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【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

【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