新闻稿在AI搜索中的作用：训练数据与品牌可见度

了解AI搜索格局中的新闻稿

新闻稿已经从传统媒体公告演变为人工智能训练数据和生成引擎优化（GEO）的重要组成部分。在当今由AI驱动的搜索环境中，新闻稿作为权威来源，被大型语言模型（LLM），如ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews和Claude积极抓取、索引并在生成用户查询答案时引用。与传统搜索引擎优化（SEO）仅关注网页排名不同，现代新闻稿具有双重使命：既与人类受众沟通，同时为AI搜索系统的算法提供信息。根据PR Newswire 2025年全球新闻稿现状报告，57%的传播专业人士表示新闻稿提升了其品牌或产品的可见度，展示了战略性新闻稿分发在AI时代的实际影响。从SEO到GEO的转变，是品牌内容策略根本性变革，使新闻稿比以往任何时候都更有价值。

AI系统如何将新闻稿用作训练数据

大型语言模型依赖于海量互联网内容进行训练，而新闻稿因其有时间戳、结构化且通常包含经验证的公司、产品和公告信息，成为极具价值的数据来源。当AI系统遇到用户查询时，会在训练数据中查找相关信息并综合生成答案。新闻稿在此过程中权重极高，因为它们被视为来自组织的权威、一手信息来源。行业专家指出，AI系统利用新闻稿实现两个关键功能：首先，通过整合新闻稿信息，AI系统能够**“了解”您的公司**，形成对所属行业、品牌和产品的认知；其次，通过将新闻稿内容与其他来源对比，AI系统能够**“核实”您的公司信息**，在回答用户问题前确认其准确性。这一验证流程意味着，在多个渠道持续、准确地分发新闻稿，将直接影响AI系统在答案中如何展现您的品牌。您的新闻稿越频繁且一致地出现在不同平台和媒体，AI系统赋予品牌故事的权重就越高。这与传统媒体关系仅争取主流媒体报道为目标的做法有本质不同。

不同AI平台上新闻稿影响力对比

AI可见度下的新闻稿分发机制

战略性新闻稿分发与传统媒体推广有本质区别。现代GEO策略强调在众多媒体、数据库和平台实现广泛分发，而不是只锁定少数主流媒体。Newsmatics公司企业发展副总裁Jeremy Fields表示：“AI模型对大型传统媒体和本地报纸一视同仁。AI模型最看重的是相关性。”这意味着，在科技垂直媒体发布新软件功能的新闻稿，比在综合新闻平台发布对AI系统的影响更大。分发策略应兼顾主题和地域相关性，确保新闻稿推送到与行业和目标受众匹配的媒体和数据库。当新闻稿被同步分发到数百家媒体时，AI系统能从多个来源获取您的信息，提高其被纳入AI训练数据并被引用的可能性。此外，91%的传播专业人士会在社交媒体、博客和电子邮件简报等其他渠道复用新闻稿内容。这种多渠道扩散为AI系统提供了更多发现与索引内容的机会，极大提升了您的AI搜索可见度。

新闻稿格式优化以实现AI系统识别

正确格式化至关重要，能确保AI系统高效解析和理解您的新闻稿内容。大型语言模型处理结构化、可预测的信息效率更高。最关键的格式要素包括强有力的标题和副标题，能直接传达新闻重点；发布日期和地点，为信息提供背景；以及采用倒金字塔结构的导语段落，将最重要的信息首先呈现。研究显示，LLM对新闻稿前50个词赋予极高权重，因此开头段落对AI可见性至关重要。除首段外，清晰自然的语言比充斥术语或复杂表达的文案更利于AI理解。例如，“公司将利用协同能力实现范式转变”这种表达，远不如“公司将利用团队技能推动业务增长”易被AI理解和采纳。第二种表述更清晰、直接，也更适合语言模型。关键词策略性布局依然重要，但堆砌关键词适得其反——AI系统能轻松检测并惩罚这一做法。建议将主关键词置于标题、副标题和导语段落，次级关键词则自然融入全文。提升可读性的技巧如设置描述性副标题、要点列举和短段落，不仅帮助人类读者，也方便AI抓取内容。

针对不同AI平台的搜索优化要点

不同AI平台在信息获取和引用方式上各有特色，因此新闻稿策略需因平台而异。ChatGPT依赖截止日期前的训练数据，持续发布新闻稿对长期可见度尤为重要。当用户咨询公司或行业问题时，模型调取训练期间收录的新闻稿。Perplexity则重视实时信息检索和来源归属，近期且标注清晰发布日期的新闻稿价值更高。在Perplexity的答案中，用户常能直接看到新闻稿引用，因此确保发布时包含元数据尤为关键。Google AI Overviews将新闻稿整合进传统搜索结果，新闻稿策略应兼顾SEO最佳实践和AI格式要求，实现双重优化，确保在搜索和AI摘要中均有曝光。Claude倾向于提供更全面、深入的答案，详实且有研究深度的新闻稿更受益。分发新闻稿时，应考虑目标受众主要使用哪些AI平台，并相应调整分发渠道。B2B公司可能更重视Perplexity用户，而消费品牌则优先提升ChatGPT可见度。该策略性组合广泛分发和针对性投放，最大化整体AI搜索曝光。

AI优化新闻稿策略的核心要素

• 结构化格式，设置清晰标题、副标题及有逻辑的分节，助力AI系统解析内容
• 自然语言表达，重视清晰度而非术语堆砌，使内容更易被语言模型理解
• 关键词策略性布局，将关键词合理分布于标题、副标题和开篇段落，避免堆砌
• 多媒体集成，为图片和视频配上不超过500字符的描述性说明，提供上下文
• 内外链结合，链接到权威来源及公司相关页面，增强AI系统信任度
• 统一的发布时间和地点，为AI索引提供时空背景
• 广泛分发，选择多家媒体、数据库和平台，而非只盯主流媒体
• 规律分发节奏，持续向AI系统输入品牌和产品新信息
• 多渠道扩散，通过社交媒体、博客和邮件等方式增加AI发现点
• 专业风格一致性，遵循AP等专业写作指南，彰显高质量权威内容

新闻稿在AI搜索中的商业影响

新闻稿在AI搜索中的战略意义，已远超可见度指标，带来实际的商业回报。根据PR Newswire 2025年报告，全球半数以上公司已使用生成式AI撰写部分新闻稿内容，表明各界已普遍认可新闻稿对AI的重要性。此外，九成公司现在在新闻稿中加入多媒体元素，凸显视觉内容在现代数字传播中的作用。报告还显示，美国93%和EMEIA地区91%的传播者预计明年将发布同等或更多新闻稿，即使外界多次预测新闻稿渠道式微，投资力度仍在持续增长。通过多渠道战略性分发新闻稿的公司，品牌认知度、客户获取和思想领导力均取得可量化提升。当新闻稿出现在AI生成答案中，能在受众主动搜索信息时，增强品牌公信力和曝光度。对于新品发布、合作宣布或树立行业权威的企业而言，这一价值尤为突出。在AI系统成为众多用户首选信息源的今天，新闻稿对品牌话语权的掌控愈发重要。确保新闻稿能被AI系统发现和引用，将直接影响品牌在AI搜索结果中的呈现方式。

新闻稿在AI搜索中的未来演进

随着AI技术持续发展，新闻稿将在品牌可见度与声誉管理中扮演更加核心的角色。**生成引擎优化（GEO）**正成为独立于传统SEO的新领域，新闻稿是其基础性手段。行业专家预测，AI系统判断信息源可信度的能力将日益增强，来自成熟、权威分发渠道的新闻稿权重将更高。自主型AI工具的集成，使其能自动化调研和信息整合，为新闻稿影响AI生成内容带来新机遇。现在就建立高质量、持续性的新闻稿发布体系，将在AI搜索主导的信息发现时代，带来显著竞争优势。此外，监测新闻稿在ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews和Claude等AI搜索结果中的出现，未来将成为衡量公关成效的关键。能够追踪品牌提及和新闻稿在AI答案中的引用，为内容利用和品牌故事被AI系统塑造方式提供宝贵洞察。这标志着从传统媒体监测向AI搜索监测的根本转变，需建立全新衡量体系和优化策略。适应这一新现实的组织，将在AI主导的信息生态中保持更强的品牌控制力和曝光度。

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