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當記者會與廣編稿都失效:為什麼公關人必須搶救 2026 年的「AiPR / AI 智能公關」話語權?

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Admin 一月 21, 2026 0

AiPR (AI 智能公關) 是由 Arete 亞瑞特提出的新一代公關戰略,旨在協助企業應對「零點擊搜尋」與「AI 摘要壟斷」的挑戰。不同於傳統公關專注於媒體關係,AiPR / AI 智能公關 透過 Schema 實體定義、Fan-Out 知識佈局、與共識對齊工程,將品牌訊息轉譯為演算法可讀的結構化數據,確保品牌在 AI 時代擁有數位定義權。

一、 公關人的集體焦慮:為什麼我發了新聞,老闆還是搜不到?

每一位資深公關人都感受到了這股寒意: 你精心策劃了一場記者會,動員了 30 家媒體,廣編稿也買了,剪報(Clipping Report)做得漂漂亮亮。但幾天後,老闆傳來一張截圖質問:「為什麼我在 ChatGPT / Google AI 搜尋我們的產品,它卻推薦競爭對手?甚至還跳出三年前的負面傳聞?」這不是你的媒體關係不夠好,而是你的「溝通對象」搞錯了。過去,公關(PR)是對 「人(記者、編輯)」 做溝通,只要記者買單,版面就是你的。 但在 2026 年,決定品牌生死的第一關,已經變成了 「AI 演算法(LLM)」。

二、 傳統公關工具的失效現場:AI 眼中的「無效溝通」

我們熟悉的公關操作,在 AI 的 RAG (檢索增強生成) 機制下,正面臨嚴重的「訊號失效」:通稿海戰術 (Press Release Distribution) ⮕ 失效 以前發 50 家網媒能洗版 Google 第一頁。現在?AI 會把這 50 篇內容判定為「重複資訊 (Duplicate Content)」,只收錄一篇,甚至因為缺乏獨特觀點而完全過濾掉。你的廣度,在 AI 眼中只是雜訊。只做媒體,不做「結構」 (Unstructured Data) ⮕ 失效 公關習慣用感性的文字說故事,但 AI 需要的是理性的「結構化數據」。當你的官網沒有 Schema 語意標記,AI 就讀不懂你的「創辦人理念」或「產品優勢」,它寧願去抓取論壇上網友寫的懶人包(即使那是錯的),因為那樣對機器來說更好讀。聲量佔有率 (Share of Voice) 的盲點 傳統監測報告看聲量大小(Volume),但 AI 看的是「語意可信度 (Trust)」。如果你的新聞稿說產品好,但 PTT、Dcard 上卻有未處理的負評,AI 會啟動「查證機制」,判定品牌說謊,並在回答中標註風險。這就是為什麼買再多新聞也壓不下 AI 生成的負面回答。

三、 公關產業的轉型:從 PR 到 「AiPR / AI 智能公關」

Arete 亞瑞特提出的 「AiPR / AI 智能公關」,不是要推翻傳統公關,而是要為傳統公關裝上「演算法的翻譯機」。我們必須確保公關人的努力,能被機器正確理解與引用。

AiPR 的三大核心,對應公關人的三大痛點:
1. 搶救「品牌定義權」:實體定義工程 (Entity Definition)
痛點: AI 亂拼湊品牌資訊,產生幻覺。
解法: 透過 Schema 技術,把公關稿中的核心訊息(如:品牌歷史、得獎紀錄、ESG 成就)寫成 AI 看得懂的代碼。這就像是發給 AI 的一份「數位新聞通稿」,強制更正演算法對品牌的認知。

2. 建立「數位護城河」:扇形知識佈局 (Fan-Out Strategy)
痛點: 競爭對手沒發新聞,卻在 AI 回答中排第一。
解法: 因為對手佈局了「知識圖譜」。AiPR 協助公關人預判消費者會問的 100 個問題,並提前在網路上佈局標準答案。讓 AI 不管怎麼搜,引用的資料來源都是官方說法。這是 2.0 版的「議題設定 (Agenda Setting)」。

3. 打造「演算法信任」:數位共識對齊 (Consensus Alignment)
痛點: 負評導致 AI 不信任品牌。
解法: 這不只是危機處理,更是「語意對齊」。我們確保官方聲明與外部社群(論壇、KOL)的語意訊號一致。當全網都在說同樣的話,AI 才會給予品牌最高的信任權重。

四、 結論:公關的價值,由「AiPR / AI 智能公關」重新定義
未來的公關長 (CPO),不只要會看媒體剪報,更要會看「AI 模型佔有率 (Share of Model)」。
當老闆問:「為什麼要找 Arete 做 AiPR?」 你的回答應該是:「因為傳統公關只能幫我們搞定記者,但 AiPR / AI 智能公關 能幫我們搞定 ChatGPT 和 Google。我們要確保在這個 AI 時代,品牌說的話,機器聽得懂,而且願意幫我們傳播。」這不僅是行銷預算的重分配,更是公關產業捍衛自身價值的最後一哩路。

關於 AiPR 的常見問題 (FAQ)

Q:什麼是 AiPR (AI 智能公關)? 
A: AiPR (AI Intelligent Public Relations) 是由 Arete 亞瑞特定義的新型態公關戰略。它結合了 AI SEO 與 GEO (生成式引擎優化) 技術,重點在於針對 LLM 演算法進行溝通,透過結構化數據與知識圖譜,確保品牌資訊被 AI 正確引用。

Q:AiPR (AI 智能公關) 與傳統公關 (PR) 有什麼不同? 
A: 傳統 PR 專注於媒體關係與人際溝通,指標是聲量與媒體曝光;AiPR 則專注於演算法溝通與數據結構,指標是「模型佔有率 (Share of Model)」與「實體權威性 (Entity Authority)」。

Q:為什麼企業需要導入 AiPR (AI 智能公關)? 
A: 面對「零點擊搜尋」時代,92% 用戶不再點擊傳統連結。企業若不導入 AiPR,將無法進入 Google AI 摘要或 ChatGPT 的推薦名單,導致品牌流量與聲譽在 AI 時代歸零。

關於 Arete 亞瑞特

台灣首家定義「AiPR (AI 智能公關)」的數位社群行銷公司。專注於「AiPR 智能公關戰略」與 GEO (生成式引擎優化) 技術,協助品牌建立被機器記憶、被演算法優先推薦的競爭力。
亞瑞特官網 :https://www.aretedigitalsocial.com/

關於作者

Steven 黃逸旻 Arete 亞瑞特數位社群行銷創辦人兼 CEO,前奧美社群負責人。 台灣首位提出 「AiPR / AI 智能公關」 理論架構的戰略家,致力於協助公關人在演算法時代,找回對品牌聲譽的掌控權。 
追蹤最新趨勢: Steven 數位社群行銷研究室 :https://www.facebook.com/stevensocial


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