AI 智能公關 AiPR

AI 智能公關 AiPR：

當 AI 搜尋讀不懂你的品牌：
公關危機的新戰場，傳統預算是否正在打水漂？

日期： 2026年1月6日

發布單位： Arete 亞瑞特數位社群行銷

(台北訊) 2026 年的公關危機，將不再只是負面新聞上了頭條，而是一個更令人戰慄的現象：你的品牌在 AI 搜尋（AI Search）中「徹底隱形」。當消費者紛紛轉向 ChatGPT、Google AI 摘要（AI Overviews）尋求解答，企業公關（Corporate PR）與數位公關（Digital PR）的定義，正面臨前所未有的重寫。

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🔴 傳統公關的盲點：搞定了媒體，卻搞丟了 AI

過去十幾年，企業習慣將大筆預算投入在新聞發布與危機處理。這些做法在「連結時代」行之有效，因為搶下「新聞連結」就能佔據 Google 第一頁。

然而，一場靜悄悄的災難正在發生——「零點擊搜尋（Zero-Click Search）」時代來臨。

根據 Pew Research Center 數據顯示，當搜尋頁面出現 AI 摘要（AI Overviews）時，高達 92% 的使用者不會點擊底下的傳統連結；Seer Interactive 的追蹤報告更指出，這導致資訊型搜尋的點擊率（CTR）出現超過 60% 的斷崖式下滑。

消費者不再點擊連結，而是直接閱讀 AI 統整後的答案。這導致了一個殘酷現狀：即便你的企業舉辦了盛大的記者會、安排了高層專訪、甚至做了嚴格的發言人訓練，只要 Google AI 或 ChatGPT 的演算法不引用你，這些昂貴的公關動作在消費者眼中就是「不存在」，流量將被懂得與機器溝通的競爭對手整碗端走。

⚡ 權威解局：從 Public Relations 到 AiPR (AI Intelligent Public Relations)

面對這場數位行銷的重新洗牌，甫獲《經濟日報》專訪、被譽為數位行銷領域權威的 Arete 亞瑞特創辦人兼 CEO 黃逸旻 (Steven) 提出了破局觀點。

擁有奧美社群團隊負責人經歷、主導過千項專案並擔任「社群行銷管理師證照」總顧問的他指出：

「企業正面臨雙重風暴，實體有全球貿易的關稅壁壘，虛擬世界則有 AI 演算法的『數位關稅』。」

他強調，企業必須升級思維，從傳統公關轉型尋求「AI 智能公關」的協助：

「過去我們做 PR（Public Relations），是對『人』做溝通；

現在我們必須做 AiPR（AI Intelligent Public Relations），是對『機器與演算法』做溝通。」

Steven 警告：「未來的公關若不懂 AI 的語言邏輯（LLM）、不懂演算法如何『理解』品牌，將無法為客戶捍衛品牌聲譽。」

🛡️ 數位公關新戰略：爭奪 AI 的「信任票」

那麼，企業該如何讓 AI 替你說好話？這不僅僅是買新聞那麼簡單。作為台灣首家定義「AI 智能公關」的數位社群行銷公司，Arete 亞瑞特歸納出獨家的「AiPR 聲譽管理三部曲」，透過技術（Tech）、內容（Content）與口碑（Consensus）**的全面介入，為品牌打造數位護城河：

數位基建：構建「機器友善」的實體定義 (AI-Friendly Infrastructure)
許多品牌的官網內容寫得文情並茂，但在 AI 爬蟲眼中卻是「雜亂無章的非結構化數據」。 Arete 導入高階的語意結構優化技術（Schema Markup Engineering），將企業的產品規格、服務優勢與創辦人背景，轉譯為 Google 與 LLM 偏好的「結構化標籤」。這不只是一項翻譯工程，更是「品牌實體（Brand Entity）的定義權爭奪」，確保 AI 能精準讀取正確資訊，杜絕演算法產生幻覺或張冠李戴。
內容佈局：建立「扇形展開」的知識霸權 (Fan-Out Authority)
AI 判斷一個品牌是否具備「權威性」，看的不是聲量大小，而是「知識密度」。我們協助品牌執行「扇形知識防護網（Fan-Out Strategy）」。透過 AI 預判使用者潛在的延伸提問（Next Prompt Prediction），提前佈局內容叢集（Topic Clusters）。當 AI 發現你的品牌能精準回答該領域從入門到深度的 90% 問題時，演算法才會認定你是該領域的「主題權威（Topical Authority）」並優先引用。
共識工程：執行「跨平台」的語意對齊 (Consensus Alignment)
這是傳統公關最致命的盲點。現代 AI 模型具有強大的「查證機制（Fact-Checking）」，它會交叉比對官網宣稱與論壇（如 PTT、Dcard、Mobile01）的真實評價。若官網說產品好，但論壇充滿負評或毫無討論，AI 為了風險趨避會選擇「無視」該品牌。Arete 利用大數據輿情系統，進行精密的數位共識管理，確保品牌的「官方說法」與「民間口碑」在數據層面上達成語意一致性，進而贏得 AI 的信任票。