どのプロンプトがAIで自社ブランドをトリガーする（しない）か、どうやって見つける？ 私の発見プロセスを共有

これはAI可視性トラッキングを始めた人がみんな直面する最大の課題です。あなた一人じゃありません。

私にとっての突破口は「Google検索＝プロンプト発見の宝庫」だと気付いたことです：

1. People Also Ask（PAA） — これこそユーザーが実際に尋ねている質問です。Googleで何か検索したときに出てくる、展開式の質問ボックスがそれ。AIアシスタントにも同じような質問が寄せられています。

2. 関連検索 — Google検索結果の下部にあります。これはユーザーが主要キーワードに関連してどんなトピックを探っているかを示しています。

3. オートコンプリートサジェスト — Googleで入力し始めると表示される予測キーワード。これはボリュームの多いクエリパターンです。

手動の場合： 主要トピックをGoogleで検索し、PAAの質問や関連検索をすべてスクリーンショット→プロンプト化。

自動の場合： Am I Citedならこれを自動でやってくれます。Google検索を含むプロンプトを監視すると、PAAや関連検索をすべて取得し、新しいプロンプトの提案として表示。ワンクリックで監視リストに追加できます。

発見が連鎖します——監視するプロンプトが増えるほど、新たな提案も増えていきます。

私の体系的アプローチを共有します。「プロンプト拡張フレームワーク」と呼んでいます：

レベル1：既知のキーワード ブランド名、商品名、メインのカテゴリ用語から始めます。これは基本です。

レベル2：ユーザー意図のバリエーション レベル1の各用語について以下を探ります：

• 「ベスト[カテゴリ]」
• 「[カテゴリ]の選び方」
• 「[カテゴリ] vs [カテゴリ]」
• 「[用途]向けの[カテゴリ]」
• 「[ブランド]は[用途]に適しているか」

レベル3：隣接する質問 ここでGoogleのPAAが活きます。PAAで見つかる各質問がさらなる質問へとつながる——ユーザー意図のラビリンスです。

レベル4：ロングテール発見 用途＋機能＋状況を組み合わせ。「予算制約のあるリモートチーム向けプロジェクト管理ツール」みたいな具体例——こういうのこそAIによく尋ねられます。

重要な気付き： 追うべきは「自社ブランドが出てくるべき」全質問。想像以上に広い世界です。

データ視点から、プロンプトパターンについて学んだことを共有します：

価値の高いプロンプトの特徴：

• 複数のPAAボックスに現れる質問（高い検索ボリューム）
• 競合は言及されているが自社はされていないプロンプト（ギャップのチャンス）
• コマーシャル意図の強い質問（「ベスト」「おすすめ」「使うべき？」）

優先度を下げるべきプロンプト：

• 非常に一般的すぎる質問（ブランド言及がされにくい）
• 極端に技術的な質問（その分野が自社のニッチでない限り）
• Wikipedia的な回答ばかりの質問

私はAm I Citedの提案出現頻度機能で優先順位を決めています。監視プロンプト全体で10回以上登場する提案なら、自社ターゲットに重要だと判断できます。

プロのヒント： 全ての提案を追加せず、戦略的に。カバレッジは「量より質」です。

ECサイト運営者の立場から言うと、プロンプト発見は全てを変えました。

具体的な事例： 私たちは人間工学オフィス家具を販売しています。最初は「ベストエルゴノミックチェア」などの王道プロンプトを追っていました。

PAAを活用して見つけたのは下記のようなプロンプト：

• 「プログラマーが勧める椅子は？」
• 「スタンディングデスク併用のエルゴノミック環境」
• 「ゲーマーの腰痛用チェア」

これが大当たり。今まで明確にターゲットにしていなかったユーザー層でした。

一括追加機能が決め手——1回で15件の関連提案を発見し、同じタグとスケジュールで一気に追加。手動なら膨大な手間でした。

今は120以上のプロンプトを多様なユーザー層で追っています。AI可視性カバレッジは、関連クエリ全体の30％程度から80％近くまで拡大しました。

素晴らしい議論です。なぜこの発見アプローチが有効なのか、背景も補足します：

AIは検索パターンで学習されています

GoogleのPeople Also Askや関連検索の質問は、

• 実際のユーザー行動
• 自然な言語パターン
• 一般的なクエリ構造

を反映しています。AIアシスタントに質問する際も、ユーザーはほぼ同じ言い回しを使います。PAAの質問は、ChatGPTやPerplexityなどで今後寄せられる質問のプレビューでもあるのです。

好循環：

1. Google検索連携付きでプロンプトを監視
2. PAA・関連検索から新たなプロンプトを発見
3. 重要なものを追加
4. それら新プロンプトからさらに新しい提案が生まれる
5. カバレッジが継続的に拡大

この方法で6か月で20プロンプトから300以上に広げたブランドも見てきました。ポイントは「継続性」——毎週提案をチェックして、関連性の高いものを追加すること。

注意点： 一見関係なさそうな提案も無視しないこと。実は新規チャンスは、意外な隣接領域にある場合が多いです。

うちは小さなスタートアップなので、予算重視の「手作業PAA発掘」版を共有します：

手作業PAA発掘（無料だが時間はかかる）：

1. 主要キーワードを20個リストアップ
2. 各キーワードをシークレットモードでGoogle検索
3. PAAの各質問をクリック（さらに新しいPAAが出てくる）
4. すべての質問をスプレッドシートに記録
5. PAAの質問自体も再検索（PAAがさらに現れる）
6. 毎週繰り返す

1か月続ければ100件以上のプロンプト案が集まります。

自動化への切り替え時期： 手作業で週2～3時間以上かかるようになったら、自動ツールの費用対効果が高くなります。私は発見作業だけで半日潰れてしまい、Am I Citedに切り替えました。

自動提案機能で、月10時間は節約できているし、手作業では絶対見逃していたものも拾えています。

私たちは様々な業界クライアントのAI可視性を管理しています。プロンプト発見で分かったことを業界別にまとめます：

業界別・有効だった方法：

Eコマース： 商品比較プロンプト、「ベストX for Y」パターン、「X vs Y vs Z」比較。PAAは宝庫。

B2B SaaS： 課題解決型プロンプト、機能比較、連携に関する質問。関連検索が競合ポジショニングを示すことも。

ローカルサービス： 地域名バリエーション、「近くの」パターン（AIではやや重要性低め）、レビュー・評判系の質問。

金融・法律： コンプライアンス系、「XはYで合法か」、プロセス説明。価値は高いが競争も激しい。

私たちのワークフロー：

1. 初期プロンプトをGoogle検索連携で設定
2. 2週間運用して提案を蓄積
3. 毎週クライアントと提案を確認
4. 重要なものをまとめて追加（最初は週10～20件程度）
5. このサイクルを継続——発見は止まりません

提案機能を活用するクライアントは、「設定して放置」するだけのクライアントより成果が明らかに上がります。

プロダクト側視点でコメントします。私が入社した時、会社は15プロンプトしか追っていませんでした。50以上の機能・多様な用途がある製品なのに。

発見プロセスで判明したこと：

• カテゴリについてユーザーが実際に尋ねている質問が200件以上
• 40件以上の競合比較クエリで自社はまったく出ていなかった
• 想定していなかった機能別質問（「XはY連携に対応しているか」など）

特に驚いたのは： ロングテールプロンプトの方が、むしろ可視性チャンスが大きいこと。「ベストCRM」などの汎用ワードは競争激化。でも「フォローアップ自動化付き不動産チーム向けCRM」なら実際に勝てる。

アドバイス： ブランド用語だけに絞らないこと。最大のチャンスは、「登場すべきなのに今は出ていない」カテゴリ・用途系の質問にあります。

提案発見機能は、AI可視性のためのキーワードリサーチそのもの。欠かせません。

このスレッド、本当に参考になります。自分が得た主な気付きをまとめます：

すぐやること：

1. 監視プロンプトでGoogle検索連携を有効化（AIプラットフォームだけにしていた）
2. すでに蓄積されているPAA/関連検索の提案を確認
3. 毎週見直し・追加のプロセスをセット

戦略的変化：

• ブランド用語だけでなく、カテゴリ・用途系の質問にも注目
• 発見作業は一度きりでなく、継続的なものだと認識
• 出現頻度データを使って優先順位付け

根本的な気付き： 自分が思いつくプロンプトだけに頼っていたが、本当のチャンスは「実際にユーザーが尋ねる」プロンプト——マーケターの想像よりずっと広く違う世界です。

皆さん、ありがとう。1か月後に拡張トラッキングの成果を報告します。