施策を「回す」のに忙しくて、「考える」時間がないマーケターへ ― マーケティングのAI活用プロンプト

マーケターの悩みは、いつも同じ。

「施策は回している。レポートも書いている。でも、本当にこれでいいのか考える時間がない」

SNS投稿を量産して、広告のレポートをまとめて、LPのコピーを書いて、月次報告を作って。手は動いている。でも「この施策、本当に正しいのか？」を立ち止まって考える余裕がない。

AIに市場の空気を読むことはできない。お客様のインサイトを「感じる」ことも、「このコピー、刺さるかも」という直感も、マーケターの経験からしか生まれない。

でも「ペルソナの叩き台」「レポートの構成」「コピーの選択肢出し」なら、「戦略を考える時間」を取り戻せる。

リサーチと戦略

ペルソナを「なんとなく」から「根拠」にする

「ターゲットは20代女性」では、何も決まらない。

以下の条件でペルソナを設計してほしい。ただし「理想の顧客」ではなく「実在しそうな人」で。

■ 製品/サービス: [名前]
■ 既存顧客の特徴: [わかっている情報]
■ 解決する課題: [課題]

以下を出して:
- ペルソナ3パターン（名前、年齢、職業、年収、家族構成）
- 各ペルソナの「1日の流れ」（どこで課題を感じるか）
- 情報収集の行動（何で調べて、誰の意見を信じるか）
- 購買決定の瞬間（何がきっかけで「買おう」と思うか）
- 一番最初に狙うべきペルソナとその理由

「こういう人、うちのお客様にいる」と思えるリアルさで。

競合を「敵」ではなく「教材」として分析する

「競合は何をやっているか」より「なぜそれをやっているか」を見る。

以下の競合のマーケティング戦略を分析してほしい。

■ 競合: [名前]
■ わかっている情報: [Webサイト、広告、SNS、メディア露出など]
■ 知りたいこと: [何を学びたいか]

以下を出して:
- 競合のポジショニング（誰に、何を、どう伝えているか）
- マーケティング施策の特徴（チャネル選択、メッセージング、頻度）
- うまくいっていそうなこと（なぜそう思うか）
- 弱点になりそうなこと
- 自社が「ここで勝てる」ポイント

競合を真似するためではなく、自社の戦略を磨くための分析で。

コンテンツを作る

コピーを「量」から始めて「質」に絞る

いきなり1本の完璧なコピーを狙うより、20本出して3本に絞る方が早い。

以下の条件でコピーを15案出してほしい。

■ 製品/サービス: [名前]
■ ターゲット: [ペルソナ]
■ 訴求ポイント: [USP/ベネフィット]
■ 使用場所: [広告/LP/SNS/メール件名など]
■ トンマナ: [真面目/カジュアル/エモーショナル/ユーモアなど]
■ 文字数: [○文字以内]

条件:
・方向性がバラバラになるように（全部似たコピーはNG）
・各コピーに「このコピーが刺さる理由」を一言
・トップ3を選んで、さらに磨く方向性も提案

「これ、テストしてみたい」と思えるコピーで。

LPの構成を「売れるフレーム」で作る

デザインの前に、構成が8割。

以下のLPの構成を設計してほしい。

■ 製品/サービス: [名前]
■ 目的: [資料請求/購入/問い合わせ/無料体験など]
■ ターゲット: [ペルソナ]
■ USP: [一番の強み]

以下の構成で各セクションの内容を具体的に:
1. ファーストビュー（キャッチコピー + サブコピー）
2. 課題提起（「こんなことで困っていませんか？」）
3. 解決策（「だから○○です」）
4. 特徴とベネフィット（機能ではなく、何が変わるか）
5. 社会的証明（事例、数字、お客様の声）
6. FAQ
7. CTA（ボタンのコピーも）

各セクションの「ここがダメだとCVRが下がる」ポイントもつけて。

SNS投稿を1ヶ月分まとめて設計する

毎日「今日何投稿しよう」は非効率すぎる。

以下のブランドのSNS投稿を1ヶ月分設計してほしい。

■ ブランド: [名前/業種]
■ プラットフォーム: [Instagram/X/LinkedIn/TikTokなど]
■ 投稿頻度: 週[○]回
■ 目的: [認知/エンゲージメント/サイト誘導/ブランディングなど]

以下の配分で:
- 価値提供系（ノウハウ、Tips）: ○%
- ブランドストーリー系: ○%
- 商品紹介系: ○%
- 参加型・共感系: ○%

各投稿にキャプション案とハッシュタグ。
週ごとのテーマも提案して。

広告を回す

広告のABテストを「なんとなく」から「設計」にする

「AとB、どっちが良いかテストしよう」。でもテスト設計がないと、結果が出ても何もわからない。

以下のABテスト計画を作ってほしい。

■ テスト対象: [LP/広告クリエイティブ/メール件名/CTAなど]
■ 仮説: [「○○を変えると、△△が改善する」]
■ 現状の数値: [CVR/CTR/CPA/開封率など]

以下を出して:
- A案/B案の具体的な違い（1つだけ変える）
- テスト期間と必要なサンプルサイズの目安
- 成功基準（どの数字が、どれだけ改善したらGo）
- テスト結果の解釈の仕方（「これが出たら何を意味するか」）
- やりがちな失敗（「これをすると結果が無駄になる」3つ）

「テストした結果、こうすべきだとわかった」と言えるテスト設計で。

データを読んで動く

数字から「So What?」を出す

レポートは数字の羅列じゃない。「だからどうする」まで言って初めて意味がある。

以下のマーケティングデータを分析して、次のアクションを提案してほしい。

■ データ:
[データを貼り付け。CPAやCVR、チャネル別の数字など]

■ 知りたいこと: [何を明らかにしたいか]

以下を出して:
- データサマリー（3行で）
- 発見事項（3つ。「だからどうすべきか」まで）
- 効果があった施策（なぜ効いたかの仮説）
- 改善すべき施策（何をどう変えるか）
- 来月テストすべきこと

「数字を見た」ではなく「数字から動ける」分析で。

月次レポートを「報告」から「提案」にする

経営層は過去の数字よりも「次にどうする？」を聞きたい。

以下のデータから月次マーケティングレポートを作ってほしい。

■ 期間: [○月]
■ 予算: [金額]
■ 主要KPI: [CV数、CPA、ROASなど]
■ チャネル別成果: [データ]

以下の構成で:
- サマリー（3行で結論。良いか悪いか、なぜか、次にどうするか）
- 主要KPIの推移と評価
- チャネル別の分析（効いた施策 / 効かなかった施策）
- 来月のアクション（具体的に3つ。優先度つき）
- 予算配分の変更提案（必要があれば）

上司が「なるほど、じゃあ来月はそうしよう」と意思決定できるレポートで。

改善提案を「思いつき」から「構造化」にする

「もっとSNSに力を入れましょう」は提案ではない。

以下の状況から、具体的な改善提案を作ってほしい。

■ 現状: [今の施策と成果]
■ 課題: [何がうまくいっていないか]
■ 制約: [予算/人員/時間]

以下を出して:
- 改善の優先順位（インパクト × 実現性で3つ）
- 各施策の具体的な内容（「何を」「いつ」「どうやって」）
- 期待効果（定量的に）
- 必要なリソース
- 1ヶ月後の振り返り基準

「やります」ではなく「これをやれば、こう変わる」の提案で。

マーケターがAIを使うときの3原則

1. 未公開のデータは入れない ― 売上の具体的数字、未公開の新製品情報、顧客リストはNG。「SaaS、月間リード100件、CPA15,000円」程度で
2. AIのアウトプットは「叩き台」であって「成果物」ではない ― コピーもレポートもそのまま出さない。自分のマーケター経験というフィルターを通して初めて価値が出る
3. 作業時間を減らして、思考時間を増やす ― レポートが30分早くできたら、その30分で「この施策、本当にターゲットに届いているか？」を考える。それがマーケターの本当の仕事