【プロンプト例つき】BtoBマーケで成果を出すGemini活用術｜GSCデータ分析×SEO戦略の最前線

AIによるデータ分析が当たり前になった今、BtoBマーケターにとって「AIをいかに使いこなすか」が自らの価値を左右する時代になりました。

とはいえ、日々の業務の中では、

• 「GSCのデータは山ほどあるのに、次の一手が見えてこない」
• 「レポート作成に追われ、本来やるべき戦略立案の時間が足りない」
• 「AIが便利だとは聞くけれど、情報漏洩のリスクを考えると導入に踏み切れない」

といった課題やジレンマを感じている方も多いのではないでしょうか。もし一つでも当てはまるなら、この記事はきっとお役に立てるはずです。

数ある生成AIの1つ、Googleの「Gemini」は、複雑なデータを瞬時に読み解き、あなたの「頼れる分析パートナー」となる可能性を秘めています。

■この記事でわかること

• なぜ今、BtoBマーケターがGeminiを使うべきなのか
• GSCデータ分析を劇的に効率化する、コピー＆ペーストで使える3つのプロンプト
• AIの分析結果を具体的なSEO戦略に落とし込む実践的な手順
• 安心してAIを業務利用するためのセキュリティ・チェックリスト

本記事では、GeminiをBtoBマーケティング、特にSEOに活かす実践手法を詳述。GSC（Google Search Console）のデータをDeep Research機能で分析し、具体的なアクションを導き出す“魔法のプロンプト”もご紹介します。これにより、データ分析をより身近かつ効率的にし、成果につながる戦略を設計できます。

専門知識は不要！BtoBマーケターが今すぐGeminiを使うべき3つの理由

生成AIの進化により、BtoBマーケターの分析力はかつてないほど強化されています。特にGoogleのGeminiは、専門知識がなくても即戦力になる分析パートナーです。

AIデータ分析の進化はビジネスの競争力を左右するようになりましたが、なぜ今「Gemini」なのでしょうか。その理由は、従来のツールにはない以下のようなメリットがあるためです。

理由①：自然言語だけで分析できるから、ノーコードでも即活用可

• Geminiは、専門的な統計知識やBIツールの習熟がなくても、自然言語で分析指示を出せます。
• 例：「この売上データからトレンドを教えて」と入力するだけで、グラフや仮説の提示が可能。
• 【目的】属人的な分析作業を削減し、チーム全体でAI活用を推進。

理由②：BtoB特有の指標を瞬時に可視化

• 「商談化率」「リードソース別の成約率」「ABMごとのリード質」など、BtoBでよく使う複雑指標を自動で可視化。
• 例：営業と共有すべきパフォーマンス指標を即グラフ出力 → 会議資料に即転用可。
• 【目的】レポート作成や週次の意思決定プロセスを大幅に短縮。

理由③：ビジネスに最適化された高精度分析が可能

• Geminiは、Google Workspace連携やCSV読み込みを前提に、ビジネスデータに最適化されています。
• 特徴：自然言語＋構造化データの両方を読み解くため、より精度の高い分析が可能。
• 【目的】仮説検証を高速化し、戦略の立案・修正のスピードを上げる。

Geminiで何ができる？CSVやスプレッドシートのデータを分析する方法

Geminiは、Google SheetsやCSVなどのビジネスデータを自然言語で即座に分析できるAIツールです。本章では対応形式・活用例・出力形式まで網羅的に解説します。

対応データ形式と主な分析機能（入力と出力）

GeminiはCSV、Excel、Google Sheetsなど多様なデータ形式に対応しています。自然言語で「売上が下がった原因を教えて」などと指示するだけで、傾向分析や異常検知を行い、グラフや表にまとめてくれます。

また、ユーザー行動のセグメント化や相関関係の分析など、BtoBマーケティングに必須の視点も扱いやすいのが特徴です。

対応データ形式（入力）

Geminiの主要機能（出力）

BtoBマーケティング業務での具体的な活用例

Geminiは、BtoBマーケティングの以下のようなシーンで活用でき、属人的な分析業務を効率化します。

補足：AIプロンプト例（Geminiへの入力イメージ）

「以下のExcelファイルに基づいて、リードソース別のCVRを月別に比較してください。そのうえで、前年同月比で大きく改善／悪化した要因があれば教えてください。」

要点まとめ

• Geminiは主要なビジネスファイル形式に対応し、非エンジニアでも分析可能
• 自然言語入力＋自動グラフ出力で、分析・報告までを一気通貫で対応
• BtoB業務に即した機能群（CVR・ソース別分析・ABM対応）を搭載

BtoBマーケティング担当者がGemini導入前に考えるべきこと

Gemini導入で成果を出すには、「データ整備」「社内連携」「リテラシーの平準化」の3点が鍵です。ここでは導入前に押さえるべきチェックポイントを整理します。

データ整備と社内体制の確認ポイント

Geminiをマーケティング業務に活用するには、事前に業務で使うデータの整備状況や、AI活用を推進する体制が整っているかを確認しておくことが重要です。

導入前に、以下の4つのポイントがクリアできているか確認しましょう。

• データの整備
  • データの命名ルールは統一されているか？
  • 入力ミスや表記ゆれは少ないか？
  • 分析に必要なデータは一元管理されているか？
• 社内体制の確認
  • 分析結果を共有し、施策に活かすための部門間連携フローは存在するか？
  • データに基づいた意思決定の文化が根付いているか？
• 社内の合意形成
  • AI活用の目的や業務分担について、メンバー間で共通認識があるか？
• リテラシーの平準化
  • Geminiを使うメンバーのスキル差を補うレクチャー体制があるか

ポイント： Geminiは「何を学習させるか」と「誰がどう使うか」に大きく依存します。整備が不十分な状態では、せっかくのAI導入も成果に結びつきません。

失敗しないツール導入の判断基準

Geminiは高機能なAIツールですが、すべての業務に無理に適用すると、かえって生産性が下がる場合もあります。導入効果が高い業務を見極めることが重要です。

■判断基準のチェックリスト

ポイント： 最初は、一定のルールで繰り返される業務に適用するのが成功しやすいです。（例）広告レポートの要約、メール文案の作成、過去施策の振り返りなど。

情報漏洩を防ぐために｜Geminiのセキュリティとプライバシー対策

生成AIの導入は、利便性と同時に「情報管理の責任」も伴います。

特にBtoBマーケティングで扱うデータは、顧客情報・商談履歴・パフォーマンス指標など、企業にとって極めて重要な情報資産です。

BtoB企業がGeminiを安心して導入・活用するために必要な「セキュリティ確認ポイント」と「データ管理上の注意事項」について、実務レベルで整理します。

Gemini導入前に確認すべきセキュリティチェックリスト

Geminiのような生成AIを業務活用する前には、セキュリティ面での事前チェックが必須です。特にBtoBでは、顧客情報や営業戦略など機密性の高いデータを扱うため、以下の観点での整理が重要です。

機密情報の取り扱い方針は明確か？

• 社内の「機密情報の定義」が曖昧だと、誤ってアップロードされるリスクが高まる
• 「生成AIに入力してはいけない情報」リストを部門横断で定義しておく
• 業務マニュアル内にAI利用時の禁止事項として明文化することが望ましい

生成AIは出力結果を学習しない設定でも、API送信時などに残留リスクがあるため、入力前の精査は重要です。

利用プラン・利用環境の把握

• Geminiは無料版／有料版でセキュリティ仕様が異なることを確認
• ブラウザ版かGoogle Workspace連携かによって管理者権限での制御可否も変わる
• データ保存場所（日本国内か国外か）にも留意する必要がある
  • 参考: Gemini ポリシーガイドライン（Google公式）

管理部門や情報システム部門と事前に連携し、利用環境を統一・制限する体制が望まれます。

社内ルールと連携体制の整備

• セキュリティガイドラインだけでなく、「申請・承認フロー」も整備されているか
• 部門ごとの利用状況を可視化し、横展開・教育に役立てられるか
• トライアル導入フェーズでは、一部部門での先行運用→振り返り→全社展開が推奨されます

データアップロード時の注意点とリスク

Geminiは業務効率化に優れる一方で、「社外サーバーにデータが渡る」という前提があります。以下のような具体的なリスクに対する注意が必要です。

• 社外秘情報や機微情報を含まないよう、事前にマスキングまたはフィルタリングする
• データがどこに保存され、どのように扱われるかを理解してから利用する
• 生成された分析結果を社内外に共有する際も、内容に機密性がないか再確認する

安心してAIを活用するために

AIは強力なパートナーになり得ますが、活用する側の知識や理解（ITリテラシー）が伴わなければ、情報漏洩やコンプライアンス違反のリスクを抱えることになります。

Gemini導入にあたっては、「活用する前に守るべきこと」もセットで検討し、安全・安心な業務推進につなげていきましょう。

【実践編】Gemini Deep ResearchでGSCデータを価値に変えるSEO戦略

この章では、多くのBtoBマーケターが日常的に使うGoogle Search Console（GSC）のデータを、Geminiの有料プランで利用できるDeep Research機能で分析し、具体的なSEOアクションに繋げる方法を実践的に解説します。

データに基づいたコンテンツ戦略を、誰でも簡単に立案できるようになります。

そもそもGeminiの「Deep Research」とは？

GeminiのDeep Research機能とは、複雑な調査をAIが自律的に行い、構造化されたレポートを作成する有料プラン向けの「AIリサーチエージェント」機能です。 これにより、市場調査や競合分析にかかる時間を大幅に短縮できます。

単一の質問に答えるだけでなく、複雑な調査テーマ（例：「BtoB SaaS業界の最新マーケティングトレンド」）を指示すると、Geminiが自律的に複数のステップに分解し、Web上の膨大な情報源を横断的に調査・分析します。

最終的に、構造化された詳細なレポートとしてまとめてくれる機能です。市場調査や競合分析といった、これまで多大な時間と労力がかかっていた業務を、数分で完了させるポテンシャルを持っています。

なぜGSCデータなのか？Geminiと組み合わせる最大のメリット

まず、なぜこの組み合わせが強力なのかを解説します。GSCデータは、ユーザーの「生の声」が詰まった宝の山ですが、ただ眺めているだけでは価値ある情報を見つけられません。Geminiは、この宝の山から砂金を掘り当てるための「優秀な探査機」のような存在です。

ここにGeminiの分析力を投入することで、数値データからユーザーの潜在的なニーズや検索意図を深く読み解き、次の戦略に活かせる「インサイト（価値ある気づき）」を抽出できるのです。

分析精度を上げるための下準備：GSCからのデータ出力

正確な分析は、良質なデータから始まります。ここでは、分析に最適なデータをGSCからエクスポートする手順を説明します。

GSCから最適なデータをエクスポートするための設定は以下の通りです。

• 対象レポート： 検索パフォーマンス

• 対象期間： 過去3ヶ月〜6ヶ月（傾向を把握するため）

• エクスポート項目：

  • クエリ
  • ページ
  • クリック数
  • 表示回数
  • CTR
  • 掲載順位

• エクスポート形式： Googleスプレッドシート または CSV

【コピペOK】GSC分析を自動化する3つの魔法のプロンプト

準備したデータをGeminiに読み込ませ、具体的な分析を指示します。目的別に使える3つのプロンプト（指示文）例を紹介します。

１．お宝キーワード発掘（機会発見）

目的： 表示回数は多いのにクリックされていない、眠っているキーワードを発掘する。

プロンプト例：
添付のGSCデータから、表示回数が月間500回以上あるにも関わらず、クリック率が1%未満のクエリをリストアップし、それぞれの検索意図と、その意図を満たすための新しい記事タイトル案を3つずつ提案してください。

上記プロンプトを入力すると、Geminiがリサーチ開始の可否を質問してくるので、「リサーチを開始」をクリックします。

リサーチが開始され、分析状況、思考プロセスが右側に表示されます。

約10分後にリサーチが完了し、GSCデータ分析と記事タイトルの提案が長文で返ってきました。

右上「エクスポート」ボタンをクリックすると、Googleドキュメントにエクスポートもしくは内容のコピーが可能です。

今回のリサーチでは、以下の内容が出力されました。

• エグゼクティブサマリーと主要な所見
• 機会損失クエリの特定
• テーマ別分析と戦略的タイトル提案
• 戦略的実行計画と今後の展望
• 引用文献

弊社の分析結果の1つとして、コアビジネス・プロダクト関連クエリとして「hubspotとは」「ハブスポットとは」「ハブスポット」「hubspot とは」「hubspot」が挙げられました。

HubSpotは弊社が提供するWEBマーケティングサービスやインバウンドマーケティングを推進する上で中核となるプラットフォームです 。しかし、GSCのデータから最も基本的な「とは」系のクエリ群のCTRが低いことが指摘されました。これは、ブランド認知とリード獲得の初期段階において、機会損失が発生していると言えます。

Geminiからは関連記事に対して、HubSpotのメリットの紹介以前の「そもそもHubSpotとは何か」という根源的な問いへの答えを追記すべきで、タイトルもそれに応じて変更するよう提案がありました。タイトル案は3つ提示され、それぞれどのような戦略でタイトルを考案したのかも事細かに説明がありました。

Googleドキュメントで26ページ分にも及ぶ壮大な分析が約10分でできるので、十分に試す価値はあるはずです。

２．リライト候補の選定（既存コンテンツ強化）

目的： もう一歩で上位表示できそうな「惜しい」コンテンツを見つけ出し、改善点を洗い出す。

プロンプト例：
添付のGSCデータに基づき、検索順位が11位から30位のページを特定してください。その中で、特にCTR（クリック率）が高いページを5つ選び、検索順位をトップ10に引き上げるための具体的な改善提案（追記すべき内容、タイトルの見直しなど）を行ってください。

１と同様にプロンプトを入力すると、Geminiがリサーチ開始の可否を質問してくるので、「リサーチを開始」をクリックします。

こちらも約10分ほどで分析が終了し、以下の内容が出力されました。

• 分析の目的と要点
• 潜在能力の高いページの特定と優先順位付け
• 優先改善対象5ページの深掘り分析と具体的改善提案
  • 現状分析
  • 課題と改善機会
  • 改善提案
• 総括および戦略的展望

改善提案部分では、各ページごとにおける改善事項をそれぞれ提案されました。

特に弊社の分析結果では、トップページの平均掲載順位が17位台と極めて深刻な事態であることが指摘されました。Googleによる誤ったカノニカルURLの認識、サイトのクロールを阻害する技術的問題など、根本的なテクニカルSEOの問題が考えられます。

改善提案として、テクニカルSEOの緊急監査（GSCのカバレッジ・手動対策レポート確認、インデックス状況、HTMLソースコードのカノニカルタグ確認など）を実施し、その後タイトルとディスクリプションの強化、内部リンクの最適化をすることを提案されました。

現状課題と改善策を詳細に提案してくれるのは、マーケターにとってとても心強いなと感じました。

３．コンテンツギャップ分析（新規テーマ探索）

目的： 既存の評価されているクエリ傾向から、自社がまだカバーできていない新しいコンテンツ領域を発見する。

プロンプト例：

添付のGSCデータは、私たちのウェブサイトが評価されている検索クエリを示しています。このデータの傾向から、私たちが次に注力すべき新しいコンテンツテーマを5つ、その理由と想定されるターゲットユーザー像とともに提案してください。各提案には「理由」と「実行ハードル」も添えてください。

約15分後にリサーチが完了し、新規コンテンツ戦略レポートが出力されました。

指示プロンプト通り、以下の内容が出力されました。

• 新規コンテンツのタイトル
• GSCデータから読み解ける傾向
• GSCデータに基づく論理的根拠
• 提案コンテンツとターゲットユーザー像
• 実行ハードル

弊社の分析結果では、比較的ハードルが低いコンテンツとして、「BtoBマーケターのためのSNSトラブルシューティングガイド（上級編）」の制作が提案されました。

これは、GSCデータからfacebook ページ作成 できない、facebookページ 非公開、インスタ 個人ブログ 消し方などの基本的かつ頻繁に発生する問題に関連するクエリが検索流入の大半を占めていることから、具体的な問題解決コンテンツに対する強い需要があるとGeminiが判断したためです。

「エントリーレベル」のBtoBソーシャルメディアの問題を抱えるユーザーをうまく引きつけている状態であり、次のステップとして必然的に広告運用、ポリシー関連の問題、他ツールとの連携、リードジェネレーション、そしてROI測定といった、より高度な課題に直面することが考えられるため、上級編のSNSトラブルシューティングガイドの制作が好ましいとのことでした。

ターゲットユーザー像から、コンテンツの内容まで詳細に提案されており、マーケティングチームで制作を進められるフェーズだと感じられました。

新規コンテンツを制作する際のたたき台として、十分に活用できる内容なので、コンテンツマーケティング担当者の方はぜひ試してみてください。

分析結果を「次の一手」に変える思考法

Geminiからのアウトプットは、あくまでAIによる提案です。この分析結果を鵜呑みにするのではなく、自社のビジネス目標やターゲット顧客の解像度と照らし合わせ、具体的なアクションプランに落とし込む方法を解説します。

AIの提案を鵜呑みにせず、以下のステップで具体的なアクションプランに落とし込みましょう。

1. 提案の評価 Geminiの提案が、自社のターゲットとなるペルソナやビジネス目標と合致しているかを確認します。
2. 優先順位付け 提案された施策の中で、どれから着手すれば最もROI（投資対効果）が高そうか、インパクトと実行の容易さから判断します。
3. 具体的なタスク化 「新規記事を1本作成する」「既存記事AとBをリライトする」といった、誰が何をするのかが明確なタスクレベルまで分解します。
   
   
   
   
   
   

まとめ：Geminiを相棒に、次世代のBtoBマーケティングへ

Geminiは、BtoBマーケの「分析〜施策設計〜改善」を一気通貫で高速化できるツールです。Geminiを活用することで、BtoBマーケティングはより戦略的に、より効率的に進化します。最後に、今後の展望とスタートの第一歩について整理します。

本記事の重要ポイント

• GeminiはBtoB特有の指標も自然言語で分析可能：専門的なツール知識がなくても、商談化率やリードソース別分析などを瞬時に行えます。
• GSCデータとGemini DeepReserch機能の組み合わせは強力： 表示回数は多いがクリック率が低い「お宝キーワード」の発掘や、リライトすべきコンテンツの選定を自動化できます。
• プロンプトが分析の鍵：本記事で紹介したプロンプトを使えば、誰でもデータから具体的なアクションプランのヒントを得られます。
• セキュリティ対策は必須：顧客情報などの機密データを扱う際は、社内ルールを整備し、アップロードする情報には細心の注意を払いましょう。

AI活用はもう選択肢ではなく「前提」

競争が激化するBtoB市場において、AIを活用するかどうかはもはや選択肢ではありません。AIをいかに「頼れる相棒」にできるかが、マーケターの価値を大きく左右する時代になった、と私たちは考えています。

データに基づいた施策判断や迅速な改善アクションは、Geminiのようなツールがあってこそ実現できます。日々の業務の中に自然にAIを組み込むことが、次世代のマーケターの姿といえるでしょう。

小さく始めて、大きな成果へつなげよう

いきなり全社導入ではなく、小さな分析からスタートすることで、効果を実感しながらスムーズに活用範囲を広げられます。まずはひとつの施策からGeminiを試し、成果をもとにチーム全体に展開していきましょう。

難しく考える必要はありません。まずはこの記事を参考に、先月のGSCデータをダウンロードし、Geminiに「このデータから分かることを教えて」と、最初の質問を投げかけてみてください。きっと、これまで見えなかった景色が広がるはずです。

Gemini×GSC分析を、あなたのビジネスの強力な武器に

本記事では、GSCデータとGeminiを使ってSEO戦略を加速させる具体的な手順とプロンプトを、惜しみなく公開しました。

この手法を実践すれば、これまで見えなかったインサイトを発見し、データに基づいた的確なコンテンツ戦略を描けるようになるはずです。

しかし、実際に試す中で、

• 「やはりAPIの設定でエラーが出てしまい、先に進めない…」
• 「分析結果は出たが、これをどう解釈し、具体的な施策に落とし込めばいいか分からない」
• 「正直、こんなに高度な分析を継続的に行うリソースがない…」

といった新たな壁に直面するかもしれません。

もし、この記事を読んでも自社だけで実践するにはリソースやノウハウが足りないと感じたら、ぜひ私たちリードプラスにご相談ください。

私たちは、本記事でご紹介したような高度なデータ分析を日常的に行い、そこから導き出した戦略に基づいてBtoB企業のマーケティング活動を伴走支援するプロフェッショナル集団です。ツール導入や分析で終わらない、ビジネスの成果に繋がるところまでを徹底的にサポートします。

まずは、貴社の課題についてお気軽にお聞かせください。

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