2025/07/5
目次
― Answer the Public/AlsoAsked/FlowGPTなどの活用法 ―
ChatGPTを使ってSEOコンテンツを作るうえで、
最初にして最大の失敗原因となるのが「そもそもキーワード選定や検索意図が甘い」こと。
いくらプロンプトが良くても、
ターゲットユーザーが検索しないキーワードを選んでしまえば、コンテンツは誰にも届きません。
そこで注目すべきなのが、英語圏で定番化している検索意図分析ツール群です:
Answer the Public:検索されやすい質問を可視化(“疑問文型キーワード”が得意)
AlsoAsked:People Also Ask(Googleの関連質問)をツリー構造で表示
FlowGPT/PromptBase:プロンプト共有型ツールで「上手な聞き方」を知る
英語圏では、これらを活用して
「検索意図 → トピック分類 → キーワードグルーピング → プロンプト化」
という**“構造的なSEOプロセス”が確立**されつつあります。
この章では、そうした英語圏SEOツールの活用法をベースに、
日本語SEOにどう応用するか?ChatGPTにどう連携できるか?を具体的に紹介します。
SEOコンテンツ制作において、最も根本的かつ重要な工程が「検索意図の把握」です。
ユーザーは「情報を知りたい」「比較したい」「購入したい」など、それぞれ異なる意図で検索します。
この“検索意図”を見誤ると、
いくら良質なコンテンツを書いても検索順位もCVも上がりません。
英語圏では、以下のような無料/有料の検索可視化ツールを使って、検索意図をマッピングするのがスタンダードになっています:
指定したキーワードから派生する質問系クエリを“円グラフ形式”で可視化
“why / how / what / which”などの疑問詞ごとに分類
ブログやFAQコンテンツの構成に最適
Google検索で表示される「他の人はこちらも質問」欄(People Also Ask)をツリー構造で表示
検索意図の“階層”や“流れ”がわかる
回答型・比較型・決断型などのユーザーニーズを視覚的に把握できる
Answer the Public や AlsoAsked で抽出した検索クエリは、次のように分類するとコンテンツ設計がスムーズです:
タイプ | 検索意図 | 代表的な疑問形 |
---|---|---|
情報収集型 | 知りたい | what, how, why |
比較検討型 | 比べたい | which, vs, best |
購入・行動型 | 行動したい | where to, how to apply |
これを踏まえて、キーワードから検索意図マップを構成すると、
どんな見出し構成にすべきか、どんなFAQが必要かが明確になります。
以下のプロンプトを使えば、ChatGPTに「検索意図分類+構成案の生成」を依頼できます。
検索意図を把握せずに書かれた記事は、検索ユーザーに届かない
英語圏では「Answer the Public」「AlsoAsked」で検索ニーズを可視化
ChatGPTでも同様の検索意図マップを再現可能(プロンプト設計が鍵)
検索意図をマップ化したら、次に重要なのが、
キーワードを「意味のまとまり(トピック)」ごとに整理・設計することです。
このプロセスが、SEO記事の「構成力」と「内部リンク設計」の精度を決めます。
「トピッククラスター(Topic Cluster)」とは、
1つの中核的なテーマ(ピラーページ)に対し、関連する小テーマ(クラスターページ)を内部リンクでつなぐSEO構造です。
英語圏ではこのモデルが主流であり、次のようなメリットがあります:
Googleに構造的な専門性を伝えやすい(EEAT)
ユーザーが回遊しやすく、直帰率が下がる
SEOスコアを内部リンクで集中できる
AlsoAskedなどから得られた検索クエリは、次のようにグループ化できます:
トピック | クエリ例 | コンテンツ形式 |
---|---|---|
基礎知識 | What is AI content marketing? | 用語解説 |
メリット | Why should businesses use it? | 比較・解説 |
ツール | What are the best tools? | ランキング・レビュー |
実践方法 | How to implement it? | 手順・チュートリアル |
これをH2構成や記事グルーピングの下地として使えば、ChatGPTによる構成生成も自然でSEOに強くなります。
検索意図が近いものをひとまとめに
読み手の“思考の流れ”に沿って並べる(基礎→応用→実践)
H2ごとに“1テーマ1意図”を意識
グループ間は内部リンクで連携設計
トピッククラスターはSEO設計の土台
AlsoAskedで得られたキーワードは分類→設計へと落とし込む
ChatGPTでも構造化されたアウトラインを自動生成できる
ここまでで、
検索意図を可視化する(h2-1)
クエリをグルーピングする(h2-2)
という「設計の下準備」が整いました。
ここからは、ChatGPTを活用して構成案を自動生成するフェーズに入ります。
つまり、**「検索意図 → プロンプト → コンテンツ構成」**という一連の流れをどう組むかです。
ChatGPTは、プロンプトの設計次第で“ユーザーが求める構成”を自動で出力できます。
たとえば以下のような要素を指示すると、検索意図を反映した構成を生成できます:
指示内容 | 効果 |
---|---|
対象キーワード | コンテンツの主軸が明確に |
想定読者 | トーン・深さ・説明量が変わる |
検索意図 | 見出し構成や導線設計が変わる |
構成形式(H2/H3) | SEOに最適なセクション化 |
以下は英語圏の構成提案プロンプトの一例です(意訳):
“Create a blog post outline for the keyword ‘AI content marketing’.
Include an introduction, H2/H3 headings, and a conclusion.
Assume the reader is new to this topic and interested in practical implementation.”
このように、「対象キーワード」「想定読者」「構成レベル(H2/H3)」を明示するのがポイントです。
「読者層」「目的」「トーン」「競合状況」など、プロンプトに背景情報を与えるほど出力精度が高まります。
逆に、「キーワードだけ」で指示すると、
浅い構成案や重複の多い見出しになりやすいため注意が必要です。
ChatGPTは検索意図を構成に反映させるのが得意
想定読者・意図・形式を明示すれば精度が大きく上がる
英語圏のプロンプト事例を日本語SEO向けに再設計するのが鍵
ここまで紹介してきた英語圏の検索意図分析手法やツール活用法は、
非常に強力で再現性がありますが、そのまま日本語SEOに使うと“ズレ”が生じることもあります。
このセクションでは、英語圏のノウハウを日本語SEOに転用する際の注意点と工夫を紹介します。
たとえば、Answer the Publicで「AI English conversation」と検索すれば、
What is AI English conversation?
Is AI English conversation effective for beginners?
How can I practice it?
といったクエリが表示されます。
これを日本語に直訳すると、どこか不自然で検索されそうにない表現になります。
例:Answer the Public / AlsoAsked / Google PAA
例:「How does it work?」→「どうやって使うの?」「仕組みは?」
※「日本人向け」「社会人読者向け」など背景条件を明記するのがコツ
<div class=”prompt-block-with-buttons”> <pre class=”prompt-text” contenteditable=”false”>以下の英語の検索意図をもとに、日本語SEOブログ記事の構成案を作成してください。 日本人の社会人読者を想定し、日本語として自然で検索されそうな言い回しを使用してください。 出力はH2/H3構成でお願いします。日本語で出力してください。
【英語の検索意図】
What is AI English conversation?
Is it good for beginners?
How to start using it?
What are its pros and cons?</pre>
<div class=”prompt-buttons”><button class=”copy-button”>コピー</button> <button class=”edit-button”>✏️ 編集</button></div> </div>
観点 | 英語 → 日本語に変えるときの工夫 |
---|---|
疑問詞 | what → なに?/どんな? how → どうやって?/使い方は? |
ニュアンス | beginners → 初心者/英語が苦手な人向け |
トーン | フォーマルすぎず、口語的にすると検索されやすい |
英語圏の検索意図は「構造」だけ活用し、「表現」は日本語で再設計すべき
ChatGPTを通じて自然な日本語構成に変換すれば、日本市場でも十分に活用可能
想定読者・トーン・文化的背景を明示するのが精度アップの鍵
1993年大学卒業後、某大手銀行を経て2001年にSEO専門企業を創業。10年以上にわたり国内外でSEOビジネスを展開し、現在は語学・IT教育機関「3D ACADEMY」の経営に参画。
2015年にUniversity of Chicago Booth School of BusinessでMBAを取得。
ウェブマーケティング歴20年以上。現在は生成AIを活用した「AI×SEO」や「GEO対策」の実践・研究に注力し、情報発信・講座開発を進めている。