LLMOプロンプト大全【施策に絶対役立つ100テンプレ】AI検索(Perplexity/ChatGPT/Gemini)で競合に勝つための決定版

LLMOは「AIに見つけられ・理解され・推薦される」3ステップで整理できる

AI検索時代の最適化（LLMO）は複雑に見えますが、実際には次の3つのステップで体系化できます。

A：AIに「見つけてもらう」フェーズ

まずAIに存在を認識してもらわなければ、どれだけ良いコンテンツを作っても回答には登場しません。
インデックス状況・最低限のSEO・口コミ・外部露出など、AIが情報源として参照しやすい状態を整える段階です。

B：AIに「理解してもらう」フェーズ

AIは意味を理解するのに、文章をそのまま読んでいるのではなく「構造」や「関係性」から解釈しています。そのため、一次情報（実績・症例）やFAQ、用語定義、文脈の補足などを、AIが読み取りやすい形へ整理することが重要です。
Aフェーズで認識されたあとは、あなたのビジネスや専門性をAIが誤読せず正しく理解できるよう構造化する段階です。

C：AIに「推薦してもらう」フェーズ

最後は、AIが回答を生成する際に「信頼できる情報源の一つ」として参照されやすい状態をつくる工程です。
AI露出率・競合比較・引用されやすい文章構造などを整え、検索結果だけでなくAIの回答生成プロセスで“選択される情報源”を目指します。

本記事では、この3つのフェーズそれぞれに対応した対話型AI用の100個のプロンプトテンプレをまとめています。
そのまま貼り付けて使える実践向けプロンプトや、あなたの業種や地域などに変換して使えるテンプレなので、今日からLLMO施策に活用できます。

※プロンプトと一緒に記載している『推奨AI』は執筆（2025年12月）段階でのおすすめです。ここに記載のないAIのほうが参考になる場合もあります。
また、テスト時などは同じプロンプトを複数のAIに入力して「認識のズレ」を比較するのも、LLMO施策として有効です。

A：AIに「見つけてもらう」フェーズのプロンプト

A-1 インデックス状況の確認（Indexing）

まずは「そもそもAIや検索エンジンに見つけられているのか？」を確認する段階です。
インデックス状況や優先度、遅延の原因などをAIに整理させることで、人力でチェックするよりも早く全体像をつかむことができます。

以下のURLのインデックス状況を、推測できる範囲で評価してください。
検索エンジンに認識されにくい要因があれば指摘し、改善の優先度が高い順にまとめてください。

URL：
{{ここにURLを入力}}

出力形式：
1. インデックス状況の推測（高 / 中 / 低 などのラベルと理由）
2. 認識されていない・されにくい可能性がある要因
3. 改善すべきポイント（優先度の高い順に3～5個）
4. 改善後に期待できる変化（想定される効果）

以下のURLがインデックスされにくい原因を、
「技術的要因」「コンテンツ要因」「外部要因」に分類して分析してください。

URL：
{{ここにURLを入力}}

出力形式：
【技術的要因】
- 箇条書きで具体的なポイント

【コンテンツ要因】
- 箇条書きで具体的なポイント

【外部要因】
- 箇条書きで具体的なポイント

【最優先で解消すべきポイント】
- 上記のうち、すぐに着手すべき3つを理由付きで提示

以下のサイトについて、検索エンジンが「どのタイプのページから優先的にインデックスしそうか」を構造的に分析してください。

対象サイト：
{{ここにサイトのドメインやトップページURLを入力}}

出力形式：
1. インデックス優先度が高いページの特徴
2. 優先度が低くなりがちなページの特徴
3. サイト全体のインデックスを早めるために見直すべき点（3～5個）
4. その中でも特に重要な改善ポイント（上位2つ）

以下のURLについて、「検索エンジン」ではなく「AI」が
インデックスされにくい・参照しにくいと判断しそうな理由を整理してください。

URL：
{{ここにURLを入力}}

出力形式：
1. AIがこのページを認識しづらい可能性がある要因
2. AIが一次情報として扱いにくい要因
3. AIから見て「このページの役割」が曖昧になっている点
4. 上記を踏まえた改善提案（3～5個）

以下のサイト（またはURL群）のインデックス状況を改善するためのロードマップを作成してください。
短期（1週間）、中期（1ヶ月）、長期（3ヶ月）に分けて、実務で実行しやすい形で整理してください。

対象サイト（または対象URLリスト）：
{{ここにドメインや対象URLの一覧を入力}}

出力形式：
【短期施策（1週間以内）】
- 具体的な作業内容
- 目的（なぜそれをやるのか）

【中期施策（1ヶ月以内）】
- 具体的な作業内容
- 期待される効果

【長期施策（3ヶ月以内）】
- 中長期で見直すべき構造・運用面
- 実施するとインデックスやAI理解がどう変わりそうか

A-2：最低限のSEO（Basic SEO）

タイトルや見出し構造、URL設計、内部リンクなどの「最低限のSEO」が整っていないと、AIや検索エンジンに正しく評価されません。ここでは、土台となる部分をAIに点検してもらうためのプロンプトをまとめています。

以下のページのタイトルとディスクリプションをレビューし、
・検索意図との一致度
・読み手に伝わる明確さ
・クリック率改善の余地
の3つの観点から改善点を整理してください。

URL：
{{ここにURLを入力}}

出力形式：
1. 現状の評価（良い点・改善点）
2. 検索意図とのズレがある場合は指摘
3. クリック率を高める改善案（3つ）
4. 改善後の例文（タイトル／ディスクリプション）

以下のURLの見出し構造（H1～H3）を抽出し、
・論理構造が成立しているか
・内容の階層が適切か
・AIが理解しやすい順序か
の観点で分析し、改善案を提示してください。

URL：
{{ここにURLを入力}}

出力形式：
1. 抽出した見出し一覧
2. 構造上の問題点（あれば）
3. AIが理解しやすい理想的な構造
4. 改修後の見出し案（H1～H3）

以下のサイト（または特定URL）のURL構造を確認し、
・パーマリンクの一貫性
・意味的な分類
・AIが理解しやすい階層
の観点で改善点を整理してください。

対象URL：
{{ここにURLを入力}}

出力形式：
1. 現状のパーマリンクの特徴
2. 問題点（技術的・意味的）
3. AIに理解されやすいURL設計の提案（3つ）
4. 改善するとAI理解がどう向上するか

以下のURLについて、内部リンクの過不足を評価してください。
リンク先の関連性・コンテキスト・AIの理解補助という観点から、
改善ポイントを提示してください。

URL：
{{ここにURLを入力}}

出力形式：
1. 現状の内部リンク数と質の分析
2. 過剰なリンク／不足しているリンク
3. 追加すべき内部リンク（URL＋理由）
4. 内部リンク改善によるAI理解のメリット

以下のURL（または複数URL）について、
重複コンテンツやカニバリゼーションの可能性を分析してください。
想定検索意図とAIが混乱しやすい要素があれば指摘してください。

対象URL：
{{URLを入力（複数可）}}

出力形式：
1. 想定される主要検索意図（AI視点で）
2. 類似・重複の可能性がある箇所
3. カニバリゼーションが起きている場合の理由
4. 統合・差別化の改善案（3～5個）

A-3：口コミ数・評価シグナルの整理（Reputation）

AIは検索結果だけでなく、口コミやレビューの量・評価・内容も参考にして「信頼できる情報源かどうか」を判断します。
ここでは、各種口コミサイトやレビュー内容を棚卸しし、LLMOの観点から改善の方向性を見つけるためのプロンプトをまとめています。

以下の情報をもとに、現時点の口コミ・レビュー状況を棚卸ししてください。
「口コミの量」「平均評価」「コメント内容の傾向」の3つの観点から整理し、
LLMO（AIに見つけられ・理解され・推薦される）に与える影響をまとめてください。

【事業名・ブランド名】：
{{ここに店舗名・法人名などを入力}}

【主な口コミサイトのURL】：
・Googleマップ：
・その他（ポータル、SNS、専門サイトなど）：

出力形式：
1. 口コミの量に関する評価（十分 / やや不足 / 不足 などのラベルと理由）
2. 平均評価スコアと、その評価が与える印象
3. コメント内容の主な傾向（ポジティブ・ネガティブ）
4. LLMOの観点から見た、現状の強み・課題

以下に、直近の口コミ・レビューのテキストをまとめて貼り付けます。
このテキスト群から、ユーザー視点で見た「強み」と「弱み」を抽出し、
LLMO（AIに推薦されやすくする）ために強調すべきポイントを整理してください。

【口コミテキスト】：
{{ここに口コミを複数件コピペ}}

出力形式：
1. 強みとして繰り返し言及されているポイント
2. 弱み・不満として頻出しているポイント
3. AI回答で「この事業を推薦する理由」として使えそうな要素
4. 今後、サイトやプロフィールで強調すべきキーワード案

以下の事業について、現在の口コミ状況がAI検索やAIの推薦に
どのような影響を与えていそうかを、仮説ベースで整理してください。

【事業名・ブランド名】：
{{ここに店舗名・法人名などを入力}}

【口コミの概要】：
・平均評価：
・口コミ件数：
・主なポジティブな内容：
・主なネガティブな内容：

出力形式：
1. 現状の口コミがAIに与えていそうな印象（ポジティブ／ニュートラル／ネガティブ＋理由）
2. AIが「推薦しづらい」と感じそうな要素
3. 推薦されやすくするために、口コミ面で改善すべき点（3～5個）
4. LLMO施策の中で口コミをどう位置づけるべきか

以下に、ネガティブな口コミ・評価の内容をピックアップして記載します。
それぞれについて、
・影響度（高 / 中 / 低）
・改善の難易度
を評価し、改善の優先度を決めてください。

【ネガティブ口コミ】：
{{ここにネガティブな口コミを複数件コピペ}}

出力形式：
1. 各口コミごとの「影響度」と「改善難易度」
2. 優先して対応すべき口コミ（上位3～5件）とその理由
3. すぐに改善できる項目と、中長期で改善すべき項目
4. LLMOの観点から、口コミ改善がAI推薦に与えるメリット

以下の事業について、自然な形で口コミを増やすための「お願い文」と
導線設計のアイデアを作成してください。押しつけがましくなく、
ユーザーが書きたくなるようなトーンで提案してください。

【事業の概要】：
{{業種・サービス内容・ターゲットなどを入力}}

出力形式：
1. 口コミ依頼に使える文面例（メール・チラシ・対面の3パターン程度）
2. 口コミを書いてもらいやすくする導線設計（QRコード・リンク配置など）
3. LLMOの観点から見た「口コミを増やすことの意味」の説明文（社内共有用）

A-4：外部露出（ポータル・SNSなど）の整理（Presence）

AIは公式サイトだけでなく、ポータルサイト・比較サイト・SNS・メディア記事など、外部での露出も総合して「どんな事業なのか」を判断します。ここでは、外部露出の棚卸しと強化に使えるプロンプトをまとめています。

以下の事業名・ブランド名で検索したときに想定される、
外部露出の種類を棚卸ししてください。
公式サイト以外に、どのような「第三者サイト」「ポータル」「SNS」が
LLMOに影響しそうか整理してください。

【事業名・ブランド名】：
{{ここに店舗名・法人名などを入力}}

出力形式：
1. 想定される外部露出の種類（ポータル・レビューサイト・SNS・メディア記事など）
2. LLMOの観点から「特に重要な外部露出」と考えられるもの
3. 現状足りていない／新たに開拓すべき外部露出の候補
4. 優先的に整備すべき外部露出（上位3つ）

以下に、ポータルサイトや専門サイト上のプロフィールページURLを記載します。
それぞれについて、
・情報の一貫性
・専門性の伝わりやすさ
・AIが理解しやすい構成かどうか
の観点から改善点を整理してください。

【プロフィールページURL一覧】：
{{Caloo・EPARK・その他ポータルのURLを列挙}}

出力形式：
1. 各ページごとの良い点・不足している点
2. 事業内容や強みの表現にブレがある部分
3. AIにとって一次情報として扱いやすくするための改善案
4. 全ポータルで共通化すべき「基本プロフィール案」

以下に、公式サイトのURLとSNSアカウント（X／Instagram／Facebookなど）のURLを記載します。
それぞれの掲載内容・自己紹介・投稿内容から、
・一貫しているメッセージ
・食い違っている情報
を整理し、LLMOの観点から改善案を提示してください。

【公式サイト】：
{{公式サイトURL}}

【SNSアカウントURL】：
・X：
・Instagram：
・その他：

出力形式：
1. 共通して打ち出されているメッセージ・強み
2. 媒体ごとに表現が違っている／齟齬がありそうな点
3. AIが混乱しないように揃えるべき情報
4. LLMOの観点から見た「理想的な自己紹介・プロフィール」の方向性

以下の外部サイトやポータルから、公式サイトへの導線を最適化したいと考えています。
各ページの役割を踏まえ、
・どのページにどのようなリンクを置くべきか
・どのような文言で誘導すべきか
を提案してください。

【公式サイトのURL】：
{{公式サイトURL}}

【外部サイト・ポータルのURL一覧】：
{{外部ページのURLを列挙}}

出力形式：
1. 各外部ページの「役割」の整理（認知・比較・検討など）
2. 公式サイトへ誘導する際の理想的な導線イメージ
3. リンク設置位置やアンカーテキストの具体案
4. LLMOの観点から、外部→公式サイトの導線を整えるメリット

外部露出（ポータルサイト・専門メディア・SNSなど）を強化していきたいと考えています。
限られたリソースの中で、
・どの露出から優先して整えるべきか
・どの順番で着手すると効果的か
を、LLMOの観点も踏まえてロードマップとして整理してください。

【事業の概要】：
{{業種・サービス・エリアなどを入力}}

【現時点で把握している外部露出】：
{{分かる範囲で箇条書き}}

出力形式：
1. 強化すべき外部露出の候補一覧
2. 優先順位（高 / 中 / 低）と理由
3. 短期（1～3ヶ月）に着手すべき施策
4. 中長期（3ヶ月～1年）で取り組むべき施策

以下に事業の基本情報（住所・営業時間・対応エリア）を記載します。
AIがこれらを正しく理解しているか、また誤認している可能性がある点を指摘してください。

【事業情報】：
・住所：
・営業時間：
・定休日：
・対応エリア（サービス提供地域）：

出力形式：
1. AIが推定する現在の事業位置づけ（住所・エリア・営業時間など）
2. 正しく認識されている点
3. 誤認されている可能性がある点
4. 誤認を防ぐためにサイト側で明記すべき内容
5. 外部サイト（Googleマップ等）で補強すべき項目

A-5：専門性・実績（Expertise / Proof）の整理

AIが事業を理解し「信頼できる情報源」と判断するためには、専門性・実績・一次情報が欠かせません。
ここでは、実績や事例、強みをAIに整理させ、LLMOに必要な“専門性の土台”を整えるためのプロンプトをまとめています。

以下の事業について、専門性・強み・提供サービスを体系化して整理してください。
AIが理解しやすいよう、「分類」「意味単位」「関連性」を明確にする形で構造化してください。

【事業の概要】：
{{サービス内容・業種・専門分野を入力}}

出力形式：
1. 専門分野の分類と説明（AIが理解できる言語で）
2. 提供サービスの分類（主要サービス／補助サービス）
3. 専門性を示す根拠（資格・経験・実績・設備など）
4. AIが「この事業は何が得意なのか」を誤解しないための整理ポイント

以下に、過去の実績・事例などを箇条書きで入力します。
これらをAIが理解しやすいよう、
・分類
・地域
・規模
・成果
のような軸で整理し直してください。

【実績一覧】：
{{ここに実績を箇条書きで入力}}

出力形式：
1. 実績をどの軸で分類できるか（分類案）
2. 分類後の構造化された実績リスト
3. 特に強みが出ている実績カテゴリ
4. AIが回答で引用しやすい「実績の説明文」の例文

以下に、現場で得られた一次情報を記載します。
これをAIが理解しやすい「意味単位」に分解し、体系化してください。

【一次情報】：
{{ここに一次情報を箇条書きで入力（複数あるほど精度が高くなります）}}

出力形式：
1. 一次情報を構成する意味単位（要素分解）
2. その中で特に重要なエビデンス・独自性のある情報
3. AIが一次情報として扱いやすくなる理由
4. 公式サイトで掲載すべき「一次情報の見せ方」案

以下の事業について、AI・ユーザー双方から「専門性が不足している」と判断されやすい部分を抽出し、
どのような情報を追加すれば専門性の評価が上がるか提案してください。

【事業の概要】：
{{ここに業種・サービス内容を入力}}

【現在の公開情報】：
{{公式サイトやプロフィールの情報を箇条書きで入力}}

出力形式：
1. 専門性を判断するうえで不足している情報
2. 追加すべき情報（資格・実績・経験・事例・エビデンスなど）
3. AIに「専門性が高い」と理解されやすくなる理由
4. 優先して整備すべき情報（3～5個）

公式サイトに「専門性・実績ページ」を作る場合の構成案を作成してください。
AIが理解しやすい構造になるよう、意味単位の整理と掲載順序を考えてください。

【事業の概要】：
{{ここに業種・サービス・提供価値を入力}}

出力形式：
1. 掲載すべき情報（専門性・実績・一次情報・設備・資格など）
2. 意味単位に分解した「ページ構成の案」
3. AIが回答で引用しやすくなる文章構造のポイント
4. 事業の強みがより伝わるキャッチコピー案

B：AIに「理解してもらう」フェーズのプロンプト

B-1：一次情報の意味構造を整理する（事例・改善・技術）

現場で得られた一次情報は、そのまま並べるだけではAIに正しく理解されにくいことがあります。
ここでは、事例・改善プロセス・技術データなどの一次情報を「どんな概念なのか」「どう関係しているのか」という観点で整理し、AIが誤読しにくい形に整えるためのプロンプトをまとめています。

以下に一次情報を記載します。内容そのものではなく、
それぞれの情報が「何を意味しているのか」「どんな概念に属するのか」という観点で、
AIが理解しやすい形に抽象化して整理してください。

【一次情報】：
{{ここに一次情報を箇条書きで入力（複数あるほど精度が高くなります）}}

出力形式：
1. 一次情報が示す概念の分類（例：課題・原因・施策・結果など）
2. 各項目がどの概念に属するかの整理
3. 概念どうしの関係（因果・階層・関連性）
4. 誤読が生まれやすい曖昧な部分と、その改善案

以下の一次情報の中から、事業の「強み」として扱いやすい要素だけを抜き出してください。
専門性・独自性・再現性があるものを優先して整理してください。

【一次情報】：
{{ここに一次情報を箇条書きで入力（複数あるほど精度が高くなります）}}

出力形式：
1. 強みとして扱える要素の一覧
2. 強みになりにくい要素と、その理由
3. 他者との差別化に使える要素
4. 強みを簡潔に説明する文章例（2～3パターン）

以下の一次情報を、AIが理解しやすい「カテゴリ構造」に整理してください。
カテゴリ名と、その中に含めるべき項目を提案してください。

【一次情報】：
{{ここに一次情報を箇条書きで入力（複数あるほど精度が高くなります）}}

出力形式：
1. 提案するカテゴリ名の一覧
2. 各カテゴリに属する一次情報の対応表
3. カテゴリ分けの基準・考え方の説明
4. 今後追加すべき一次情報の候補（カテゴリごとに1～3件）

以下の一次情報を、AIが回答の中で引用しやすい短い説明文に書き換えてください。
事実ベースで簡潔にまとめ、誇張表現や曖昧な表現は避けてください。

【一次情報】：
{{ここに一次情報を箇条書きで入力（1つでも可、複数推奨）}}

出力形式：
1. 各一次情報ごとの短い説明文（1～2文）
2. 事実と推測が混ざっている箇所の指摘
3. 誇張やキャッチコピー的な表現を排除したバージョン
4. 公式サイトに掲載する際の推奨フォーマット例

以下の一次情報をもとに、「主要コンテンツページ」の構成案を作成してください。
検索ユーザーとAIの両方が理解しやすいように、見出し構造を設計してください。

【一次情報】：
{{ここに一次情報を箇条書きで入力（1つでも可、複数推奨）}}

出力形式：
1. ページ全体の見出し構造案（H2/H3レベルで）
2. 各見出しが参照すべき一次情報の対応リスト
3. 情報不足と思われる箇所と、追加すべき内容
4. AIに誤解されやすい点と、その補足方法の提案

B-2：FAQ・HowToをAIが誤読しない形に整理する（質問と回答の構造化）

FAQやHowToコンテンツは、AIが「そのサイトの専門領域」や「強み」を理解するための重要な情報源です。
しかし、質問と回答の構造が曖昧だったり、回答が抽象的すぎる場合、AIが誤って解釈したり、意図しない内容で要約されることがあります。
ここでは、FAQ・HowToをAI向けに最適化し、意味単位・意図・前提条件を正しく伝えるためのプロンプトをまとめています。

以下にFAQ（質問と回答）を記載します。
このFAQの「質問が意図していること」と「回答が依存している前提条件」を整理してください。

【FAQ】：
Q：{{質問を入力}}
A：{{回答を入力}}

出力形式：
1. 質問の意図（ユーザーが本当に知りたいこと）
2. 回答の前提条件
3. 質問と回答のズレがある場合の指摘
4. ズレを解消するための改善案

以下にFAQ（質問と回答）を記載します。
回答文をAIが誤読しないように「意味単位」に分解し、要点ごとに整理してください。

【FAQ】：
Q：{{質問を入力}}
A：{{回答を入力}}

出力形式：
1. 回答文を構成する意味単位の一覧
2. 意味単位ごとのポイントと役割
3. 曖昧・抽象的な表現の指摘
4. より明確な表現への改善案

以下にFAQ（質問と回答）を記載します。
回答を、AIが回答文の中で引用しやすい「事実ベースの短い文章」に書き換えてください。

【FAQ】：
Q：{{質問を入力}}
A：{{回答を入力}}

出力形式：
1. AIが引用しやすい短い回答文（1～2文）
2. 主観的・抽象的な表現の指摘
3. 引用時に誤解が生じないように改善した文章
4. FAQとして掲載する際の推奨フォーマット

以下にHowTo（手順）を記載します。
AIが誤読しにくいように「目的 → 前提 → 手順 → 注意点」の構造に整理し直してください。

【HowTo】：
{{手順を箇条書きで入力}}

出力形式：
1. 手順全体の目的
2. 実行前の前提条件
3. 各手順の意味（何のためのステップか）
4. 必要な注意点や補足

以下にFAQやHowToを記載します。
これらを1つの「主要コンテンツページ」として統合するための構成案を作成してください。

【FAQ／HowTo】：
{{FAQやHowToを複数入力}}

出力形式：
1. ページ全体の構成案（H2/H3）
2. 各セクションが扱うFAQ・HowToの対応表
3. 情報不足と思われる箇所と、追加すべき内容
4. AIが誤読しないように付けるべき補足項目

B-3：比較コンテンツをAIが誤読しない形に整理する（自社と他社の位置づけ）

自社と他社、プラン同士、サービス同士を比較するコンテンツは、AIにとっても「どんな立ち位置の事業なのか」を理解する重要な手がかりになります。
一方で、比較軸が曖昧だったり、自社・他社のラベリングが不明瞭な文章のままだと、AIが立場を取り違えたり、極端な表現だけを拾って要約してしまうことがあります。
ここでは、比較コンテンツの軸・ラベル・文章構造を整理し、AIが公平かつ正確に理解しやすい形に整えるためのプロンプトをまとめています。

以下に、自社と他社（または複数プラン）の比較コンテンツを記載します。
文章の中から「比較軸」として扱われている要素を抽出し、整理してください。

【比較コンテンツ】：
{{ここに比較コンテンツの原稿を入力}}

出力形式：
1. 抽出された比較軸の一覧（例：価格・サポート範囲・納期など）
2. 各比較軸の意味と、ユーザー視点での重要度
3. 比較軸として曖昧・重複している項目の指摘
4. 追加したほうがよい比較軸の提案

以下に、自社と他社（または複数プラン）を比較している文章を記載します。
「どれが自社で、どれが他社（または別プラン）なのか」がAIに伝わりやすいよう、
ラベルと書き分け方法を整理してください。

【比較コンテンツ】：
{{ここに比較コンテンツの原稿を入力}}

出力形式：
1. 文中に登場する主体（自社・各社・各プラン）の一覧
2. 自社・他社・各プランに付けるべきわかりやすいラベル案
3. ラベルが曖昧な箇所と、誤読が起きそうな表現の指摘
4. ラベルを明示した書き換え例（短いサンプル文章）

以下に、自社と他社（または複数プラン）の比較コンテンツを記載します。
感情的・一方的な表現を減らし、AIが扱いやすい「事実ベースで公平な比較文章」に整えてください。

【比較コンテンツ】：
{{ここに比較コンテンツの原稿を入力}}

出力形式：
1. 現在の文章に含まれる主観的・誇張的な表現の一覧
2. 客観的な表現に置き換えたバージョン
3. AIが引用しやすい比較文（1～3文）の例
4. 比較コンテンツとして避けたほうがよい表現の例

以下に、自社と他社（または複数プラン）の比較内容を記載します。
AIが理解しやすいように、「比較軸 × 自社 × 他社（各プラン）」の表形式に整理してください。

【比較コンテンツ】：
{{ここに比較コンテンツの原稿を入力}}

出力形式：
1. 表形式の比較リスト（項目名 / 自社 / 他社 など）
2. 各項目で自社が優れている点・劣っている点
3. 比較項目ごとの補足説明（注意点・前提条件）
4. 公式サイトに掲載する際の表レイアウト案（テキストベースで可）

以下に、自社と他社（または複数プラン）の比較コンテンツを記載します。
この内容をもとに、「どんな人にとって自社が最も適しているのか」が伝わるポジショニング要約を作成してください。

【比較コンテンツ】：
{{ここに比較コンテンツの原稿を入力}}

出力形式：
1. 比較から読み取れる自社の強み・弱みの整理
2. 「どんな人にとって向いているサービスか」の要約（2～3パターン）
3. AIが回答の中で使いやすいポジショニング文（1～2文）
4. 比較コンテンツとポジショニング文の間に矛盾がないかの確認コメント

B-4：主要コンテンツページをAIが理解しやすい構造に整理する（情報の階層化・意味づけ）

主要コンテンツページは、AIが「このサイトが何の専門家なのか」を理解するための中心的なコンテンツです。
しかし、情報がただ多いだけではAIは正しく解釈できず、「どの情報が重要で、どれが補足なのか」を把握しにくくなります。
ここでは、主要コンテンツページの内容をAIが読み解きやすいように、テーマ・階層・関連性の3点から整理するためのプロンプトをまとめています。

以下の内容をもとに、主要コンテンツページに含めるべき「主要テーマ」と「サブテーマ」を整理してください。

【ページの材料となる情報】：
{{一次情報・FAQ・比較内容などを複数記載}}

出力形式：
1. 主要テーマの一覧
2. 各テーマに紐づくサブテーマの一覧
3. テーマ間の関連性（矢印やマップ形式）
4. 過不足があるテーマの指摘と追加提案

以下の情報をもとに、主要コンテンツページの構成案（H2/H3レベル）を作成してください。
AIが理解しやすいように「意味ごとのかたまり」で整理してください。

【ページ材料】：
{{一次情報・FAQ・HowTo・比較項目などを複数記載}}

出力形式：
1. H2/H3構成案（階層づけ）
2. 各見出しに含めるべき内容の要点
3. 内容の重複・過不足の指摘
4. 検索ユーザーとAIの両方にわかりやすい構成にするための改善案

以下に主要コンテンツページの文章を記載します。
AIが誤読しやすい部分を中心に、曖昧・抽象的・多義的な表現を指摘し、改善案を作成してください。

【主要コンテンツページの文章】：
{{ここに原稿を入力}}

出力形式：
1. 誤読されやすい箇所の一覧
2. 曖昧・抽象的な表現の指摘
3. 誤読を防ぐ改善案（具体的な書き換え例）
4. AIにとって重要な「前提条件」や「定義」の抜け漏れがないかのチェック

以下に主要コンテンツページの内容を記載します。
AIが要約しやすいように、事実ベースで簡潔かつ骨組みのはっきりした文章に書き換えてください。

【主要コンテンツページの文章】：
{{ここに原稿を入力}}

出力形式：
1. 要約しやすい文章構造の提案
2. 冗長な部分の削除・簡潔化
3. AIが引用しやすい文章（1～3文）
4. 書き換え後の全文（簡潔なバージョン）

以下に主要コンテンツページの材料となる情報（一次情報・FAQ・比較内容など）を記載します。
これらをページ内のどこに配置すべきか、AIが理解しやすい構成案を作成してください。

【ページ材料】：
{{複数の情報を記載}}

出力形式：
1. 各情報が属するべきセクションの提案
2. セクションごとの目的と役割
3. 論理が途切れやすい部分の指摘と改善案
4. AIにとってわかりやすい内部リンク案（関連情報の説明つき）

B-5：構造化データ（schema）をAIが理解しやすい形に整える

構造化データ（schema.org）は、検索エンジンやAIに「このページが何についての情報なのか」を伝えるための重要なヒントです。
ただし、種類の選び方やプロパティの埋め方を誤ると、ページ内容と構造化データの間にギャップが生まれ、かえって誤解を招く場合もあります。
ここでは、ページ内容とschemaの対応関係を整理し、AIが自然に理解しやすい構造化データに整えるためのプロンプトをまとめています。

以下にページの内容（見出しと本文の要約）を記載します。
このページに対して、どのschema.orgタイプ（例：Article, BlogPosting, Service, LocalBusinessなど）が適切かを整理してください。

【ページ内容】：
{{ページの主な見出しと要約を入力}}

出力形式：
1. 候補となるschemaタイプの一覧
2. もっとも適切と思われるタイプと、その理由
3. 補助的に追加してもよいschemaタイプ（あれば）
4. schemaタイプの選択を誤ると起こりそうな誤解

以下に、このページに設定している構造化データ（JSON-LD）と、ページの内容を記載します。
両者の整合性をチェックし、AIが誤解しそうな箇所を指摘・改善してください。

【構造化データ（JSON-LD）】：
{{ここにJSON-LDを貼り付け}}

【ページ内容】：
{{ページの主な内容を要約して入力}}

出力形式：
1. 構造化データとページ内容が一致している点
2. 整合性が取れていない・誤解を招きそうな点
3. 不足しているプロパティや、削除したほうがよいプロパティ
4. 改善した構造化データの例（JSON-LD）

以下にページの基本情報と内容の概要を記載します。
これをもとに、適切なschema.orgタイプ（Article, BlogPosting, Service, LocalBusinessなど）を用いたJSON-LDを作成してください。

【ページ情報】：
タイトル：{{タイトルを入力}}
URL：{{URLを入力}}
概要：{{ページの概要を入力}}
補足情報：{{運営者名・所在地・サービス名などあれば入力}}

出力形式：
1. 採用したschemaタイプと、その理由
2. JSON-LDの例（インラインで貼り付けできる形式）
3. 任意だが設定しておくとよいプロパティ（例：author, areaServedなど）
4. 今後、情報を追加・変更する際の注意点

以下に、FAQやHowToに関するコンテンツと、現在設定している構造化データ（JSON-LD）があればそれも記載します。
過剰マークアップにならないように、適切なFAQPage／HowToの構造化データ案を作成してください。

【コンテンツ】：
{{FAQやHowToの内容を入力}}

【構造化データ（あれば）】：
{{既存のJSON-LDを貼り付け}}

出力形式：
1. 構造化データを付けてもよい質問・手順と、付けないほうがよい部分
2. FAQPage／HowToのJSON-LDの例
3. 過剰マークアップと見なされそうな箇所の指摘
4. 安全な運用のためのルール案（サイト全体での方針）

以下に、このページの構造化データ（JSON-LD）と、ページ本文の要約を記載します。
AIがこのページをどのように理解しそうかを整理し、齟齬があれば指摘・改善してください。

【構造化データ（JSON-LD）】：
{{ここにJSON-LDを貼り付け}}

【ページ本文の要約】：
{{ページの内容を要約して入力}}

出力形式：
1. 構造化データからAIが読み取るであろう「ページの役割」
2. ページ本文からAIが読み取りそうな「ページの役割」
3. 両者のずれ・矛盾点の指摘
4. ずれを小さくするための修正案（本文側と構造化データ側の両方）

C：AIに「推薦してもらう」フェーズのプロンプト

C-1：AI露出率を分析し、回答への登場頻度を最適化する

AI時代では「検索順位」以上に重要なのが、ChatGPT・Perplexity・Geminiなどの回答の中で、あなたの事業がどれだけ取り上げられるかという“露出率”です。
この章では、露出率の測定・分析・原因整理・改善案までを一貫して実施できるプロンプトをまとめています。
AIの回答傾向を理解し、競合との相対的な立ち位置まで把握することで、“推薦される状態”を設計できます。

以下に、AIへ実行した質問と、その回答結果を記載します。
何％の質問で自社名が登場したか（露出率）を測定し、傾向を整理してください。

【AIへの質問と回答記録】：
{{ここに質問と回答を複数セットで入力}}

出力形式：
1. 自社名の露出率（◯％）
2. 露出した質問の特徴
3. 露出しなかった質問の特徴
4. 露出率を上げるための改善ポイント（3～5個）

以下に、AI回答の中で自社が登場した文章を貼り付けます。
AIが自社をどんな立ち位置で扱っているかを整理してください。

【AI回答】：
{{露出した回答を複数入力}}

出力形式：
1. 自社がどのように紹介されているか（役割・強み・弱み）
2. AIが重視している特徴の傾向
3. 誤解されている点や扱いが弱い点
4. 扱われ方を改善するための具体案

以下は、自社がAI回答に登場しなかった質問とその回答です。
AIが自社を挙げなかった理由を推定し、改善策を整理してください。

【AI回答（非露出）】：
{{登場しなかった回答を複数入力}}

出力形式：
1. AIが自社を挙げなかった主な理由（推定）
2. その理由ごとの改善ポイント
3. 露出させるために追記すべき情報
4. 露出率改善の優先順位

以下に、AIへ実行した質問と回答結果（露出の有無）を記載します。
質問テーマごとに、自社が露出しやすい領域と露出しにくい領域を分類してください。

【質問と結果】：
{{質問内容＋露出の有無を入力}}

出力形式：
1. 露出しやすい質問テーマ
2. 露出しにくい質問テーマ
3. AIが重視している可能性のある要因
4. 強化すべきテーマ（優先度つき）

以下に、AI回答を複数貼り付けます。
回答内で挙げられている競合名を抽出し、分類してください。

【AI回答】：
{{複数のAI回答を貼り付け}}

出力形式：
1. 回答に頻出する競合名の一覧
2. 競合ごとの扱われ方（強み・弱み・位置づけ）
3. 自社との違いとしてAIが重視しているポイント
4. 自社が競合に勝つために補強すべき情報

以下にAI回答を貼り付けます。
AIがどのような情報源・特徴・文章構造を根拠に回答しているか推定してください。

【AI回答】：
{{複数のAI回答を貼り付け}}

出力形式：
1. AIが根拠としている可能性が高い情報の種類
2. 引用されやすい文章構造の特徴
3. 参照されていない弱い領域
4. 情報源として扱われるための改善ポイント

以下にAI回答（露出したもの／しなかったもの）を貼り付けます。
露出率を高めるために、追加すべき情報や改善ポイントを整理してください。

【AI回答】：
{{複数の回答を入力}}

出力形式：
1. 露出率向上に必要な情報（不足している内容）
2. AIが評価しているポイントとのギャップ
3. 改善すべきページ・FAQ・一次情報
4. 即時改善できるアクション（3～5個）

AIが回答の中で引用しやすい「短い推薦文」を作成してください。
事実ベースで簡潔に、その事業の特徴が伝わる文章にしてください。

【自社の概要・強み】：
{{簡単な事業概要・強みを入力}}

出力形式：
1. AIが引用しやすい推薦文（1～2文 × 3パターン）
2. 主観表現・誇張表現を排除したバージョン
3. AI回答に自然に溶け込む文体の調整案
4. 推薦文を改善するために追加すべき情報

C-2：AIが競合と比較したときの露出傾向を分析する（相対評価の最適化）

AIは単独のサービスを評価するのではなく、同ジャンルの競合サービスと比較したうえで回答を構成します。
そのため「どの競合と並べられているか」「どんな比較軸で評価されているか」「どの領域で勝てていないのか」を把握することが、AIに推薦されるための重要なステップとなります。
この章では、AI回答に登場する競合名・比較軸・強み／弱み・ポジションの違いを分析し、強化すべき領域を明確化するためのプロンプトをまとめています。

以下にAI回答を記載します。
比較対象として頻出する競合名を抽出し、分類してください。

【AI回答】：
{{複数の回答を入力}}

出力形式：
1. 比較対象として頻出する競合名
2. 競合の分類（同業／類似サービス／周辺サービス）
3. 自社より強く扱われている領域
4. 自社が勝てる可能性がある領域

以下にAIの比較回答を記載します。
AIがどの比較軸で自社と競合を比較しているかを抽出してください。

【AI回答】：
{{比較内容を複数入力}}

出力形式：
1. 抽出された比較軸（価格、実績、地域性など）
2. 比較軸ごとの評価（自社 vs 競合）
3. AIが重視している要素
4. 補強すべき比較軸（理由つき）

以下にAIの比較回答を貼り付けます。
自社と競合の「立ち位置の違い（ポジション）」を整理してください。

【AI回答】：
{{比較回答を入力}}

出力形式：
1. 自社のポジション（どう扱われているか）
2. 競合のポジション（どう扱われているか）
3. 相対的な強み・弱み
4. ポジション改善のための方向性

以下にAI回答を貼り付けます。
AIが特定の競合を強く扱っている理由を推定してください。

【AI回答】：
{{複数の回答を入力}}

出力形式：
1. 強く扱われる競合の特徴
2. AIが評価している要素
3. 自社に不足している情報・要因
4. 改善のための具体的な追加情報

以下にAIによる比較回答を記載します。
自社が競合より優位に立てる可能性がある領域を抽出してください。

【比較回答】：
{{比較内容を入力}}

出力形式：
1. 優位に立てる可能性がある比較軸
2. 補強すれば勝てる領域
3. 現状弱い領域と改善ポイント
4. 優位性を明確に伝える表現案（短文）

以下に比較文を記載します。
AIが扱いやすいように、事実ベースで公平な比較文に書き換えてください。

【比較文】：
{{原稿を入力}}

出力形式：
1. 主観・誇張を排除した比較文
2. AIが引用しやすい短文（1～2文）
3. 誤読されやすい表現の指摘
4. 書き換えた文章の意図説明

以下にAIの比較回答を記載します。
AIに正しく評価されるために、追加すべきコンテンツを抽出してください。

【比較回答】：
{{回答を入力}}

出力形式：
1. 追加が必要な情報
2. 現状不足している証拠・実績
3. 比較軸を改善するための施策
4. 優先度つき改善リスト

以下にAIが挙げた競合の説明文を記載します。
競合が強調しているポイントを抽出し、自社向けに置き換えて提案してください。

【競合説明文】：
{{AI回答から抽出した競合文を入力}}

出力形式：
1. 競合が強調している特徴
2. それを支えている根拠（AI視点）
3. 自社で置き換え可能なポイント
4. 自社向けに調整した強調ポイント（短文）

C-3：AIが引用しやすい文章構造をつくる（構造化・簡潔化・意味単位）

AIは文章の“意味単位”と“情報の構造”を読み取り、回答の中に引用する情報を選びます。
そのため、人間にとって読みやすい文章と、AIにとって引用しやすい文章は必ずしも一致しません。
この章では、AIが誤読しない文章構造・引用しやすい表現・根拠を明確にした短文など、AI向けに最適化された文章を作成するためのプロンプトをまとめています。

以下に文章を入力します。
AIが誤読しないよう、意味単位（要素分解）に整理してください。

【文章】：
{{文章を入力}}

出力形式：
1. 意味単位への分解
2. 核となる主張
3. 補助的情報
4. 曖昧で誤読が起きそうな箇所と改善案

以下の文章を、AIが引用しやすいように短く明確な文（1～2文）に書き換えてください。

【文章】：
{{文章を入力}}

出力形式：
1. 簡潔な引用向け短文（3パターン）
2. 主観表現を排除した事実ベースの文
3. 曖昧さをなくすための改善コメント

以下の文章を、AIが構造的に理解しやすいよう「主張・根拠・具体例」に整理してください。

【文章】：
{{文章を入力}}

出力形式：
1. 主張（結論）
2. 根拠（理由）
3. 具体例（補足情報）
4. 分類の意図説明

以下に文章を入力します。
AIが誤読しそうな箇所を洗い出し、改善案を提示してください。

【文章】：
{{文章を入力}}

出力形式：
1. 誤読の可能性がある箇所
2. 誤読が起きる理由（AI視点）
3. 改善後の文章（3案）
4. 補足すべき根拠情報

以下の箇条書きを、AIが理解しやすい論理的な文章に変換してください。

【箇条書き】：
{{箇条書きを入力}}

出力形式：
1. 意味のまとまりごとの文章化
2. 主張と補足の整理
3. 曖昧な箇所の改善
4. AIが引用しやすい短文（2案）

以下の専門的な内容を、AIが扱いやすい構造へ要約してください。

【専門内容】：
{{文章を入力}}

出力形式：
1. 主な論点の抽出
2. 因果関係の整理
3. 階層構造の作成（大→中→小の順）
4. AI回答に引用されやすい短文（3案）

以下の文章から主観・誇張表現を取り除き、AIが扱いやすい事実ベースの文に変換してください。

【文章】：
{{文章を入力}}

出力形式：
1. 主観表現の抽出
2. 客観的に書き換えた文章
3. 曖昧な点を補足する根拠案
4. 引用向けの短文（1～2文）

以下の文章から、AIが引用しやすい要点（1～2文）を抽出してください。

【文章】：
{{文章を入力}}

出力形式：
1. 要点の抽出（短文）
2. 抽出の根拠
3. 他の書き換えパターン（2案）
4. 情報補足が必要な箇所

以下の文章を、AIが扱いやすい文章構造テンプレートに変換してください。

【文章】：
{{文章を入力}}

出力形式：
1. 結論
2. 重要ポイント（3つ）
3. 根拠・理由
4. 専門性を示す補足
5. AIが引用しやすい短文（1案）
6. 構造化の意図説明

LLMO全体を底上げする「サイト全体最適化プロンプト」

A（見つけてもらう）・B（理解してもらう）・C（推薦してもらう）の3フェーズを改善したあと、サイト全体をAI視点で最適化するための『横断的プロンプト』をまとめました。
構造設計、内部リンク、口コミ整合性、ブランド文脈、露出率改善など、個別記事ではなく「サイト全体のLLMO品質」を高めるために使えるプロンプト群です。

以下の情報をもとに、AI視点でサイト全体のLLMO状況を総合診断してください。

【サイト情報】：
・サイトURL：
・主要なサービス・事業内容：
・想定している見込み客：
・重視している検索キーワードやテーマ：

出力形式：
1. サイト全体の総合評価（AI視点）※5段階＋コメント
2. A（見つけてもらう）・B（理解してもらう）・C（推薦してもらう）の各フェーズごとの評価
3. 目標とのギャップ（AI検索時代における課題）
4. 今後3ヶ月で優先して改善すべきポイント（3～5個）

あなた（AI）が把握している情報をもとに、
この事業がどのようなポジションの企業・専門家として認識されているかを整理してください。

【事業情報】：
・事業者名／ブランド名：
・主なサービス内容：
・地域（必要な場合）：
・ターゲットとなる顧客層：

出力形式：
1. AIが認識している事業ポジション（簡潔な要約）
2. 近いポジションにある他の事業・業種の例（推定）
3. 強みとして認識されやすいポイント
4. 誤解されている・埋もれている可能性があるポイント

あなた（AI）の回答傾向をもとに、この事業と競合の位置関係を整理した「競合比較マップ」を作成してください。

【前提情報】：
・事業者名／ブランド名：
・サービス概要：
・想定している競合（わかる範囲で）：

出力形式：
1. AI回答に登場しやすい競合候補の一覧（推定で可）
2. 縦軸・横軸を設定したポジションマップ案（例：価格×専門性 など）
3. マップ上での自社・競合の配置イメージ（テキストで説明）
4. ポジションを改善するために補強すべき情報や実績

以下にサイト内の主要なページタイトルと概要を記載します。
それらの関係性をもとに、サイト全体の「意味ネットワーク図（概念構造）」をテキストで表現してください。

【ページ一覧】：
{{主要ページのタイトルと概要を箇条書きで入力}}

出力形式：
1. 中心となる概念・テーマ
2. 主要なサブテーマと、その下位トピック
3. 各ページどうしの関係性（例：補足／比較／導線）
4. ネットワーク上で「穴」になっている領域（情報が足りない部分）

以下の情報をもとに、AIが理解の基点としやすい「主要コンテンツページ」に含めるべき要素を整理してください。

【前提情報】：
・扱いたいテーマ：
・このページで実現したい役割（例：総合解説／サービスの決定版説明 など）：
・既にある関連ページや記事：

出力形式：
1. 主要コンテンツページに含めるべき要素の一覧
2. A（見つけてもらう）・B（理解してもらう）・C（推薦してもらう）の各観点で必要な要素
3. そのテーマにおける「一次情報」として重要なポイント
4. ページ構成（H2/H3）のたたき台

以下にサイト内のページタイトルと内容の要点を記載します。
AIにとって理解しやすく、また検索意図に沿った内部リンク構造になるよう、
リンクの優先順位リストを作成してください。

【ページ一覧】：
{{ページタイトル＋概要を複数入力}}

出力形式：
1. 内部リンクを優先すべきページ（上位3～5件）
2. それぞれを優先すべき理由（AI視点の根拠）
3. 関連性の強いページ同士のリンク案
4. 内部リンク不足によって起きている問題点

以下に記事タイトルと内容要約を入力します。
サイト全体で発生している改善ポイントを横断的に抽出してください。

【記事一覧】：
{{記事タイトル＋要点を複数入力}}

出力形式：
1. 全体的に不足している情報（一次情報・FAQ・専門性など）
2. A/B/Cのどのフェーズが弱いか（傾向の指摘）
3. 記事群の重複・過不足
4. 全記事に共通して改善すべきポイント

以下に現在サイト内に存在する記事タイトルを入力します。
まだ扱っていない“穴（ニッチ領域）”を抽出してください。

【記事一覧】：
{{記事タイトルのみ複数入力}}

出力形式：
1. 未カバーのテーマ（ニッチ領域）
2. 補完すべき関連テーマ（理由つき）
3. AI検索時代に価値が高いテーマ（3～5件）
4. 新規記事の候補タイトル

以下に記事本文を入力します。
AIが回答内で引用しやすい構造に最適化するための改善案を作成してください。

【記事内容】：
{{記事本文を入力}}

出力形式：
1. 引用しやすい要点の抽出
2. 曖昧・冗長で引用されにくい箇所
3. AI向けの改善文章（短文化・構造化）
4. 補足すべき一次情報や根拠

以下にAI露出率（どの質問で自社が挙がったか）のデータを入力します。
露出率を改善するための全体戦略を立案してください。

【AI露出率データ】：
{{質問と露出有無データを入力}}

出力形式：
1. 露出率の総合評価（AI視点）
2. 登場しやすい質問テーマと、登場しにくいテーマ
3. 露出率を上げるための戦略（短期／中期）
4. 強化すべき具体的コンテンツ・FAQ・一次情報

以下に、現在サイトに掲載しているFAQ（質問と回答）を記載します。
FAQ全体の体系を整理し、不足している領域を洗い出してください。

【FAQ一覧】：
Q：{{質問1}}
A：{{回答1}}

Q：{{質問2}}
A：{{回答2}}

（以下、複数入力）

出力形式：
1. FAQのカテゴリ分け（テーマ別）
2. カバーできているユーザーの不安・疑問
3. カバーできていない疑問領域
4. 追加すべきFAQテーマと具体例

以下に想定しているペルソナ情報を記載します。
そのペルソナが取りそうな検索動機と、AIが推薦する際に使いやすいポイントをマッピングしてください。

【ペルソナ情報】：
・属性（年齢／職業など）：
・抱えている悩み：
・求めている結果：

出力形式：
1. ペルソナごとの検索動機パターン
2. それぞれの検索動機に対してAIが重視しそうな情報
3. 自社が提示できる推薦ポイント
4. ペルソナ別に用意すべきコンテンツ案

SNS投稿や口コミの内容が、AIの理解や推薦にどのような影響を与えそうかを分析してください。

【SNS・口コミの例】：
{{SNS投稿や口コミを複数入力}}

出力形式：
1. SNS・口コミから伝わるブランドイメージ
2. AIが重視しそうなポジティブ要素・ネガティブ要素
3. サイト側に反映したほうがよい情報
4. 修正・強化したほうがよいメッセージ

以下に実際の口コミ（レビュー）を記載します。
記事やFAQに反映すべきポイントを抽出してください。

【口コミ一覧】：
{{口コミを複数入力}}

出力形式：
1. ユーザーが高く評価しているポイント
2. 不安・不満として挙がりやすいポイント
3. 記事やFAQに追記すべき内容
4. AI推薦に有利になるような「一次情報」として整理すべき点

以下に、実績・事例・現場で得られた一次情報を列挙します。
これらをAIが扱いやすいように「辞書化・構造化」してください。

【一次情報】：
{{一次情報を箇条書きで入力}}

出力形式：
1. 一次情報のカテゴリ分け
2. 各一次情報の要点（何がわかる事例か）
3. AIに理解してもらううえで重要な属性（例：日付・場所・対象・結果など）
4. サイト上での掲載フォーマット案（どのページにどう載せるか）

以下に、事業の専門領域に関する情報を記載します。
AIが専門性を理解しやすいように「専門性ブロック」を生成してください。

【専門領域の情報】：
{{専門分野・知識・技術・実績・資格などを入力}}

出力形式：
1. 専門性を構成する主要要素（カテゴリ分け）
2. AIが専門性として認識しやすい“根拠情報”
3. サイト内で使える「専門性紹介ブロック」の文章案
4. 各記事にリンクすべき専門性ブロックの活用案

以下に記事本文を記載します。
AIが回答内で引用しやすいかどうか、引用可能性をスコア化してください。

【記事本文】：
{{記事本文を入力}}

出力形式：
1. 引用されやすさスコア（5段階）
2. スコアの根拠（AI視点の分析）
3. 引用されにくい箇所と理由
4. 引用性を高める改善案（短文化・構造化など）

以下に、カスタマージャーニーを記載します。
この流れと、AIが回答内で提供している情報が整合しているかを評価してください。

【カスタマージャーニー】：
{{認知 → 調査 → 比較 → 行動 の流れを入力}}

【AIの回答例】：
{{AI回答を複数入力}}

出力形式：
1. ジャーニー内で不足している情報
2. AI回答との整合・不整合ポイント
3. 補強すべきページ・FAQ・一次情報
4. ジャーニー最適化の改善提案

以下にサイトトップ・サービスページの文章を記載します。
AIが事業内容を正確に理解できるよう、改善ポイントを整理してください。

【ページ内容】：
{{トップページやサービス特徴説明の文章を入力}}

出力形式：
1. AIに伝わりにくい部分（曖昧・抽象的な箇所）
2. 追加すべき具体情報（一次情報・実績・対象・提供価値）
3. AIが回答に使いやすい短文（1～2文 × 3案）
4. ページ構造（H2/H3）改善案

以下にサイトのCTA（問い合わせ導線）とAI回答例を記載します。
AIがユーザーに提示する助言と、サイトの動線（CTA）が一致しているかを評価してください。

【サイトCTA】：
{{CTAの内容や配置位置などを入力}}

【AI回答例】：
{{関連質問に対するAI回答を入力}}

出力形式：
1. AI回答が推奨している行動とCTAの整合性
2. CTAが活かされていない理由
3. AI回答に合わせたCTA改善案（3案）
4. ユーザーが次に取るべき行動を明確化する短文案

以下に記事本文を記載します。
AIが独自に判断する「記事品質スコア」を算出し、改善提案を出してください。

【記事本文】：
{{記事本文を入力}}

出力形式：
1. AI独自の品質スコア（5段階）
2. スコアの根拠（AI視点での評価項目）
3. 誤解されやすい・弱く見えるポイント
4. 品質を高めるための改善案（3～5件）

以下に記事本文を記載します。
AIが意味単位（セマンティックブロック）として認識する際に、
抜け漏れが無いかをチェックしてください。

【記事本文】：
{{本文を入力}}

出力形式：
1. 文章を構成する「意味単位」一覧
2. その中で弱い・曖昧な意味単位
3. 抜けている意味単位（追加すべき情報）
4. 意味単位を補強する改善文例

現状を踏まえて、今後3ヶ月で実施すべきLLMOロードマップを作成してください。

【現状】：
{{A/B/Cフェーズの課題や状況を入力}}

出力形式：
1. 今月（1ヶ月目）に優先して行うこと
2. 来月（2ヶ月目）に行うこと
3. 3ヶ月目に仕上げること
4. 3ヶ月後に期待できるAI露出状態の変化

以下に事業者プロフィール（紹介文）を入力します。
AIが推薦しやすい形に改善してください。

【プロフィール】：
{{プロフィール文を入力}}

出力形式：
1. AIが理解しづらい表現（曖昧・抽象的・情報不足）
2. 推薦材料になる「一次情報」と「実績」
3. 改善したプロフィール文（短文Ver／詳細Ver）
4. AIが回答で引用しやすい紹介文（1～2文）

以下に口コミ（正の評価／負の評価）を複数入力します。
口コミ内容をもとに、記事やサービスページの改善マップを生成してください。

【口コミ一覧】：
{{口コミ内容を複数入力}}

出力形式：
1. ユーザーが重視している価値観（口コミから抽出）
2. 改善すべき不安・不満ポイント
3. 記事・FAQに反映すべき内容
4. 全体最適の「コンテンツ改善マップ」案

以下に「サイトに記載している情報」と「外部サイト上の情報」を記載します。
両者の整合性をAI視点でチェックし、誤認の原因となる点を洗い出してください。

【サイト内の情報】：
{{住所・営業時間・提供エリア・サービス概要などを入力}}

【外部サイト（Googleマップ・SNS等）の情報】：
{{外部で確認できる情報を入力}}

出力形式：
1. AIが統合的に認識した「事業の基本情報」
2. サイト内と外部で情報が食い違っている箇所
3. 誤認の原因になりやすい部分
4. 整合をとるための改善案（サイト・外部媒体の両面）

まとめ：LLMOは「AIでAIを最適化する」

本記事では、AI検索時代に対応するための「LLMOプロンプト100選(＋α)」を、「A（見つけてもらう）」「B（理解してもらう）」「C（推薦してもらう）」「横断」の4カテゴリで体系化して紹介しました。
AIに自社（サービス）を正しく認識してもらうには、もはや人力だけで調べ・分析し続けるのは限界があります。
AIそのものに調査・要点抽出・改善案を任せ、施策の90％を自動化することが、AI検索時代の本質的な最適化（LLMO）と言えるでしょう。

100個のプロンプトはすべて「コピペ＋必要情報を記入」で使える形にしているため、今日からすぐにLLMO施策を始められます。
まずはA（見つけてもらう）→B（理解してもらう）→C（推薦される）の順に着手し、その後、横断カテゴリを使ってサイト全体を底上げしていってください。

どのAIを使えばいいか迷ったら？

基本方針は以下のとおりです。

• ChatGPT：文章構造化・要点整理・主要ページの設計
• Perplexity / Gemini：外部データ・口コミ・競合比較・地図/営業時間など
• Claude：全体的に網羅・長文理解
• Llama / Copilot：軽作業・補助チェック・サブ用途

AIごとの得意領域を使い分けることで、施策の精度が大幅に向上します。特にPerplexityとGeminiは、外部データを参照しながら回答するため、「エリア情報」「営業時間」「口コミ」「競合比較」などの現実世界に依存する情報には非常に強力です。