マーケターはAIへの質問方法を理解するためにプロンプトエンジニアリングを学ぶべき？

良い質問ですね。プロンプトの知識には異なるタイプがあることを区別したいと思います。

プロンプトエンジニアリング（技術的）:

• AI出力のための複雑なプロンプト作成
• システムプロンプト、チェーン・オブ・ソートなど
• 主にAIアプリ開発向け

プロンプト理解（マーケティング）:

• ユーザーが自然にAIに質問する方法
• クエリパターンと意図
• 何がAIの出典引用を引き起こすか

マーケターに本当に必要なこと:

深いプロンプトエンジニアリングではなく、プロンプトの「理解」が必要です。

AIクエリと検索キーワードの主な違い:

身につけるべきスキル:

技術的なプロンプト作成ではなく、会話的なクエリパターンの理解です。

プロンプトパターンに関するコンテンツ戦略の視点：

プロンプト理解の活用方法:

私はコンテンツ作成前にプロンプトをテストします。プロセスは次の通り：

1. トピックを特定 - どのテーマで上位表示したいか？

2. プロンプトのバリエーションをテスト

   • “What is [topic]?”
   • “How does [topic] work?”
   • “What’s the best [topic] for [use case]?”
   • “Compare [topic] options”

3. AIの回答を分析

   • どのソースが引用されているか？
   • 回答に不足しているものは？
   • 十分な回答が得られない質問は？

4. ギャップを狙ったコンテンツ作成

   • AIが苦手な質問に答える
   • 内容が浅い部分を深掘り
   • 引用されやすいコンテンツにする

例:

「リモートチーム向けのベストなプロジェクト管理ツールは？」でテスト。

AIは一般的な比較サイトを引用するが、リモート専用機能の分析が不足していた。

作成：リモート向けPM機能を比較表付きで詳細解説。

結果：リモートチーム用PMクエリで引用されるようになった。

プロンプトテストのアプローチ:

顧客が使うようにAIを使い、その質問に答えるコンテンツを作りましょう。

キーワードからプロンプトへの進化：

キーワードリサーチ（従来のSEO）:

• 検索ボリュームデータ
• 競合指標
• キーワード難易度スコア
• 月間トレンド

プロンプトリサーチ（AI SEO）:

• クエリパターン分析
• 引用トリガー分析
• 回答ギャップ特定
• 会話的意図のマッピング

共通点:

• ユーザー意図の理解
• 競合分析
• ギャップ発見
• コンテンツ計画

新しい点:

• 会話的なクエリ構造
• 複数意図の質問
• 文脈依存の回答
• 引用ベースの成果指標

私の考え:

キーワードリサーチの「スキル」はプロンプトリサーチにも活かせます。ただし「ツール」やデータソースは異なります。

優れたキーワードリサーチャーなら、練習次第で優れたプロンプトリサーチャーになれます。

AIクエリパターンに関するデータ視点：

5万件のAIクエリ分析から分かったこと:

クエリ長の分布:

• Google検索平均：3.5語
• ChatGPTクエリ平均：18語
• Perplexityクエリ平均：23語

クエリ構造パターン:

• 62％が完全な質問（Who/What/How/Why）
• 23％がコマンド型（Explain/Compare/List）
• 15％がキーワード型（Googleからの流用）

意図の複雑性:

• 48％のAIクエリは複数意図を含む
• “What is X and how do I use it for Y?"＝定義＋活用
• 従来の検索はこれを分割、AIは組み合わせ

コンテンツへの示唆:

• 単なるトピックではなく完全な質問に答える
• 関連する複数意図に対応する
• クエリパターンに合わせた自然言語の見出しを使う

顧客対応の視点：

顧客にAI利用について聞いて分かったこと:

顧客がAIを使う目的：

• 「短時間で理解したい」（学習）
• 「選択肢を比較したい」（意思決定）
• 「困っている、どうすれば？」（問題解決）
• 「上司に説明したい」（伝達）

質問の仕方:

AIには賢い同僚のように話しかけます：

• 「[製品]とSalesforceの連携でエラーが出て困っています。何を確認すればいいですか？」
• 「[製品A]と[製品B]で迷っています。マーケチーム10名規模なら何が違いますか？」

これが意味すること:

コンテンツはマーケティング文書ではなく、同僚の質問に答えるような自然で具体的・親切なものにしましょう。

スキルの転用:

顧客会話が得意な人は、プロンプト理解もうまくできます。

AIクエリ＝顧客が自然に質問する方法です。

このディスカッションで、実際に重要なスキルが明確になりました。

私のまとめ:

1. プロンプト理解＞プロンプトエンジニアリング - マーケティングに必要なのはクエリパターンの知識であって、技術的なAIスキルではない

2. AIクエリは会話的 - 完全な質問、より長く、キーワードより具体的

3. テストが必須 - 実際に顧客のようにAIを使う時間を作る

4. 顧客理解が活かせる - 顧客の質問を知ること＝プロンプトを知ること

5. コンテンツは自然な質問に答えるべき - キーワード詰め込みではなく、会話的で役立つものに

私が伸ばすスキル:

1. 定期的なAIクエリテスト（週30分）
2. 引用分析（どんなプロンプトで引用されるか）
3. 顧客質問の抽出（サポートチケット・会話）
4. 会話的なコンテンツライティング

使うツール:

• ChatGPT/Perplexityで手動テスト
• Am I Citedで引用モニタリング
• クエリパターン用の顧客サポートデータ

マインドセットの転換:

「上位表示させたいキーワード」ではなく、 「顧客がAIに聞く質問」に着目しよう。

皆さん、アドバイスありがとうございました！