如何在 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 中优化新闻稿的 AI 可见性

理解 AI 系统如何读取新闻稿

像 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 这样的 AI 搜索引擎已经从根本上改变了新闻稿在数字环境中的作用。 与传统搜索引擎依赖外链和关键词密度不同，生成式 AI 系统根据新闻稿的清晰度、结构、事实准确性以及内容与其知识图谱的契合度来评估新闻稿。当您发布新闻稿时，它会成为这些 AI 模型训练数据的一部分，直接影响它们如何理解和讨论您的品牌。新闻稿前 75 至 100 字至关重要，因为 AI 引擎会大量利用这部分内容进行摘要和判断与用户查询的相关性。如果您的开头段落模糊或缺乏必要的背景，AI 系统可能会误解您的公告，或者在用户提出相关问题时根本无法检索到它。

AI 系统会提取实体——公司名、产品线、管理层职务、地点和日期——并与其已有的知识图谱交叉核查。 您在整个新闻稿中实体命名越清晰、一致，AI 就越能准确理解和重新呈现您的公告。缺失或模糊的实体会让 AI 系统产生不确定性，从而降低生成答案中的可见性。此外，AI 引擎会分析您的公告本质上涉及什么内容（如发布、合作、里程碑或政策变动），并将该背景与潜在用户意图匹配。如果您的公告能回答用户可能向 AI 提问的问题，被纳入生成式输出的概率就会大大提高。

结构化新闻稿以便机器可读

您如何格式化和结构化新闻稿，直接影响 AI 系统解析和摘要内容的效果。 生成式引擎将结构视为重要性的信号，拥有强有力开头、清晰分节、项目符号和标注引用的新闻稿，更容易被 AI 准确摘要。格式混乱或内容密集，关键细节在 AI 生成回应中被遗漏的风险就越大，信息也可能被歪曲。使用简短易读的段落，避免长篇大段文字，因为 AI 系统处理分段清晰的信息更高效。设置清晰的分节标题，区分不同主题，并用项目符号列出要点或特色。这种结构化有助于 AI 引擎迅速识别信息层级，提取最重要的事实。

带有说话人姓名和职位的标注引语对 AI 可见性尤为重要。 明确把引语归属到具体高管及其职称，AI 系统就可以更有信心地将这些陈述纳入回复。引语本身应简明、事实性强，而非宣传性质，最好能回答用户可能会问的隐含问题。例如，避免“我们很高兴将这项创新解决方案推向市场”，而写成“我们的数据表明，89% 的客户支持工单可自动解决，因此我们打造了这款工具自动处理。”这种类型的引语为 AI 提供了可以自信引用的具体信息。

前置关键信息与实体清晰度

新闻稿的开头句是提升 AI 可见性的最有价值内容。 生成式引擎常将首句用作摘要，因此必须包含“谁、做了什么、为什么”，避免模糊或铺垫。标题要清楚传达“谁做了什么及其结果”，避免“行业领先”“革命性”等宣传语。相反，应写得像用户在 AI 系统中输入的搜索查询。例如，不用“公司发布令人兴奋的新产品”，而是“Acme 公司推出环保零件，将制造废弃物减少 30%”。这种写法能立刻让 AI 知道公告内容和意义。

始终用全称书写公司名、产品名和高管职务，避免首次出现时用缩写。 保持一致性有助于 AI 系统识别并追踪文本中的实体，加强品牌与信息的关联。首 75 字内应包含要点：公告本身、涉及的实体、公告的意义。尽早给出背景，说明该公告为何重要，有哪些新或独特之处。 AI 系统会降低对普通或“业务照常”类消息的优先级，因此要强调新闻的创新点——如产品发布、里程碑、收购、科研突破、新数据或战略举措。清楚标示新意，AI 更可能在相关用户查询中优先显示您的新闻稿。

使用具体数据和可验证声明

AI 系统将新闻稿视为事实集合，优先考虑命名明确、背景详细、叙述结构清晰、信号可信且声明可验证的内容。 因此，尽量包含明确的数字、百分比、日期和指标。具体数字增强可信度，帮助 AI 理解，提高被引用概率。比如别说“显著降低成本”，而是“企业客户在 90 天内支持成本降低 47%，年均节省 230 万美元”。这种具体性让 AI 系统更信任您的声明，更可能被纳入回复。

无法验证的声明会降低 LLM 的可信度评分，因此应尽量用链接、参考资料或明确指标支撑数据。 有支持材料可验证的论述，会让 AI 更有信心纳入知识库。可加链接到权威支持材料，如产品页、高管简历、白皮书、案例和相关文档。这些链接强化实体身份，帮助生成式引擎核实声明。避免猜测、主观表述或无依据的预测，因为 AI 会识别并降低无事实依据内容的优先级。坚持已确认的事实，提供明确上下文，帮助 AI 正确解读您的公告。

优化标题和文案以便 AI 解释

您的标题应同时作为面向人类和机器可解释的查询。 用清晰、权威的自然语言写标题，像人们实际搜索那样。可用 Google Trends 等工具测试标题措辞是否符合真实搜索行为。优化标题的公式为：[机构名称] + [宣布/发布/推出] + [产品/举措] + [结果/优势]。如：“Meltwater 推出 AI 驱动 GEO 套件，提升品牌在生成式搜索引擎的可见性。”这种结构可让人和 AI 一眼看明白公告内容。

用简明、清晰语言，首次出现时写全术语，确保 AI 能正确解释。 技术词、缩写或行业术语会让 AI 混淆，导致摘要不准确。用自信、权威的语气写作，向 AI 和人类读者传递可信度。关注长期有效的表达——常青措辞能让您的新闻稿在发布后长时间被准确检索。 避免很快过时的时效性语言。比如别说“今年最大创新”，而写成“为应对客户支持自动化日益增长的挑战而设计的方案”。这样可以让新闻稿在数月甚至数年后仍被 AI 引用。

分发策略：最大化 AI 索引

新闻稿必须通过权威渠道发布以最大化 AI 可见性，因为生成式引擎在索引内容时会考虑来源可信度。 GlobeNewswire、PR Newswire、Business Wire 等主流发布平台可将您的新闻稿纳入 AI 系统访问的数据库。这些渠道在 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 中索引率高，确保您的公告能触达关键 AI 系统。在新闻发布平台和自有官网同时发布，确立权威源头，确保多渠道被索引。在公司新闻中心同步发布完整新闻稿可强化品牌数字足迹，为 AI 提供多来源验证信息。

分发时机和频率显著影响 AI 引用率。 研究显示，50% 的 AI 引用来自过去 11 个月内发布的内容，发布后 7 天内引用率最高。这意味着发布后首周是 AI 引用的高峰期。保持新闻稿发布节奏，持续提升 AI 可见性，而非偶尔为之。若有新数据或更新，考虑以新统计数据再次发布，而不是让旧内容过时。此外，通过多语言版本进行国际分发，可帮助 AI 模型构建品牌和产品更广泛的语义背景。全球化策略将增强品牌在不同语言模型和地区 AI 系统中的影响力。

创建 FAQ 区块和答案导向内容

AI 模型喜欢清晰权威地回答常见问题的内容，因此在新闻稿中加入 FAQ 区块能极大提升 AI 可见性。 用答案导向结构编写新闻稿，直接回应用户可能就公告提出的问题。正文中包含 3-5 个自然语言问答，直接对应用户在 AI 系统中的提问。例如，设置“该产品解决了什么问题？”“价格是多少？”“目标用户是谁？”“客户能获得什么效果？”等区块。FAQ 样式让内容更实用，也方便 AI 理解和提取。

可以让 AI 工具先生成关于您的新闻稿的问题，再在稿件中一一作答，这是聪明的做法。 这样可以确保您涵盖了 AI 系统及用户最关心的疑问。当新闻稿全面解释了“谁、什么、何地、何时、为何、怎么做”，被 AI 在相关问题中检索到的概率会大大提升。加入常青锚点，超越新闻时效——如定义、统计或长期相关的背景信息。如果发布产品，可加“2025 年行业现状”区块，附上最新市场数据。AI 会在新闻时效过去后仍引用这些背景内容，延长新闻稿可见周期。

测量与监测 AI 可见性

传统公关指标如曝光量、转载量和媒体提及无法告知 AI 是否实际引用了您的新闻稿。 您需要专门的 AI 指标，了解在生成式搜索中的真实可见性。跟踪关键数据，包括 AI 引用次数（AI 模型引用新闻稿内容的次数）、平台分布（被哪些 AI 系统引用——ChatGPT、Gemini、Perplexity）、查询覆盖面（哪些用户问题会触发引用）、引用情境（是主来源还是顺带提及）、竞争对比（引用率与行业水平的对比）。不同 AI 平台引用偏好各异，了解被哪些系统引用，有助于优化您的策略。ChatGPT 最青睐来自主流新闻发布平台的新闻稿，Gemini 偏好有数据佐证的声明，Perplexity 注重新鲜度和结构化、数据密集型内容，而 Claude 更偏向学术期刊和技术文档而非新闻稿。

实时监测品牌在各大 AI 平台生成答案中的出现情况，可了解哪些新闻稿表现好、哪些需要优化。设置提醒，跟踪品牌被 AI 系统提及、引用或推荐的情况。实时监测有助于发现 AI 如何理解和讨论您的品牌，及时调整新闻稿策略。持续测量 AI 可见性，您可以不断优化方法，聚焦最能带来引用和可见性的要素，让您的品牌在关键 AI 系统中始终保持高能见度。