SEO meta description を CTR 視点で生成するプロンプト

いつ使うか

新規記事を100本量産する時、meta description を1本ずつ手書きすると時間が足りない。一方で「記事冒頭をそのまま入れる」と CTR が伸びない。AI にタイトル+記事の H2 構成を渡して、検索結果で読まれる120字を3案出させる時に使う。

プロンプト本文 (コピペして使う)

あなたは SEO メタコピーライターです。以下の記事の meta description を3案生成してください。

## 記事情報
- 記事タイトル: <例: 「Claude Code でバグ修正を最短化するデバッグプロンプト」>
- 主要検索クエリ: <例: claude code デバッグ / AI バグ修正>
- 記事の H2 構成: <例: 1.いつ使うか / 2.プロンプト本文 / 3.効くポイント / 4.関連プロンプト>
- ターゲット読者: <例: 個人開発者 / SaaS エンジニア>
- 記事の最大の価値提供: <例: 推測ではなく仮説3本+検証コストでデバッグが安定する>

## meta description の要件
- **長さ**: 110-130字 (検索結果で省略されない範囲)
- **クエリ含有**: 主要クエリの主要単語を冒頭40字以内に
- **数字 or 具体性**: "15項目" "3つの仮説" のような具体性を1つ含める
- **読む価値の明示**: タイトルだけでは伝わらない "何が得られるか" を1文
- **CTA 不要**: 「ぜひご覧ください」のような誘導語は省く

## 3案の方向性
- パターンA: **問題提起型** (読者の課題を冒頭で再確認 → 解決方向)
- パターンB: **ベネフィット型** (記事を読んだ後に何が手に入るかを冒頭で明示)
- パターンC: **数字訴求型** (具体的な数字や構造を冒頭で出す)

## 出力
各案ごとに:
1. meta description 本文 (字数明記)
2. 強調したクエリ単語と配置位置
3. 想定 CTR の hand-wave 比較 (A vs B vs C どれが最高か)
4. 滑りそうな検索意図 (この案だと外す検索ユーザー像)

最後に **推奨案 (A/B/C) と理由** を1段落。

## 制約
- 「劇的」「絶対」「必見」「保存版」など Google 品質ガイドラインで嫌われる煽り禁止
- 嘘・誇大表現禁止 (記事本文で約束を裏切らないこと)
- ですます調 or 体言止め どちらでも可、ただし1案内で混在させない
- 同じ単語を3回以上繰り返さない (キーワードスタッフィング回避)

効くポイント

  1. 字数 110-130 を強制すると、検索結果で省略されない安全圏に収まる
  2. 3パターンを「問題提起/ベネフィット/数字」で分けると、機械的に運用できる
  3. 滑る検索意図まで書かせると、推奨案を選ぶ基準が論理的になる

関連プロンプト

よくある質問

110-130 字指定なのに 100 字未満や 140 字超になります
Google 検索結果の description 表示はピクセル幅 (デスクトップ約 920px、モバイル約 680px) 基準なので、文字数だけだと媒体差が出ます。「全角換算で 110-130 字、半角は 0.5 換算」と指示し、出力時にカウントを末尾表示させると安定します。短すぎる場合は「主要クエリ近傍に具体性 (数字/構造/動詞) を 1 つ追加」と返すと膨らみます。
YMYL ジャンル (健康・金融・法律) で気をつけるべき表現は?
「症状が治る」「絶対に儲かる」「必勝法」などは Google の品質ガイドライン・薬機法・金商法のいずれかに抵触する可能性があります。プロンプトに「YMYL 領域の場合、効果保証表現と最上級表現を完全に禁止」と追記し、生成後に NG ワード (絶対/必ず/100%/驚き/激変 等) を grep するチェック工程を挟むと安全です。
Google がよく description を書き換えるのですが、書く意味はありますか?
Google は約 60-70% のケースで description を本文から自動生成する (Search Engine Journal などの観測) ため、書いても採用率は完全ではありません。ただし採用された場合は CTR への寄与が大きく、また書き換えが起きるのは「クエリと description の整合が低い時」のため、主要クエリを冒頭に置く設計自体は採用率を上げる効果があります。
3 案のうちどれが採用されたか、CTR がどう変わったかはどう測りますか?
Google Search Console の「ページ」レポートで、対象記事の平均 CTR を変更前後 4-6 週間で比較するのが基本です。複数記事で同じパターン (例: A 案 = ベネフィット型) を一斉適用し、カテゴリ単位で CTR 変化を見るとサンプル数を稼げます。また Search Console の「クエリ」レポートで採用 description のスニペット表示を実機確認すると、Google による書き換えの有無も判別できます。

このプロンプトを実戦で使った所感や改善案があればぜひフィードバックを。姉妹サイト ai-pick.tech では AI x SNS集客の運用ノウハウを公開しています。