AI検索で推薦されるための対策プロンプト設計ガイド

ChatGPTやGeminiなど、AI検索で自社が推薦されるためには、単に自社の強みを発信するだけでは不十分です。「どの質問で推薦を狙うのか」「AIは何を基準に企業を選んでいるのか」「どのような推薦根拠を、どこに掲載するのか」を一貫して設計する必要があります。

本資料では、AI検索対策を4つの工程に整理した独自フレームワーク「TAPS」をもとに、対策プロンプトの設計から、評価軸の分析、推薦根拠の整備、情報の配置先までを実践的に解説します。

この資料で分かること

• AI検索対策を「調べる・作る・置く」に分解する考え方
• TAPSフレームワークの4工程と進め方
• 推薦を狙う対策プロンプトの設計手順
• 利用者・課題・条件・エリアを使った質問候補の洗い出し方
• AIが企業を選ぶ際の評価軸を読み取る方法
• 数値・事例・第三者評価など、推薦根拠の棚卸し方法
• 自社サイトと外部メディアのどちらを優先すべきかの判断方法
• AI検索対策で自動化できる工程と、人による判断が必要な工程

このような方におすすめです

• AIO・LLMO対策をこれから始めたい方
• 計測するプロンプトの選び方に悩んでいる方
• AI検索での露出を計測しているものの、次の施策が分からない方
• 自社の強みをAIの推薦につながる情報へ変換したい方
• AI検索対策を社内で運用できる仕組みを整えたい方