AIでLPとX投稿を作る実践フロー｜速く作るより指示と検証を整える

AIを使えば、LPやX投稿の下書きは短時間で作れます。私も、構成、見出し、文章の修正、画像案などにAIを使っています。ある週には、指示を50回以上修正しました。

しかし、指示回数が増えたからといって、成果が上がるとは限りません。目的、対象者、根拠、確認項目が曖昧なままでは、整った一般論が増えるだけです。

この記事では、私が現在使っている役割分担と、公開までの流れを整理します。

最初にAIへ文章を書かせない

最初に「この案件のLPを書いて」と依頼すると、公式サイトにありそうな特徴を並べた文章になりがちです。文章の前に、事実と判断を分けます。

先に整理するのは、対象者、成果条件、否認条件、サービスの特徴、競合との違い、読者の不安、公式情報の出典、自分の実体験です。この材料がない状態で文章を増やしても、独自性は生まれません。

広告主の公式サイト、ASPの案件詳細、利用規約、料金、対象者、申込み後の流れを確認します。口コミや数値を使う場合は、どこから引用した情報かを記録します。

AIに渡す前に、事実として確認できた内容と、自分の意見を分けてメモします。

ChatGPTには、いきなり完成文ではなく、読者、検索意図、必要な判断材料、弱い前提、抜けている反論を確認させます。

たとえば、「このLPは誰を対象外にするべきか」「広告主の説明を言い換えただけの部分はどこか」「読者が申込み前に確認することは何か」と問い、構成の穴を見つけます。

構成が決まったら下書きを作ります。その後、自分が実際に行ったこと、迷ったこと、数字、失敗、判断理由を追加します。

AIが作った文章に体験を一段落足すだけでは不十分です。記事の結論が、自分の検証から導かれているかを確認します。一般論と実体験が食い違う場合は、実体験を優先して書き直します。

複数の記事やHTMLファイルを扱う場合は、修正対象、触ってよい範囲、残す文章、削除する文章、最終報告の形式を明確にします。

指示が曖昧だと、必要な部分まで変更されたり、修正漏れが起きたりします。「どのファイルの、どの見出しを、何のために変えるか」を書くことで、作業を再現しやすくします。

Codexには、HTMLの構造、リンク、見出し階層、重複ファイル、表記ゆれ、指定した禁止表現など、機械的に確認しやすい項目を点検させます。

ただし、読者に伝わるか、広告表現として妥当か、実体験と一致しているかという最終判断は人間が行います。AI同士で確認を回しても、前提が間違っていれば同じ間違いを整えてしまうからです。

原稿ファイルが正しくても、WordPressへ貼り付けると、見出し、表、ボタン、余白、リンクが崩れることがあります。公開前に、パソコンとスマートフォンの両方で確認します。

また、ログイン状態では下書きページが見えることがあります。シークレットモードで、公開ページ、内部リンク、問い合わせ、広告リンクを確認します。

公開後に確認するのは、AIが良い文章を作ったかではありません。表示、クリック、滞在、外部リンククリック、成果のどこが動いたかです。

反応がなければ、文章を全部作り直す前に、対象者、流入、最初の見出し、CTAの順で原因を絞ります。

私は、次の内容をそのまま公開しないようにしています。

AIが自然に書いても、事実とは限りません。読みやすさより、確認できることを優先します。

AI活用で重要なのは、ツールを増やすことではなく、工程を分けることです。事実収集、論点整理、下書き、実体験の追加、ファイル点検、WordPress確認、公開後の検証を明確にします。

AIは速度を上げますが、方向が間違っていれば、間違った作業も速くなります。最終的な公開判断は、公式情報と自分の経験を確認したうえで人間が行います。