2年前、ソーシャルメディアでChatGPTを使うといえば、「Instagramのキャプションを書いて」と入力し、恥ずかしくない出力が出てくることを祈るようなものでした。期待値は低く、結果も平凡で、ほとんどのマーケターはAIプロンプトをワークフローではなく、目新しいおもちゃとして扱っていました。
それも今は昔です。AIは今や業界全体でソーシャルメディアのワークフローに欠かせない存在になっています。Nielsenの2025年マーケティングレポートによると、多くのマーケティング組織がすでにコンテンツ制作、パーソナライゼーション、セグメンテーション、効果測定にAIを活用しています。Hootsuiteの2026年ソーシャルトレンドレポートもこの変化を裏付けています。ソーシャルチームは同じ（あるいはより少ない）人員で、より多くのプラットフォーム向けにより多くのコンテンツを制作するよう求められており、AIプロンプトはコストを増やさずにアウトプットを拡大するための主要な手段となっています。
しかし、「ソーシャルメディア向けChatGPTプロンプト」を紹介する記事の多くは、「[トピック]についてInstagramのキャプションを書いて」といった、ありきたりなテンプレートばかりです。これでは役に立ちません。出力はプラットフォーム上の他のAI生成投稿と似たり寄ったりになりがちで、実際のパフォーマンスデータやオーディエンスの行動、ビジネス目標とも結びつきません。
ここで紹介するソーシャルメディアマーケティング向けのChatGPTプロンプトは、トピックだけの汎用的な入力ではなく、実際のパフォーマンス、オーディエンス、ブランドのデータを活用するよう設計されています。各プロンプトでは、どのツールからどんなデータを取得し、それをどうモデルに渡すかを解説しているため、マーケティングの決まり文句ではなく、自社の実情に根ざした出力が得られます。Google Search Consoleからクエリレポートをエクスポートしたことがない方や、Meta広告マネージャーでクリエイティブ別のパフォーマンス内訳を取得したことがない方も、その方法をここで学べます。
効果的なソーシャルメディア用プロンプトの条件
プロンプト集に入る前に、役立つソーシャルメディア用プロンプトとありきたりなプロンプトを分けるフレームワークを紹介します。
OpenAIのプロンプトエンジニアリングガイドも、AnthropicのClaude向けプロンプトドキュメントも、同じ基本原則にたどり着いています。それは、関連するコンテキストを添えた明確で具体的な指示のほうが、曖昧な依頼よりも格段に優れた出力を生むということです。以下のフレームワークは、この原則をソーシャルメディアコンテンツに特化して応用したものです。
公式：役割＋コンテキストデータ＋プラットフォーム＋オーディエンス＋目的＋トーン＋形式＋制約
ポイントは、コンテキストデータが加わっていることです。多くのプロンプト集はここを省いています。実際のパフォーマンスデータ、オーディエンス調査、競合分析をモデルに与えることで、出力は「それらしいマーケティングコンテンツ」から「自社のビジネスで実際に起きていることを踏まえたコンテンツ」へと変わります。
具体例で見てみましょう。次のようなプロンプトではなく：
当社の製品ローンチについてLinkedInの投稿を書いてください。
こう書いてみましょう：
あなたはB2Bのコンテンツマーケターです。こちらが当社の製品ローンチ概要です：[概要を貼り付け]。こちらは過去90日間で当社アカウントのLinkedIn投稿のうち、パフォーマンス上位5件とそのエンゲージメント率です：[データを貼り付け]。最も成果の高いコンテンツの構成パターンに沿って、ローンチ告知の投稿を書いてください。オーディエンス：中堅SaaS企業のマーケティングディレクター。トーン：自信があり具体的で、決して宣伝臭くしないこと。200語以内。最後は汎用的なCTAではなく、読者の実務経験を引き出す問いかけで締めてください。
2つ目のプロンプトなら、そのまま編集して公開できる出力が得られます。1つ目の出力は削除することになるでしょう。コンテンツ制作向けChatGPTプロンプトの良し悪しを分けるのは、与えるコンテキストなのです。
もう一つ押さえておきたい原則があります。Pew Researchの2025年の10代とチャットボットに関する調査では、若い世代ほど上の世代よりもAI生成コンテンツに慣れ親しんでいることがわかりました。そのため、具体性と信頼性へのハードルは上がっています。プロンプトから生まれる出力がプラットフォーム上の他のAI投稿と同じように聞こえるなら、時間は節約できても信頼を失います。目指すべきは、言語モデルらしさではなく、自社ブランドらしさのある下書きです。
データドリブンな戦略プロンプト
以下のプロンプトは、実際のデータエクスポートを使い、推測ではなくパフォーマンスに基づいたソーシャルメディア戦略を構築します。それぞれ、どのデータをどこから取得するかを明記しています。
1. 検索データからソーシャルコンテンツのギャップを見つける
取得するデータ： Google Search Console → 検索パフォーマンス → 過去90日間のクエリをエクスポートします。表示回数が多いのにCTRが低い（3%未満）クエリに絞り込みましょう。こうしたクエリは、オーディエンスが検索しているにもかかわらず、オーガニック検索で十分に獲得できていないトピックを示していることがよくあります。
プロンプト： 「以下は、Google Search Consoleで当社サイトの表示回数は多いもののクリック率が低い検索クエリです：[エクスポートしたCSVをアップロード、または上位20件のクエリを貼り付け]。これらは多くの場合、オーディエンスが関心を持っているのに検索で勝てていないトピックを表しています。各クエリについて、その根底にある疑問や課題に応えるソーシャルメディアコンテンツの切り口を提案してください。それぞれに最適なプラットフォーム（LinkedIn、Instagram、TikTok、YouTube、Reddit）とフォーマット（テキスト投稿、カルーセル、ショート動画、記事）も指定してください。当社のブランドは[説明]です。オーディエンスは[説明]です。」
効果的な理由： コンテンツのトピックをゼロからブレインストーミングするのではなく、実証済みの需要を出発点にできます。これらは、オーディエンスがすでに実際に検索している質問です。
2. ソーシャルで宣伝すべきブログコンテンツを特定する
取得するデータ： GA4 → レポート → ランディングページレポート（「ページとスクリーン」ではありません。こちらはセッションの入口ではなくページパスを追跡します）。過去90日間のセッション数上位50件のランディングページをエクスポートします。エンゲージメント率、平均エンゲージメント時間、コンバージョン（またはキーイベント）の列を含めてください。注：GA4のソーシャルトラフィックのアトリビューションは、正しいUTMタグ付けに依存します。ソーシャルのリンクにUTMを使用していない場合、一部のソーシャルトラフィックが「Direct」や「Unassigned」として表示され、ソーシャルのデータが実際より少なく計上される可能性があります。
プロンプト： 「以下は、GA4における過去90日間の当社ウェブサイトの高パフォーマンスコンテンツです：[データを貼り付け]。エンゲージメント時間とコンバージョン率の組み合わせが最も高い10ページを特定してください。それぞれについて、ソーシャルメディアでの配信計画を作成してください：どのプラットフォームで宣伝するか、投稿でどんな切り口を使うか（ブログのタイトルをそのまま使うのではなく）、そしてオーガニック投稿にするか、有料でブーストするか、ソーシャルネイティブなフォーマット（カルーセル、動画、スレッド）に再利用するか。当社のオーディエンスは[説明]です。」
効果的な理由： 多くのチームは、ブログ記事をソーシャルで場当たり的に宣伝しています。このプロンプトは、エンゲージメントとコンバージョンのデータを使って、すでに反応が実証されているコンテンツを優先します。
3. 広告パフォーマンスデータからコンテンツピラー戦略を構築する
取得するデータ： Meta広告マネージャ → 広告タブ → 列をカスタマイズして、広告名、フック／メインテキスト、CTR、結果の単価、ThruPlay率（動画の場合）、関連度スコアを含めます。過去60日間分をエクスポートします。または、Google広告 → 広告とアセット → 広告文ごとのパフォーマンスをエクスポートします。
プロンプト： 「以下は、当社の過去60日間の有料ソーシャル広告のパフォーマンスデータです：[データを貼り付け]。どのメッセージテーマ、フック、課題、価値提案が最も高いCTRと最も低い結果の単価をもたらしたかを分析してください。成果上位の広告を3〜5つのテーマ別クラスターにグループ化してください。これらのクラスターが、当社のオーガニックソーシャルのコンテンツピラーになります。各クラスターについて、広告ではない形で同じメッセージの切り口を広げるオーガニック投稿のアイデアを5つ提案してください。プラットフォーム：[プラットフォームを列挙]。」
効果的な理由： 有料広告のデータは、あなたがすでに保有している最も高価なオーディエンスリサーチです。成果の出た広告のフックは、どんなメッセージが響くかを正確に教えてくれます。このプロンプトは、その投資をオーガニックのコンテンツ戦略へと変えます。
4. AI検索での可視性を監査し、ソーシャルコンテンツの優先順位に活かす
取得するデータ： Peec AIやScrunchのようなLLMブランドモニタリングツールを使っている場合は、ブランド言及データ、可視性スコア、そしてAI生成の回答でブランドが登場する（または登場しない）トピック／プロンプトをエクスポートします。モニタリングツールがない場合は、ChatGPT、Gemini、Perplexityで業界に関する質問を10〜15件手動で検索し、自社ブランド、競合、またはコンテンツがどこで引用されているかを記録します。
プロンプト： 「以下は、LLMの回答で当社ブランドが現在登場しているトピックとAI生成プロンプト、そして競合は登場しているが当社は登場していないトピックです：[データまたは手動調査の結果を貼り付け]。当社が登場していないトピックについて、可視性を高められるソーシャルメディアコンテンツを提案してください。AIモデルがインデックスできるフォーマットに注力してください：LinkedIn記事、詳細な説明文付きのYouTube動画、関連するサブレディットでのRedditの回答、SubstackやMediumでの長文投稿。トピックのギャップごとに、具体的なコンテンツの切り口と、公開すべきプラットフォームを示してください。」
効果的な理由： AIを活用した情報探索は、人々がブランドやコンテンツを見つける手段として、ますます重要になっています。このプロンプトは、LLMでの可視性データを、人間のフォロワーに見てもらうだけでなくAIモデルに引用されるよう設計された、実行可能なソーシャルコンテンツに結びつけます。
5. 競合のソーシャルパフォーマンスをリバースエンジニアリングする
取得するデータ： 今回はツールからのエクスポートは不要です。競合のソーシャルプロフィールを過去30日分、手動で確認します。エンゲージメント（表示されているいいね、コメント、シェア）上位5件の投稿を記録し、それぞれのコンテンツ、フォーマット、フックをスクリーンショットまたはコピーしておきます。
プロンプト： 「以下は、[競合]の過去30日間で最もエンゲージメントの高いソーシャルメディア投稿5件です：[コンテンツとおおよその指標を貼り付け]。それぞれが成功した要因を分析してください：フックの構成、コンテンツのフォーマット、トピックの切り口、感情のトリガー、CTAのスタイル。そのうえで、同様のトピックを当社ならではの視点で扱えるコンテンツの機会を5つ特定してください。当社の差別化ポイントは[説明]です。オーディエンスは[説明]です。競合のアプローチを真似るのではなく、そのポジショニングの隙間を見つけてください。」
6. CRMデータを使ってソーシャルコンテンツを購買ジャーニーにマッピングする
取得するデータ： CRM（HubSpot、Salesforceなど）→ 最近成約した商談のリストを抽出し、コンバージョン前のコンタクトのタイムラインにどのコンテンツタッチポイントが登場したかを記録します。CRMでソーシャルの接点を追跡していない場合は、GA4 → 広告 → コンバージョン経路 → ソーシャルチャネルで絞り込みます。
プロンプト： 「以下は、最近の顧客のジャーニーにおいてコンバージョン前に登場したコンテンツタッチポイントです：[データを貼り付け]。購買ジャーニーのどの段階（認知、検討、決定）にソーシャルメディアのタッチポイントが最も多く、どの段階にギャップがあるかを特定してください。ギャップについては、それを埋めるソーシャルコンテンツの種類とトピックを提案してください。当社のセールスサイクルは[期間]です。主なソーシャルプラットフォームは[列挙]です。当社の製品は[説明]です。」
コンテンツ制作プロンプト
これらのコンテンツ制作向けChatGPTプロンプトは、「投稿を書いて」の一歩先を行くものです。それぞれが特定の制作課題を解決し、一般的なChatGPTのコンテンツ制作プロンプトとは異なり、あなた自身のデータをもとに構築されています。
7. よくあるサポートの質問を教育コンテンツに変える
取得するデータ： カスタマーサポートツール（Zendesk、Intercom、HelpScoutなど）→ 過去90日間で最も多かった質問またはチケットカテゴリの上位10件をエクスポートします。社内のカテゴリラベルではなく、顧客が実際に使った言葉を含めてください。
プロンプト： 「以下は、顧客がサポートに最もよく寄せる10の質問です：[顧客が使った言葉そのままで質問を貼り付け]。各質問について、先回りして答えるソーシャルメディア投稿を作成してください。フックには顧客の言葉を使ってください（これは実際の人が課題を表現する言い方なので、同じ疑問を持つ人に響きます）。各投稿について、プラットフォーム、フォーマット（テキスト、カルーセル、ショート動画）、ヘルプ記事にリンクするか投稿単体で完結させるかを指定してください。当社のブランドボイスは[説明]です。」
効果的な理由： サポートチケットは、マーケティングで最も活用されていないコンテンツ源です。質問はすでに顧客の言葉で表現されているため、社内でブレインストーミングしたどんなフックよりもリアルなものになります。
8. 生の専門知識からLinkedIn記事を書く
プロンプト： 「[あなたの関連する経験／専門性]を持つ立場から、[トピック]についての見解を共有します。私の大まかな考えは次のとおりです：[まとまっていない考え、観察、データポイント、意見を、雑多でもかまわないのですべて書き出す]。これを800〜1,200語のLinkedIn記事にしてください。構成は、最初の2文で核となる主張を述べる力強い導入、具体例で論拠を積み上げる3〜5つのセクション、そして明確な学びを1つ示す結論にしてください。トーン：リード獲得を狙うブランドではなく、同業者に向けて書く知見ある実務家。宣伝的な表現は禁止。一般論的なアドバイスも禁止。すべての段落に、数字、事例、名前の付いたパターンなど、具体的な要素を含めてください。」
効果的な理由： LinkedIn記事は、洗練されたマーケティングコピーよりも、本物の専門性が表れているときに最も成果を上げます。このプロンプトは、あなたの生の考えを構造化しつつ、記事を読む価値のあるものにし、AIモデルにも引用されやすくする、具体的で主張のある性質を保ちます。
9. 検証済みのフックバリエーションで動画広告の台本を作成する
取得するデータ： 過去の動画広告データがある場合は、Meta広告マネージャまたはTikTok広告マネージャから、ThruPlay率や視聴完了率が最も高かった上位5つのフック（テキスト／セリフの最初の3秒）を抽出します。
プロンプト： 「以下は、最近のキャンペーンで最も成果の高かった動画広告のフック5つです：[フックとパフォーマンス指標を貼り付け]。それぞれが成功した構造的パターン（質問、大胆な主張、パターンインタラプト、課題、社会的証明）を分析してください。次に、[プラットフォーム]で[オーディエンス]をターゲットにした[商品／オファー]の新しい30秒動画広告の台本を書いてください。この台本に対して、上で特定した構造的パターンをそれぞれ1つずつ使った、5種類の異なる冒頭フックを書いてください。本編とCTAは5つのバージョンすべてで統一してください。書き言葉ではなく、話し言葉のセリフとして書いてください。」
1つを選んで当て推量するのではなく、各フックを完成した動画としてテストしたいチームには、Creatify AgentのようなAI動画ツールが便利です。台本や商品URLから数分でバリエーションを制作できるので、5つのフックすべてをドキュメントの中に留めず、実際の広告として配信できます。
10. 業界の誤解から「誤解 vs. 真実」の投稿を作る
プロンプト： 「あなたは[業界]の[役職]です。以下は、当社のターゲットオーディエンス（[オーディエンスの説明]）が[トピック]について抱きがちな誤解です：[日頃よく遭遇する誤解を3〜5つ、なぜ間違っているかの背景とともに列挙]。[1つの具体的な誤解]を取り上げる[プラットフォーム]向けのソーシャルメディア投稿を作成してください。構成：誤解を明確に述べ、なぜそれがもっともらしく見えるのかを説明し、そのうえで具体的な根拠や経験をもとに解きほぐしてください。トーン：見下すのではなく、敬意を持ちつつ権威ある語り口で。[文字数]以内。最後に、オーディエンスがそのトピックをより良く捉えられる新しい視点を示して締めくくってください。」
11. 導入事例をマルチプラットフォームのソーシャルキャンペーンに展開する
取得するデータ： 具体的な指標、顧客の声、ビフォー／アフターのデータを含む導入事例の資料。
プロンプト： 「以下は当社の導入事例です：[事例全文、または指標を含む主要セクションを貼り付け]。この素材から5本の投稿で構成されるソーシャルキャンペーンを作成してください。投稿1：最もインパクトのある成果の数字から始めるLinkedInのテキスト投稿。投稿2：ビフォー／アフターのストーリーを伝えるInstagramカルーセル（7枚）。投稿3：『このブランドは[課題]を抱えていた、こんな施策を行った、その結果こうなった』という構成のTikTok／リール台本（30秒）。投稿4：手法を詳しく解説するXスレッド（5ポスト）。投稿5：r/[関連サブレディット]向けの、宣伝色を出さずに学びを共有するRedditスタイルの教育的な回答。どのバージョンでも、当社の製品ではなく顧客を主役にしてください。」
12. 1つのブリーフィング資料から各プラットフォームに最適化した投稿を書く
プロンプト：「以下は製品アップデートの概要です：[機能の詳細、ユーザーメリット、背景を含む社内資料を貼り付け]。これを告知するソーシャル投稿を4本、それぞれのプラットフォームに最適化した形で作成してください。LinkedIn：[担当者の氏名／役職]の視点から、これが業界にとってなぜ重要なのかを語るソートリーダーシップ型の投稿（300〜500語）。Instagram：リールにもフィードにも使えるフックを入れた、ビジュアル重視のキャプション（100語以内）とハッシュタグ5つ。TikTok：専門用語を使わずにメリットを説明する20秒の話し言葉の台本。X：核となる価値を伝える280文字以内のツイート1本（スレッドなし）。どの投稿も、1つの原稿を使い回したものではなく、そのプラットフォームに毎日投稿している人が書いたように感じられるものにしてください。」
13. 自社独自のデータから教育系コンテンツを作成する
プロンプト：「以下は、オーディエンスが興味を持ちそうな自社の社内データです：[顧客指標の集計、利用パターン、独自に収集した業界ベンチマーク、アンケート結果、観察したトレンドなどのデータを貼り付け]。これを[プラットフォーム]向けの教育系ソーシャル投稿にしてください。最も意外な、または直感に反する発見から書き始めてください。それが[オーディエンス]にとって実務上どんな意味を持つのかを説明してください。自社製品には触れないでください。営業コンテンツではなく、市場インサイトとして読めるものにしてください。形式：[指定]。[語数]以内。」
パフォーマンス診断のプロンプト
実際の指標をもとに、何がうまくいっていて、何が問題で、何を変えるべきかを見極めるためのプロンプトです。
14. 広告パフォーマンスデータからクリエイティブ疲れを診断する
用意するデータ：Meta広告マネージャ → 内訳 → 期間別（日別）。上位3つの広告セットについて直近30日間のデータをエクスポートします。フリークエンシー、CTR、CPC、結果あたりの単価の列を含めてください。
プロンプト：「以下は、上位3つの広告セットの直近30日間の日別パフォーマンスデータです：[データを貼り付け]。各広告セットについて、次のパターンからクリエイティブ疲れが起きているかを判断してください：フリークエンシーの上昇に伴うCTRの低下、CPCの継続的な上昇、または当初の好調期の後に結果あたりの単価が着実に上がっているか。疲れが見られる広告セットについては、次の点を提案してください：クリエイティブを差し替えるタイミング（データのパターンに基づいて）、次にテストすべきクリエイティブのタイプ（疲れたクリエイティブの内容に基づいて）、そしてオーディエンスの見直しが必要か、クリエイティブだけの差し替えで十分か。」
効果的な理由：多くのチームは、勘や決まったスケジュールでクリエイティブを差し替えています。このプロンプトは、データに表れている実際の疲れのサインを読み取り、数字に基づいたアクションを提案します。
15. GA4から最も価値の高いソーシャルコンテンツを見つける
用意するデータ：GA4 → レポート → トラフィック獲得 →「セッションのデフォルト チャネル グループ」をソーシャルチャネルのみに絞り込みます。ランディングページ別に、セッション数、エンゲージメント率、キーイベント（コンバージョン）、収益（該当する場合）をエクスポートします。さらに詳しく分析するには、「ランディングページ」をディメンション、「セッションの参照元/メディア」をソーシャルプラットフォームのフィルタに設定した探索レポートを作成します。UTMに関する注意点は同じです：UTMタグが正しく設定されていないソーシャルトラフィックは、GA4で過小評価される可能性があります。
プロンプト：「以下は、ソーシャルメディアチャネルからのトラフィックに絞り込んだ自社サイトのパフォーマンスデータです：[データを貼り付け]。ソーシャル経由のトラフィックを受けているランディングページのうち、コンバージョン率とエンゲージメントが最も高いページを特定してください。次に、ソーシャル経由のトラフィックは多いのにエンゲージメントが低い（直帰率が高い、ページ滞在時間が短い）ページを特定してください。コンバージョン率の高いページについては、ソーシャルでの露出を増やす方法を提案してください。エンゲージメントの低いページについては、考えられる原因（ソーシャルでのメッセージと内容のズレ、読み込みの遅さ、わかりにくいCTA）を診断し、改善策を提案してください。」
16. 同じコンテンツのオーガニックと有料のパフォーマンスを比較する
用意するデータ：オーガニックで公開し、さらに広告でブーストもした投稿について、プラットフォーム標準のアナリティクスからオーガニック指標（リーチ、エンゲージメント、クリック数）を、広告マネージャから有料指標（リーチ、CTR、CPC、結果あたりの単価）を取得します。
プロンプト：「以下は、同じコンテンツのオーガニックと有料のパフォーマンスです：[両方のデータを貼り付け]。2つの配信方法でのパフォーマンスを比較してください。有料配信は明確に異なるオーディエンスに届いたのか、それともほとんどが既存フォロワーだったのか。エンゲージメントの質（コメント、いいね、シェア）に違いはあったか。これを踏まえて、このタイプのコンテンツのブーストを続けるべきか、オーガニックのみで運用すべきか、それともフックやCTAを変えた有料専用バージョンを作るべきかを提案してください。」
17. 突然のパフォーマンス低下を読み解く
プロンプト：「当社の[プラットフォーム]アカウントで、[日付]から[指標：リーチ／エンゲージメント／フォロワー／トラフィック]が大幅に低下しました。以下は低下前後それぞれ2週間のデータです：[指標を貼り付け]。この期間に変更した点は次のとおりです：[投稿頻度、コンテンツの種類、ハッシュタグ戦略、把握しているアルゴリズムの更新、チーム体制の変化など、変更点をすべて記載]。変更していない点は次のとおりです：[変えていない要素を記載]。最も可能性の高い原因を分析してください。プラットフォーム側の要因（アルゴリズムの変更、季節的なパターン）とアカウント側の要因（コンテンツの質、オーディエンスとのズレ、投稿ペース）を分けて考えてください。回復に向けてテストすべき具体的なアクションを3つ提案してください。」
18. 広告予算で拡大すべきコンテンツに優先順位をつける
用意するデータ：メインで運用しているプラットフォームのアナリティクスから、直近30日間のオーガニック投稿のパフォーマンスを取得します。投稿単位でリーチ、エンゲージメント率、保存数、シェア数、リンククリック数、コメント数をエクスポートしてください。
プロンプト：「以下は、直近30日間のオーガニックソーシャルの投稿別パフォーマンスです：[データを貼り付け]。今月は、成果の良い投稿に[予算]を投下する予定です。次の定義に基づく『拡散ポテンシャル』で投稿をランク付けしてください：高いエンゲージメント率（特に、フィードを超えた価値があることを示す保存とシェア）、多いリンククリック（目的がトラフィックの場合）、質の高いコメント（目的がコミュニティ形成の場合）。ブーストする上位[3〜5]件の投稿を選び、それぞれについて広告の目的（トラフィック、エンゲージメント、リーチ、コンバージョン）、ターゲットオーディエンス（ブロード、類似オーディエンス、リターゲティング）、広告としての成果を高めるための修正点を提案してください。」
ブランドボイスと競合インテリジェンスのプロンプト
19. 成果の高いコンテンツからブランドボイスガイドを作る
用意するデータ：直近6か月間の全プラットフォームの投稿から、エンゲージメント上位20件を選びます。各投稿の実際のテキストをコピーしてください。
プロンプト：「以下は、直近6か月間で最も成果の高かったソーシャル投稿20件です：[20件すべてを貼り付け]。語彙の選び方、文の構造、トーン、ユーモアの使い方、フォーマルさの度合い、投稿の書き出し方と締め方、よく表れる感情の傾向といった観点から、ボイスのパターンを分析してください。成果の高いコンテンツ全体に一貫して見られるボイスのパターンを5つ特定してください。そのうえで、これらのパターンに基づくブランドボイスガイドを作成してください。内容は次のとおりです：『私たちは〜である』を表す言葉3つ、『私たちは〜ではない』を表す言葉3つ、私たちらしいフレーズ例5つ、私たちのボイスに反するフレーズ5つ、そしてLinkedIn、Instagram、TikTok、Xそれぞれに合わせた調整方法。」
効果的な理由：多くのブランドボイスガイドは理想論（ブランドがどう見られたいかを書いたもの）です。このガイドは実証的で、オーディエンスがエンゲージメントを通じてすでに支持した内容をもとに作られます。
20. AIっぽい表現を見つけて直す
プロンプト：「このソーシャル投稿の下書きを確認してください：[下書きを貼り付け]。AI生成コンテンツらしさを感じさせる単語、フレーズ、構成をすべて指摘してください。特に次のものを拾ってください：曖昧な最上級表現（『驚くべき』『素晴らしい』『パワフルな』）、中身のないつなぎ言葉（『変化の激しい現代において』『言うまでもなく』）、どのブランドにも当てはまる箇条書き形式のインサイト、わかりきったことを述べている文、そして自社のブランド名を競合の名前に置き換えても成り立ってしまうフレーズ。指摘した箇所はそれぞれ、自社ブランド、自社のオーディエンス、または実際の経験に即した内容に書き直してください。救いようのない箇所は削除してください。」
このプロンプトでは、Wikipediaの「AI文章の兆候」を参照し、コンテキストとして含めるのもおすすめです。
21. 競合のメッセージング分析
用意するデータ：主要な競合3社の最近のソーシャル投稿を、手作業で15〜20件集めます。複数のプラットフォームの投稿を含めてください。
プロンプト：「以下は、競合3社の最近のソーシャル投稿です：[競合ごとにラベルを付けて投稿を貼り付け]。各社について、主なメッセージのテーマ、取り上げている課題、強調している価値提案、トーンとボイスの特徴、好んで使うコンテンツ形式を分析してください。そのうえで、どの競合もカバーしていないメッセージの空白、十分にアプローチできていないオーディエンス、自社が独占できるポジショニングの切り口を特定してください。自社ブランドの差別化要因は[説明]です。自社のオーディエンスは[説明]です。競合の空白を突くコンテンツテーマを5つ提案してください。」
22. ボイスを保ったままコンテンツをローカライズする
プロンプト：「以下は、米国のオーディエンス向けに書いたソーシャル投稿3件です：[投稿を貼り付け]。それぞれを[ターゲット市場：英国、DACH、中南米、アジア太平洋など]向けに調整してください。単なる翻訳にとどめないでください。文化的な言及、ユーモア、ビジネス慣習、例を、現地で響くように調整してください。原文のうち、うまく伝わらない、または誤解される可能性がある箇所を指摘してください。自社のブランドボイスは維持してください：[ボイスを説明]。出力言語：[言語]。調整した各投稿について、何をなぜ変えたのかを記載してください。」
リパーパスとワークフローのプロンプト
23. ウェビナーやポッドキャストを1週間分のソーシャルコンテンツに変える
用意するデータ：録画したウェビナー、ポッドキャストのエピソード、社内プレゼンの完全な文字起こし。ほとんどの録画ツール（Zoom、Riverside、Descript）で文字起こしをエクスポートできます。
プロンプト：「以下は、最近の[ウェビナー／ポッドキャスト／講演]の文字起こしです：[文字起こしを貼り付け]。この対話の中で語られた、最も示唆に富む、具体的な、または意外なポイントを7つ抽出してください。ありきたりな要点ではなく、視聴者が思わずスクロールの手を止めるような発言を選んでください。各ポイントについてソーシャル投稿を作成してください：LinkedIn向け2件（話者の視点によるテキスト投稿）、Instagram向け2件（カルーセルの構成案、またはキャプション＋フック）、X向け2件（ツイートまたは短いスレッド）、TikTok／リール向け1件（15〜30秒の話し言葉の台本）。インサイトは話者の名前を明記して紹介してください。」
24. 成果の高い静止画投稿から動画コンテンツのブリーフを作る
用意するデータ：直近90日間で最も成果の高かった静止画投稿（画像またはテキスト）と、そのエンゲージメント指標。
プロンプト：「この静止画のソーシャル投稿は非常に高い成果を上げました：[投稿と指標を貼り付け]。フック、インサイト、感情を動かす要素、オーディエンスの反応（コメントの傾向を確認）といった観点から、なぜうまくいったのかを分析してください。次に、同じ核となるメッセージを[TikTok／リール／YouTubeショート]向けの動画で伝える30秒の台本を書いてください。動画では、静止画投稿では伝えきれない事例、デモ、ストーリーを使って元のインサイトを広げてください。話し言葉のセリフ形式で書き、画面上のテキスト案も添えてください。冒頭のフックの別案を3つ含めてください。」
25. パフォーマンスの低いコンテンツからA/Bテスト計画を作成する
用意するデータ：過去60日間で最もパフォーマンスが低かった投稿10件とその指標。比較用に、同じ期間でパフォーマンスが高かった投稿5件も用意します。
プロンプト：「過去60日間のソーシャルメディア投稿のうち、パフォーマンスが最も低かった10件と最も高かった5件は以下のとおりです：[両方のセットを指標付きで貼り付け]。フックのスタイル、コンテンツ形式、トピックカテゴリ、投稿時間、コンテンツの長さ、CTAの種類、ビジュアルのアプローチの観点から2つのグループを比較してください。成果が出るものと出ないものの間にある最も重要な違いを3つ特定してください。それぞれの違いについて、具体的なA/Bテストを設計してください：テストする変数、コントロール版、バリアント、成功指標、結論を出すまでの実施期間。」
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26. パフォーマンスデータから月間コンテンツカレンダーを作成する
用意するデータ：メインで運用しているプラットフォームの過去90日間の投稿別アナリティクス。今後のローンチ、イベント、キャンペーンが載った編集カレンダーやマーケティングカレンダーも用意します。
プロンプト：「過去90日間のソーシャルメディアのパフォーマンスデータは以下のとおりです：[投稿別の指標を貼り付け]。また、来月のマーケティングカレンダーは以下のとおりです：[今後のローンチ、イベント、プロモーションを貼り付け]。[プラットフォーム]向けに4週間分のコンテンツカレンダーを作成してください。条件は次のとおりです：[週X回]投稿する、各投稿をコンテンツの柱[柱を列挙]のいずれかに対応させる、データ上で最も成果の高かったコンテンツ形式とトピックを優先する、マーケティングカレンダーのイベントを後押しする具体的な投稿を含める、枠の20%は即応型コンテンツ用に空けておく。各投稿について、トピック、形式、対応する柱、切り口またはフックのアイデア、オーガニックのみにするか有料での拡散候補にするかを記載してください。」
27. コンテンツ戦略を四半期ごとに監査・整理する
用意するデータ：各プラットフォームの投稿別アナリティクス（90日間分のフルエクスポート）。GA4のソーシャルトラフィックレポート。ソーシャル経由のリードのうちコンバージョンに至ったものに関するCRMデータ（あれば）。現在のコンテンツの柱のフレームワーク。
プロンプト：「前四半期のソーシャルメディアの全パフォーマンスデータは以下のとおりです：[プラットフォームのアナリティクスを貼り付け]。GA4のソーシャルからウェブサイトへのトラフィックデータはこちらです：[貼り付け]。現在のコンテンツの柱のフレームワークはこちらです：[各柱と説明を列挙]。四半期監査を実施してください：最もエンゲージメントを生んだ柱はどれか？最もウェブサイトへのトラフィックを生んだ柱はどれか？コンバージョンに貢献した柱は（あれば）どれか？現在のどの柱にも当てはまらない高パフォーマンスの投稿はあるか（欠けている柱のサイン）？一貫してパフォーマンスが低い柱はあるか（廃止または再定義すべき柱のサイン）？次の四半期に向けて、柱のフレームワーク、投稿頻度、プラットフォームの優先順位について具体的な変更を提案してください。」
これらのプロンプトを最大限に活用する方法
上記のプロンプトはあくまでテンプレートであり、魔法の言葉ではありません。出力の質は、入力するデータとコンテキストの質で決まります。押さえておきたい原則をいくつか紹介します。
記憶で説明せず、実際のデータをエクスポートする。「CTRは約2%です」と伝えるより、30日間の日別CTRを含む実際のCSVをアップロードする方がはるかに有用です。モデルは、人が要約する過程で削ぎ落としてしまうデータのパターンも見つけ出せます。大きなエクスポートを扱う場合は、スプレッドシートの生テキストをチャットに貼り付けるのではなく、添付ボタンから.csvや.xlsxファイルを直接アップロードしましょう。貼り付けると書式が崩れたり、入力上限に達したりすることがあります。
すべてを一度に頼まず、プロンプトをつなげる。まず分析を依頼し、次にコンテンツ戦略、最後に個々の投稿を依頼します。タスクをステップに分けると、モデルが一度にひとつの作業に集中できるため、各段階でより質の高い出力が得られます。
モデル自身にアウトプットを批評させる。下書きを生成したら、「この下書きをレビューしてください。弱い点は？ありきたりな点は？より具体的で役立つものにするには何を変えますか？」とプロンプトを送ります。自己批評によって、手作業なら修正に時間がかかる問題が見つかることがよくあります。
チーム用のプロンプトライブラリを構築する。自社ブランドで最も良い結果を出したプロンプトを保存しましょう。ボイスガイドライン、オーディエンスの説明、プラットフォームのルールに合わせてカスタマイズします。時間が経つにつれ、このライブラリは最も価値のある業務資産のひとつになります。
プロンプトの基本をさらに深く学ぶ。この記事のプロンプトはソーシャルメディアに特化していますが、その根底にある原則はより広範なプロンプトエンジニアリングの研究に基づいています。OpenAIの公式ガイドでは、より良い出力を得るための6つの主要戦略が解説されています。また、AnthropicのClaudeドキュメントでは、明確さ・具体性・一貫性を高めるプロンプトの構成方法をステップごとのチュートリアルで紹介しています。ここにあるテンプレートを超えて独自のプロンプトを作りたいなら、どちらも一読の価値があります。
よくある質問
ソーシャルメディアマーケティングに最適なChatGPTプロンプトとは？
ソーシャルメディアマーケティングで最も効果的なChatGPTプロンプトは、トピックとプラットフォームだけでなく、実際のパフォーマンスデータをコンテキストとして含んでいます。プロンプトを書く前に、アナリティクスツール（GA4、Google Search Console、Meta Ads Manager）からデータをエクスポートし、プロンプトに直接貼り付けましょう。そうすることで、ありきたりなマーケティングのアドバイスではなく、実際のオーディエンスの行動とビジネスの成果に基づいた出力が得られます。
ChatGPTをコンテンツ制作に活用するには？
まずはコンテキストを集めましょう。ブランドボイスのガイドライン、成果の高いコンテンツの例、オーディエンスデータ、そして制作対象のプラットフォームです。これらすべてを、コンテンツの依頼と一緒にプロンプトに入力します。コンテンツ制作に最適なChatGPTプロンプトは、モデルを戦略の代わりとしてではなく、自社のデータをもとに下書きを作るパートナーとして扱います。公開前には必ず、正確性、ボイス、具体性の観点から出力を編集してください。
ソーシャルメディア用のプロンプトを改善するには、ChatGPTにどんなデータを入力すべき？
特に有用なデータソースは次のとおりです：Google Search Consoleのクエリレポート（実際の検索需要からコンテンツのギャップを見つける）、GA4のランディングページ別トラフィック・コンバージョンデータ（何が響いているかを特定する）、MetaまたはGoogle広告のクリエイティブパフォーマンスレポート（勝ちパターンのフックやメッセージのテーマを見つける）、各プラットフォームのアナリティクスのエクスポート（どの形式やトピックが最も成果を出すかを把握する）、CRMのコンタクトタイムライン（購買プロセスにおけるソーシャルのタッチポイントを可視化する）、そしてPeec AIやScrunchなどのツールによるLLMブランドモニタリングデータ（AI検索での可視性のギャップを特定する）。
ソーシャルメディア用のプロンプトにおいて、ChatGPTとClaudeの違いは？
どちらもソーシャルメディアのコンテンツを生成できる大規模言語モデルです。この記事のプロンプトは、どちらのツールでも使えます。実際には、品質の差はモデルの選択ではなく、プロンプトとコンテキストによって生まれます。各プラットフォームに特化したプロンプトのテクニックについては、OpenAIのプロンプトエンジニアリングガイドとAnthropicのClaudeプロンプトドキュメントをご覧ください。
ChatGPTはソーシャルメディアのパフォーマンスデータを分析できますか？
はい。ChatGPTもClaudeも、エクスポートしたCSVデータ、広告パフォーマンスレポート、アナリティクスの概要を処理し、パターンの特定、問題の診断、最適化の提案を行えます。重要なのは、データを要約するのではなく実際のデータを貼り付けることです。たとえば、30日間の日別広告指標を貼り付ければ、「パフォーマンスが低下している」といった言葉での要約では見逃してしまうクリエイティブ疲れのパターンをモデルが見つけられます。
AIで生成したソーシャルメディアのコンテンツを自然に見せるには？
3つのアプローチがあります。1つ目は、エンゲージメント上位20件の投稿をモデルに入力し、オーディエンスにすでに支持されているコンテンツからボイスのパターンを抽出させること。2つ目は、この記事で紹介した「AIっぽさ」除去フィルターのプロンプトを使い、ありきたりな表現を検出して書き直すこと。3つ目は、編集時に必ず具体的な情報を加えることです。実際の数字、固有名のある事例、その立場の人にしか持てない本音の意見などがそれにあたります。コンテンツが具体的であるほど、AIが生成したようには聞こえなくなります。
ソーシャルメディア用のプロンプトはどのくらいの頻度で更新すべき？
コンテンツ戦略の見直しに合わせて、四半期ごとにプロンプトライブラリを見直しましょう。パフォーマンスデータが変わり、成果の高いコンテンツが変化し、プラットフォームのアルゴリズムが移り変わるにつれて、プロンプトに入力するコンテキストも更新する必要があります。前四半期の成果の高いフックをもとに作ったプロンプトは、効果を保つために新しいデータが必要になるかもしれません。プロンプト自体は再利用できるフレームワークですが、そこに入れるデータは常に最新のものにしておきましょう。
