新闻稿还能提升AI曝光度吗？还是这种想法已经过时了？

让我给你一个坦率的分析：

新闻稿本身：对AI价值有限

通稿分发的新闻稿：

• AI经常忽略（被视为宣传）
• 各网站内容重复
• 缺乏权威的第三方背书

媒体报道：对AI价值高

关于你的出版物文章：

• AI信任的第三方背书
• 在权威来源中建立品牌提及
• 生成AI关注的信号

区别在于：

转变趋势：

传统公关：成效=通稿发布 AI导向公关：成效=媒体报道

AI视角下的思想领导力：

AI认同的公关活动：

1. 在出版物中的专家评论

   • 你被作为专家引用
   • 出版物引用你的观点
   • AI学习你是权威

2. 署名文章

   • 在行业媒体发表的思想领导力
   • 展示专业性
   • 生成可被引用的内容

3. 被引用的研究

   • 你的研究被他人引用
   • 产生“真相来源”信号
   • AI引用原始研究

对AI最有价值的公关投入：

1. 原创研究项目
2. 专家评论服务（HARO、Qwoted）
3. 署名文章发布
4. 与关键记者建立关系

这些活动能带来真正提升AI曝光度的第三方背书。

有道理。新闻稿本身并不是价值所在——报道才是。

**问题：**我们是否应该彻底停止通稿分发，还是说它还有价值？

通稿分发仍然有一定价值，只是不是直接为AI服务：

通稿分发的价值：

• 提高记者知晓度（他们会关注通稿）
• 合规需求（上市公司）
• 基础SEO信号（链接，虽然作用减弱）
• 投资者/分析师触达

它不能做到的：

• 生成AI认可的引用
• 建立第三方背书
• 建立AI信任的权威信号

建议：

不要放弃通稿分发，如果：

• 你是上市公司（有要求）
• 作为记者触达策略的一部分
• 预算充足

但应将预算转向：

• 记者关系建设
• 原创研究
• 专家评论计划
• 以“获得媒体报道”为主，而非“分发媒体”

预算重分配示例：

以前：80%用于通稿分发，20%用于争取报道 现在：40%用于通稿分发，60%用于争取报道+思想领导力

如何衡量公关对AI曝光的影响：

追踪：

1. 获得的媒体报道（文章、引述、专栏）
2. 公关活动带来的品牌提及
3. 重大报道前后AI引用情况
4. 报道与AI曝光之间的相关性

关注点：

• 在[某出版物]被报道后，AI引用是否增加？
• 哪些类型的报道与AI影响相关？
• 获得的媒体报道是否推动了AI可见的品牌提及？

实用追踪示例：

这样可以发现哪些公关活动真正提升了AI曝光度。

我的公关策略演变如下：

保留（但降低重心）：

• 重大公告继续通稿分发
• 新闻中心更新
• 基本公关流程

加大投入：

1. 原创研究（季度数据调研）
2. 专家评论（HARO、记者关系）
3. 署名文章（行业出版物）
4. 关系建设（行业关键记者）

新成效标准：

• 获得的报道数量（不是分发数量）
• 引述和专家引用
• 在权威来源的品牌提及
• 与AI曝光的相关性

预算分配调整：

• 50%用于争取报道/思想领导力
• 30%用于研究制作
• 20%用于传统通稿/分发

这让公关真正对AI曝光产生作用。

关于原创研究的具体建议：

为什么研究对AI有效：

1. 生成他人引用的数据
2. 你成为信息来源
3. AI引用原始来源
4. 媒体自然报道

有效的研究类型：

• 行业调研（500+受访者）
• 基准数据（自有数据分析）
• 独特视角的趋势分析
• 对比研究

分发策略：

1. 在官网发布研究报告（方便被引用）
2. 发布新闻稿介绍研究成果
3. 向顶级媒体独家推介
4. 对研究结果发表专家评论

示例流程：

你的研究 → TechCrunch报道 → 其他媒体引用TechCrunch → AI引用TechCrunch引用你 → 你成为权威

研究能形成一条最终提升AI曝光度的引用链。

关于公关与AI的总结：

传统公关思维： 把消息传播出去 AI导向公关思维： 构建AI信任的证据

AI系统关注的是：

• 第三方背书
• 专家认可
• 多来源持续提及

光靠新闻稿达不到这些。获得的报道才能做到。

从“分发”转向“声誉建设”。对AI有帮助的公关，是在你所在领域真正建立权威的公关。