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網路電商美編 紅螞蟻鞋業有限公司
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學習推薦

黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

1小時前

新聞稿優化戰術:寫出 AI 愛用的「Snippet Bait」,提升模型引用率
【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,你需要刻意插入一段結構精煉的文字。這段文字不是為了讓讀者感動,而是為了讓演算法能直接「複製貼上」。
核心技術 (Snippet Bait): 「傳統新聞稿太長,AI 讀不懂。Snippet Bait 是將核心訊息濃縮在 40–60 字內,專門餵給演算法。這是讓新聞稿在 AiPR 時代重獲新生的關鍵寫作技術。」
掌握 Snippet Bait 的黃金法則
要成功誘捕 AI,讓它心甘情願地將你的品牌資訊選為「精選摘要」,你的 Snippet Bait 必須嚴格遵守 AiPR 的三大優化標準:
1.40-60 字的黃金長度: AI 模型在生成摘要時,最喜歡的長度區間是 40 到 60 個字。太短顯得資訊不足,太長則會被截斷。你必須在這個字數限制內,精準交代「是什麼」、「為什麼」與「如何做」。
2.百科全書式的語氣: 放棄行銷口吻,改用客觀、中立的定義式語氣。例如,不要寫「我們超棒的產品能讓你飛上天」,而要寫「[產品名] 是一種採用 [技術名] 的解決方案,能協助使用者提升 [具體數據] 的效率」。這能大幅提升 AI 對內容的「信任分數」。
3.絕對公式:「H2 標題提問 + 緊接一段純文字回答」 (The H2 + Summary Formula): 這是 GEO (生成引擎優化) 的 S.O.P. 鐵律。你必須使用 H2 標題清楚寫下關鍵字(例如:「什麼是 AiPR?」),然後緊接著的第一段落,必須是上述那段 40-60 字的定義。
切記: 標題與答案之間,嚴禁插入圖片、廣告代碼或無關的前言。這是在告訴演算法:「你要找的標準答案就在這裡,拿去用吧。」
結論:新聞稿的價值,取決於它有多「好咬」
在 2026 年,一篇好的新聞稿不僅要能打動人類記者的心,更要能滿足 AI 演算法的胃。透過導入 Snippet Bait 技術,我們能將傳統新聞稿轉化為高效率的 GEO 工具。當你的內容變得「好消化、易讀取、結構清晰」,AI 自然會優先選擇你作為標準答案。這就是 AiPR 與傳統公關最大的分水嶺——我們不只創造內容,我們更優化內容的傳遞效率。
新聞稿連結:
撰稿人:簡萱琪
審稿人:Steven 黃逸旻 Arete 亞瑞特數位社群行銷CEO
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

1小時前

【 ✨成功案例:白蘭氏-保捷膠原錠,舞動母親「捷」, 宅一起 DANCE ✨ 】
每週一則成功行銷案例,透過清楚的案例解析與實務說明,帶你理解行銷策略如何落地執行。不只看結果,更教你怎麼把方法轉化成自己的行銷工具,實際應用在不同品牌與情境中 💪
🎬 欣賞案例影片
🔍 品牌/活動名稱
白蘭氏
🔍 行銷目標
產品導流
🔍 面臨挑戰
・此產品不能形成療效
・需要打到消費者內心促進買氣
・此產品競爭態勢激烈,如何突圍將是一大挑戰
🔍 執行策略
先以「媽媽們」的同溫層展開創意影片,再以媽媽們在生活情境中親身經驗的口碑,來講述白蘭氏保捷膠原錠如何協助她們解決問題。
🔍 實施成果
・再行銷導流數,每專案 KPI 為 42,000 導流,專案累計成效為 43,335 導流,達成率為 103.42%(達標)
・三重優化導流數,每專案 KPI 為 35,000 導流,專案累計成效 44,828 導流,達成率為 128%(達標)
・影片觀看數,每專案 3 秒以上影片觀看數 KPI 為 200,000,專案 3 秒以上影片觀看數累計成效為 257,015,達成率為 129%(達標)
・推播每專案 KPI 為 10,000 則,累計成效為 13,432 則,達成率為 134%(達標)
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Arete 亞瑞特特過去長期服務眾多知名品牌主如:服務客戶包括可口可樂、美國運通、SONY、TOYOTA、 7-11、HTC、飛利浦、遠傳電信、國泰人壽、肯德基、桂格、資生堂、屈臣氏、嬌生、香港旅遊局及卡夫食品、TGI FRIDAYS、環球影業、福特汽車、中華航空、 Bosch、五月花等⋯⋯並勇獲 2015 金手指、2016 傑出公關獎等行銷獎項、2018 Digital 創意整合服務金獎、2018 行銷傳播傑出貢獻獎、2019 Digital 創意整合服務金獎、2020 內地金投賞。
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

1小時前

【危機發生時,AI 會站在哪一邊?】
你以為發了澄清稿就沒事? 別傻了
2026 年的公關危機
你搞定媒體還不夠!
重點是你有沒有搞定 AI?
👉 立即佈局 AiPR 聲譽防火牆: https://bit.ly/4pF2XoB
🚨 揭密 AI 搜尋邏輯:Fan-Out 扇形查詢
AI 絕不會只看你一篇官方聲明
它會像打開一把扇子,瞬間掃描數百個資料點
官方1篇澄清稿(AI 權重佔比 < 1% )
PTT、Dcard 50 篇負面討論(AI 權重佔比 > 99%)
AI 會將論壇謠言視為「大數據共識」
你的官方說法則只是單方辯解
🛡️ Arete 亞瑞特數位社群行銷 AiPR(AI 智能公關)防禦戰略:
用「聲譽防火牆」主動包圍 AI 的查詢路徑
強行奪回解釋權
封死 AI 負面聯想
讓官方說法與社群口碑達成「事實同步」
Arete 亞瑞特數位社群行銷 CEO Steven 黃逸旻 示警:
在 AI 時代,品牌聲譽如果不主動佔領
AI 就會替你腦補一個負面真相
一旦負面資訊被寫入 LLM(大型語言模型)的長期記憶庫
要清除它比登天還難!
你還在等著被 AI「扇」出去嗎?
聰明的品牌,已經在用 AiPR 築起防線
審稿人 - 亞瑞特數位社群行銷 CEO / AI智能公關 AiPR 專家 Steven黃逸旻
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

03/23 19:00

【#數位社群行銷OK繃】歡慶八年 Steven 數位社群行銷問答精選100+ 🎊
👉 請問辦活動如何吸引粉絲到現場(資訊圖表版) 🙋‍♂️?
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🖋 流量 ⏳ 效益 🎯 轉換 💬 互動 📍 定位
🔭 分析 🪄 優化 🧩 機制 👁‍🗨 演算 👄 輿情
上述重要名詞,你是否「聽過沒做過、做過沒精過」?
「一知半解、試錯持續失血」好痛苦?
「數位社群專業」痛則不通,通則不痛!來領「#100+個OK蹦」!
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👇👇 #OK繃來囉!#問題解答如下 👇👇
👉 🇶:「請問辦活動如何吸引粉絲到現場 🙋‍♂️?」
👉 🇦:「#好的誘因、#活動機制、#宣傳、#精準鎖定族群 👨‍⚕️!」
1️⃣ 第一重要的是,要有好的誘因!吸引他們!
2️⃣ 第二重要的,網路上的粉絲來到現場必須要有好的機制,例如,Facebook 的活動或星巴克好友分享日的照片。
3️⃣ 第三,是否有做好宣傳?是否讓意見領袖來響應?也可以利用 PTT 的鄉民、Dcard 的卡友來幫忙做口碑行銷。
4️⃣ 第四,是否精準縮定族群,讓我們要找的人來到這個活動裡。
以上四點,皆是環環相扣的,面面俱到,你的活動就能很成功!
另外提醒,除了事前的企劃,事中及事後都要兼顧:
➡️ 事中:人們在現場活動是否覺得好玩且意猶未盡
➡️ 事後:現場發生的狀況,可以成為日後行銷推廣的素材,可以好好把握!
總結一下:好的誘因搭配精準投放,意見領袖適度推廣及口碑鋪建,並完善搭配事前、事中、事後處理。
🤝 各單位邀課或行銷需求:歡迎私訊聯絡!
或洽 smallballmj@gmail.com
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

03/23 19:00

【來自主管的靈魂拷問:AI 有推薦我們嗎?】
如果你被問到這題卻答不出來
那你的公關預算可能只是在「交保護費」
👉 搶先使用AiPR 智能公關:https://bit.ly/4pF2XoB
在這個 AI 決定誰是贏家的未來
現在最真實的 KPI 只有:Share of Model(模型佔有率)
Arete 亞瑞特數位社群行銷 透過 AiPR(AI 智能公關)
幫你搶佔 AI 的腦容量 ✅
讓品牌在大型語言模型(LLM)中建立穩定存在感
無論使用任何問法 AI 都反覆推薦你
Arete 亞瑞特數位社群行銷 CEO Steven 黃逸旻
定義新公關價值
你的品牌,到底在 AI 的知識庫裡佔領了多少百分比?
⚠️ 醒醒吧!別再用 2025 的數據應對未來的主管拷問
競爭對手已經在用 AiPR 佈局 AI SEO
你還在相信「有發稿就有保佑」嗎?
審稿人 - 亞瑞特數位社群行銷 CEO / AI智能公關 AiPR 專家 Steven黃逸旻
看更多
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