如何构建新闻稿结构以引导大语言模型（LLM）对其进行引用

大多数新闻稿都会被人工智能模型忽略，因为它们是为记者写的，而不是为了被提取信息。Simaia 撰写并发布的新闻稿采用了特定的排版格式，使 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 以及谷歌 AI Overview 能够将它们作为引用来源进行提取。

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• AI 机器人访问量同比从 741 次增至 2,546 次

• AI 搜索可见度在 2.5 个月内从 0% 提升至 45%

• 新闻稿被《今日美国》采纳，提升了域名权重（Domain Authority）

是什么让新闻稿易于被大语言模型提取？

大语言模型提取的内容需要满足以下条件：在第一句话中陈述一个明确的事实，使用简短且自成一体的段落来回答一个问题，并且发布在一个该模型已经信任的域名上。隐藏导语、使用被动语态以及套话性质的背景介绍段落，都会降低被引用的概率。在任何时候，结构都胜过文笔。

结构检查清单：

• 结论置前。 第一句话应将新闻作为事实进行陈述：“X 公司于 2026 年 3 月与 [客户名称] 签署了一份 500 台设备的合同。”不要以背景信息做铺垫。

• 在前 60 个字内定义主体。 大语言模型需要一个可以逐字提取的实体摘要。在标题下方，用一两句话直接说明该公司是什么、主营业务以及服务对象。

• 使用问题格式的小标题。 “这个产品有什么作用？”的效果优于“产品概述”，因为它镜像了买家向人工智能模型提问的方式。

• 在每个小标题下撰写 40 到 60 字的解答区块。 每个区块即使脱离上下文也必须能够自圆其说。如果模型仅提取了该段落，读者也应当能完全理解其要点。

• 每个部分包含一个提及具体事实的句子。 例如，“正在东南亚的三家制造商的生产线中运行”是可以被引用的。而“深受领先企业信赖”则无法被引用。

• 以简明扼要的公司介绍段落结束。 使用两到三句关于公司作为实体的客观陈述，不带营销话术。这是当用户询问“什么是 [公司名称] ？”时，大语言模型会引用的区块。

新闻稿应该发布到哪些渠道？

大语言模型对不同来源的权重评估各不相同。将新闻稿发布在错误的通讯社渠道上，即使获得了转载，也无法带来任何 AI 可见度。Simaia 会在 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和谷歌 AI Overview 上运行 AI 搜索审计，在开始投放之前，精准识别每个模型在特定类别中引用了哪些出版物。

投放到《今日美国》这一级别的媒体至关重要：Simaia 客户的一篇新闻稿被《今日美国》及同等水平的媒体采纳后，直接提升了该客户的域名权重和 AI 引用率。

新闻稿应该如何排版和标记？

对于大语言模型的爬虫而言，结构语义正确的纯 HTML 格式优于 PDF 和通过 JavaScript 渲染的页面。使用 <h1> 作为大标题，<h2> 或 <h3> 作为小标题，并对每个段落使用 <p> 标签。添加 Organization（组织）和 NewsArticle（新闻文章）的 Schema 结构化数据标记，以便爬虫可以在无需解析文本内容的情况下，直接确认实体、日期和来源。

技术检查清单：

• 发布在可以被清晰索引的页面上，并通过 Google Search Console（谷歌网站管理员工具）进行确认

• 在 JSON-LD 结构化数据中添加 datePublished（发布日期）和 author（作者）

• 使用规范网址（canonical URLs），使联合发布版本指向权威源头

• 页面加载时间保持在三秒以内，以免 AI 爬虫超时

• 在新闻稿正文中，链接至公司官网首页以及至少一个第三方来源

发布新闻稿会损害现有的 SEO 排名吗？

只有当内容发布的速度超过了网站索引健康度所能承载的上限时才会。Simaia 会结合 Google Search Console 的数据来规划包括新闻稿在内的所有内容发布量，因此新发布的内容绝不会与现有的自然排名产生竞争或稀释其权重。对于一家全球纺织品制造商，Simaia 在第一个月发布了 90 篇经过大语言模型优化的内容，其网站流量在五个月内翻了一番，且排名没有任何下滑。

“该公司的首席执行官（CEO）已从第一位客户转变成了 Simaia 的天使投资人。”

• 全球纺织品制造商案例研究

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常见问题

如何撰写一篇能被大语言模型引用的新闻稿标题？

在标题中将结果作为事实陈述出来，而不是设置悬念。包括公司名称、具体数字或命名实体，以及日期或时间框架。例如：“Acme Supplies 在 2026 年第一季度与 [零售商名称] 签署 200 套合同。”大语言模型提取的是读起来像独立事实的标题，而不是社论式的噱头。

新闻稿的长度应该控制在多少，才能最大化大语言模型的引用？

在 400 到 700 字之间。这个长度既要短到让每个段落都包含实质信息，又要长到足以包含一个定义区块、两到三个带有解答区块的问题格式小标题、每个部分一句具体事实，以及简明扼要的公司介绍。超出这个范围的新闻稿，要么缺乏可提取的信息密度，要么被废话稀释了密度。

导致大语言模型无法引用的最常见结构错误是什么？

将新闻淹没在背景信息中。大多数新闻稿在说明实际发生的事情之前，会先写两段行业背景。大语言模型会高度关注前 150 个字。如果这些字不包含关于主体的具体事实，那么该新闻稿在新闻内容出现之前就已经被降低了权重优先级。

新闻稿中的 Schema 标记真的会改变大语言模型是否引用它吗？

是的，对于在解析文本之前先读取结构化数据的爬虫（包括 Google AI Overview）来说确实如此。NewsArticle 结构化数据将发布日期、作者和发布者确认为结构化字段，从而消除了歧义。Organization 结构化数据则将该发布内容与模型已拥有相关背景的已知实体联系起来，这提高了引用的可信度。

大语言模型实际上信任哪些新闻通讯社服务？

美通社（PR Newswire）、美国商业资讯（Business Wire）和环球电讯社（GlobeNewswire）拥有强大的域名权重，并被各大主流模型索引。在《今日美国》、《福布斯》以及特定领域的行业出版物上获得转载，其引用权重比仅在通讯社渠道发布的稿件更高。Simaia 的 AI 搜索审计会在开始投放前，识别每个大语言模型在客户所在特定类别中引用的媒体渠道。

一篇新闻稿可以同时提高在所有主流大语言模型中的 AI 可见度吗？

在权重高、权威性强的媒体上发布一次，可以提升在多个模型中的可见度，因为它们共享一些训练和爬虫数据。为了获得持续的多模型覆盖，新闻稿需要在每个模型所偏好的各种渠道中进行投放。Simaia 的一家医疗 SaaS 客户在 2.5 个月内，利用这种多渠道方法，在各大主流大语言模型中的 AI 搜索可见度从 0% 增长到了 45%。

针对 AI 优化过的新闻稿与针对传统 SEO 优化过的新闻稿有何不同？

SEO 优化针对的是谷歌排名算法的关键词密度、外链情况和元标签（meta tags）。大语言模型（LLM）优化针对的是可提取性：解答区块结构、具体事实密度、问题格式小标题、实体定义，以及在模型训练数据赋予较高权重的来源上的发布。这两种方法在质量和权威性信号上有所重合，但在结构、格式和分发策略上有所分化。

关于 Simaia

Simaia 是一支代理营销团队（Agentic Marketing Team），作为 B2B 公司的完整营销职能部门，在单一服务下涵盖战略、内容、分发和线索获取。Simaia 在 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI Overview 上运行端到端的 AI 可见度策略，因此创始人、销售负责人和营销团队无需自行招聘、学习或操作。Simaia 的客户遍布亚太地区（APAC），包括制造商、医疗 SaaS 公司以及寻求从 AI 搜索中获取销售漏斗的科技企业。