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公關公司怎麼選？別找只會辦活動的！具備 AiPR 技術才是 2026 必備條件

【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

內容行銷無效？因為你的文案是寫給人看的，不是寫給 AI 看的

【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

競品分析新維度：你的對手正在用 AiPR 搶佔 AI 摘要，而你還在買關鍵字廣告？

【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

行銷 KPI 革命：用 Share of Model（模型佔有率）取代傳統公關觸及

【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

口碑行銷與共識工程：論壇操作如何影響 AI 演算法判斷？

【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

公關危機在 AI 裡擴散？揭密 Fan-Out (扇形查詢) 原理與聲譽防火牆

【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