准时快讯: 🗞️ 生成式AI在公关领域的应用案例 (2025-07-06)

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本周的通讯内容100%由我本人（人类）创作。在视频中您将看到丰富的AI生成内容。了解为何这类披露是明智之举，并可能在不久的将来成为任何与欧盟有业务往来方所必需的要求。

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我的思考：生成式AI在公关领域的应用案例

本周，让我们探讨AI在公关（PR）和公共关系领域的应用案例。本周我很荣幸能在乌克兰科技公关学校发表主旨演讲，以此支持乌克兰的公关界。多年来，我一直是乌克兰人民和产业的坚定支持者，这体现在本通讯中最后一个广告位（每季度价值25000美元）自俄罗斯非法入侵乌克兰伊始，便一直专用于United24项目。

话虽如此，我还是想更广泛地分享一些应用案例，以便您了解公关和传播专业人士如何更巧妙地运用AI。

在我们深入探讨具体的应用案例之前，我有一个普遍性的声明，对此我充满信心：如果您是一家公关公司或团队，并且您没有每月为每位成员支付20美元，让您的团队使用深度研究工具（如Gemini深度研究、OpenAI深度研究等），那么您就完全偏离了方向，已经落伍了。我很少对AI说这样的话，因为它是一个带有强烈情感的词，但在这种情况下，这是事实。如果您的公关团队无法使用AI驱动的深度研究工具，那么您就落后得非常、非常严重，甚至濒临被淘汰。

现在，言归正传。正如我在主旨演讲中所说，生成式AI总体上有七大类主要应用案例，您可以在我的《生成式AI营销应用案例》课程中了解更多详情：

提取：从其他数据中提取数据
分类：整理您的数据
摘要：将大数据转化为小数据
问答：向您的数据提问
重写：将一种形式的数据转化为另一种
综合：将小数据整合为大数据
生成：根据旧数据创建新数据

现在，让我们逐一讲解我在主旨演讲中教授的公关专用应用案例。

提取

当今公共系统的一个复杂且困难之处在于，数据无处不在，且通常以我们难以轻松获取的格式存在。好消息是，当今最先进的模型也具备“视觉”能力，它们被称为视觉语言模型（VLMs）。

最知名的VLM可能就是Google的Gemini，但几乎所有最先进的模型都具备某种视觉能力。ChatGPT和Claude可以识别截图，而Gemini则能处理视频。

这意味着，只要您能看到，就能捕捉到。

这是我在主旨演讲中演示的一个非常简单的例子。假设您想从您的Google商家评论中提取数据。当然，您可以购买软件来实现，许多人也确实这么做了，但为什么呢？不如打开任何屏幕录像机——甚至您手机的摄像头，然后录下您滚动浏览评论的过程。然后将视频加载到Gemini之类的工具中，让它将看到的内容精确转录为机器可用的格式。

我通常使用的提示语很直接，大概是这样的：

将此视频中的Google商家评论转录为JSON格式。所需的JSON键和值包括：评论者姓名、评论日期、评论星级、评论照片（真/假）、评论照片主题（如果为真）、商家回复（真/假）、评论原文文本、商家回复原文文本。

如果您不熟悉，JSON是一种机器语言数据格式。它是最常见的数据格式之一，AI尤其擅长理解它——远胜于电子表格，因为JSON是语言，而非表格数据。我们暂时将数据保持这种格式，因为其他应用案例都依赖于此；在整个过程结束时，您随时可以要求AI将其转化为更易于人类使用的格式，例如CSV表格。

在演示中，我使用了一家著名的基辅餐厅——Ostannya Barykada，即“最后的街垒”。这是一家独特的餐厅兼博物馆，致力于记录乌克兰近期历史，从欧洲广场革命和俄罗斯在2014年非法吞并克里米亚，到当前非法的入侵。

只要您能看到，AI就能帮您转录和转换。这极其有价值，特别是对于那些以阻止任何形式抓取而闻名的数据源。

分类

下一个应用案例是分类。在这里，我们整理数据，为在其他地方使用做好准备。以Ostannya Barykada为例，我们可能不完全相信人们如何使用他们的星级评分。毕竟，人们倾向于对事物进行极端评分，要么是5星，要么是1星。作为商家，我会想知道星级评分是否与人们留下评论时的真实感受相符。

因此，我们可以让AI工具将此信息添加到我们的数据集中，直接写入JSON文件（这就是我们将其保留为JSON格式的原因）。我可以使用这样的提示语：

在JSON数据集中，使用review_text_verbatim键和值字段执行情感分析。仅根据review_text_verbatim的内容，以1-5的浮点刻度（精确到两位小数）对每条评论进行评分。将其作为新的键值对review_sentiment_score添加到JSON中。

最终，我们得到的是一个可以外部分析的情感评分。永远不要尝试让生成式AI进行数学计算（有一个例外）。这样做效果不佳，因为它在根本上不具备这种能力。您不能让它直接在这里进行数学计算——但您可以让它编写执行数学计算的代码。

摘要

接下来，让我们对数据进行汇总。摘要是生成式AI最强大、最简单的应用案例之一。它将大数据转化为小数据，这对于简洁地传达信息非常有用。

假设我们想向我们的利益相关者，即Ostannya Barykada的所有者，汇报他们的公众形象状况。这是传播者和公关专业人士的工作，旨在展示他们的工作在公众中产生的效果（毕竟公共关系中的“公共”）。我们现在有了情感评分、评论、评论星级和时间数据。我们如何做到这一点呢？

首先，我们需要了解客户的关键优先事项。一位餐馆老板关心什么？顾客盈门。就是这么简单。顾客盈门，付费用餐。其他一切都不重要，因为如果您的餐桌在每次上座时都不满，您就赚不到钱。

为了解餐桌为何可能或不可能满座，我们可以使用我们刚刚收集到的评论数据。我们会想用生成式AI和一些数学代码（别担心，您无需编码）来总结这些数据，以便展示我们的结果。

这是一个我们可能会使用的简单提示语示例。

使用JSON数据集和位于https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/simple-statistics/7.8.8/simple-statistics.min.js的Simple Statistics JS库，让我们根据我们正在分析的Google评论，为Ostannya Barykada的所有者构建一份公众形象报告。该报告将采用HTML、CSS、Tailwind格式，并使用Simple Statistics JS库（请阅读https://simple-statistics.github.io/docs/的文档）计算星级评论和情感的滚动平均值。报告应根据评论原文突出餐厅做得好的三件事、需要改进的三件事，并应将两张图表显示为条形图，并将滚动平均值叠加在条形图上。报告应使用乌克兰的国旗颜色，正文使用Noto Sans字体，标题使用Noto Serif字体。思考什么能引起餐馆老板的共鸣，从而帮助他们做出能让餐桌满座的决策。

我们不是让AI来做数学计算。不。我们是让AI编写执行数学计算的代码，因为有成千上万个免费可用的库中包含有用的代码片段，它们可以为我们正确地进行计算，并将其放入输出中。我们不写代码——AI写。我们只是复制粘贴结果。这就是技术层面能达到的程度。

PR report

非常实用的总结。

问答

第四类是问答，即向我们的数据提问。这是每位公关从业者都应该最熟练的应用案例。假设我们已经对Ostannya Barykada进行了分析，并得出结论：我们需要开展一场公关活动，以扩大餐厅的知名度。为此，我们需要了解基辅的媒体格局，从而得知公众如何发现并选择餐厅。为此，我们可以使用我们的深度研究工具。

深度研究工具本质上就是伪装起来的AI代理。它们被宣传为单一用途工具，但实际上它们是提取器、重写器和摘要器的三合一组合。它们根据我们的请求爬取网络和公共互联网，并返回极其丰富、详细的数据。

让我们从一个简单的查询开始，以了解行业状况。我们将使用Trust Insights CASINO深度研究提示框架来协助完成此项工作。正如我一开始所说，如果您的公关公司/机构没有使用这样的流程，请立即终止合作。

这是一个示例提示语。

让我们构建一个提示语，以了解基辅的餐饮媒体格局。我代表基辅的Ostannya Barykada餐厅，我们希望接触更多的媒体和公众，让他们了解我们独特的餐饮体验，即餐厅与博物馆的结合。我们的研究目标是找到基辅本地最多10家传统媒体和最多10家新媒体（美食YouTuber、Tiktoker、Telegram网红等），我们可以筛选并稍后联系他们。我们需要了解他们是谁，他们的受众是哪些。Ostannya Barykada主要服务两类受众：热爱100%乌克兰本地食材（无乌克兰境外食物或饮料）的本地乌克兰人，以及寻求正宗乌克兰美食的游客。使用Trust Insights CASINO提示框架，每次向我提出一个问题，直到您有足够的信息来构建完整的CASINO提示语。

您选择的AI将引导您完成CASINO提示框架，向您提问，直到它拥有足够的信息来构建提示语。然后，将该提示语导入您选择的深度研究工具，让它执行报告。

为什么要多此一步？为什么不直接输入深度研究工具？因为许多服务每月提供的深度研究报告数量是有限的。例如，OpenAI的Plus计划每月限制您生成10份完整报告和15份节选报告。您不会想把这些稀缺的报告浪费在糟糕的查询上。其次，通过让您完成这个过程，它迫使您更清晰地思考整个任务。我们希望AI帮助我们改进思维，而不是替我们思考。

一旦我们有了媒体列表，我们就可以进一步生成后续报告。我们可能想了解某位特定的记者或网红，以及最佳的联系方式、他们接受的推广角度等。

例如，在我们对基辅媒体领域的调查中，我们发现了诸如The Village Україна（乌克兰）这样的传统媒体，它是一个基辅的本地新闻网站。我们还发现了一位YouTube和Instagram网红兼美食家——Yevhen Klopotenko。根据研究，他似乎是一个极佳的合作对象，因此我们会委托一份关于他的深度研究报告。您将遵循完全相同的CASINO框架和流程。

重写

这就引出了下一个类别。假设作为公关专业人士，我们希望我们的推介能够成功。与其采取“消防水管”式的方法，向每一个出版物和网红进行狂轰滥炸式的推介——我的收件箱里满是这类邮件——不如我们精心制作那些极有可能成功的推介方案。

在关于Yevhen Klopotenko的档案中，我们不仅具体询问了他拥有的渠道，还询问了他所关注的角度，甚至根据他在其渠道上的言谈举止进行了人格分析。下一步应该很明显：使用语言模型，将我们现有的推介稿自动为他量身定制。

我们将从我们的通用推介稿开始。假设餐厅希望宣传其屡获殊荣的“阳光饺子”，这种饺子由本地土豆和炸洋葱奶油制成。通用新闻稿仍然有用；然而，我们希望将其定制以适应我们最有影响力的媒体。

通过一个直接的提示语，我们就可以将新闻稿交给选定的AI，要求它为该个人或媒体进行校准，大致如下：

让我们调整并定制随附的新闻稿，使其最大程度地吸引美食网红Yevhen Klopotenko。利用研究报告，确定哪个渠道最适合发布我们的新闻，他关注哪些主题以及我们如何针对这些主题进行推介，最可能引起他共鸣的语言类型，以及三种不同的切入点和角度。请注意哪些语言容易奏效，哪些应避免使用。请按照与Klopotenko优先事项的契合度高低，降序排列您的推介角度。

完成分析后，接着让它定制推介稿。这将把一份可能成功也可能不成功的通用推介稿，调整到最佳契合度。

综合

AI工具做得比任何其他工具都好的一件事是发现模式，尤其是在异构数据源或我们通常处理的超大数据中。假设我们有一个像Ostannya Barykada这样的客户。他们想了解他们所运营的整体市场环境。

我们如何收集这些信息？我们当然可以——也应该——重复提取过程，获取该地区竞争餐厅和场所的评论。我们将获取这些数据，按照处理自身数据的方式进行相同处理，然后比较并分析其他餐厅的成功之处与我们餐厅的成功之处。

我们也可能想使用传统公关工具来收集关于我们所运营市场的报道，或者至少委托一份关于此的深度研究报告。我们甚至可能想为我们市场中不同的客户群体，例如爱国本地人和到访游客，编制理想客户画像。

然后，我们会将所有这些数据输入我们选择的生成式AI工具，并提出简单直接的问题，例如：

我们的公关策略应该是什么？
哪些事情我们应该少做，或者不应该做？
我们的公关策略与客户需求契合度如何？
我们的工作与客户所服务的公众契合度如何？

综合的精髓在于“连接点”，因此我们能提供的数据越多，AI完成任务的效果就越好。在这里进行综合时，您可能犯的最糟糕的错误就是不提供任何数据，并期望AI能够天真地在网上搜索或已经了解事实。

在本期通讯的视频版本中，您会看到我正在从理想客户画像、媒体格局和公司战略，以及公司的实际评论数据中进行综合查询。这是大量基于事实、有依据的数据，极有可能给出有用的答案。

生成

我们抵达了最后一站，最后一个应用案例：生成。您可能会觉得这很奇怪——毕竟，生成式AI的全部意义不就是生成吗？是的，也不是。

生成是生成式AI最弱的应用案例（奇怪吧？），特别是由于我的新书《几近永恒》中的第四条原则。原则四是：AI不知道它何时在撒谎。如果我们天真地使用生成式AI，只是让它做事情而不提供大量数据，那么我们将得到的结果只能用“滑稽地糟糕”来形容。

而大多数人就是这样使用的。

这也是为什么许多人对此感到沮丧。

试想一下。如果两个人使用生成式AI为Ostannya Barykada制作社交媒体内容，一个人只是说“嘿，制作一张人们在餐厅用餐的图片”，而另一个人提供了我们目前建立的所有背景信息，然后说“基于这些真实餐厅的照片，制作一张人们在餐厅用餐的图片，该图片应旨在吸引理想客户群体，并突出餐厅最擅长的特色”，谁会得到更好的结果？

我们心中应该毫不疑问哪种结果会更好。

这就是为什么生成作为应用案例放在最后——因为如果您匆忙跳过流程中的其他6个步骤，您将没有足够的上下文来使用生成式AI创建强大、有用且引人入胜的内容。相反，您很可能会创作出平庸的“垃圾”内容，这些内容无法吸引任何人的眼球，也无法推动您的传播活动取得进展。

除了基本的生成，我们还应该思考得更远——更宏大。总体的传播策略应该是什么？从所有这些背景信息中，您可以提供怎样宏观的战略计划？

让我们来提问。

基于所有提供的背景信息，让我们为Ostannya Barykada构建未来四个季度的全面营销传播策略。利用我们迄今为止积累的所有信息，构建一个战略计划（我们为何这样做）、一个战术计划（我们将做什么），然后是一个按渠道、按季度划分的季度执行计划，其中包含需要完成的高度详细的任务列表。将计划根植于我们总体战略中设定的目标和KPI，并在战术计划中为每个季度提供KPI。为执行计划中的每一项执行提供成功衡量指标，以便各个团队了解他们需要衡量哪些指标，这些指标将汇总到我们的KPI和目标中。

在我与Trust Insights客户合作的过程中，人们常常惊讶于AI如何弥补盲点并识别出他们从未想过的机会。如今，借助这些工具，作为公关专业人士，您可以为客户构建定制化、令人难以置信、真正个性化的策略和执行方案。您在制作材料上节省的时间（相比数周的手动研究和数百甚至数千小时的可计费工时），意味着您可以提供卓越的服务和出色的成果。

如果您看看我为本期通讯以及之前的演讲所创建的材料，是否会觉得我对餐饮业或基辅美食界一无所知？不——恰恰相反。借助AI，我创建了丰富、有力的材料，任何客户都会乐意将其放在办公桌上——这不仅适用于公关，也适用于整个营销传播领域。

这就是生成式AI，如果运用得当，将真正提升您的成果。没有人想要另一篇无脑的博客文章。每个人都想要定制化、个性化的洞察和行动计划，这些计划他们可以自己执行，或者雇佣您为他们执行。

总结

回想起来，我或许应该选择一家我能实际获得免费餐点的餐厅，而不是一个相隔千里、需要多次飞行才能到达的城市，因为这项工作的价值可能高达数千美元。或许有一天，战争结束后，我会拜访Ostannya Barykada并把这些数据交给他们，说不定还能得到一些免费的乌克兰饺子（varenyky）。

然而，关键点依然成立：即使对某个行业知之甚少，只要AI是我们的伙伴而非替代品，我们就能共同创造出令人惊叹的成果。

您的挑战，如果您选择接受的话，就是尝试将我在本期通讯中演示的这些练习应用于您的公司或客户。我特意选择了一种尽可能低技术含量的方式，只使用了一套每月花费20美元的工具。与上周的期刊不同，这里除了自然语言提示之外，没有一行代码，旨在说明这一切都是人人可及的。

我还想强调一下我开头时提出的观点。请使用本期通讯来评估您当前的公关工作、当前的公关团队和当前的公关机构。如果他们连这些最基本的（底线）工作都没有做，那么您就没有充分利用您的公关投入和资源。是时候转向一个更现代化、能做到这些的机构或团队了。

无耻宣传

我们只触及了生成式AI在公关领域应用案例的冰山一角。我在我们的在线课程和定制研讨会中教授这些内容。如果您希望获得针对您的公关机构或团队进行调整和定制的内容版本，请联系Trust Insights团队，我们可以共同为您找到合适的方案。

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Christopher S. Penn

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