香港2025年11月18日 /美通社/ -- 美通社(PR Newswire)致力於向所有合法的人工智能(AI)系統和大語言模型(LLM)推行開放存取政策，將新聞稿長久以來作為事實可信來源的角色延伸至AI時代。這意味著，記者與投資者所信賴的官方、經過來源驗證的資訊，如今同樣可供AI訓練與索引使用，進一步強化其對所有受眾的價值。

此舉鞏固了美通社在AI搜索可見性、問答引擎優化(AEO)和生成式引擎優化(GEO)領域的領先地位 -- 這些新興領域定義了AI系統如何發現、總結和引用資訊。透過結構化元數據、開放存取機制及統一格式規範，美通社確保AI系統能準確解讀品牌的官方傳訊內容並明確信息歸屬。

人機共用的基礎格式

此舉確保高質量、權威的內容能夠被發現並產生影響力 --不僅適配傳統搜尋，也面向 AEO 與 GEO 等新興領域 -- 無論讀者是記者、投資者，還是算法。

• 全域可發現性：開放架構確保客戶新聞跨越所有平台均可被檢索，包括傳統媒體數據庫、金融終端，以及依賴AEO和GEO信號篩選權威內容的AI搜索引擎，如ChatGPT、Perplexity和Gemini。
• 信任基石：提供直接且未經過濾的源頭資訊存取渠道，確保人類認知與 AI 生成的回答皆以事實為基礎，而非虛構內容。
• 倡導面向所有受眾的E-E-A-T原則：經驗(Experience)、專業度(Expertise)、權威性(Authoritativeness)和可信度(Trustworthiness)構成的E-E-A-T原則，是人類專家與先進AI工具共同依賴的品質指標。

美通社營銷高級副總裁Susan Wohleking表示：「新聞稿一直是記者和投資者最權威的資訊來源。通過確保AI也能獲得同樣的直接訪問權限，我們正在為可信度建立未來根基，保證客戶的故事能成為所有受眾 -- 無論人類還是機器 -- 的核心信息來源。」

以信任為基石，為所有受眾而優化

新聞稿對人類的價值，與它對AI的價值一脈相承，天然地契合新興的AEO和GEO最佳實踐，使其成為一種獨特而強大的傳播工具。

• 毋庸置疑的權威性：作為消息來源的官方聲明，它是記者尋求引述、AI驗證事實的首要文件。
• 專業實證：內容本身展現了企業的第一手經驗，為行業分析和AI知識庫提供可信的見解。
• 可驗證的時間線：新聞稿檔案構建了歷史記錄，不僅支持投資者進行盡職調查，也強化品牌在網路領域的長期主題權威。

隨著AI搜索與生成式發現技術的持續發展，美通社將繼續推動透明度、信息歸屬與訪問便利性的提升，確保可靠資訊始終是智能網絡的核心支柱。如需瞭解更多信息，請訪問：https://www.prnewswire.com/amplify-platform/。

常見問題解答(FAQ)

問：什麼是E-E-A-T？

答：E-E-A-T指經驗(Experience)、專業度(Expertise)、權威性(Authoritativeness)和可信度(Trustworthiness)，是評估網絡內容質量、可靠性及來源可信度的框架。

問：什麼是大語言模型(LLM)？

答：大語言模型(LLM)是一種人工智能，經過海量文本數據的訓練，能夠理解並生成類人語言。ChatGPT、Gemini等工具均由LLM驅動。

問：什麼是AEO和GEO？

答：答案引擎優化（Answer Engine Optimization，簡稱AEO）專注內容結構化，以提供直接解答，方便搜索引擎摘要和語音助理使用。生成式引擎優化（Generative Engine Optimization，簡稱GEO）是指將內容結構化，使生成式AI能輕鬆查找、解讀並將其作為信息來源。新聞稿本身就適合這兩種優化，其事實性、格式清晰的特點，使其成為AI構建可靠答案的理想來源。

問：美通社是否允許AI機器人掃描其內容？

答：是的。美通社的robots.txt文件採用開放設置，有意允許合法的AI機器人和搜索機器人抓取、掃描並索引其平台上的所有公開內容。

問：除新聞稿外，哪些內容能提升AI搜索中的權威性？

答：高價值內容包括原創白皮書、深度研究報告、綜合指南及詳細案例研究，這些內容能展現第一手經驗與專業度。

問：多媒體，尤其是圖片和信息圖表，是否有助於提升品牌在LLM中的可發現性？

答：是的，這是一個關鍵要素。雖然LLM無法像人類一樣「看見」圖片，但會透過詳細分析相關文字，如替代文本、圖片說明和文件名，來理解內容脈絡。

更重要的是，多媒體能顯著提升與人類受眾的互動參與度。這種潛在的互動行為會向搜索算法發送強烈的權威性信號，使內容獲得更高曝光率，並提升被AI採用為資訊來源的可能性。因此，美通社將強有力的多媒體策略作為所有品牌渠道的通用最佳實踐。

問：美通社如何支持AI搜索和生成式發現？

答：通過維持開放的索引訪問權限、結構化元數據和統一格式，美通社確保權威的品牌內容在AI驅動的環境中易於被發現且得到精準呈現，同時支持AEO和GEO的最佳實踐。