🎯 AI別SEO記事自動化フロー完全設計書

あなたはSEOエキスパートであり、マーケティング戦略のプロフェッショナルです。
以下の条件でキーワード選定を行ってください。

【前提情報】
- 事業内容: {{business_description}}（例：派遣社員向け教育プログラム提供）
- 目標CV: {{conversion_goal}}（例：問い合わせ獲得、資料DL）
- ターゲット読者: {{target_persona}}（例：派遣会社の教育担当者、30〜40代）
- 自社の強み: {{company_strengths}}（例：オンライン教育システム、実績300社以上）

【作業手順】
1. **キーワード候補の抽出**: 上記前提情報から、ターゲット読者が検索しそうなキーワードを15〜20個リストアップしてください。
2. **検索ボリューム調査**: 各キーワードの月間検索ボリュームを調査（Google検索やツールを活用）し、データを記載してください。
3. **競合性評価**: 各キーワードで実際に検索し、上位10サイトの傾向（企業サイト、個人ブログ、大手メディア等）を分析してください。
4. **CVへの距離評価**: 各キーワードを検索するユーザーの購買意欲段階を推定（情報収集段階=低、比較検討段階=中、購入直前段階=高）してください。
5. **サジェスト確認**: 有力なキーワード候補をGoogle検索窓に入れ、サジェストキーワードを確認してください。
6. **総合評価**: 上記を踏まえ、最もCV獲得に効果的なキーワードを**1つ**推奨してください。その理由も明記すること。

【出力形式】
- キーワード候補一覧（15〜20個）: 各キーワードの検索ボリューム、競合性（高/中/低）、CVへの距離（高/中/低）を表形式で整理
- 推奨キーワード: 最終決定の1キーワード
- 推奨理由: なぜこのキーワードが最適か（3〜5行で説明）
- 記事タイプ: 悩み解決型 or 情報提供型
- ペルソナ仮説: 想定読者像（職種、年齢、課題、検索意図）

あなたはSEOエキスパートであり、マーケティング戦略のプロフェッショナルです。
以下のキーワード候補から、最もCV獲得に効果的なキーワードを1つ選定してください。

【前提情報】
- 事業内容: {{business_description}}
- 目標CV: {{conversion_goal}}
- ターゲット読者: {{target_persona}}

【キーワード候補データ】（表形式で提供）
| キーワード | 月間検索数 | 競合性 | CVへの距離 |
|----------|----------|--------|----------|
| 派遣社員 教育方法 | 1,200 | 中 | 高 |
| 派遣スタッフ 研修 | 800 | 低 | 中 |
| ... | ... | ... | ... |

【作業指示】
1. 各キーワードを、検索ボリューム・競合性・CVへの距離の3軸で評価してください。
2. ターゲット読者の検索意図と、自社の強みを踏まえ、最も効果的なキーワードを1つ選定してください。
3. 選定理由を明確に説明してください（検索者のニーズ、競合状況、CV導線の観点から）。
4. 記事タイプ（悩み解決型 or 情報提供型）とペルソナ仮説も提示してください。

キーワード「{{keyword}}」でGoogle検索を実行し、上位10サイトの情報を収集してください。

【検索条件】
- 検索対象: 日本語のウェブページ
- 検索地域: 日本
- 除外対象: 広告枠、Googleマップ、Google動画等のユニバーサル検索結果
- 取得件数: 上位10件（オーガニック検索結果のみ）

【取得情報】
各サイトについて以下の3点を取得してください：
1. **タイトル**: 検索結果に表示されるページタイトル
2. **URL**: ページのURL（完全なURL、短縮URLは展開）
3. **スニペット**: 検索結果に表示される説明文（ディスクリプション）

【重要】
- 検索は**パーソナライズを排除**した状態で実行してください（シークレットモード相当）
- 検索結果に広告が含まれる場合、それを除外し純粋なオーガニック結果のみを取得してください

あなたはSEOエキスパートであり、行動経済学や心理学・脳科学の教授です。
キーワード「{{keyword}}」をGoogle検索窓に入れた際のサジェストクエリと、上位10記事を分析し、検索者の「Question（疑問・検索意図）」を明確化してください。

【作業手順】
1. **検索クエリサジェスト分析**: Google検索窓に表示される関連サジェストキーワードを確認し、関連性の高いクエリの傾向を把握。
2. **ペルソナ深掘り**: このキーワードで検索する人の具体像（職種、抱える課題や目的）を想定し、検索者が真に知りたいこと（核心的なQuestion）は何か推測。心理的な動機や背景知識も考慮する。
3. **Questionの明確化**: 「検索者は何を知りたいのか」を一文で表現し、その疑問を段階的に分解（例：大きな疑問A→派生する疑問B→さらに細分化した疑問C...）してください。

【重要】
- 定義したQuestionと、後続のAnswer（記事内容）との間にズレが生じないようにすること。
- 検索者の真の疑問を正確に捉え、次工程のAnswer作成でそれに完璧に応えるための土台を作る。

あなたはSEOエキスパートであり、行動経済学と心理学、神経科学の教授でもあります。
この工程は「**心臓部**」です。定義された検索者のQuestionに対する的確なAnswerを作成するために、競合記事（上位10件程度）から**「共起語」**と**「関連キーワード」**を可能な限り徹底抽出してください。

【作業手順】
1. **クエリの確認（最優先）**: 前工程で得たGoogleサジェストクエリ一覧: {{query_suggestions}} をまず再確認し、検索者ニーズの方向性を掴む。
2. **共起語の抽出**: 検索上位10記事の内容から頻出する単語・フレーズを抽出してください。ただし単純頻度ではなく**「複数記事に共通する重要語」**を優先すること（各記事でバラバラに登場する語より、全記事共通の語を重視）。
3. **関連キーワードの抽出**: メインキーワード「{{keyword}}」に関連する類義語や派生語、ユーザーが併せて疑問に思う関連トピックを抽出してください。競合記事の見出しパターンやFAQセクションも参考に、よくある質問項目を整理すること。
4. **Answer準備チェック**: 上記で抽出した材料を用いて「Question: {{core_question}}」に十分な回答ができるかを確認します。不足している論点や切り口があれば指摘し、後続工程で補うためのメモを残してください。

【重要原則】
- **QuestionとAnswerのズレをなくす**: 抽出したキーワード群が検索者の疑問解消に直結するか常に検証すること。
- **競合が見落としている論点を発見する**: 他記事にはないが検索者ニーズに応える上で重要な切り口がないか、分析結果から探ること。

あなたはSEOエキスパートであり、心理学・行動経済学・神経科学の教授でもあります。
競合記事を徹底分析し、我々の記事の差別化戦略を策定してください。

【最重要】差別化の2大要素:
1. **情報のフレッシュネス（最新性）**を最優先で考慮すること。
2. **競合が見落としている論点・切り口**の発見（必須）。

【分析材料】
- 競合記事一覧と要約: {{competitor_articles}}
- 検索意図（Question）: {{core_question}}
- ペルソナプロフィール: {{persona_profile}}
- 共起語リスト: {{kyoki_words}}

【分析内容】
1. 各競合記事の**強み**（何が優れているか）と**弱み**（何が不足・不十分か）を簡潔に整理する。
2. **必須:** 競合がカバーしていない論点や独自の切り口を発見し列挙する。
3. **最優先:** 情報の最新性をチェック。各記事で引用されているデータや記述は最新か？法改正・制度変更があれば反映されているか？
4. 上記を踏まえ、ペルソナにとって最も価値が高い差別化要素を特定する。
5. 読者の疑問をより的確に解決できる記事ストーリーの方向性を提案する。

あなたはSEO戦略レポート作成のエキスパートであり、行動経済学・心理学・神経科学にも精通する教授です。
差別化戦略を反映した、読者の疑問解決に特化した記事アウトラインを作成してください。

【提供情報】
- 検索意図（Core Search Intent）: {{core_search_intent}}
- ペルソナ: {{persona_profile}}
- 差別化切り口（機会）: {{differentiation_opportunities}}
- 記事ストーリー方向性: {{story_direction}}
- 競合見出しパターン: {{headings_patterns}}
- 想定FAQリスト: {{faqs}}

【アウトライン作成要件】
1. **競合にはない独自の切り口**を必ず一つ以上盛り込むこと（上記差別化切り口を参考に）。
2. ペルソナの疑問を段階的に解決する構成にする（基本的な疑問から応用的な疑問へ順序立てるなど）。
3. 検索意図を満たしつつ、差別化要素（独自データや最新情報など）を各所で強調する。
4. 記事タイトル案を3案提案する（SEOキーワードを含みつつ魅力的なタイトルに）。
5. 各セクション見出し（H2,H3）も複数案ある場合は提案する。
6. アウトライン全体は論理的な流れになるよう注意し、箇条書き形式で出力する。

「{{入力されたキーワード}}」に関する一次情報を以下の条件で収集してください。

### 収集する情報の種類：
1. **公的機関**の統計データ・調査結果
2. **学術論文**・研究報告書の結論
3. **業界団体**の公式発表・レポート
4. **政府機関**の政策・ガイドライン情報
5. **大手企業**の公式プレスリリース・決算報告のポイント
6. **専門家・有識者**の公式見解（インタビュー記事など）

### 情報収集の条件：
- **過去2年以内（{{現在の西暦}}-2年～現在）**の最新情報を優先すること
- **日本語情報**を中心に、必要に応じて英語情報も含めること
- 出典元のURLと**発表日**を必ず明記すること
- 情報の信頼性を**高・中・低**の3段階で評価すること（信頼できる公的機関＝高、個人ブログ＝低 など）

【出力形式の例】：
- **統計データ:** 2025年○月、日本銀行「生活意識に関するアンケート」にて「景気が良い」と感じる人は前年比XX%増（URL…）〈信頼性: 高〉
- **学術論文:** 2024年△月、〇〇大学の研究チームが「■■」に関する論文発表。主な発見: ～（URL…）〈信頼性: 中〉

あなたはSEOエキスパートであり、行動経済学と脳科学の教授でもあります。
以下の条件で、QuestionとAnswerのズレがない高品質なSEO記事本文を作成してください。

【最重要原則】
✓ **QuestionとAnswerのズレをゼロにする**（検索者の疑問に完全に答え切る）
✓ **情報をスキップしない**（**10重チェック**指示に従い、回答内容を自己検証する）

【記事戦略】
- **Question（検索意図）:** {{core_question}}
- **ペルソナ:** {{persona_profile}}
- **トーン:** {{tone_guideline}}
- **共起語:** {{kyoki_words}}
- **差別化切り口:** {{differentiation_opportunities}}
- **一次情報ソース:** {{primary_sources}}

【本文作成要件】
1. **【最優先】QuestionとAnswerのズレをなくす**
   - 検索者の疑問に対して、序盤から的確に回答すること（前置きで引き延ばさない）。
   - 全文を通じて不要な情報を入れない、一方で必要な情報は漏らさない。
2. **目標文字数: 3000〜5000字程度**を基準とする。
3. **一次情報（最新データ）**を必ず本文に組み込む
4. **【重要】10重チェック指示**
   - **出力内容を生成する前に**、提供した知識データ・アウトラインに漏れや誤りがないか**10回見直してください**（AI自身で）。
   - 特に「自分に都合の悪い複雑な情報」を**スキップしないこと**。

【出力形式】
Markdownで文章を出力（適宜見出し・リストを用いて読みやすく整える）。

【目的】
この記事全文をファクトチェックしてください。
あらゆる手段を尽くして、以下の手順に従って進めてください。

【手順】
1. 記事を精読し、含まれる**主張・数値・引用**などの「事実」を一つずつ抽出してください。
2. 抽出した事実ごとに調査を行い、「**真実**」「**虚偽**」「**不明瞭**」のいずれかを判定してください。
3. 各事実について、**信頼性の高い独立した情報源を最低3件**探し、判定の根拠として示してください。
   ※学術論文、政府・公的機関、一次資料、主要報道などを優先

【出力形式】以下の3セクションに分けて一覧化してください。

■ **真実**
・事実A｜*簡潔な根拠説明*｜参考: [媒体名1], [媒体名2], [媒体名3]

■ **虚偽**
・事実C｜*簡潔な根拠説明（なぜ虚偽とわかったか）*｜参考: [媒体名..., 媒体名..., 媒体名...]

■ **不明瞭**
・事実D｜*判断に足る公開情報が不足している旨*｜参考: [媒体名..., 媒体名..., 媒体名...]

【補足ルール】
- 引用元は必ず**媒体名**にリンクを埋め込むこと（URL文字列は本文に表示しない）。
- 箇条書きには必ず「・」を使用し、Markdownの「-」「*」などの自動変換記号は使わないでください。

以下の記事を**読みやすく**ブラッシュアップしてください。

【リライト要件】
- 冗長な表現を削除し簡潔な文章にする
- 文末を「です・ます調」の敬体に統一する
- 読者が理解しやすいように箇条書きや段落分けを適切に追加する
- FAQセクションは読者と対話しているような**会話調**に調整する
- 全体の段落構成を最適化し、一つの段落に詰め込みすぎない
- ペルソナ（{{persona_profile}}）に合わせたトーンに微調整する（専門用語の噛み砕き具合等）

【記事本文】
{{本文（Markdown形式）}}

# SEO記事完成パッケージ

## 1. 記事メタ情報
- **タイトルタグ**: [32字以内、メインキーワード含む]
- **メタディスクリプション**: [120〜150字、数字・ベネフィット・CTA含む]
- **スラッグ**: [英数字、ハイフン区切り、キーワード含む]
- **カテゴリ**: [適切なカテゴリ]
- **タグ**: [関連キーワード5〜10個]

## 2. OGP設定
- **og:title**: [タイトルタグと同じ、または微調整]
- **og:description**: [メタディスクリプションと同じ]
- **og:image**: [推奨画像URL]
- **og:type**: article

## 3. 記事本文（Markdown）
{{完成した記事全文}}

## 4. 内部資料

### 4.1 ファクトチェック結果
{{工程9の出力}}

### 4.2 差別化戦略サマリー
{{工程5の出力を3〜5行で要約}}

### 4.3 一次情報ソース一覧
{{工程7で収集した出典リスト}}

### 4.4 内部リンク候補
- [関連記事1のURL] - [アンカーテキスト案]
- [関連記事2のURL] - [アンカーテキスト案]

## 5. 品質指標
- **文字数**: [実際の文字数]
- **想定読了時間**: [分]
- **共起語カバー率**: [%]
- **一次情報引用数**: [件]
- **CTA配置数**: [箇所]

【自己バリデーション】
出力前に以下を確認:
□ タイトルタグ: 32字以内
□ メタディスクリプション: 120〜150字
□ スラッグ: 英数字とハイフンのみ、50字以内
□ 記事本文: 3000〜5000字
□ H1タグ: 1個のみ
□ H2タグ: 5〜8個
□ 一次情報引用: 3件以上
□ CTA配置: 3箇所

【効果的なロール指示例】
❌ 悪い例: 「あなたはSEOの専門家です」
✅ 良い例: 「あなたはSEOエキスパートであり、行動経済学・心理学・脳科学の教授で、10年の実務経験があります」

【理由】
- 具体的なペルソナ設定により、AIの出力方向性が明確化
- 複数の専門性を組み合わせることで、多角的な視点を引き出せる
- 実務経験等の補足により、実践的な出力を促進

【段階的思考を促す指示】
❌ 悪い例: 「競合分析をしてください」
✅ 良い例: 「以下の手順で段階的に分析してください：
1. 各競合記事の強みを抽出
2. 各競合記事の弱みを抽出
3. 共通する強み・弱みをグループ化
4. 競合が見落としている論点を発見
5. 最も価値の高い差別化要素を特定」

【理由】
- ステップバイステップで指示することで推論品質が向上
- 特に複雑な分析タスクでは段階的思考が有効
- AIの思考プロセスが可視化され、検証しやすい

【構造化出力の指定】
❌ 悪い例: 「結果を教えてください」
✅ 良い例: 「以下のJSON形式で出力してください：
{
  "keyword": "推奨キーワード",
  "volume": 月間検索数,
  "competition": "競合性（高/中/低）",
  "cv_distance": "CVへの距離（高/中/低）",
  "reason": "推奨理由"
}」

【理由】
- 出力フォーマットを明示することで一貫性が向上
- 後続工程でのデータ処理が容易になる
- 特にClaudeは構造化データの生成・解析が得意

【理想的な出力例の提示】
❌ 悪い例: 「良いタイトルを作ってください」
✅ 良い例: 「以下の例を参考に、魅力的なタイトルを3案作成してください：

【例1】派遣社員教育の完全ガイド｜7つのステップで離職率を50%削減
【例2】【2025年最新】派遣スタッフ研修プログラム設計マニュアル
【例3】派遣社員が定着する教育方法｜300社導入の実績から学ぶ」

【理由】
- 2〜3個の例示により、AIが望ましい出力パターンを学習
- 出力のトーン・スタイル・構造が期待に沿いやすい
- 特に創造的タスクで効果的

【自己検証プロンプトの追加】
「出力前に以下を確認してください：
□ QuestionとAnswerにズレはないか？
□ 必要な情報を漏らしていないか？
□ 不要な情報で水増ししていないか？
□ データ・引用は正確か？
□ 表現は読者（{{ペルソナ}}）に適しているか？
□ 見出し構成は論理的か？
□ 重要メッセージは前半に配置されているか？
□ 差別化要素は明確か？
□ 一次情報は最新（2年以内）か？
□ 文字数は目標範囲（3000〜5000字）内か？

上記を確認した上で、問題がなければ出力してください。
問題がある場合は修正してから出力してください。」

【効果】
- AIに自己チェックを促すことで出力品質が向上
- 特に「10重チェック」指示として明示的に回数指定も有効
- Claudeは自己反省的な動作が組み込まれており、相性が良い