12工程プロンプト集
各工程ごとの詳細プロンプト・入力・出力・推奨モデル一覧
工程一覧
0
キーワード選定
→
1
Start(入力)
→
2
Search(検索)
→
3
Extract(抽出)
→
4
Gemini(分析)
→
5
共起語抽出【心臓部】
→
6
競合分析
→
7
アウトライン
→
8
一次情報追加
→
9
本文生成
→
10
ファクトチェック
→
11
最終リライト
⓪ キーワード選定【人間 or Gemini】
問い合わせ獲得・CV目的に基づいたキーワード決定
推奨担当
人間(推奨) or Gemini Pro
入力
business_description
事業内容・目標CV・ターゲット読者
Gemini用プロンプト(リアルタイム検索)
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)
出力
keyword
メインキーワード(1つ)
article_type
記事タイプ(悩み解決型 or 情報提供型)
persona
ペルソナ想定
① Start(キーワード入力)
ワークフローの開始点、ユーザーからの入力を受け取る
処理内容
システム処理(変数入力ノード)
入力項目
keyword
string(必須)
例:「派遣法 教育訓練 義務化」
persona
string (optional)
例:「派遣会社 教育担当」
article_type
enum
例:「解説」/「比較」/「事例」
出力
keyword
正規化されたメインキーワード
② Search(上位10サイト取得)
競合記事検索・情報収集
使用ツール
検索プラグイン(Dify内蔵 or 外部API)
入力
keyword
検索クエリ
出力
search_results
タイトル/URL/スニペット一覧(10件)
③ Extract(本文抽出)
競合記事の詳細コンテンツを取得
使用ツール
Scrape as Markdown / Beautiful Soup
入力
search_results.urls
検索結果のURL一覧
出力
competitor_articles
各記事の本文(Markdown形式)
④ Gemini(クエリ分析・ペルソナ深掘り)
検索意図(Question)を明確化
推奨モデル
Gemini Pro
入力
keyword
メインキーワード
competitor_articles
競合記事本文
プロンプト
あなたはSEOエキスパートです。
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サジェストキーワードを確認
- 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、課題、目的)
- 検索者が真に知りたいこと(Question)
3. Question の明確化
- 「何を知りたいのか」を一文で表現
- 検索者の疑問を段階的に分解(疑問A → 疑問B → 疑問C)
【重要】
- QuestionとAnswerのズレがないことが良質記事の条件です
- 検索者の疑問を正確に捉え、後続のAnswer作成に繋げます
【出力形式】JSON
{
"query_suggestions": ["サジェスト1", "サジェスト2", ...],
"persona_profile": "具体的なペルソナ像",
"core_question": "検索者の中心的な疑問(一文)",
"question_breakdown": ["疑問A", "疑問B", "疑問C"],
"tone_guideline": "推奨トーン・文体"
}
入力: {{keyword}}, {{competitor_articles}}
出力
core_question
検索者の中心的疑問(Question)
query_suggestions[]
検索サジェストクエリ
persona_profile
具体的ペルソナ像
tone_guideline
推奨文体・トーン
⑤ 共起語・関連キーワード抽出【心臓部】
Questionに対する的確なAnswerを作成するための材料抽出
推奨モデル
GPT-4(推奨) or Claude 3.5 Sonnet
入力
keyword
メインキーワード
core_question
検索意図(Question)
query_suggestions
サジェストクエリ
competitor_articles
競合記事本文
プロンプト
あなたはSEOエキスパートです。
この工程は「心臓部」です。Questionに対する的確なAnswerを作成するため、
競合記事から「共起語」と「関連キーワード」を徹底抽出してください。
【作業手順】
1. クエリの確認(最優先)
- Google検索窓のサジェストクエリ: {{query_suggestions}}
- これらのクエリから、検索者のニーズを把握
2. 共起語の抽出
- 競合10記事で頻出する単語・フレーズを抽出
- AND検索なのかOR検索なのかを判断
- 全記事共通の共起語を優先(重要度高)
3. 関連キーワードの抽出
- メインキーワード「{{keyword}}」の類義語・関連語
- 見出しパターンの分析
- FAQ・よくある疑問の整理
4. Answer準備
- 上記の材料を用いて「Question: {{core_question}}」に答えられるか確認
- 不足している論点・切り口を指摘
【重要原則】
✓ QuestionとAnswerのズレをなくす
✓ 競合が見落としている論点を発見する
【出力形式】JSON
{
"kyoki_words": ["共起語1", "共起語2", ...],
"related_keywords": ["関連KW1", "関連KW2", ...],
"headings_patterns": ["見出しパターン1", ...],
"faqs": ["FAQ1", "FAQ2", ...],
"missing_topics": ["競合が見落としている論点1", ...],
"sources": ["URL1", "URL2", ...]
}
入力: {{keyword}}, {{core_question}}, {{query_suggestions}}, {{competitor_articles}}
出力
kyoki_words[]
共起語(頻出単語・フレーズ)
related_keywords[]
関連キーワード
headings_patterns[]
競合見出しパターン
faqs[]
よくある質問
missing_topics[]
競合の見落とし論点
⑥ 競合分析・差別化切り口発見
情報のフレッシュネスと独自の切り口を発見
推奨モデル
Claude 3.5 Sonnet(推奨) or GPT-4
入力
keyword
メインキーワード
core_question
検索意図
competitor_articles
競合記事
kyoki_words
共起語
missing_topics
見落とし論点
プロンプト
あなたはSEOエキスパートです。
競合分析から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
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: {{competitor_articles}}
- 検索意図(Question): {{core_question}}
- ペルソナ: {{persona_profile}}
- 共起語: {{kyoki_words}}
- 見落とし論点: {{missing_topics}}
【分析内容】
1. 各競合記事の強み・弱みを整理
2. 【必須】競合が見落としている論点・切り口を発見
3. 【最優先】情報のフレッシュネス分析
- 最新データは引用されているか?
- 法改正・制度変更は反映されているか?
- 競合記事の更新日時は?
4. ペルソナにとって最も価値のある差別化要素を特定
5. 読者の疑問を解決しやすい記事ストーリーの方向性を提案
【出力形式】JSON
{
"competitor_analysis": {
"strengths": ["競合の強み1", "競合の強み2"],
"weaknesses": ["競合の弱み1", "競合の弱み2"]
},
"freshness_analysis": {
"latest_data_found": "最新データの有無",
"update_dates": ["競合記事の更新日"],
"freshness_opportunity": "フレッシュネスで勝てるポイント"
},
"differentiation_opportunities": ["差別化切り口1", "差別化切り口2"],
"story_direction": "記事ストーリーの方向性"
}
入力: {{keyword}}, {{core_question}}, {{competitor_articles}}, {{kyoki_words}}, {{missing_topics}}
出力
competitor_analysis
競合の強み・弱み分析
freshness_analysis
情報のフレッシュネス分析
differentiation_opportunities
差別化切り口(必須)
story_direction
記事ストーリー方向性
⑦ 戦略的アウトライン生成
差別化戦略を反映した記事構成を作成
推奨モデル
GPT-4(推奨) or Claude 3.5 Sonnet
入力
core_search_intent
検索意図
persona_profile
ペルソナ
differentiation_opportunities
差別化切り口
story_direction
記事ストーリー方向性
プロンプト
あなたはSEO戦略レポート作成のエキスパートです。
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。
【戦略的要素】
- 検索意図: {{core_search_intent}}
- ペルソナ: {{persona_profile}}
- 差別化切り口: {{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}}
- FAQ: {{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盛り込む
2. ペルソナの疑問を段階的に解決する構成にする
3. 検索意図を満たしつつ、差別化要素を強調する
4. タイトル案も複数提案する
【出力形式】
{
"title_options": ["タイトル案1", "タイトル案2", "タイトル案3"],
"outline": [
{"level": "H1", "text": "見出し"},
{"level": "H2", "text": "見出し"},
{"level": "H3", "text": "見出し"}
],
"knowledge_gaps": ["不足情報1", "不足情報2"],
"unique_value_props": ["独自価値1", "独自価値2"]
}
出力
outline[]
記事アウトライン
title_options[]
戦略的タイトル案
knowledge_gaps[]
不足している論点(ループ判定用)
unique_value_props[]
記事の独自価値提案
⑧ 一次情報追加・知識ギャップ解消(Loop)
信頼性の高い一次情報を組み込み、知識ギャップを徹底的に解消
推奨モデル
Gemini Pro(リアルタイム検索)
ループ条件
knowledge_gaps.length > 0
かつ
loop_count < 3
入力
knowledge_gaps[]
不足情報リスト
一次情報収集プロンプト
【一次情報収集プロンプト】
「{{keyword}}」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〉
… (このように情報源ごとに箇条書きで記載)
出力
primary_sources
一次情報ソース(信頼性評価付き)
updated_outline
更新されたアウトライン
⑨ 本文生成・10重チェック指示
Claude で正確なドラフト生成 → GPT-4 で表現をブラッシュアップ
推奨モデル
Claude 3.5 Sonnet(ドラフト) → GPT-4(ブラッシュアップ)
入力
core_question
検索意図(Question)
persona_profile
ペルソナ
tone_guideline
トーン指針
kyoki_words
共起語
differentiation_opportunities
差別化切り口
primary_sources
一次情報
outline
アウトライン
Claude用プロンプト(ドラフト生成)
あなたはSEOエキスパートです。
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。読者の疑問が最後まで残らないように。
2. **競合記事の文字数**を参考にボリューム調整する
- 競合平均が○○字程度ならそれを目安に、冗長にならず簡潔すぎず適切な長さで。
- 内容が薄いのに引き伸ばすことはしない。逆に、深い情報提供が可能なら長めでもよい。
- **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
- 信頼できる統計データや専門家のコメントなどを少なくとも1〜2箇所引用する(引用タグも用いて明示)。
- 引用元のURLを括弧書きで本文中に記載(後でハイパーリンク化します)。
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**。難解な内容でも簡略化せず正確に説明に組み込むこと。
- 時間がかかっても**確実性を優先**し、いい加減な箇所が無いよう徹底チェックしてください。
5. 出力はMarkdown形式(H1/H2/H3見出し、箇条書き使用)
アウトライン: {{outline}}
競合記事の平均文字数: {{avg_word_count}}
出力
draft_article
記事ドラフト(Markdown形式・10重チェック済み)
⑩ ファクトチェック
Gemini推奨(最新情報検証) / GPT o3-miniはオプション
推奨モデル
Gemini Pro(推奨) or GPT o3-mini(オプション)
入力
draft_article
記事ドラフト
ファクトチェックプロンプト
【ファクトチェックプロンプト】
【目的】
この記事の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, 媒体名, 媒体名
・事実B|...
■ 虚偽
・事実C|簡潔な根拠説明|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|参考: 媒体名, 媒体名, 媒体名
【補足ルール】
・「不明瞭」の判定基準は「公開情報が乏しい」「一次資料間で結論が分かれる」など、どちらとも確定できない場合とします
・引用元は必ず媒体名にリンクを埋め込むこと(URLは本文に表示しない)
・判定プロセスで矛盾や疑義が見つかった場合は、メモとして指摘し、調査を継続してください
・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
入力記事: {{draft_article}}
出力
fact_check_report
ファクトチェック結果(真実/虚偽/不明瞭)
corrected_article
修正済み記事
⑪ 最終リライト・品質向上
文体統一・トーン調整・冗長表現削除で読みやすさを向上
推奨モデル
GPT-4(推奨)
入力
corrected_article
ファクトチェック反映後の記事
persona_profile
ペルソナ
プロンプト
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】
- 冗長表現を削除
- 文末を敬体で統一
- 読者が理解しやすいように箇条書きを追加
- FAQは会話調に調整
- 段落構成を最適化
- ペルソナ「{{persona_profile}}」に合わせたトーン調整
入力: {{corrected_article}}
出力
final_article
最終調整済み記事(完成)
meta_description
メタディスクリプション
internal_links
内部リンク候補
💡 4大重要原則
1. QuestionとAnswerのズレをゼロに
検索意図と記事内容の完全一致。検索者の疑問に的確に答え切ることが最優先。
2. 情報のフレッシュネス最優先
最新データによる差別化。競合との差別化ポイントとして最新情報を必ず組み込む。
3. 一次情報の組み込み
国・公的機関・業界団体等の信頼できるデータを必ず引用し、権威性を高める。
4. 10重チェック(スキップ厳禁)
AIの省略を防ぐ徹底的な確認プロセス。提供した知識データを10回見直し、確実性を担保。