採用記事を通年で回すコンテンツカレンダーの作り方
採用記事は繁忙期だけでなく通年で運用する必要がありますが、閑散期のネタ切れで止まります。ChatGPTを使って1年分のネタを作り、通年で回す手順を解説します。
採用の繁忙期（3月、9月）には記事を量産するが、閑散期になるとネタが切れて更新が止まる。次の繁忙期が来る頃には、過去の記事は古くなり、また一から作り直す。この繰り返しで、記事が資産として蓄積しません。
この記事では、採用記事を通年で回すためのコンテンツカレンダーを、ChatGPTを使って作る手順を解説します。
なぜ通年で回せないのか
採用記事が通年で回せない原因は3層あります。
第1層：繁忙期と閑散期でリソースの配分が極端
多くの組織では、採用繁忙期（新卒採用の3月、中途採用の9月）にリソースを集中させます。この時期は選考対応に追われるため、記事制作も「とにかく間に合わせる」という状態になります。
閑散期になると、採用活動自体が縮小し、記事制作のリソースも解放されます。しかし、この時期には「今すぐ書くべき記事」がないため、記事制作は後回しになります。
第2層：記事のネタが「今の採用活動」に引っ張られる
記事のネタは、「今、応募者に伝えたいこと」から発想されます。
- 繁忙期：「選考の流れ」「よくある質問」「職種別の募集要項」
- 閑散期：「特に伝えることがない」
この発想だと、閑散期にはネタが出ません。
第3層：記事の種類が偏っている
採用記事は、目的別に3種類に分けられます。
- 認知記事：業界や職種の情報を提供し、自社を知らない人を引き込む
- 理解記事：自社の文化・働き方・制度を説明し、自社を理解してもらう
- 決断記事：応募を後押しする情報（社員の声、選考プロセス、FAQ）
多くの組織では、繁忙期に「決断記事」ばかりを作ります。認知記事や理解記事は後回しになり、結果として「自社を知らない人」や「自社を理解していない人」には届かない構造になります。
通年で回すには、記事の種類を分散させる必要があります。
ChatGPTで1年分のコンテンツカレンダーを作る手順
以下の手順で、通年で回せるコンテンツカレンダーを作れます。
ステップ1：記事の種類ごとに必要本数を決める
まず、年間で必要な記事の本数を、種類別に配分します。
プロンプト例：
採用サイトで年間24本（月2本）の記事を公開する計画です。
記事を以下の3種類に分類し、バランスの良い配分比率を提案してください。
1. 認知記事：業界や職種の情報を提供し、自社を知らない人を引き込む記事
2. 理解記事：自社の文化・働き方・制度を説明し、自社を理解してもらう記事
3. 決断記事：応募を後押しする情報（社員の声、選考プロセス、FAQ）を提供する記事
提案の際、それぞれの種類が果たす役割と、なぜその配分が適切かを説明してください。ChatGPTは、配分比率を提案します。
例：
- 認知記事：8本（33%）— 新規訪問者の入口を広げる
- 理解記事：10本（42%）— 自社への理解を深め、応募意欲を育てる
- 決断記事：6本（25%）— 最後の一押しをする
この配分により、記事が「応募直前の人」だけでなく、「まだ自社を知らない人」にも届く構造になります。
ステップ2：繁忙期・閑散期に合わせて記事の種類を配置する
次に、記事の種類を月別に配置します。
プロンプト例：
以下の年間スケジュールに、記事の種類を配置してください。
採用スケジュール：
- 1月〜2月：新卒採用準備期
- 3月〜5月：新卒採用繁忙期
- 6月〜7月：中途採用準備期
- 8月〜10月：中途採用繁忙期
- 11月〜12月：次年度計画期
記事の配分：
- 認知記事：8本
- 理解記事：10本
- 決断記事：6本
配置の方針：
- 繁忙期の直前には、決断記事を集中配置
- 閑散期には、認知記事と理解記事を配置
- 応募者の検討期間（2〜3ヶ月）を考慮する
月別に、どの種類の記事を何本公開すべきか提案してください。ChatGPTは、月別の配置を提案します。
例：
- 1月：認知記事1本、理解記事1本
- 2月：理解記事1本、決断記事1本
- 3月：決断記事2本（繁忙期のピーク）
- 6月：認知記事2本（閑散期に入口を広げる）
この配置により、繁忙期には「今すぐ応募する人」向けの記事が揃い、閑散期には「将来の応募者候補」を育てる記事が公開されます。
ステップ3：記事の種類別にネタのリストを作る
次に、各種類の記事で書くべきネタをリストアップします。
プロンプト例：
以下の3種類の記事について、それぞれ10個のネタ案を提案してください。
前提情報：
- 業種：[業種]
- 主な職種：[職種]
- 特徴的な制度：[リモートワーク、副業許可、など]
1. 認知記事（業界や職種の情報を提供）
2. 理解記事（自社の文化・働き方・制度を説明）
3. 決断記事（応募を後押しする情報）
各ネタ案には、記事タイトルと、ターゲットとする読者の検討段階を含めてください。ChatGPTは、記事のネタをリスト化します。
例：
認知記事：
- 「〇〇業界のエンジニアに求められるスキルとは」
- 「未経験から〇〇職に転職する際の準備」
理解記事：
- 「リモートワークと出社のバランスはどう決めているか」
- 「新入社員の1年目の過ごし方」
決断記事：
- 「選考の流れと各ステップで見ているポイント」
- 「よくある質問：試用期間中の評価基準」
このリストから、ステップ2で配置した月に合わせて記事を選びます。
ステップ4：月初に「今月書く記事」をChatGPTに再確認させる
コンテンツカレンダーを作っても、実際に運用する段階で「この記事、今書く意味あるのか？」と迷うことがあります。
月初に、ChatGPTに記事の意義を再確認させます。
プロンプト例：
コンテンツカレンダーでは、今月は以下の記事を公開する予定です。
記事タイトル：[タイトル]
種類：[認知/理解/決断]
この記事を今月公開する理由を、以下の観点で説明してください。
1. 採用スケジュール上、どの段階の読者に届けるべき記事か
2. 前月・翌月の記事との繋がり
3. この記事が無いと、どのような機会損失が起きるか
もし公開時期を変更すべき理由があれば、それも提案してください。ChatGPTは、記事の位置づけを説明します。
これにより、「とりあえずカレンダー通りに書く」のではなく、「なぜ今この記事を書くべきか」を納得した上で作業できます。
ステップ5：四半期ごとに記事の種類バランスを見直す
四半期ごとに、実際に公開した記事の種類をチェックします。
プロンプト例：
以下は、Q1に公開した採用記事のリストです。
[記事タイトルと種類のリスト]
このリストから、以下を分析してください。
1. 認知・理解・決断の配分比率は計画通りか
2. 計画と実績がズレている場合、その理由
3. Q2で調整すべき点
また、各記事のPVと応募数のデータがあれば、どの種類の記事が最も機能しているかも分析してください。
[PVと応募数のデータ（あれば）]ChatGPTは、計画と実績のズレを指摘し、次の四半期の調整案を提案します。
例：
- Q1は決断記事が予定より2本多く、認知記事が2本少ない
- 決断記事のPVは高いが応募数は伸びていない（認知→理解の導線不足）
- Q2では認知記事を優先し、入口を広げるべき
ステップ6：1年後にカレンダーを更新する
1年が経過したら、カレンダーを更新します。
プロンプト例：
以下は、昨年1年間で公開した採用記事のリストです。
[記事タイトル、種類、PV、応募数のリスト]
このデータを元に、来年のコンテンツカレンダーを改善してください。
改善の観点：
1. 最もPVと応募数が高かった記事の共通点
2. 最もPVと応募数が低かった記事の共通点
3. 来年、同じ種類の記事を増やすべきか、減らすべきか
4. 来年、新たに追加すべき記事の種類
月別の配置案も含めて提案してください。ChatGPTは、データに基づいてカレンダーを更新します。
これにより、カレンダーが年々精度を増し、「効果が実証された記事の型」が蓄積されます。
ChatGPTでは対応できない領域
この手順でも、以下は解決できません。
突発的な採用ニーズへの対応
事業拡大や組織変更により、急に特定職種の採用を強化する必要が出た場合、カレンダー通りには進められません。
突発的なニーズには、カレンダーを一時中断してでも対応する必要があります。その場合も、記事の種類（認知・理解・決断）のバランスは保つべきです。
記事制作のリソース確保
カレンダーを作っても、実際に記事を書くリソースが確保されていなければ実行できません。
特に、社員インタビューが必要な記事は、社員の協力を得るための調整コストがかかります。カレンダーを作る段階で、「誰が」「いつまでに」書くかを決めておく必要があります。
競合の動きへの対応
競合が新しい制度を発表した、業界で大きな動きがあった、といった外部環境の変化には、カレンダーを調整して対応する必要があります。
カレンダーは「計画」であり、「固定された指示」ではありません。柔軟に変更する余地を残しておくべきです。
sonataでコンテンツカレンダーを自動生成
sonataは、採用スケジュールと過去の記事データを元に、1年分のコンテンツカレンダーを自動生成します。
カレンダーには、月別の記事タイトル案、記事の種類、優先順位が含まれます。月初には「今月書くべき記事」をリマインドし、四半期ごとに実績と計画のズレを分析して次の四半期の調整案を提案します。
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