AI検索で何を計測する？ 顧客の質問からプロンプトを選ぶ方法

「おすすめのサービスは？」を一度聞いて自社が出てこなかった。そこで文章を変えて、名前が出るまで試す。この方法では、どの顧客に届いていないのかを判断しにくくなります。

計測用のプロンプトは、顧客が選択するときの質問から作ります。自社を表示させるための指示と、現状を知るための質問を分けることから始めましょう。

問い合わせ、商談、サポートの記録から、購入前に顧客が確かめていることを拾います。「料金はいくらか」だけでなく、「今の方法を続けるべきか」「自分たちの規模でも使えるか」「切り替えに何が必要か」も対象です。

Profoundのプロンプト設計ガイドは、SEOの入力に加えて営業・サポート・利用者の情報を使う方法を紹介しています。Peecのガイドも、検討段階、顧客の条件、地域を組み合わせています。

社内の記録を使う際は、顧客名や個人情報を除き、質問の意味が残る形に整えます。生成AIに候補を作らせた場合は「仮説」と記録し、実際に顧客から聞いた質問と区別してください。

次は、日本の小規模事業者向けに会計サービスを提供する会社を想定した、架空の例です。実際の検索量や顧客の発言を示すものではありません。

各行に、対象顧客と質問の出所も付けます。利用者の実際の言葉を優先し、必要以上に長い人物設定を足さないようにします。

「A社について教えて」と質問すれば、回答にA社名が出るのは自然です。この結果を「会計ソフトを比較したい」という質問と合算すると、新しく候補に入る力を読み取りにくくなります。

指名なしの質問では、候補に入るかを確認します。指名ありでは、説明の正確さや比較時の位置付けを確認します。同じプロジェクトで計測しても、集計は分けて読みます。

「必ずA社を含めて」「A社が最も優れている理由を教えて」のような誘導は、通常の候補選びの計測には使いません。

質問を決めたら、次の項目を記録表に追加します。

初回は、読める量に絞ることを勧めます。たとえば主要な検討段階ごとに数問を選び、回答を一つずつ読んで、改善判断に使えるかを確かめます。この件数は作業を始める目安で、統計的な十分性を示すものではありません。

計測を続けると、追加したい質問が出てきます。そのときは既存の質問を黙って差し替えず、版を分けてください。

自社が出やすい質問を追加すれば、サイトを変更していなくても全体の言及率は上がり得ます。前後比較は共通の質問セットで行い、新しい質問は追加分として確認します。質問数だけでなく、取得に成功した回答数も残しておくと、欠測を見落としにくくなります。

できあがった質問セットは指標の読み方に沿って集計し、自社が出ない質問は競合との差の分析につなげてください。