
見出しつきで簡潔に

この出力は、記事の読者像や、構成案の「読者が知りたいこと」の下書きにそのまま使えます。

プロンプト3：記事構成案（1次情報を渡して作る）

構成案で1次情報を渡さないと、どこにでもある一般的な見出ししか出てきません。自社の事例・数値・経験をプロンプトに組み込むことで、出力の独自性が一気に上がります。

あなたは日本のSEO専門家兼コンテンツディレクターです。以下の条件で
記事構成案を作成してください。

■ 狙うキーワード
【メインキーワード】

■ 関連キーワード
【3〜5個】

■ 検索意図
【プロンプト2の出力を貼り付け】

■ 想定読者
【役職・業務・課題】

■ 自社の1次情報（必ず構成案に組み込むこと）
■■ 事例
【お客様の事例・数値・施策内容】
■■ 独自の知見
【自社だけが知っている現場の知見】
■■ 保有データ
【独自の調査・計測データ】

■ 出力条件
- H2を5〜8個、各H2の下にH3を2〜4個
- 各見出しに「このセクションで伝える要点」を2〜3行添える
- 1次情報をどのセクションでどう使うかを明示する
- 競合記事との違いを構成レベルで3つ
- 冒頭と結論の書き方の方針
- 各セクションの想定文字数

1次情報がないままこのプロンプトを使っても、効果は限られます。逆に言えば、自社が持っている1次情報の量と質が、AIを使ったSEOでの強みの核になります。

プロンプト4：リード文（信頼感のある書き出し）

記事の冒頭は、読者が読み進めるかどうかと、AI検索で引用されるかどうかの両方に関わります。AIは1ページを丁寧に読み込むのではなく、使えそうな部分を拾うと言われているため、冒頭にこの記事の要点を密度高く書いておくことが大切です。

あなたは日本のSEO専門家兼コピーライターです。以下の条件で記事の
リード文を3パターン作成してください。

■ 記事タイトル
【タイトル】

■ 狙うキーワード
【メインキーワード】

■ 想定読者
【読者像】

■ 記事の結論
【最終的に伝えたいことを1行で】

■ 書き手の経験・立場
【執筆者の実務経験・肩書き・関連する実績】

■ 条件
- 300字前後
- 1文目は読者の悩みに共感する書き出し
- 2〜3文目で「この記事で分かること」を具体的に示す
- 最後の1文で結論を先に伝える
- です・ます調で、断定しすぎない
- 書き手の経験にもとづく信頼の手がかりを自然に入れる

■ パターンの違い
- A：共感重視
- B：データ提示重視
- C：結論先出し重視

3パターン出させて人が選ぶ・組み合わせるのが現実的です。そのままだと教科書的な印象が残るので、固有名詞や実際のエピソードを1〜2行足すと、ぐっと血が通います。

プロンプト5：リライトの方針づくり（Search Consoleのデータを渡す）

既存記事のリライトは、ChatGPTの費用対効果が出やすい作業のひとつです。Search Consoleのクエリデータと記事本文の両方を渡すと、「伸びているクエリを伸ばし、取りこぼしているクエリを拾い直す」という、データにもとづいた提案が得られます。

あなたは日本のSEO専門家兼リライトディレクターです。以下の既存記事を
Search Consoleのデータにもとづいてリライトする方針を立ててください。

■ 既存記事の本文
【本文を貼り付け】

■ Search Consoleのクエリデータ（直近90日）
【クエリ / 表示回数 / クリック数 / CTR / 平均掲載順位 を表で】

■ 現在の狙うキーワード
【メインキーワード】

■ リライトの目的
【順位を上げる / クリック率の改善 / 流入を増やす / 検索意図のずれの修正 など】

■ 出力項目
1. 今の記事の強み（残すべき部分）
2. 今の記事の弱み（クエリデータから見える抜け）
3. 新しく拾うべきクエリと、本文への組み込み方
4. 既存の見出しの修正案（修正前→修正後）
5. 追加すべき見出しと、各セクションの要点
6. 冒頭・タイトル・説明文の見直し案
7. 優先度の高い順に並べた実行プラン

■ 制約
- 既存の良い部分を壊さない
- 検索意図を大きく変えない
- 水増しや過剰な装飾をしない

「人が対象を選ぶ → AIが方針の下書きを作る → 人が最終判断する」流れが、品質と速さのバランスが良い運用です。リライト全体の手順は「AI記事リライトの実務ワークフロー」で解説しています。

プロンプト6：メタディスクリプション（検索結果での説明文）

メタディスクリプション（検索結果でタイトルの下に表示される説明文）は、直接の順位の要因ではありませんが、クリック率に影響します。文字数の決まった定型文づくりはChatGPTの得意分野なので、10パターン出して選ぶ使い方が効果的です。

あなたは日本のSEO専門家兼コピーライターです。以下の記事の
メタディスクリプションを10パターン作成してください。

■ 記事タイトル
【タイトル】

■ 狙うキーワード
【メインキーワード】

■ 関連キーワード
【関連キーワード】

■ 記事の要点
【伝える内容を3〜5行で】

■ 読者が検索時に気にしていること
【読者の関心事】

■ 出力条件
- 各パターン110〜120字
- 狙うキーワードを自然に含める
- 1文目で読者の課題か得られる価値を示す
- 2文目で具体性・数字・根拠を添える
- 10パターンそれぞれ切り口を変える（メリット型・数字型・問題提起型・比較型など）

■ 制約
- 大げさな表現や煽りは使わない
- 「〜してみませんか？」のようなあいまいな呼びかけは避ける

出力したら、実際の検索結果に並んだときの見え方を想像して選ぶと、机の上で選ぶより精度が上がります。

プロンプト7：FAQ（AI検索を意識したよくある質問）

FAQは以前からSEOで使われてきた型ですが、AI検索の時代にはさらに重みが増しています。前後の文脈がなくても単体で意味が通じる段落はAIに引用されやすいと言われており、Q&Aの形はこの条件を満たしやすい形式です。

あなたは日本のSEO専門家兼AI検索対策のアドバイザーです。
以下の記事に追加するFAQを作成してください。

■ 記事のテーマ
【テーマ】

■ 狙うキーワード
【メインキーワード】

■ 本文の要約
【記事の要点を5〜10行で】

■ 読者が抱きそうな追加の疑問
【分かれば記入。なければ推定させる】

■ FAQの書き方
- 質問は、読者が実際に検索しそうな自然な文で
- 回答は、文脈がなくても単体で理解できるように書く
  （「それは」「このツールは」などの指示語を使わない）
- 回答の1文目で結論を言い、続く2〜3文で根拠や補足
- 数値・固有名詞・条件をはっきり書く
- 回答は各120〜180字

■ 出力条件
- 7〜10問
- 初級者向け・中級者向け・応用の質問をバランスよく
- 最後に、この記事で扱わなかった関連テーマへ誘導する質問を1問

AI検索で引用されやすい書き方は「AI検索で引用されるコンテンツの書き方」、AI検索対策の全体像は「LLMO対策とは」で解説しています。

1次情報をプロンプトにどう渡すか

プロンプトに事例・数値・体験・画像の4つの型の1次情報を足すと、一般論ではない出力になることを示す図

出力の質を分けるいちばんの変数は、プロンプトの上手さよりも、渡す1次情報の質と量です。AIは渡された情報の範囲でしか独自性を出せないため、1次情報なしで回すと、どこかで見たような一般論に落ち着いていきます。

渡すべき1次情報の4つの型

型	内容	渡すときのコツ
事例型	業種・実施した施策・期間・数値の変化	社名や個人名は伏せてもよい
数値型	独自の調査、計測データ、社内テストの結果	数値の出どころと計測期間も書く
体験型	担当者の気づき、失敗談、現場でしか見えない注意点	一人称のメモ書きで十分
画像型	管理画面やレポート画面、実際の検索結果の画像	画像を読み取らせて文字に起こさせる使い方もできる

記入の形

プロンプトの「自社の1次情報」の部分に、次の形で書き込むと扱いやすくなります（【】は自社の内容に置き換えてください）。

■ 自社の1次情報

■■ 事例A
- 業種：【業種】
- 施策：【実施した内容】
- 期間：【期間】
- 結果：【数値の変化（例：対象キーワードの平均順位 〇位→〇位）】
- ポイント：【うまくいった理由として考えていること】

■■ 数値データ
- 【調査・計測の内容と結果】
- 出どころ：【社内調査 / 計測ツール名】、期間：【〇年〇月〜〇月】

■■ 現場の体験
- 【担当者として実感していること】
- 【よくある失敗と、その立て直し方】

この形で渡すと、ChatGPTは構成案やリード文の中に1次情報を自然に織り込んでくれます。毎回貼り付けるのが手間なら、ChatGPTのプロジェクト機能やカスタム指示に「自社の業種・読者像・1次情報のメモ」を登録しておくと便利です。たくさんのファイルをまとめて読ませたいときは「非エンジニア向けClaude Code・Gemini CLI入門」の方法も使えます。

会社で使うときの注意：機密情報の扱い

SEOの作業で渡しがちな1次情報には、売上データ、お客様の情報、未公開の施策結果など、社外に出してはいけないものが混じることがあります。情報システム部門の管理外で社員が個人アカウントのAIを使う「シャドーAI」が問題になっており、機密データを個人アカウントのChatGPTに貼り付けている社員が多いという海外の調査もあります。

個人アカウントのChatGPTは、初期設定では会話の内容が学習に使われる可能性があります。会社でSEOに使うなら、次の4つをそろえてから本格的に導入してください。