完全版設計書を見る(全12工程・プロンプト・チェックリスト)

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

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。