プロンプト探索

検索語から、顧客の質問へ

短いキーワードだけでは、購入前の比較なのか、導入後の使い方なのかを区別できません。関連する言葉を手がかりに、顧客がAIに投げかける自然な質問へ具体化します。

たとえば「顧客管理」というテーマなら、「少人数の営業チームで使いやすい顧客管理ツールは？」と「既存のメール環境と連携できる顧客管理ツールは？」では、判断したい条件が異なります。これは質問を組み立てるための例です。

質問の切り口を揃える

同じ切り口ばかりを採用せず、実際の顧客の意思決定に合わせて質問群を構成します。

候補を追跡するまで

1. 調べたい製品領域や顧客課題を決めます。
2. 関連する言葉を確認し、意味の近い候補を整理します。
3. 一つの質問で判断したいことを一つに絞ります。
4. 既存のプロンプトと重複していないか確認します。
5. プロンプト管理で追跡する質問と状態を確認します。

質問群が増えたら、トピックとタグで製品領域や検討段階を区別すると、後の比較がしやすくなります。

候補と測定結果を区別する

質問の候補が見つかったことは、その質問で自社が推薦されることを意味しません。実際の登場状況は、追跡したAI回答で確認します。

表現の違いだけで質問を増やすと、似た意図の回答が集計に多く含まれます。数を増やす前に、異なる顧客課題を調べられるかを確認してください。

候補の良し悪しは、もっともらしさだけでは決まりません。商談や問い合わせで実際に聞かれる条件と照らし合わせ、測定する理由を説明できる質問を選びます。