作者：Esther Chang 成長中企業與 pre-IPO 品牌顧問
提案的時候，客戶常會問：「新聞稿的效益怎麼評估？」傳統上，新聞稿效益以露出計算：上刊哪些媒體、共幾則、版面換算成多少廣告價值。但在 AI 時代，新聞稿刊出之後，多了一個過去不存在的讀者：AI。它怎麼讀你、怎麼轉述你，成為評估新聞稿效益的新指標。
過去怎麼評估新聞稿效益？
過去公關用媒體露出來評估新聞稿效益：上刊哪些媒體、露出幾則、版面位置。媒體有影響力大小之分，同一則報導，刊在主流媒體和小型網媒的分量不同；這個差異具體呈現在廣告價值的換算（AVE，把獲得（earned）的版面換算成等值的廣告費用；影響力大的媒體廣告定價高，換算出的價值也高）。這套計算方式把「有沒有被報導」當成終點。效益用數字來呈現，交付雙方都能核對。
為什麼 AI 改變了新聞稿效益的評估？
客戶收到你的提案、投資人評估一筆投資、記者查一條產業線索，第一個動作都是查證這家企業。過去是搜尋引擎，現在先問 AI，這家企業在做什麼、可不可信、跟同業差在哪。AI 的回答由它讀過的內容組成：媒體報導、官網頁面、公開資料。你發的新聞稿和媒體刊出的報導，都在它的取材範圍裡。
所以買家是透過 AI 來認識你。如果沿用舊的效益評估方式，會看不到這些報導如何影響 AI。
評估新聞稿效益的四個新指標是什麼？
美國資深公關策略顧問 Gini Dietrich 今年列出評估公關效益的四個新指標：AI 能見度、被引用頻率、敘事聲量占比，以及從被看見、信任到行動的完成率。她是 PESO 模型的提出者：PESO 是公關業通用的媒體分類框架，把媒體分成付費（Paid）、贏得（Earned）、共享（Shared）、自有（Owned）四類。
AI 能見度：買家問 AI 與你業務相關的問題時，你的企業是否出現在答案裡。企業要先出現在答案裡，後續的引用、聲量與信任才有起點。
被引用頻率：AI 提到你和 AI 引用你是兩個層次。AI 提到你，代表你的名字出現在答案的文字裡；名字可能來自任何第三方，你無法控制內容是否正確。AI 引用你，代表答案把你的內容當成依據，來源清單指向你的報導或官網；實際畫面是 Perplexity 答案旁的編號來源、Google AI 摘要的來源卡連結。
敘事聲量占比：市場討論你所在的議題時，是否採用你的說法。同業與媒體沿用你提出的分類方式和你定義的詞彙，代表你的敘事占據這個議題的聲量。
從被看見、信任到行動的完成率：買家在 AI 的答案裡看見你、讀你的內容、信任你、最後採取行動，完成率計算這條路走完的比率。四個指標裡，只有它把能見度接上業務成果。
單篇新聞稿的效益評估，可以看能見度和引用頻率；聲量占比和完成率是稿件與其他內容長期累積的結果。
怎麼開始評估？
Gini Dietrich 的建議做法：企業內要有專人負責，每一季向 ChatGPT、Gemini、Perplexity 和 Google 搜尋的 AI 摘要實測一輪，列出理想買家會問的二、三十個問題，包括比較題（你跟同業差在哪）與查證題（這家企業可信嗎），逐題記錄三件事：你是否出現、AI 怎麼描述你、描述是否正確。結果納入每季的公關檢討。
做法不難，但 Muck Rack 今年的產業調查顯示，七成三的公關人把 AI 搜尋能見度視為公關這一行的下一個戰場；同一份調查也指出，二成九的組織沒有人負責這件事，三成九還沒開始評估（調查數據經她的文章轉引）。
發了新聞稿，為什麼 AI 沒有收錄？
新聞稿被媒體刊出，只是讓 AI 有機會讀到，不保證它採用。AI 組合答案時，偏好它判定可信、可解析的來源：媒體網站的權威度、內容結構是否清楚、企業名稱與說法是否一致，都會影響 AI 是否採用你的內容；同一個問題，不同模型、不同時間給的答案也可能不同。引用本身還會出錯：今年二月一項研究分析一萬一千多條 ChatGPT 引用連結，一成九指錯來源、一成二指向不存在的頁面。
實測出現落差是常態。她給的補強方向有三個。一是持續更新自有內容，放在自己的官網上，並整理成 AI 容易解析的結構。二是用新的內容覆寫過時的材料：模型偏好近期內容，新的自有內容加上新的報導，較有機會取代它原本依賴的舊素材。三是讓自有內容與報導講同一套故事：兩邊口徑一致，模型才會對正確的版本有信心。
只更新自有媒體就夠了嗎？
不夠，自有媒體和新聞媒體的報導缺一不可。AI 判斷一家企業是否可信時，主要看第三方怎麼寫你：AI 答案裡超過兩千五百萬筆引用中，記者具名的報導和第三方分析佔了 84%（〈媒體曝光不等於信任：買廣編稿、發新聞稿、被採訪的差異〉）。
自有媒體與報導各有分工：自有媒體是口徑源頭，讓 AI 弄懂你是誰、把你講對；記者具名的報導是第三方佐證，讓 AI 願意信任、願意引用。只更新自有媒體，等於只有自己替自己背書；只發稿而不整理自家內容，AI 想引用你，也找不到結構清楚的版本。
結語
當客戶問到新聞稿效益如何評估時，公關仍要提供媒體露出清單，但可以更進一步看企業是否出現在 AI 搜尋的答案內、是否被正確引述。如果公關的目標是讓企業被市場正確理解，現在可以著手的，就是把「AI 怎麼描述你的公司」放進效益評估的指標裡。實測發現 AI 講錯你時，對照錯誤的類型可以有不同的做法：一、它描述的是過時的你，就更新自有內容、用新的報導覆寫；二、它根本沒讀到你，就補強官網的結構與媒體露出；三、它讀到兩套說法，就對齊自有內容與報導的口徑。
常見問題
傳統做法看露出：媒體則數、版面、廣告價值換算。AI 時代再新增四個指標：AI 能見度、被引用頻率、敘事聲量占比、從被看見到行動的完成率。單篇新聞稿的效益可以看能見度和引用頻率；聲量占比和完成率是長期累積的結果。
指買家問 AI 與你的業務相關的問題時，你的企業是否出現在答案裡。它是 AI 時代新聞稿效益的入口指標：不在答案裡，後續的引用、聲量與信任都無從展開。
AI 提到你，代表你的名字出現在答案的文字裡，你無法控制內容是否正確；AI 引用你，代表你的報導或官網被列入來源清單、成為答案的依據。前者是出現過，後者是被視為可信來源。
新聞稿被媒體刊出，不保證被 AI 採用，落差是常態。補強有三個方向：持續更新自己官網的內容並結構化、用新的內容與報導覆寫過時素材、讓自有內容與報導口徑一致。下一季再實測一輪，比較是否有變化。
起步不需要。列出買家會問的二、三十個問題，每一季向 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等各家 AI 實測一輪，記錄是否出現與內容是否正確即可。需要大規模、自動化追蹤時，再評估付費工具。
參考資料
萌宣官網延伸閱讀：
外部資料來源：
- The 4 PR and Marketing Metrics that Matter for AI Visibility Gini Dietrich, Spin Sucks, 2026-06.
- Reputation Management Now Includes What AI Says About Your Brand Gini Dietrich, Spin Sucks, 2026-08.
- PAN Casts Doubt on ChatGPT Citations O’Dwyer’s, 2026-02.
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關於作者
Esther Chang 是萌宣有限公司執行長，陪成長期與 pre-IPO 創辦人建立品牌敘事、經營媒體公關，目前正在修習 ICF 國際教練聯盟 ACC 認證。