りりぃぷろとこる20本を公開【プロジェクト・パセリ】

最後に“パセリ”をひと振りするだけで皿全体の印象が変わる。AIも同じ。

 

りりぃプロトコルは、僕が開発した、プロンプトの最後にパセリのように添える、

「売れる成果物を最短で出すための“指示の型”」です。

もちろん、壁打ちや普段プライベート相談でも使えて最強◎

 

Lily Protocol | Project Parsley

最後に“パセリ”を添えるだけで、皿全体の印象が変わる。

AIも同じ。1行プロンプトを添えるだけで、迷走は止まり、売上に効く答えにピントが合う。

それが『Lily Protocol | Project Parsley』。

 

コピペするだけで成果物の質が数段上がる20本のプロトコルをまとめました。

 

りりぃぷろとこるの使い方👇🏻

☝🏻料理でパセリを添えるように、英語プロンプトを一言添えるだけ。

 

出力イメージ👇🏻

• KPIの洗い出し（CTR, 保存率, 投稿数）

• 達成シナリオのパターン化

• ボトルネックの推定

→ 不明点があるとAIが質問返ししてくれるので、思考の抜け漏れ防止に効果的。

 

 

補足：よく使うりりぃぷろとこるはユーザー辞書に登録しておくと便利🙆

例えば、think hardだったら、thとだけ入力したら、「think hard」と出てくる。

これでショートカット可能◎

 

i-Phoneのユーザー辞書設定方法👇🏻

 

Lily Protocol（りりぃぷろとこる） 一覧【全20】

りりぃぷろとこるを一挙紹介。（LPは、Lily Protocolの略省）

どんなときに便利か？は、日本語参照。
※ 日本語解説の数字部分は仮。

マーカー部分をコピーして使ってください。

 

1. LP-01 Think Hard：KPIを明示し、不明なら質問してから続行。

2. LP-02 MECE Gate：重複・漏れを赤字指摘→修正版アウトライン。

3. LP-03 Fermi：仮定→封筒試算→レンジ→ドライバー1つ。

4. LP-04 Bayesian Goal：事前仮説→確率→更新→意思決定。

5. LP-05 Red-Team：失敗要因Top5→重大3件→緩和策。

6. LP-06 Reverse Calendar：ゴールから逆算→今日30分の行動。

7. LP-07 Constraint Stack：ハード制約→ソフト制約→トレードオフ。

8. LP-08 One-Line USP：who / outcome / proof / why-nowを1行USPで3案。

9. LP-09 ICP Snapshot：顧客ペルソナの仕事・痛み・引き金・反論。

10. LP-10 Objection Bank：反論5件→返し→配置場所。

11. LP-11 Source Scout：最新統計3件＋一次URL＋反対データ1件。

12. LP-12 Deep Search：網羅的リサーチ→対立データも含む。

13. LP-13 Persuasion Angle：感情/論理/権威の3切り口で提示。

14. LP-14 Story Spine：起→転→危機→解決→教訓。

15. LP-15 Value Ladder：無料→低単価→中単価→高単価の導線。

16. LP-16 Metric Mirror：KPI達成に最も寄与する数字を1つ特定。

17. LP-17 CTA Sculptor：3文CTAをAIDAとPASで。

18. LP-18 Readability Ladder：小6/中3/ビジネス用に可読化。

19. LP-19 Teaser Ladder：告知→チラ見せ→限定→本公開。

20. LP-20 FAQ Extractor：本文から反論/疑問を抽出→FAQ化。

 

サプライズ枠【りりぃぷろとこる – 21】(Hidden Gem Protocol)

実は…これは“発展版”！

研究熱心な方向けに21番目の隠しプロトコルも特別収録しました🤫

 

21. LP-21 FermiBayes

 

 

Lily Protocol（りりぃぷろとこる）活用例

 

 

1) IGフォロワー増やす計画（KPIから逆算）

3か月でInstagramフォロワーを5,000→8,000に伸ばす実行計画を作って。主要KPIと週次アクション、想定ボトルネックも。

think hard

 

2) 記事アウトラインのダブり除去

「AIで売れる教材の作り方」記事のアウトラインを作って。重複・漏れがあれば指摘→修正版を出して。

mece gate

 

3) 価格のあたりをつける（ざっくり試算）

この教材の初月売上をざっくり試算して。前提→封筒計算→幅（悲観/中位/楽観）→一番効くドライバーを示して。

fermi

 

4) ゴールに対する意思決定（確率更新）

9/26に先行予約、10/3本リリースで売上最大化できるか、事前仮説→新情報で確率更新→最終判断を出して。

bayesian goal

 

5) 失敗要因を先につぶす

2.0ローンチの失敗モードをTop5挙げて。重大度×発生確率を評価して、上位3つの緩和策まで。

red-team

 

6) 逆算スケジュール（今日やることまで）

10/3 19:00本リリースから逆算したマイルストーンを作成。今日の30分タスクまで落として。

reverse calendar

 

7) 制約の棚卸し→設計

制作・PRに関わるハード/ソフト制約を棚卸し→避けられないトレードオフを明示→推奨プランに落として。

constraint stack

 

8) 1行USPを3案

「ChatGPT×コンテンツ販売の教科書2.0」の1行USPを3案。who / outcome / proof / why-now を必ず入れて。

one-line usp

 

9) 理想顧客のスナップショット

この教材の想定読者のジョブ・痛み・購買トリガー・想定反論を箇条書きで。

icp snapshot

 

10) 反論集→どこに置くか

購入を迷う人の反論を5件挙げて、それぞれの返しとLP上の配置場所（ヒーロー/FAQ/レビュー下など）を提案して。

objection bank

 

11) 一次情報で裏取り（賛否も）

「生成AIの導入効果」に関する最新統計を3件、一次ソースURL付きで要約。反対データも1件入れて。

source scout

 

12) 網羅的リサーチの型

コンテンツ販売×生成AIの成功/失敗事例を幅広く収集して、相反する見解も整理→要点サマリまで。

deep search

 

13) 説得の角度を増やす

この教材の訴求を「感情/論理/権威」の3角度でそれぞれ150字以内に。

persuasion angle

 

14) ストーリーで魅せる

作者ストーリーを「起→転→危機→解決→教訓」の流れで300字にまとめて。

story spine

 

15) 導線設計（価値の梯子）

無料→低単価→中単価→高単価の導線を、このプロダクト群で実例設計して。

value ladder

 

16) 最重要KPIを1つに絞る

今週の成否を左右するKPIを1つだけ選び、改善レバーとチェック頻度を指示して。

metric mirror

 

17) 3文CTAを彫刻する

LP末尾のCTAを3文で。AIDAとPASの両方を提案して、どちらが刺さりそうか理由も。

cta sculptor

 

18) 可読性の3段階仕上げ

下の本文を「小6」「中3」「ビジネス」向けに書き換えて。

readability ladder

 

19) ティザー→解禁の型

9/26ティザー/チラ見せ/限定/9/30本公開の4段階で、各1枚テキスト案を。

teaser ladder

 

20) 本文からFAQを抽出

下の原稿から、購入前に出がちな疑問と回答を10件抽出→FAQ化。

faq extractor

 

21) ざっくり試算→確率更新→決定（発展版）

来月の売上をフェルミで幅だし→新レビュー到着などの新情報でベイズ更新→施策の採否を決めて。

fermibayes

 

使い方のコツ👇🏻