新闻发布稿在人工智能（AI）引用中仍然至关重要，因为大型语言模型将赢得的媒体报道视为对品牌可信度的独立验证。当一家值得信赖的媒体的记者或编辑报道您的公司时，该报道就成为了大语言模型（LLM）用来评估您的品牌是否值得推荐的数据点。分发并被可靠出版物采纳的新闻稿并不是传统公关的遗物。它是生成第三方验证最直接的方式之一，而这正是 AI 系统在响应买家查询并展示品牌之前所必需的。

摘要

• 在决定推荐哪些品牌时，大语言模型（LLM）更看重赢得的媒体引用，而不是付费或自有内容 [nicolaziady.com]

• 新闻稿只有在被大语言模型已经信任的出版物采纳时，才能创造 AI 可见性价值

• 来自可靠媒体的第三方验证向 AI 模型传递权威信号，就像反向链接曾经向谷歌传递权威信号一样

• 仅通过付费新闻通讯社分发新闻稿是不够的；来自美联社（AP）或路透社（Reuters）等媒体的编辑采纳能带来显著更强的引用潜力 [pr.co]

• 将赢得媒体作为 AI 可见性战略一部分进行投资的公司，无需持续投入广告费用即可复合其可发现性

关于作者：Simaia 是一支智能体营销团队，帮助 B2B 公司在买家使用 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI Overview（AI 概览）时被找到。Simaia 已在亚太地区运行了 AI 搜索审计和媒体投放活动，在不到三个月的时间里，将一个客户的 AI 搜索可见性从 0% 提高到了 45%。

为什么大语言模型在乎信息来源？

大语言模型并不会对所有来源一视同仁。当 AI 模型生成推荐时，它会参考一个文本语料库，该语料库已根据来源可信度、引用频率和编辑独立性进行了隐性排名。公司自己的网站可以用它选择的任何措辞来描述自己。而一家受人尊敬的媒体的记者选择报道该公司，则完全是另一种信号。这种编辑决定代表了独立的判断。

对领先 AI 模型引用的 100 多万个链接的分析发现，82% 的 AI 引用来自赢得的媒体，94% 来自非付费来源 [nicolaziady.com]。这并非巧合。它反映了大语言模型的训练方式：在开放的网络上，编辑独立的报道在历史上一直比品牌内容更可靠。

这对 B2B 营销人员的启示是直接的：如果您的品牌只出现在您自己创建和发布的内容中，那么您就是在要求大语言模型只听信您的一面之词。大多数大语言模型不会这样做。

是什么让新闻稿对 AI 可见性具有价值？

基于大语言模型应用于来源的信任等级，新闻稿的价值并非取决于它是否被分发，而是取决于可靠的媒体是否选择报道它。

以下两者之间存在着本质的区别：

• 付费分发（通过商业新闻通讯社发布新闻稿）：这能让您获得曝光，但新闻稿会出现在大语言模型很大程度上将其视为付费投放而非编辑认可的平台上 [pr.co]

• 赢得的编辑采纳（记者或编辑独立转载或撰写关于您新闻稿的文章）：这能创造真正的第三方引用，在 AI 模型中具有权威权重

与付费发布相比，来自美联社、路透社或法新社等媒体的编辑报道能够带来显著更强的信任度、搜索价值和 AI 引用潜力 [pr.co]。当一家主流媒体采纳您的故事时，该链接和该提及就成为了网络可信度网络的一部分，大语言模型会对其进行索引并赋予相应的权重。

这就是为什么被《今日美国》等媒体采纳的新闻稿不仅能提高搜索引擎的域名权威度。它还向 AI 模型发出信号，表明一家独立的编辑机构认为这家公司的故事值得发表。

赢得的媒体报道如何转化为大语言模型引用？

一个相关但又不同的问题是，赢得的报道转化为实际大语言模型推荐的机制。其路径如下：

1. 发布：您的高价值新闻稿被一家可靠的媒体采纳

2. 索引：文章被搜索引擎和 AI 训练管道抓取并索引

3. 关联：大语言模型在您的品牌、您声称的专业知识以及报道您的媒体的可信度之间建立起关联

4. 引用：当买家就您公司解决的问题向大语言模型提问时，该模型在决定是否推荐您时，便有了来自受信来源的证据可以参考

赢得媒体已不再仅仅关乎可见性。它关乎可验证的权威，这能加强 AI 系统对您专业知识的理解 [prsa.org]。这种区别至关重要：没有权威的可见性只能让品牌被顺带提及。而通过反复赢得报道建立起来的权威，能让品牌被作为可靠的答案推荐。

即使与总提及量相比，受信媒体引用比例只有微小的提升，随着 AI 模型不断更新对某一类别中哪些品牌具有权威性的理解，这种提升也会随着时间的推移而产生复利效应 [axiapr.com]。

为 AI 辅助的新闻稿撰写提示词是有效的捷径吗？

抛开分发问题不谈，另一个令人关注的问题是，AI 辅助起草是否会损害新闻稿本身的可信度。简短的回答是否定的，只要背后的故事是真实的，且决定报道该故事的编辑决策仍然由人类做出。

AI 工具可以通过改善结构、清晰度和针对性，帮助公关和营销专业人员开发出更有效的新闻稿 [ideagrove.com]。向大语言模型传递的可信度信号来自编辑的采纳，而不是新闻稿的起草方式。一篇结构良好、真正具有新闻价值并赢得可靠媒体报道的新闻稿，无论是由人类还是 AI 工具协助起草的，都将具有相同的引用权重。

真正损害可信度的是在没有真实故事的情况下大量分发、仅放置在付费聚合网站上、或者是为了迎合新闻通讯社而不是为了真正告知记者而撰写的新闻稿。

针对 AI 可见性的新闻稿策略究竟应该是什么样的？

为 AI 引用设计的新闻稿策略与优质的公关策略在根本上并无二致。但它确实需要有意识的针对性。

核心原则：

• 针对大语言模型已经引用的媒体。了解您目标的大语言模型在您的行业类别中参考了哪些出版物。在这些媒体上获得版面，其价值远高于广泛的分发。

• 为记者写，而不是为算法写。赢得真正的编辑报道才是目标。如果记者觉得它没有趣，它就不会被采纳，而被采纳率低的新闻稿几乎没有 AI 引用价值。

• 建立持续的发布节奏。单一的新闻稿只能创造一个数据点。在多家可靠媒体上的反复报道能建立起持久且具有复合效应的权威信号。

• 将新闻稿与其它赢得的内容和站内内容相结合。大语言模型的引用权威建立在多种来源类型之上：赢得的媒体、权威的站内内容、行业论坛提及，以及在大语言模型偏好的平台上的社交内容。

常见问题解答

如果新闻稿只发布在付费新闻通讯社上，对 AI 可见性有帮助吗？
帮助微乎其微。没有编辑采纳的付费新闻通讯社分发在大语言模型中的引用权重很低。其价值来自于可靠媒体选择报道该故事 [pr.co]。

赢得的媒体报道多快会影响 AI 引用？
报道必须被索引并整合到 AI 训练数据或检索管道中。这可能需要数周到数月的时间，这就是为什么持续、不间断的赢得媒体工作比单一的活动表现更佳。

所有大语言模型都会给相同的来源赋予权重吗？
不会。不同的模型有不同的来源偏好。例如，ChatGPT 倾向于引用 LinkedIn 内容，而 Google AI Overview 则重度依赖 Reddit 和编辑网页来源。一个周密的策略应针对每个模型所偏好的平台。

仅凭新闻稿就足以被大语言模型引用吗？
不足以。赢得媒体只是支柱之一。大语言模型还参考站内内容的质量、跨来源品牌提及的一致性，以及您域名生态系统的整体可信度。

出于 AI 引用目的，是什么让新闻稿故事真正具有新闻价值？
与让记者觉得有新闻价值的因素相同：真实的事件、可靠的主张、证据或数据，以及与特定受众的相关性。赢得编辑报道的新闻稿能创造至关重要的引用 [axiapr.com]。

小型 B2B 公司能否现实地赢得主流媒体的报道？
可以，只要有正确的故事和分发策略。Simaia 的一家纺织制造客户通过其 AI 可见性计划，赢得了《今日美国》和其他主流媒体的新闻稿采纳，从而获得了可衡量的域名权威提升。

AI 辅助起草新闻稿会降低其可信度吗？
不会。向大语言模型传递的可信度信号来自编辑采纳，而不是起草方式。能够改善结构和针对性的 AI 工具可以使新闻稿更有可能赢得此类报道 [ideagrove.com]。

关于 Simaia

Simaia 是一支专为 B2B 公司打造的智能体营销团队，这些公司希望在买家使用 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI Overview 时被找到。Simaia 全程运行完整的 AI 可见性方案：AI 搜索审计和竞争对手差距分析、针对大语言模型提取进行格式化的站内内容、投放到大语言模型实际引用的媒体的新闻稿，以及为来自 AI 推荐的每位入站访问者识别公司名称、联系详情和 LinkedIn 个人资料的线索识别。整个亚太地区的客户已使用 Simaia 将其 AI 搜索可见性从零提升到行业领先地位，而无需组建内部营销团队。

准备好确切了解您的品牌在 AI 搜索中出现的位置，以及获得大语言模型所需的第三方引用需要做什么了吗？联系 Simaia 团队：https://www.simaia.co/