寫給人看，更要寫給機器看：符合 GEO (生成式優化) 的新聞稿寫作邏輯

在協助企業撰寫新聞稿時，我們最常遇到的誤區，就是客戶把新聞稿當成了「散文」或是「行銷傳單」來寫。

許多品牌主或傳產二代，在審視新聞稿時，往往希望看到華麗的修辭：「極致奢華的工藝」、「夢幻般的沈浸體驗」、「業界首創的震撼鉅獻」。這些詞彙在人類的眼裡或許充滿情感與張力，但在 AI (如 ChatGPT, Google Gemini) 的眼裡，它們卻往往被判定為低品質的雜訊。

這是一個殘酷的現實：AI 的訓練邏輯是基於「事實」、「邏輯」與「結構」。過多的形容詞與情緒性修辭，反而會稀釋資訊的密度，干擾 AI 提取關鍵知識，最終導致您的品牌內容被演算法忽略，無法被精準索引。

在 小島至造 的操作實務中，現代的新聞稿必須具備「雙重閱讀性」：

1. 對人類： 故事流暢，觀點獨特，引發共鳴。
2. 對機器： 結構清晰，數據明確，方便引用。

這就是我們所說的 GEO (Generative Engine Optimization，生成式引擎優化) 寫作法。以下我們將深度拆解，如何寫出一篇讓 AI 願意主動學習並引用為「標準答案」的高資產新聞稿。

01╱怎麼下新聞稿「標題」 ：捨棄「誘餌式標題」，擁抱「定義權」

過去在社群流量紅利時期，我們為了在極短的時間內抓住人類的眼球，很習慣使用所謂的「誘餌式標題 (Clickbait)」。我們傾向製造懸念、使用聳動的形容詞，利用人類的好奇心來換取點擊。

例如：「震驚！這家傳產竟然這樣做…」或是「你絕對想不到的保養新趨勢」。

這種寫法對人類很有效，因為人類天生充滿好奇。但對 AI 來說，這是一場災難。

AI (如 ChatGPT, Google 搜尋引擎) 在閱讀文章時，它沒有好奇心，它只有「分類的需求」。它需要第一時間判斷：「這篇文章的主角是誰？」、「發生了什麼事？」、「這件事屬於哪個產業？」。

如果您的標題充滿了代名詞（這家、那個、竟然）或是情緒字眼，AI 就會感到困惑，不知道該把這則資訊歸檔在哪裡，最後只好選擇忽略。

❌ 誘餌式標題（人類喜歡，但 AI 看不懂）： 震撼登場！XX 科技推出革命性新品，顛覆你對物流的想像！ (AI 的困惑：它抓不到關鍵字。「革命性」太抽象，「新品」是什麼品項？這篇文章無法被精準索引。)

✅ 定義式標題（AI 最喜歡的結構）： XX 科技 (XXTech) 發布首款 AI 智慧物流系統，協助跨境電商降低 30% 營運成本。 (AI 的讀取：它抓到了三個重點。1.主角是 XX 科技。2.產品是 AI 物流系統。3.具體成效是降低成本。)

好的 GEO 標題，不應該像是一則讓人猜謎的懸疑小說，而應該像是一句「維基百科的第一行介紹」。

請記得，在 AI 時代，清楚比有趣更重要。只有當標題清楚交代了 Who (誰)、What (做了什麼)、Result (結果)，AI 才能放心地將這則資訊收錄進資料庫，並在未來把它當作標準答案，回答給正在搜尋相關問題的使用者。

02╱如何設計新聞稿「結構」：倒金字塔與「結構化摘要」

人類閱讀習慣或許願意細細品味，從起承轉合讀到最後的驚喜。但 AI 爬蟲是極度缺乏耐心的，它是跳躍式讀取。如果您的核心重點藏在文章的最後一段，AI 很可能在前段掃描不到重點就離開了。

因此，我們強烈建議在新聞稿的最上方，加入一段重點摘要。

這不僅是為了方便忙碌的媒體記者快速抓重點，更是直接餵給 AI 的懶人包。當我們把最核心的資訊整理成條列式結構，這就是 AI 最喜歡的結構化數據。

一個標準的結構化摘要應該包含：

• 發布重點： 一句話講完這件事。
• 核心技術： 具體使用了什麼獨家技術或專利。
• 市場影響： 對產業帶來什麼具體改變（如節省時間、降低碳排）。

這種寫法能大幅提高您的內容被 Google SGE 或 ChatGPT 抓取到精選摘要區塊的機率，讓您的品牌直接成為該問題的標準答案。

03╱新聞稿內文加入「數據」：AI 的糧食是「數字」而非「形容詞」

這或許是傳統行銷人最難適應的一點。大型語言模型 (LLM) 非常偏愛引用具體的數據與研究報告。

試想一下，當使用者問 AI：「2026 年包裝產業的環保趨勢是什麼？」AI 會優先引用誰的說法？是引用滿篇寫著「我們很環保、愛護地球」的文章，還是引用一篇寫著「經實驗證實，新型奈米材質能減少 40% 碳排放」的報導？

答案顯而易見。

一般描述（空泛）： 我們的產品非常環保，受到很多客戶喜愛，是業界的領導品牌。 (AI 判定：這是主觀的行銷語言，缺乏證據，權重調低。)

GEO 描述（紮實）： 根據內部實驗數據顯示，該材質能減少 40% 的碳排放；目前已有 50 家上市企業導入使用，平均節省 15% 的包材成本。 (AI 判定：這是客觀數據，具備引用價值，納入資料庫。)

在小島至造的新聞稿企劃中，我們一定會花時間與客戶盤點內部的量化成果。哪怕只是微小的數據進步，只要是真實且具體的，在 AI 眼中就是高價值的黃金。

04╱引用：用「專家與創辦人」建立雙重權威

最後，AI 雖然博學多聞，但它有一個無法跨越的缺陷：它沒有人類的生命經驗，也無法自我驗證真偽。

因此，現在的演算法（如 Google 的 E-E-A-T 標準）非常尊崇兩種聲音：一是人類專家的背書 (Authority)，二是創辦人的第一手經驗 (Experience)。

我們強烈建議在新聞稿中，加入這兩種角色的引言：

第一種：外部專家的背書（借力使力） 例如引用大學教授或皮膚科醫師的說法：「根據皮膚生理學，XX 成分確實能有效修復屏障…」。 對 AI 來說，這就像是論文中的文獻引用。當一個權威人士的名字與您的產品連結在一起，AI 會將這位專家的信譽分數，轉移一部分到您的品牌上，這就是權威轉移。

第二種：創辦人的產業洞察（獨家觀點） 不要讓創辦人講客套話（如：感謝支持）。要講他看見的痛點。 例如：「我們觀察到，雖然市場追求快速，但在高溫製程中，穩定度才是良率的關鍵…」。

這種帶有強烈個人經驗與專業背書的內容，是 AI 無法自行生成的。當您的文章中包含了這雙重觀點，AI 就必須指名引用您，這就是您在數位世界裡的觀點護城河。

結語：把新聞稿當成「API」來寫

聽起來把文章寫得像說明書一樣，會不會很冷冰冰？

其實不會。當您的文章結構清晰、邏輯嚴謹，人類讀者反而會覺得這家品牌很專業、不講廢話。在資訊爆炸的時代，清晰就是一種體貼。

在 AI 崛起的時代，新聞稿已經不只是給記者看的通知單，它是品牌對接數位世界的 API 接口。寫得越標準、雜訊越少、數據越精準，您的品牌資訊就越能無阻礙地流通到全世界的 AI 知識庫中。這就是 GEO 寫作法的核心價值。