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為什麼該把 30% 的傳統公關預算挪到 AiPR？

【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

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

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