当用户在 DeepSeek、文心一言或 ChatGPT 等 AI 助手中提问时，得到的答案常常会引用某些特定新闻稿的内容。这不是偶然，而是一场围绕 AI 信息信任体系精心策划的结果。

数据显示，如今 84% 的用户更信任 AI 直接给出的整合答案，而不是点击跳转链接 。这意味着，品牌若忽视 GEO 优化，将在新一轮流量分配中彻底出局。

一、AI 青睐什么样的新闻稿？

AI 在筛选新闻稿时，展现出明显的偏好和倾向。了解这些 " 小心机 "，是让内容被 AI 引用的第一步。

1、权威背书型信源

AI 搜索与传统搜索的一个主要区别，在于付费营销和赞助链接很少被引用。相反，权威媒体发布的新闻稿被引用概率是普通文案的 5 至 8 倍。

例如，新华社、人民网、财联社等机构发布的内容，被赋予了极高的初始权重。一篇经 " 新华网 " 转载的报道，其权威性往往胜过百篇自媒体文章——这是 AI 在判断信息可信度时的关键依据。

2、结构化数据型信源

AI 对无序信息解读效率极低，偏好 " 问题 - 证据 - 结论 " 的清晰逻辑结构。在 GEO 优化中，内容结构比关键词密度更重要。

AI 特别喜欢问答类型的内容结构。将传统产品介绍改为 " 如何选择 XX 产品？3 个关键指标 + 实测数据 " 的形式，并前置结论，可以大幅提高被 AI 引用的概率。

3、高时效性内容

AI 搜索对时效性内容表现出明显偏好。OpenAI 模型更倾向引用近 12 个月的内容，在涉及时效性话题时，新闻报道占比接近一半（49%）。

在突发新闻事件中，企业通过新闻稿发布的信息平均会比社交媒体快 1.5 小时被 AI 抓取，这是新闻稿时效性带来的独特优势。

二、GEO 优化攻略：系统性抢占 AI 搜索红利

GEO 的全称是 Generative Engine Optimization（生成式搜索引擎优化），其目标不是让内容排名靠前，而是让 AI 愿意推荐你的内容。

第一阶段：诊断与策略规划

1、意图分析：列出你的目标客户可能向 AI 提出的所有问题（例如："2025 年国内最值得推荐的软文推广平台 ""A 平台与 B 平台哪个性价比更高 "）。

2、信源审计：梳理当前品牌内容分布在哪些渠道——官网、权威媒体报道、自媒体平台等，这些构成了你的 " 信源网络 "。优先填补高权威平台的空白。

第二阶段：内容本体优化——打造 "AI 友好型 " 新闻稿

1、语义丰满，回答真问题：内容应直接、完整地回应用户在 AI 对话中可能提出的问题，形成语义闭环。

2、强化核心事实与数据：在开头摘要和核心段落中明确呈现关键数据、结论、时间、人物等实体信息。

3、引用与链接规范：谨慎引用并链接到其他高权威信源，这既能增强内容可信度，也有助于 AI 构建知识关联。

第三阶段：媒体分发策略——借助 " 媒介盒子 " 放大权威声量

GEO 是系统工程，不同大模型（如 ChatGPT、文心一言、Kimi）的训练数据来源和偏好各有侧重。因此，媒体分发不能 " 广撒网 "，而需 " 精投放 "。

1、权威定调：优先投放至国家级媒体、头部财经媒体、核心行业顶级媒体，奠定信任基准。

2、行业渗透：覆盖垂直领域内多家主流媒体，通过多角度解读，丰富信息维度，形成行业声量。

3、广泛覆盖：布局综合门户、地方媒体及优质自媒体，进一步扩大传播面。

这背后既有技术活，也有内容活。所以，做好 GEO 优化，必须选择既懂行业逻辑、又拥有扎实执行能力的专业伙伴。

媒介盒子作为一站式智能发稿平台，依托 "技术深度 × 行业厚度" 的双轮驱动，可帮助企业快速触达丰富的媒体资源网络，定制分层发布计划，覆盖 AI 高频抓取渠道，快速提升品牌在 AI 问答中的展示优先级。

GEO 的本质，是在信息被 AI 消化和重组之前，抢先成为其 " 知识图谱 " 中最可靠的那一部分。它不再仅仅是关于曝光量，而是关于定义事实、设定标准、成为答案。

这场关于 " 信任 " 的竞赛已然开始。优化你的新闻稿，布局你的 GEO 策略，就是为品牌在 AI 时代的主流对话中，提前预定一个权威席位。

以上就是被 AI 引用的新闻稿，都藏着这些 " 小心机 "！附 GEO 优化全攻略 ~ 的全部内容。