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【不是預算縮水，而是 ROI 消失】 近年來，許多企業在檢視公關與行銷預算時，會發現一個令人困惑的現象：預算沒有明顯下降，執行項目甚至更多，但品牌影響力與實際回報卻持續走低。這並不是市場突然變冷，也不是團隊執行失誤，而是傳統曝光型投資的回報機制，正在被 AI 主導的搜尋與決策環境全面改寫。 傳統曝光型投資，正在被零點擊搜尋稀釋 在零點擊搜尋（Zero-Click Search）成為常態後，大量使用者已不再點擊搜尋結果，而是直接接受 AI 給出的整合式答案。這意味著，即便品牌仍持續投入新聞曝光、活動露出與媒體採訪，這些內容也很難進入實際的決策路徑。 一次性的新聞曝光，在 AI 世界中往往只是短暫背景資訊；活動結束、版位下架後，影響力也隨之歸零。曝光仍然存在，但影響力已被 AI 截斷。 AiPR 投資的，是可被 AI 長期記住的品牌資產 與傳統公關不同，AiPR（AI 智能公關）並非以單次曝光為目標，而是專注於建立能被 AI 長期理解、記住並反覆引用的品牌定義與內容資產。這類資產具備可累積、可疊加與可擴散的特性，能隨著時間推移，持續強化品牌在 AI

【為什麼換了代理商，問題還在？】 這是許多企業在聲量與影響力下滑後，最直覺卻也最容易踩空的一個決策：更換公關代理商，希望透過不同團隊帶來不同結果。然而現實往往並不如預期，活動照辦、媒體照上、簡報依然漂亮，但當使用者直接詢問 AI 時，答案裡卻依然沒有你的品牌。 這並不一定是執行力不足，也未必是代理商不努力，而是整個能力模型，已經與 AI 主導的資訊環境產生結構性錯位。 傳統公關能力，為何在 AI 時代逐漸失效 多數傳統公關代理商的核心強項，長期建立在媒體關係、活動策劃、新聞操作與短期聲量管理之上。這些能力在過去能有效創造曝光，但在 AI 主導資訊整理與推薦的時代，卻難以影響一個關鍵問題：AI 是否會引用你。 AI 不會因為一場活動就理解你的品牌定位，也不會因為一次新聞露出，就自動把你列為可信來源。只要品牌沒有被清楚定義、沒有被結構化呈現，就很容易在 AI 的答案生成過程中被忽略。 新世代公關夥伴，真正該具備的能力門檻 2026 年之後，企業對公關夥伴的期待，已不再只是「能不能曝光」，而是「能不能被 AI 正確理解與長期引用」。 具備 AiPR

【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

【你被提到了，但 AI 相信你嗎？】 這是許多行銷長與公關主管近一年來逐漸意識到、卻說不上原因的不安：品牌明明上了權威媒體，也被產業文章點名引用，但當使用者直接詢問 AI 時，答案裡卻完全沒有你的名字。 在 AI 成為主要資訊入口之前，媒體露出本身就是公關成果的終點；然而在生成式搜尋與 AI 摘要主導決策路徑的今天，「被提及」這件事，已經不再等同於「被相信」。 從曝光邏輯，走向信任邏輯 AI 在生成答案時，並不會單純複誦新聞內容，而是會評估整體語境與可信訊號，包括品牌是否反覆出現在權威來源中、是否被清楚定義其專業角色，以及不同來源之間的說法是否一致。 當這些條件成立時，品牌才會被 AI 視為可信來源，而不只是資訊雜訊的一部分。也正因如此，Brand Mentions（品牌提及）才會從過去的曝光成果，正式轉化為一種 AI 信任投票機制。 Brand Mentions 為何成為 AiPR 的核心指標 這個問題的關鍵，不在於提及的數量，而在於提及所代表的信任層級。Brand Mentions 的價值，在於它是一種外部權重，不是品牌自說自話的宣稱，而是

【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