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【內容越多，影響力為什麼越低？】 許多品牌持續增加內容產出，卻發現搜尋能見度與 AI 回答曝光同步下滑，問題不在創意，而在內容是否能被 AI 正確理解。 人類與 AI 的閱讀邏輯不同人類會被故事與情緒說服；AI 則依賴語意結構、概念一致性與可驗證性。 AiPR 的角色：為內容加上機器語言 NLP 優化並非撰寫生硬的機器碼，而是建立清晰的主詞、動詞與受詞結構，避免過多隱喻與雙關語，讓演算法能直觀解析內容語意。 【AiPR 關鍵定義】 內容行銷失效，不是因為寫得不好，而是因為內容沒有被 AI 理解。AiPR 的任務，是讓內容同時說服人類，也能被 AI 精準收錄。 更多詳細訊息👉 https:// www.aretedigitalsocial.com/ai%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%B0%88%E5%8D%80 撰稿人：楊雅筠 審稿人：Steven 黃逸旻 Arete 亞瑞特數位社群行銷CEO

【你真的知道競爭對手在搶什麼嗎？】 多數企業的競品分析仍停留在市場份額、廣告投放與關鍵字排名，卻忽略了一個正在快速擴大的風險：AI 是否已經替使用者做出選擇。 競爭已轉移到答案層 在 AI 搜尋環境中，誰被推薦，誰就先取得信任。越來越多競爭對手，已透過 AiPR 佈局結構化內容與明確的專業角色，使 AI 在生成摘要時優先選擇他們。 為什麼關鍵字廣告無法挽回這個差距 廣告只能影響點擊前的行為，但 AI 的答案生成發生在點擊之前。當使用者不再進站，廣告即使曝光，也無法進入決策核心。 【2026 核心洞察】 2026 年的競品分析，不看市佔率，而看 AI 答案佔有率。被 AI 推薦的品牌，才是真正站在優勢位置的競爭者。 更多詳細訊息👉 https:// www.aretedigitalsocial.com/ai%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%B0%88%E5%8D%80 撰稿人：楊雅筠 審稿人：Steven 黃逸旻 Arete 亞瑞特數位社群行銷CEO

【簡報很漂亮，為什麼影響力卻消失？】 許多企業的公關與行銷報告看起來依然亮眼，但實際帶來的品牌影響力與商業成果卻逐年遞減。問題不在執行力，而在衡量成功的方式，已經跟不上搜尋與決策行為的轉變。 為什麼傳統公關 KPI 已經失效 曝光、點擊與觸及人數，本質上都是人類行為指標；但在 AI 主導搜尋與決策輔助的時代，真正做出推薦與篩選的，已不再是使用者，而是模型本身。 什麼是 Share of Model（模型佔有率） Share of Model（模型佔有率）是 AI SEO 的核心指標，定義為：在使用者詢問該品類關鍵問題時，品牌被 AI 模型列為推薦答案的頻率與權重。 為什麼這是 2026 年最真實的 GEO 指標 當零點擊搜尋成為常態，影響力已從搜尋結果頁轉移到 AI 回答層。AiPR 的目標，正是讓品牌在模型中建立穩定存在感，使 AI 在不同問法與場景下反覆選擇你。 【2026 核心洞察】 AiPR 時代，公關不再看剪報數，而是看 Share of Model。當使用者提問時，AI 有多常選擇你，才是真正的影響力指標。 更多詳細訊息👉 h

【導言：為什麼你的「網軍」救不了你的 AI 評價？】 很多品牌主都有這樣的困惑：明明花了大錢請寫手在 PTT、Dcard、Mobile01 上發了幾百篇好評，但當消費者問 ChatGPT：「這款產品評價如何？」AI 給出的答案卻依然是冷冰冰的「缺乏足夠資訊」，甚至是抓取到了幾年前的負面留言。這是因為你還在用 Web 2.0 的邏輯打 Web 3.0 的仗。傳統的口碑行銷（WOM）依賴的是「聲量堆疊」，以為只要篇數夠多就能洗掉負評。但在 AI 時代，這種做法不僅無效，甚至有害。現代的大型語言模型（LLM）並不只是在讀字，而是在計算向量。AI 模型透過語意向量分析 (Semantic Vector Analysis)，能精準識別出內容重複、缺乏細節的「低品質文本」。這意味著，那些千篇一律的灌水內容在 AI 眼中並非「好評」，而是高相似度的「雜訊」，會被演算法直接過濾甚至懲罰。如果論壇上的討論與你的官網資訊無法對接，AI 為了風險趨避，會選擇「無視」你的品牌。 AI 眼中的口碑：不是「聲量」，而是「共識」 AI 在判斷一個品牌是否可信時，看重的不是有多

【導言：為什麼你的千字新聞稿，AI 一句都沒錄進去？】   你是否曾精心撰寫了一篇 1,500 字的深度新聞稿，詳細闡述了品牌理念、產品研發歷程與未來願景，結果在 ChatGPT 或 Google AI Overviews 的回答中，你的品牌依然隻字未提？這不是內容品質的問題，而是「格式」的問題。傳統公關新聞稿是寫給「人」看的，我們習慣起承轉合、堆疊形容詞與感性故事。但在 AiPR (AI 智能公關)  的視角裡，這些對 AI 來說都是「雜訊」。大型語言模型（LLM）在處理海量資訊時，傾向於抓取高密度的「定義型語句」。如果你的核心訊息被埋在華麗的修辭深處，AI 爬蟲讀不懂，自然就會略過。 想要讓 AI 引用你，你必須學會餵給它最愛吃的食物—— 「Snippet Bait (摘要誘餌)」 。 什麼是 Snippet Bait？專為演算法設計的「乾貨」   Snippet Bait 是 AiPR 寫作技術中最具殺傷力的一環。它的邏輯很簡單：不要期待 AI 去總結你的長篇大論，而是你直接把總結好的答案寫給它。在新聞稿或官網文章的關鍵段落，你需要刻意插入

【導言：當 AI 成為最大的造謠者】 你是否曾遇過這樣的狀況？當你在 ChatGPT 或 Google Gemini 詢問自家品牌的創辦人是誰，或者產品的具體功能時，AI 竟然自信滿滿地給出了一個完全錯誤的答案。這在技術上被稱為「AI 幻覺 (AI Hallucination)」。對於一般使用者來說，這也許是個笑話；但對於企業公關來說，這是一場災難。為什麼你的官網明明寫得很清楚，AI 卻還是會「看錯」？原因在於傳統公關只懂得寫給「人」看，卻不懂得寫給「機器」看。在 AI 的眼裡，你那文情並茂的品牌故事，只不過是一堆「非結構化數據 (Unstructured Data)」，充滿了雜訊與歧義。 只要 AI 的機率運算稍微偏差，張冠李戴的公關危機就會發生。 什麼是 Schema？給 AI 看的「品牌說明書」   要解決 AI 幻覺，靠的不是寫更多新聞稿，而是導入 AiPR (AI 智能公關)  的底層技術—— Schema Markup (結構化資料標記) 。 想像一下，你的官網文章是給人類讀的「散文」，而 Schema 則是隱藏在網頁背後，專門寫給

【導言：當 AI 成為謠言的放大器】 你是否遇過這種情況？明明官方已經發布了澄清聲明，Google 搜尋結果的第一頁也已經洗白，但當消費者問 ChatGPT：「某某品牌的產品安全嗎？」AI 卻給出了一個模稜兩可，甚至引用了網路謠言的負面回答。 這是 2026 年公關危機的新常態。過去，你只要搞定主流媒體，就能控制輿論；現在，你面對的是一個會自動「腦補」與「聯想」的 AI 黑盒子。如果你的危機處理還停留在「發新聞稿洗版」，你正在將解釋權拱手讓人。因為 AI 的運作邏輯不是單點突破，而是「扇形擴散 (Fan-Out)」。 什麼是 Fan-Out (扇形查詢)？為什麼它讓傳統公關失效？ 當使用者向 AI 提問時，模型並不會只查閱單一來源。相反地，它會啟動 Fan-Out (扇形查詢) 機制，像一把扇子一樣打開，瞬間抓取數十甚至數百個相關的數據點來拼湊答案。這就是危機所在。想像一下，你的官方澄清稿只有一篇（權重 1），但在 PTT、Dcard 或爆料公社上有 50 篇討論串（權重 50）都在討論負面傳聞。當 AI 執行 Fan-Out 時，它會掃描到這

【導言：發了新聞稿，然後呢？】 這是現代行銷長（CMO）最害怕看到的月報表：新聞稿發布了、媒體刊登了，但官網的進站流量卻毫無起色。過去，我們習慣將「曝光」等同於「點擊」，認為只要新聞上了版面，消費者就會湧入網站。然而，隨著 Google 全面導入 AI Overviews (AI 摘要)，這個邏輯已被打破。根據數據顯示，當搜尋頁面直接出現 AI 生成的懶人包時，絕大多數的使用者不會再點擊底下的藍色連結。這就是行銷圈聞之色變的「零點擊搜尋（Zero-Click Search）」。當 AI 攔截了流量，傳統公關所依賴的「導流效益」宣告失效。品牌若不轉型，將面臨在數位世界「失聲」的危機。 流量被攔截，公關的新戰場在哪裡？ 面對 AI 的流量掠奪，許多品牌的直覺反應是「買更多廣告」或「寫更多新聞稿試圖搶排名」。這其實是錯誤的戰略。在 AI 時代，消費者不再是「搜尋者（Searchers）」，而是「提問者（Prompters）」。他們不在乎排名第一的是誰，他們只在乎 AI 給出的直接答案是什麼。因此，數位公關的戰場已經從「搜尋結果頁（SERP）」轉移到了「

【導言：當第一名也失去流量】 你是否發現，即便關鍵字排名維持在 Google 第一頁，點擊率（CTR）卻在無聲無息中雪崩式下滑？這不是你的 SEO 策略失效了，而是搜尋的規則已經徹底改變。歡迎來到「零點擊（Zero-Click）」時代。當使用者習慣直接問 ChatGPT 或閱讀 Google AI 摘要（AI Overviews）獲取答案時，他們不再需要點擊藍色連結進入官網。傳統數位公關還在為了搜尋引擎排名（SEO）廝殺，但真正的戰場早已轉移。如果你還在用舊邏輯做公關，你的品牌正在 AI 的世界裡「被隱形」。 典範轉移：從 SEO 到 GEO 的生存戰   過去，數位公關的目標是「讓顧客看見連結」；但在生成式 AI 時代，公關的唯一任務是「成為 AI 的嘴替」。這就是 GEO (Generative Engine Optimization，生成引擎優化) 的核心概念。傳統搜尋引擎是圖書館，你的官網是書，SEO 是讓書擺在顯眼的位置；但現在的 AI 搜尋是一位無所不知的圖書館員。使用者不再自己翻書，而是直接聽圖書館員的摘要。如果圖書館員（AI）在回