翻译自Semafor文章：PR pros have discovered how to influence the chatbots: Talk to a journalist

独家

随着庞大的公共关系行业匆忙摸索如何通过人工智能聊天机器人这一新媒体来维护其客户的品牌和声誉，一些公关公司得出了一个惊人的结论：让客户的信息出现在 ChatGPT、Claude、Gemini 等聊天机器人输出内容中的最佳方式是与记者交流。

如今，公关公司的服务通常包括定期用人工智能模型评估客户的声誉。这些公司发现，权威出版物——包括日渐式微的地方新闻媒体和专业行业期刊——对聊天机器人关于某家公司的查询结果的影响，远远超过社交媒体宣传活动或 Reddit 论坛上的帖子。这一结果与现状形成了惊人的反转，此前公关高管们已经开始享受社交媒体时代完全无视记者的选择。

“赢得媒体（Earned Media）仍然很重要，但并非人们所想的那样，”迈克全球公关公司（MikeWorldWide）声誉管理业务负责人卡琳·温特斯（Carreen Winters）说道，她使用了这个指代独立报道的行业术语。

“赢得媒体”（Earned Media）指第三方媒体因认可其价值而自发进行的报道，区别于付费广告和第一方宣发的内容。也就是标准意义上的“新闻媒体”。——译者注

据与Semafor分享的一份新闻稿草稿称，该公司本周将推出一项名为“PreBunk”的服务，旨在为 LLMs 提供关于客户公司及其声誉的“持续主动‘教育’”。

温特斯表示，消费者会说：“我不会相信新闻报道，我只相信互联网。”但这些大语言模型（LLMs）的信息来源最终还是新闻报道，她称，对于那些认为自己再也不用和讨厌的记者打交道的高管们来说，这一点有时很难让他们接受。

“有时候是你客户说‘没人再看那本杂志了’的小型行业刊物，”她说，“有时候是家乡的报纸。”

其他公司也得出了类似的结论。爱德曼（Edelman）全球产品、数据与人工智能战略负责人布莱恩·布赫瓦尔德（Brian Buchwald）表示：“赢得媒体和自有内容（即公司自有网站上的页面）是生成式人工智能平台推荐和描述品牌及产品的主要驱动力，这一点毫无悬念。”他说，该公司会仔细追踪大语言模型答案的来源，这些来源会因行业和品牌的不同而有很大差异。例如，大语言模型对一家企业科技公司声誉的评估，参考了《华尔街日报》的报道和Gartner公司的研究报告。

他说：“有了合适的内容、宣传活动选择以及合适的报道者，你能迅速产生重大影响。”

受众研究公司 SparkToro 的创始人兰德·菲什金（Rand Fishkin）去年写道，例如，大语言模型在推荐餐厅时似乎严重依赖 Eater 等专业点评网站。他写道，对于希望脱颖而出的品牌来说，“这将涉及公关流程和推广流程，但这值得吗？绝对值得。”

他最近在另一篇文章中用了这样的标题：“不受欢迎的观点：公关是营销的未来。”

公关活动是指沟通采访等活动，而非支付“车马费”等让媒体撰写广告的行为，因为要追求的是赢得媒体（earned media）的关注，有别于付费媒体（paid media）。——译者注。

补遗

公关行业在应对人工智能崛起的同时，还需兼顾与之重叠但技术含量更高的搜索引擎优化（SEO）行业。SEO 行业正将目标从提升客户网站在搜索结果中的排名，转向提高其在谷歌等平台的人工智能摘要中的曝光度。这两个行业的一个交汇点在于，它们都鼓励企业在其网站上添加面向 LLM 而非人类用户的页面。

然而，SEO 专业人士发现，目前人工智能在很大程度上仍依赖搜索引擎所使用的相同排名算法，尽管有时方式难以预测。例如，企业 SEO 营销公司 BrightEdge 的一份简报将关于 Anthropic 公司的 Claude 的“最重要发现之一”归结为，Claude 在进行排名时依赖使用较少的搜索引擎 Brave；企业需要确保自己的内容能被 Brave 收录，以便将官方信息提供给 Claude。另一份简报则探讨了谷歌的人工智能概述与更传统的搜索排名之间的细微差别，大语言模型会回答“预判用户想问的问题”，而不仅仅是消费者提出的问题。

长期以来，搜索引擎优化（SEO）领域一直在与谷歌及其他搜索产品玩猫捉老鼠的游戏，而大语言模型公司的发言人并未回应有关他们如何看待这些举措的询问。

总编观点

Ben Smith的看法，他是Semafor的联合创始人兼总编辑。——译者注

从媒体行业从业者的角度来看，在经历了广告和营销本质上被广告技术以及搜索引擎优化（SEO）等手段吞噬的漫长过程后，操纵数字媒体的做法变得不那么依赖技术，这着实令人振奋。

曾是《华尔街日报》记者、后创立公关机构 Message Lab 的本·沃森（Ben Worthen）告诉我，与大语言模型（LLMs）打交道“更像是传统公关，而非搜索引擎优化（SEO）”。

这对公关行业来说尤其算是个好消息，该行业雇佣了不少员工，其中还有一些前记者，并且从中获利颇丰。

但即便大语言模型认为这类权威新闻报道有价值，即便企业愿意花钱聘请公关人员来推介他们的故事，目前仍不清楚这一过程如何与新闻机构的商业模式相契合。

举个例子：当人类不再阅读时，究竟什么是能为大语言模型（LLMs）提供有价值且权威服务的行业出版物？是面向人工智能的研究服务吗？如果少数几家训练和维护大语言模型的公司真的认为，关于小众行业或本地领域的权威报道有价值，那么它们可能需要为此付费——因为似乎没有其他人为这些内容买单。

争议

关于人工智能力量最悲观的警告与“说谎者红利”有关，这种“红利”让准确的新闻报道变得毫无意义。其理论并非是说深度伪造内容会说服人们相信某件特定的事情，而是会让人们对一切都产生怀疑。鲍比·切斯尼（Bobby Chesney）和丹妮尔·西特伦（Danielle Citron）在 2019 年的一篇文章中创造了这个术语，他们认为“持怀疑态度的公众会倾向于怀疑真实音频和视频证据的真实性。这种怀疑态度对真实内容和篡改过的内容同样适用。”

值得关注

布鲁金斯学会的一份报告指出，人工智能依赖原创新闻报道：“如果无法获取人类创作的、相对准确描绘现实的高质量内容——而新闻报道就能提供这样的内容——那么推动机器学习和各类生成式人工智能应用的基础模型就会出现故障、性能下降，甚至可能崩溃，从而使整个系统面临风险。”

或者，正如约书亚·罗斯曼（Joshua Rothman）在《纽约客》一篇相对乐观的文章中所说：“如果人工智能不会在此过程中摧毁新闻业，那么它就能改善新闻业。”

据苹果一位高管称，人工智能对搜索的影响已经显现，因为 Safari 浏览器的搜索量最近首次出现下降。