Search Consoleの検索クエリをChatGPTで分類する方法｜CSVを検索意図別に整理するプロンプトとPLAY

Search Consoleのクエリが増えてくると、「表示されている検索語は分かった。でも、どれを同じ記事で扱い、どれを新しい記事にするのか」が次の悩みになります。そこで役立つのが、Search Consoleの実データをChatGPTへ渡し、検索意図と記事への対応を一度に整理する方法です。

先に結論：Search Consoleは「実際に自サイトがGoogle検索で表示・クリックされたクエリ」を確認する場所、ChatGPTは「大量の行を同じ基準で分類する補助役」と分けるのが使いやすいです。AIに検索ボリュームを想像させるのではなく、Search Consoleに存在するクリック数・表示回数・CTR・平均掲載順位だけを使い、最後のページ分けはSERPと人の判断で確定します。
この記事で分かること

  • Search ConsoleのクエリをChatGPTで分類するメリット
  • Search Consoleからクエリデータを書き出す基本手順
  • CSVをChatGPTへ渡す前に確認する列と注意点
  • 検索意図7ラベルと「既存記事を伸ばす／新記事にする／カニバリ確認」の分け方
  • そのまま使える分類プロンプト
  • CSV内容から分類プロンプトを作るPLAYの使い方

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Search ConsoleのクエリをChatGPTで分類すると何が分かる？

Search Consoleの検索パフォーマンスでは、クエリごとにクリック数、インプレッション数、CTR、平均掲載順位などを確認できます。Googleは「クエリ」を、ユーザーが入力した検索語句として扱っています。

ただし、クエリ一覧を眺めるだけでは「次に何を直すか」までは自動的に決まりません。似た語が数十件、数百件と並ぶと、次の判断が必要になります。

  • 同じ検索意図なので、現在の記事を強化すればよい
  • 検索意図が別なので、新しい記事を作った方がよい
  • 複数ページが同じ意図で競っていないか確認したい
  • 文字列だけでは分からず、実際のSERP確認が必要

ChatGPTは、この大量行を同じ基準で並べ替える作業と相性があります。前の記事で作った「意味・概要」「方法・手順」「比較・違い」などの検索意図ラベルを、今度は想像上の関連キーワードではなく、自サイトのSearch Consoleデータへ適用します。

先に知っておきたい：Search Consoleのクエリ一覧は「全検索需要」ではない

Search Consoleを使うと、自サイトがGoogle検索でどのクエリに表示されたかを確認できます。一方でGoogleは、プライバシー保護のため一部のクエリを匿名化してレポートから除外することがあると説明しています。グラフと表の合計が集計方法の違いで一致しない場合もあります。

重要：Search Consoleに出ていないキーワードを「需要がない」と断定しないでください。特に新規サイト、新規記事、表示回数が少ないテーマでは、まだ十分なクエリが蓄積していない可能性があります。

つまり、Search Consoleは非常に価値の高い自サイトの実測データですが、市場全体の検索ボリューム一覧ではありません。この違いを守ると、ChatGPTへ渡した後も「数字が少ない＝価値がない」と短絡しにくくなります。

まずSearch Consoleからクエリデータを準備する

WordPress側で特別なプラグインを入れる必要はありません。Search Consoleの検索パフォーマンスから必要な期間と対象を絞り、クエリ表をエクスポートします。

  1. Google Search Consoleを開く
    対象プロパティを選び、「検索結果」または検索パフォーマンスのレポートを開きます。
  2. 期間を決める
    記事改善なら直近3か月だけでなく、必要に応じて過去期間との比較も検討します。短すぎる期間だけで結論を出さないようにします。
  3. 必要ならページで絞る
    特定記事を改善したい場合は、そのページURLで絞ると、その記事に関係するクエリを集中して見られます。
  4. クエリを表示する
    表の「クエリ」ディメンションを選びます。クリック数、表示回数、CTR、平均掲載順位も必要に応じて表示します。
  5. エクスポートする
    Search Consoleの多くのレポートにはエクスポート機能があります。CSVやスプレッドシートとして扱える形式で保存し、ChatGPTへ渡す準備をします。

ChatGPTへ渡す前に、CSVの列を確認する

OpenAIの公式ヘルプでは、ChatGPTはCSVなどのスプレッドシートを分析でき、明確な列名と「1行に1レコード」の形が推奨されています。Search Consoleから書き出したデータも、まず列名を確認してから使います。

列何を見るか分類時の役割
クエリ実際の検索語検索意図分類の中心
クリック数検索結果から実際にクリックされた回数既に流入へつながっている語の確認
表示回数検索結果に表示された回数自サイトが接点を持っているテーマの確認
CTR表示に対するクリックの割合タイトルや意図適合を考える補助材料
平均掲載順位検索結果での平均的な掲載位置改善余地を考える補助材料

ここで最も大切なのは、ファイルにない数値をChatGPTへ作らせないことです。Search Consoleデータに「月間検索ボリューム」がないなら、それを推定値として勝手に追加させません。

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検索意図だけでなく「ページをどうするか」まで分類する

今回の分類では、前記事で使った7つの編集ラベルをそのまま使います。これにより、関連キーワードを分類した段階と、公開後の実クエリを分析する段階で基準が変わりません。

検索意図ラベル読者の中心目的記事でよく使う型
意味・概要何かを知りたい定義、入門、全体像
方法・手順実際にやりたいHow-to、設定、手順
比較・違いAとBを比べたい比較表、使い分け
原因・仕組みなぜ起きるか知りたい原因、構造、メカニズム
選択・おすすめ候補から選びたい選び方、条件別判断
悩み・失敗問題を解決したいトラブルシュート、対処
次の探索関連テーマを深掘りしたい関連記事、クラスター

そのうえで、検索意図グループごとに次の5つのページ対応ラベルを付けます。

ページ対応意味次の作業
KEEP_CURRENT_PAGE現記事ですでに十分答えている大きく分けず、必要なら表現だけ調整
EXPAND_CURRENT_PAGE同じ意図だが説明が不足既存記事へ追記・図表・FAQ等を追加
NEW_ARTICLE中心意図が別新記事候補としてQuestion Chainへ送る
CANNIBAL_CHECK複数ページが似た意図で表示されている可能性ページ別データとSERPを確認
SERP_CHECKデータだけでは判断しにくい実検索で上位ページの型と意図を確認

コピペ用：Search ConsoleのCSVを分類する基本プロンプト

CSVをChatGPTへアップロードした後、次のプロンプトを使えます。データ分析機能が利用できる環境では、列名を読み取ったうえで表として整理させると扱いやすくなります。

あなたはWebメディアの検索クエリ分析担当です。
以下はGoogle Search Consoleからエクスポートしたデータです。

【目的】
検索クエリを検索意図ごとに整理し、既存記事の改善、新規記事候補、カニバリ確認へつなげる。

【重要ルール】
1. まず列名を確認し、クエリ列を特定する。
2. クリック数、表示回数、CTR、平均掲載順位が存在する場合だけ実データとして利用する。存在しない指標や検索ボリュームを推測で作らない。
3. Search Consoleのクエリ一覧は匿名化等により全検索を完全に表すものではない前提で扱う。
4. 文字列が似ているだけで同じ検索意図と決めない。
5. 判断が曖昧なものは SERP_CHECK とする。

【検索意図ラベル】
意味・概要 / 方法・手順 / 比較・違い / 原因・仕組み / 選択・おすすめ / 悩み・失敗 / 次の探索

【ページ対応ラベル】
KEEP_CURRENT_PAGE / EXPAND_CURRENT_PAGE / NEW_ARTICLE / CANNIBAL_CHECK / SERP_CHECK

【出力】
GROUP_ID｜中心検索意図｜代表クエリ｜含めるクエリ｜主な実データ傾向｜ページ対応ラベル｜判断理由｜確信度

最後に、
・既存記事で追記すべきテーマ
・新規記事に分ける候補
・カニバリ確認が必要な候補
・SERPを実検索して確認すべき候補
を整理してください。

このプロンプト内の検索意図ラベルとページ対応ラベルは、「知るを遊ぶ」の編集用フレームです。Google公式の固定分類ではありません。

実例：同じページに集まったクエリから「追記」と「別記事」を分ける

たとえば「ChatGPTで関連キーワードを広げる方法」という記事に、次のようなクエリが表示されたとします。

クエリ例考えられる意図ページ対応の例
chatgpt 関連キーワード 出し方方法・手順KEEP_CURRENT_PAGE
chatgpt 関連キーワード プロンプト方法・手順EXPAND_CURRENT_PAGE
chatgpt キーワード 分類方法・手順だが工程が別NEW_ARTICLE
chatgpt キーワード カニバリ悩み・失敗SERP_CHECK または NEW_ARTICLE

この例では、文字列に「ChatGPT」「キーワード」が共通していても、候補を広げる工程と候補を分類する工程はページの役割が違います。前回の記事で実施したカニバリ判定と同じく、共通語の多さではなく「読者が最後に何をできるようになりたいか」で分けます。

PLAY：Search Consoleクエリ分類プロンプトメーカー

下のPLAYはChatGPTへ直接通信しません。Search Consoleからコピーしたデータと分析目的をもとに、ChatGPTへ貼り付ける分類プロンプトをブラウザ内で作ります。外部AI APIは不要です。







JavaScriptが動かない場合：上の「コピペ用基本プロンプト」を使い、Search ConsoleのCSVをChatGPTへ添付して分析できます。

ChatGPTへCSVを渡すときの実務上の注意

1. 機密性を確認してからアップロードする

Search Consoleのデータには、自社サイトの検索パフォーマンス情報が含まれます。個人ブログなら問題になりにくい場合でも、企業・顧客サイト・受託案件では組織の情報管理ルールを先に確認してください。必要なら対象URLや社名などを削ったコピーを作ります。

2. 数値の意味を混同しない

表示回数は「市場全体でその語が検索された回数」ではありません。自サイトが検索結果に表示された回数です。平均掲載順位も、単純な固定順位ではありません。AIに列の意味を説明し、Search Consoleの実測範囲を超えて一般化させないことが重要です。

3. AIの分類は最終判定ではない

ChatGPTが同じ意図と判断しても、実際のSERPで上位ページの内容・形式・対象読者が大きく異なるなら、別ページにした方がよい場合があります。逆にAIが別グループへ分けても、同じ上位ページが複数クエリを一緒に満たしているなら1記事へ統合できることもあります。

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Search Consoleの「クエリグループ」とChatGPT分類はどう違う？

現在のSearch Consoleの分析情報レポートでは、クエリデータが多いサイトで、類似クエリをグループ化して表示する機能があります。Googleは、このクエリグループが類似したクエリをまとめ、グループ内の合計クリック数や代表的なクエリを確認できる仕組みだと説明しています。

これは便利ですが、今回のChatGPT分類とは目的が少し違います。

比較Search Consoleのクエリグループこの記事のChatGPT分類
分類主体Google側のAI・レポート機能自分で指定した編集ルール
目的検索パフォーマンスのトレンド把握記事改善・新記事・カニバリ判断
利用条件クエリ量等により表示されない場合があるエクスポートできるデータがあれば実行可能
ラベル設計Google側で決まる「意味・概要」「方法・手順」等を指定可能
ページ対応直接は決めないKEEP / EXPAND / NEW / CANNIBAL / SERP_CHECKまで整理

Search Console側でクエリグループが表示される場合は、まずそれを眺めて大きな傾向を掴み、さらに記事制作へ落とし込むときだけCSV＋ChatGPTを使う、という併用もできます。

分類結果を記事改善へ使う3つの見方

表示回数があるのに本文で十分答えていない

EXPAND_CURRENT_PAGE の候補です。既存記事の検索意図と一致しているなら、別記事を増やす前に説明、比較表、FAQ、PLAYなどを追加します。

別の中心目的がまとまって見つかる

NEW_ARTICLE の候補です。数語だけで判断せず、同じ意図のクエリ群があるか、既存記事で答えると不自然にならないかを確認します。

同じ意図で複数ページが出ている

CANNIBAL_CHECK として、ページディメンションや個別URLのクエリを見直します。必要ならタイトル・本文・内部リンクの役割を整理し、統合、分割、リライトを検討します。

既存4記事とつなぐと、キーワード探索が「候補→実測」までつながる

「知るを遊ぶ」の現在のキーワード探索クラスターは、次の順番で役割を分けられます。

段階記事役割
1. 疑問を広げる1つのキーワードから知識を広げる方法1語から8方向へ問いを増やす
2. AIで候補を増やすChatGPTで関連キーワードを広げる方法関連語候補を生成する
3. 候補を分類する大量の関連キーワードをChatGPTで分類する方法検索意図ごとに記事単位へ整理する
4. 公開後の実測を分類するこの記事Search Consoleの実クエリを改善・新記事判断へつなぐ

つまり、AIで考えた候補だけで記事群を増やし続けるのではなく、公開後はSearch Consoleの実測へ戻って次のQuestion Chainを修正できます。これが「候補生成」と「実際の検索」の往復です。

次に生まれる疑問

  • Search Consoleで同じ検索意図に複数ページが出ているとき、カニバリかどうかをどう判定する？
  • 表示回数はあるのにクリックされないクエリは、タイトルを直すべきか本文を直すべきか？
  • Search Consoleのクエリをピラー記事とクラスター記事へどう割り振る？
  • Search Consoleのクエリを定期的にCSV化して、同じ分類ルールで比較するには？
  • AI分類とSearch Consoleのクエリグループが違うとき、どちらを優先すべき？

まとめ

Search ConsoleのクエリをChatGPTで分類する方法のポイントは、AIにSEOの正解を決めてもらうことではありません。Search Consoleの実測値を、同じ編集ルールで整理し、人が判断しやすい状態に変えることです。

まずSearch Consoleでクエリを確認し、必要なデータをエクスポートします。次にChatGPTで検索意図とページ対応へ分類し、KEEP_CURRENT_PAGE / EXPAND_CURRENT_PAGE / NEW_ARTICLE / CANNIBAL_CHECK / SERP_CHECKへ整理します。最後にSERPと既存記事を見て、人が統合・追記・新規作成を決めます。

この流れにすると、関連キーワードを増やすだけのSEOから一歩進み、「実際に検索された言葉を次の編集判断へ戻す循環」を作れます。

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参考資料