--- title: ペルソナGPTの作り方。 オーディエンスリサーチから設計・作成・活用までの実践手順｜CONTENT MARKETING LAB（コンテンツマーケティングラボ） description: Search Engine Landの記事をもとに、ペルソナGPTの作り方と活用方法を解説。さらにコンテンツマーケティングラボのトップページを対象に、実際にペルソナGPTを作成して検証した内容を紹介します。 image: https://lp.contentmarketinglab.jp/hubfs/%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%93%E3%81%9D%E5%8E%9F%E7%82%B9%E3%81%B8%20(4).png --- [![技術編](https://lp.contentmarketinglab.jp/hubfs/raw_assets/public/%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB/Custom/cml/images/label/label-category-technology.png) ](https://lp.contentmarketinglab.jp/lab/tag/技術編) [技術編](https://lp.contentmarketinglab.jp/lab/tag/技術編) # ペルソナGPTの作り方。 オーディエンスリサーチから設計・作成・活用までの実践手順 [ツイート](https://twitter.com/share) 公開日：2026.03.18　　最終更新日： 2026.03.19 - ![ペルソナGPTの作り方。 オーディエンスリサーチから設計・作成・活用までの実践手順](https://lp.contentmarketinglab.jp/hubfs/%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%93%E3%81%9D%E5%8E%9F%E7%82%B9%E3%81%B8%20(4).png) - **この記事でわかること** 1Search Engine Landで紹介された「ペルソナGPT」とは何か、その考え方 2.オーディエンスリサーチからペルソナ設計、GPT作成までの基本的な手順 3.実際にペルソナGPTでコンテンツを検証する方法 検索結果の表示方法が変わりつつある今、求められているのは単なるキーワード対応ではなく、「誰が、どんな背景でその問いを発したのか」を捉える視点です。オーディエンス理解を深めなければ、どれだけ情報を整えても、本当に届くコンテンツにはなりません。 Search Engine Landの記事では、あらかじめ設計したペルソナ情報をChatGPTに組み込み、読者の立場からコンテンツを検証する方法が紹介されています。本記事ではその内容を整理するとともに、実際にペルソナGPTを当サイトでも作成し、どのように活用できるのかを確かめていきます。 ## ** 1. オーディエンスリサーチから始める**  Search Engine Land が2026年2月に公開した記事「[How to create a persona GPT for SEO audience research](https://searchengineland.com/create-persona-gpt-seo-audience-research-469209)」が最初に強調しているのは、「まずリサーチを行うこと」です。 ペルソナGPTは便利なツールですが、その土台となるのはあくまでオーディエンス理解です。検索意図の背景には、必ず理由があります。その理由を把握しないままペルソナGPTを作っても、表面的な検証にとどまってしまいます。 具体的な方法として紹介されているのは、[SparkToro](https://sparktoro.com/)のようなツールを活用した関心領域の分析、自社や競合のレビューの収集と分析、営業チームと顧客の通話の確認などです。 レビューを読むことで、顧客が何に価値を感じているのか、どこに不満を持っているのかが見えてきます。また、商談時の会話を確認することで、 顧客が実際にどのような疑問や不安を口にしているのかを直接知ることができます。 ここで重要なのは、単にデータを並べるのではなく、「なぜその行動に至ったのか」を深掘りすることです。なぜその製品を選んだのか。なぜそのタイミングで問い合わせたのか。なぜその表現に反応したのか。検索は結果であり、その背景にある動機や状況こそが、コンテンツ設計の出発点になります。 ##  **2.ペルソナを設計する**  リサーチで得た情報をもとに、次に行うのがペルソナ設計です。ここでは、抽象的なターゲット像ではなく、具体的な一人の人物として整理することが求められます。 記事では、名前や略歴といった基本情報に加え、目標、直面する課題、影響を受けている情報源、ユーザーストーリー、感情の動き、カスタマージャーニーまで含めることが推奨されています。単なる属性情報ではなく、「その人がどのように考え、どのように行動するか」を描くことが重要です。 たとえば、検索する前の状態、情報を比較検討している段階、購入や問い合わせを決断する瞬間、そして行動後にどのような感情を抱くのかまで整理します。これによって、コンテンツがどのタイミングでどのような役割を果たすべきかが見えてきます。この段階での具体性が、後のペルソナGPT活用の質を左右します。 ##  **3.ペルソナGPTを作成する**  ペルソナが完成したら、実際にペルソナGPTを作成します。ChatGPTの左サイドバーにある「GPT」をクリックすると、GPTの一覧画面が開きます。  ![スクリーンショット 2026-0359](https://lp.contentmarketinglab.jp/hs-fs/hubfs/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202026-0359.png?width=581&height=322&name=%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202026-0359.png)   画面右上に「作成する」という項目が表示されます。ここをクリックすると、新しいGPTを作成する画面に進みます。  ![or (2)](https://lp.contentmarketinglab.jp/hs-fs/hubfs/or%20(2).png?width=648&height=235&name=or%20(2).png) 完成したGPTは、そのペルソナの視点で応答するようになります。ここで重要なのは、単に「どう思うか」と尋ねるのではなく、具体的な問いを投げることです。たとえば、現在のWebサイトのメッセージは課題に合っているか、どの情報が不足しているか、どこで離脱しそうかといった観点です。 記事内の例では、ペルソナGPTがページのファーストビューを評価し、意図通りに機能しているかどうかを指摘しています。このように、設計した読者像の視点からコンテンツを検証できる点が、ペルソナGPTの強みです。 ## **4. ペルソナGPTの出力を検証する**  ただし、記事では繰り返し「AIは100％正確ではない」と注意しています。ペルソナGPTの出力をそのまま採用するのではなく、必ず検証する姿勢が必要です。 もし回答に疑問を感じた場合は、「提供したペルソナ情報のどの部分がその判断の根拠か」を示すよう求めます。根拠を確認することで、単なる思いつきなのか、設定に基づいた指摘なのかを判断できます。 AIはときに誤った情報を生成することがあります。そのため、最終的な判断は人間が行う前提で活用します。ペルソナGPTは意思決定を代替するものではなく、見落としに気づくための補助的な存在です。 また、記事の最後で強調されているのは、ペルソナもペルソナGPTも固定的なものではないという点です。オーディエンスの意図は変化しますし、新しい顧客インサイトも生まれます。それに合わせて、ペルソナやペルソナGPTの設定を更新する必要があります。古くなった情報を放置すれば、検証の精度も下がります。「一度作って終わり」ではなく、継続的に見直し、改善し続ける姿勢が求められます。 ##  **5.****ペルソナGPTで当サイトを検証** ここまで紹介してきた手順をもとに、実際にペルソナGPTを作成し、当サイトを対象に簡単な検証を行ってみました。 今回設定したペルソナは次の通りです。 ***”ペルソナGPTを作ってください。対象は、***[***コンテンツマーケティングラボ***](https://lp.contentmarketinglab.jp/lab/top)***のトップページを訪れる人です。大企業のマーケティング部門に所属する入社3年目前後の担当者で、コンテンツマーケティングを勉強中、またはコンテンツマーケティングに興味がある人を想定しています。”*** この条件をマイGPTに入力し、その人物になりきって回答するよう設定しました。そのうえで、当サイトのトップページを見たときにどのように感じるかを質問していきます。 まず、「このページを見て、自分に関係があると感じますか」と質問しました。 ![スクリーンショット 2026-03-13 165037](https://lp.contentmarketinglab.jp/hs-fs/hubfs/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202026-03-13%20165037.png?width=767&height=331&name=%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202026-03-13%20165037.png) ペルソナGPTの回答は、「かなり自分に関係がある内容だと感じる」というものでした。理由として挙げられたのは、サイト内の記事が入門、事例、技術といった形で整理されており、コンテンツマーケティングを体系的に学べるメディアという印象を受けたためです。若手マーケターの立場としては、知識を整理して理解するための勉強リソースとして利用できそうだという評価でした。 一方で、トップページのメッセージについては少し異なる意見もありました。 「コンテンツマーケティングを学べるメディア」であることは伝わるものの、自分の不安や課題を直接言い当てられている感覚はそれほど強くないというのです。たとえば、 ・コンテンツマーケティングは本当に成果につながるのか ・SEO記事はどこから始めればよいのか ・社内でどのように説明すればよいのか といった実務上の悩みが、トップページの最初のメッセージではまだ明確に示されていないように感じるという指摘でした。 さらに、「どの時点で離脱しそうですか」という質問もしてみました。 ペルソナGPTの回答によると、興味がないサイトのようにすぐに離脱するわけではないものの、「読む理由」が弱い場合には戻ってしまう可能性があるとのことでした。特に、ファーストビューから最初のスクロールの間で、 ・誰向けのサイトなのか ・何が得られるのか ・どれくらい実務に役立つのか といった点が明確でない場合、読者はページを離れる可能性があるという指摘です。 ##  **6. ペルソナGPTによる検証から見えてきたこと**  ペルソナにトップページの総合的な印象を尋ねると「コンテンツマーケティングを学ぶナレッジメディアとしては好印象」という評価でした。ただし同時に、「このメディアを運営しているのはどんな会社なのか」が少し分かりにくいという意見もありました。 コンテンツマーケティングの情報メディアとしては理解できるものの、 ・どの会社が運営しているのか ・どんな専門性を持っているのか ・このメディアと企業との関係 といった点がもう少し見えると、サイトの信頼性や位置づけがより理解しやすくなるのではないか、という指摘です。 今回の検証からわかったのは、ペルソナGPTは「正解」を出すツールではないということです。しかし、想定している読者の視点からサイトを読み直すことで、自分たちでは気づきにくいポイントを可視化してくれます。 特に、 ・誰向けのメディアなのか ・読者のどんな課題を解決するのか ・なぜ今読むべきなのか といったメッセージがどの程度伝わっているのかを確認するうえで、有効な方法だと感じました。 今回のペルソナは簡易的な設定ですが、リサーチデータを追加すれば、より現実に近い読者視点での検証も可能になります。ペルソナGPTは、コンテンツ公開後に「本当にこの読者に届いているのか」を確認する一つの方法として活用できそうです。 ## **おわりに：**  本記事では、Search Engine Landで紹介されていた「ペルソナGPT」の考え方と、その作り方の流れを整理しました。ポイントは、まずオーディエンスリサーチを行い、その情報をもとにペルソナを設計することです。そのペルソナをChatGPTに組み込むことで、読者の視点からコンテンツを検証する仕組みを作ることができます。 ただし、ペルソナGPTはインタビューの代替ではありません。AIの回答をそのまま正解とするのではなく、仮説や気づきを得るための補助ツールとして活用することが重要です。 今回の簡単な検証でも、想定読者の視点からサイトを読み直すことで、メッセージの伝わり方についていくつかの示唆が得られました。ペルソナGPTは、「このコンテンツは本当に読者に届いているのか」を考え直すための一つの方法として活用できそうです。   執筆：[今里](https://lp.contentmarketinglab.jp/lab/imazato) CONTENT MARKETING LAB ライター ※本記事は執筆及び画像作成にあたり、生成AIを利用しています。   [![技術編](https://lp.contentmarketinglab.jp/hubfs/raw_assets/public/%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB/Custom/cml/images/label/label-category-technology.png) ](https://lp.contentmarketinglab.jp/lab/tag/技術編) [技術編](https://lp.contentmarketinglab.jp/lab/tag/技術編) [ツイート](https://twitter.com/share) ## NEWS LETTERをお届けします！ ![](https://lp.contentmarketinglab.jp/hubfs/raw_assets/public/%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB/Custom/cml/images/commons/news-letter.png) ### コンテンツマーケティングラボの最新情報を、 定期的にEメールでまとめて、お知らせします 当月の更新情報を翌月初にお届けします。 (購読すると弊社の書籍発売イベントの特典資料をダウンロードできます） ※更新情報をすぐにSNSで受け取りたい方はこちら [![facebook](https://lp.contentmarketinglab.jp/hs-fs/hubfs/raw_assets/public/%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB/Custom/cml/images/commons/large-icon-facebook.png?width=40&name=large-icon-facebook.png)](https://www.facebook.com/contentmarketinglab)[![twitter](https://lp.contentmarketinglab.jp/hs-fs/hubfs/raw_assets/public/%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB/Custom/cml/images/commons/large-icon-twitter.png?width=40&name=large-icon-twitter.png)](https://twitter.com/CMLAB_NSPC) # 関連する記事 - [![AI時代のコンテンツマーケティングは「検索流入」から「想起」へ　SEOの次に求められる考え方とは](https://lp.contentmarketinglab.jp/hubfs/%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%93%E3%81%9D%E5%8E%9F%E7%82%B9%E3%81%B8-1.png) AI時代のコンテンツマーケティングは「検索流入」から「想起」へ　SEOの次に求められる考え方とは 公開日：2026.06.12 ](https://lp.contentmarketinglab.jp/lab/content-marketing/ai-era-brand-fame) 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