AmICitedでリストを貼り付けてプロンプトを追加する方法

追跡したい質問がすでに決まっている場合、最も速い方法は貼り付けることです — 1行に1つのプロンプトを入力します。AmICitedは入力に応じてプロンプトをカウントし、すべてを一度に追加します。

プロンプトトラッキングとは

GEO（生成エンジン最適化） において、プロンプトとは、実際のユーザーがChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI Overviewsに入力するであろう質問のことです。「リモートチームに最適なプロジェクト管理ソフト」「[ブランド]は2026年でも使う価値があるか」「[競合]の代替製品」といったものです。プロンプトトラッキングとは、こうした質問群を定期的にAIアシスタントに実行し、あなたのブランドが回答内で言及されるかどうか、どこで、どのように登場するかを記録する取り組みです。これはAI時代版の、Googleにおけるキーワードリストの順位トラッキングに相当しますが、確認する「結果」は青いリンクが並んだランキングリストではなく、あなたの名前が出てくるかどうかも定かではない、合成された回答である点が異なります。

これが重要な理由は、AIアシスタントには一目で確認できる検索結果ページのようなものが存在しないからです。回答はその都度新しく生成され、モデルによって言い回しが異なり、モデルが更新されたりWebを再クロールしたりするたびに日々変化する可能性があります。構造化されたプロンプトセットがなければ、ChatGPTが自社ブランドに言及しているかどうかを推測するか、5つの異なるチャットウィンドウに手作業で同じ質問を入力し直すしかありません — この方法はスケールせず、履歴データも残りません。追跡対象のプロンプトリストがあれば、この当てずっぽうを再現可能な計測に変えられます。同じ質問を一定のスケジュールで実行することで、AI検索での可視性 が向上しているのか低下しているのか、比較可能なトレンドラインが得られます。

構築するプロンプトセットは、AmICitedの他のあらゆる指標が算出される基盤でもあります。AI Visibility Score、競合に対するシェア・オブ・ボイス 、引用・情報源の内訳はすべて、追跡中のプロンプトを横断して集計されます。つまりプロンプト自体は些末なセットアップ作業ではなく、それ自体が計測装置なのです。プロンプトセットを正しく — 関連性が高く、現実的で、十分に網羅的に — 作れば、その先のすべての数値が実態を反映します。逆に間違えれば（範囲が狭すぎる、宣伝色が強すぎる、無関係な質問で水増しされているなど）、その下でどれほど高度な分析を行っても、出てくる指標はあなたを誤った方向に導くことになります。

プロンプトセットの種を作る方法はいくつかあります。1件ずつプロンプトを書く、自動でサジェストを生成する、スプレッドシートをアップロードする、そして本ガイドで扱う——質問のプレーンなリストを貼り付ける、という方法です。貼り付けは、質問を作成する作業がすでに共有ドキュメント、キーワードリサーチ用のスプレッドシート、あるいはクライアントとのディスカバリーコールのメモといった別の場所で完了している場合に、最も手早いルートです。

見つけ方

プロンプト ページで + 新規プロンプト をクリックして プロンプトを追加 ダイアログを開きます。プロンプトを貼り付け タブ（「1行に1つのプロンプト」）がデフォルトで選択されているため、他のドキュメントからリストを移す場合もタブを切り替える必要はありません — そのまま貼り付けるだけです。

ステップバイステップ

1. 質問を入力または貼り付け、プロンプト ボックスに1行に1つずつ入れます。注意書きにある通り、「1行に1つのプロンプト。空行は無視されます。」 つまり、番号付きリストや箇条書きのドキュメント、スプレッドシートの列などから、空行を事前に削除しなくてもそのまま貼り付けられます。
2. ボックス右上の 検出数 を確認して、すべてが想定通りに解析されたことを確認します。貼り付けた行数より数が少ない場合は、改行が消えてしまった箇所を探してください — 2つの質問が1行に結合されると、1件のプロンプトとしてしかカウントされません。
3. クエリを実行する AIプロバイダー を選択します（すべてデフォルトで選択されています）。1つのプロバイダーだけでなく全プロバイダーで同じプロンプトを実行することで、例えばChatGPTでは一貫して引用されているのにGeminiでは全く登場しない、といった比較ができます。これは異なるエンジンが実際に参照する情報源の間に生じる7%重複問題 の兆候として現れることがよくあります。
4. 国、任意の タグ、および スケジュール（例：daily）を設定します。国の設定が重要なのは、AIアシスタントが回答をローカライズするためです。米国のコンテキストで実行したプロンプトは、英国やドイツのコンテキストで実行した同じ質問とは異なる情報源や競合を表示することがあります。タグを使えば、プロダクトライン・キャンペーン・クライアントごとに最初からプロンプトをグループ化でき、後でダッシュボードをフィルタリングしたりレポートを作成したりする際に役立ちます。
5. プロンプトを追加 をクリックして、バッチ全体の追跡を開始します。AmICitedは設定したスケジュールに従って各プロバイダーへのクエリを開始し、各チェックが完了するたびに結果がダッシュボードに反映され始めます。

良いプロンプトの条件

• 人間がAIに質問するように表現する — キーワードの羅列ではなく、自然な質問にします（「ai automation tools」ではなく「best AI workflow automation tools in 2026」）。AIアシスタントは会話的な意図に反応するため、実際のユーザーが話すような言い回しで書かれたプロンプトの方が、そのユーザーが実際に目にするであろう内容をはるかに代表性高くテストできます。
• 意図のレベルを混ぜる — 「[ブランド] vs [競合] 料金」のような高意図の比較・価格に関する質問、「Xに最適なツール」のようなより広範なカテゴリの質問、そしてブランド名を一切出さない課題認識段階の質問をいくつか組み合わせます。これは、計測のためのプロンプトエンジニアリング が生成のためのプロンプトエンジニアリングとは異なる点を反映しています。特定の回答をモデルから引き出そうとするのではなく、購入者が実際に尋ねる質問の幅をサンプリングするのです。
• トピックに関連した内容に保つ — 追加するすべてのプロンプトはVisibility ScoreとShare of Voiceの分母となるため、無関係な質問は指標を薄めてしまいます。的外れな質問で水増しされたプロンプトセットは、実際の可視性が変わっていなくても、タイトで関連性の高いセットに比べてスコアが低く、ノイズの多いものになります。
• リストを定期的に見直す — 新しい競合が市場に参入し、プロダクトカテゴリの呼び方が変わり、AIアシスタント自体がフォローアップへの対応力を上げるにつれて人々の質問の仕方も変化します。プロンプトセットは一度作って終わりの入力ではなく、生きたリストとして扱いましょう。

すべての行を自分で書くのではなく、AmICitedに初期リストの生成を手伝ってほしい場合は、同じダイアログ内の プロンプトのアイデア と AI生成 オプションが、あなたのドメインに基づいた現実的な質問を提案してくれます。貼り付けたリストが入った後の隙間を埋めるのに便利です。

貼り付けと他のプロンプト追加方法の比較

貼り付けは、スプレッドシートやドキュメントからリストを移行する場合、オンボーディング中に集めた質問を統合する場合、あるいはクライアントの既存の質問バンクを一度にAmICitedへ移す場合に最適です。質問が追加の列（タグ、国、あるいは行ごとにすでにマッピングされたプロバイダー選択など）を持つ .csv にある場合は、代わりに CSVをアップロード をご利用ください。すべてをプレーンテキストに平坦化するのではなく、その構造を保持できます。また、ゼロから始めてどのプロンプトがAIに自社ブランドを言及させるのかを突き止める手助けが欲しい場合は、当てずっぽうで考えるのではなく、顧客がすでにサポートや営業に対して尋ねている質問から逆算して考える価値があります。

きちんと取り組む価値がある理由

雑なプロンプトリストは、新規のAmICitedアカウントで初期の数値がわかりにくくなる最も一般的な原因の一つです。Visibility ScoreとShare of Voiceはどちらも追跡対象プロンプト全体の平均であるため、リストが小さすぎる、範囲が狭すぎる、あるいはブランド名入り検索に偏っていると、見込み客がChatGPT、Perplexity、Gemini、AI Overviewsを横断して実際にあなたのブランドをどう体験しているかを反映しません。プロンプトを追加 を押す前に、代表性のあるプロンプトセットを書く — あるいは貼り付ける — ために数分余分にかけることは、信頼できるAI可視性モニタリング を構築する上で最もレバレッジの高いステップであり、間違った質問のもとで数週間分のデータが蓄積されてしまった後にほどくよりも、最初に正しくやっておく方がはるかに低コストです。

リストを登録して結果が集まり始めたら、次の自然なステップは、その数値が競合と比べてどう推移するかを見ていくことです。ここで役立つのがAIランクトラッキング と引用元の内訳です。単に言及されているかどうかだけでなく、回答のどこに、誰と並んで登場しているかまでわかります。自社ブランドではなくクライアントのためにこれを運用している場合、同じ貼り付けワークフローはワークスペースをまたいでそのままスケールします。だからこそエージェンシーはAmICitedを使い、クライアントのポートフォリオ全体でAI検索の可視性を運用 し、アカウントを一つずつ手作業で確認する手間を省いているのです。ユースケースが何であれ、今日貼り付けるプロンプトリストは、今後のあらゆるレポートが測られる基準となります。だからこそ、それが生み出す指標と同じくらい真剣に扱う価値があるのです。