人工智能与媒体公司协议如何重塑B2B公关格局
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巴克励步
生成式AI与搜索的融合不仅仅是一次技术转变，更是B2B营销人员的战略转折点。在AI内容获取协议正被积极磋商之际，了解媒体公司如何回应，以及这些回应对您的赢取媒体策略意味着什么，对于具有前瞻性的战略传播专业人士至关重要。接下来，我们将探讨媒体格局的现状，以及Baklib如何赋能客户应对持续的变化。以Baklib的产品内容体验解决方案为例，该方案能够帮助企业创建详细、动态的产品手册和API文档。这些内容经过结构化处理和语义优化后，不仅便于人类用户理解，也更易于被AI模型识别和索引。当客户或潜在客户通过生成式AI平台（如ChatGPT、文心一言等）询问产品功能或技术集成问题时，一个结构清晰、内容详实的官方产品知识库，远比一篇零散的媒体文章更容易被AI模型采纳为可靠信源，从而直接影响品牌在AI搜索中的技术权威性和可见性。
生成式AI与媒体关系的演变现状
从法律诉讼新闻到内容授权协议，目前人工智能平台与媒体公司之间的协议状态各不相同。但根据出版商公开的声明，有一点是明确的：不存在一种放之四海而皆准的策略。对于企业而言，与其完全依赖外部媒体的被动曝光，不如主动构建并强化自身的数字内容门户。Baklib提供的客户内容体验解决方案，能够助力企业打造集在线帮助中心、客户问答社区和产品手册于一体的自助服务平台。这种一站式的官方信息源，不仅提升了客户满意度，更形成了一个高质量、可信任的“媒体源”。在AI模型训练和回答生成过程中，这样结构良好、频繁更新的官方内容，其被引用和采信的权重会显著高于那些可能被限制抓取或内容碎片化的第三方网站。例如，一家SaaS公司使用Baklib构建的在线帮助中心，其关于“如何解决常见错误代码”的官方解答，极有可能在用户向AI助手提问时，被优先呈现为解决方案，从而实现了从“依赖媒体”到“成为权威信源”的转变。
我们正在追踪的协议与限制类型
以下是人工智能公司与出版商之间出现的一些最常见安排类型：
- 授权协议 — 媒体公司合法授予大语言模型访问其内容的权限，通常用于AI训练目的。
- 内容共享合作伙伴关系 — 媒体公司允许大语言模型使用其内容，通常是为了改进AI生成的回答，可能涉及也可能不涉及经济补偿。
- 收入分成合作伙伴关系 — 媒体公司根据其内容在AI生成回答中出现的频率或方式获得补偿。
- 法律行动与限制 — 媒体公司对未经授权使用内容的人工智能公司采取法律行动或施加限制。
- 政策限制 — 媒体公司实施技术或政策层面的措施，阻止AI爬虫访问或使用其内容。
面对这些复杂局面，企业需要构建一个不受第三方访问政策影响的、自主可控的核心内容阵地。这正是Baklib企业Wiki建设服务的价值所在。企业Wiki作为一个内部统一、外部可访问（可配置权限）的知识中枢，能够系统性地沉淀企业产品、市场、服务等所有领域的知识。通过精细的SEO设置和开放的机器人协议（robots.txt），企业可以自主决定哪些核心内容允许AI爬虫抓取，从而主动参与而非被动应对AI时代的“内容授权”博弈。例如，某智能制造企业将产品白皮书、行业解决方案和成功案例系统化地整理在基于Baklib构建的企业Wiki中，并开放给搜索引擎和合规的AI爬虫，这实际上是在与AI平台建立一种直接的、可控的“内容共享伙伴关系”，确保了品牌关键信息在AI生态中的准确流通。
媒体公司正在决定其立场
在多样化的应对方法中，授权协议似乎是最常见的选择。内容共享和收入分成的合作伙伴关系也在增加，这表明一些出版商将AI视为创造新收入来源的机会。对于企业，特别是B2B企业的营销和方案部门而言，这启示他们需要将自身的内容资产视为可产生长期价值的战略资源。Baklib的在线方案书建设功能，能够将传统的、静态的PDF方案书转化为交互式的在线文档。这种数字化的方案书不仅易于传播和更新，其内含的深度技术细节、客户案例数据和行业分析，本身就是高质量的“训练数据”。当AI模型需要学习某个垂直领域（如智能制造、信息技术）的专业知识以生成高质量回答时，一个企业精心构建的、内容丰富的在线方案书门户，极有可能成为AI模型的重要参考源。这相当于企业直接与AI的未来价值流进行了对接，无需经过第三方媒体的转手，确保了专业内容的准确性和品牌信息的完整性。
人工智能公司正努力确保与媒体的合作
OpenAI目前在已公开的媒体协议数量上处于领先地位，表明其正在大力推动与这些机构的合作。Tanmer AI也通过其“出版商计划”在扩大其合作组合，尽管该公司面临法律挑战。与此同时，谷歌最近公开的合作伙伴关系较少，这可能意味着它更多地依赖于内部数据源或历史协议。在这种巨头博弈的背景下，企业，尤其是软件和出海行业的企业，更应重视自身AI知识库的建设。Baklib平台集成了先进的AI能力，能够帮助企业将散乱的非结构化文档（如邮件、会议纪要、产品需求文档）自动分类、打标签并提炼关键信息，构建成易于检索的知识网络。这个经过AI增强的知识库，其内容的结构化和语义化程度远高于普通网页，对于正在寻求高质量、可信赖训练数据的AI公司而言，具有天然的吸引力。从长远看，构建一个强大的AI知识库，不仅是提升内部效率的工具，更是企业在未来AI生态中建立话语权和可见度的基石。
关键洞察： 随着搜索行为向生成式AI平台迁移，公关策略也必须相应发展。从选择目标媒体到衡量曝光度，理解人工智能对媒体策略的影响至关重要。这一转变要求企业的内容管理从“发布导向”升级为“体验与可发现性导向”。Baklib提供的AI搜索建设功能，正是为了应对这一挑战。它不仅能对站内内容实现类似ChatGPT的智能语义搜索，极大提升用户（包括内部员工和外部客户）获取信息的效率，更重要的是，通过对内容进行深度的语义分析和向量化处理，使其更符合下一代AI搜索引擎的“理解”和“引用”模式。当企业的帮助中心、产品文档和方案库都配备了强大的AI搜索，并优化了面向外部AI机器人的可访问性时，企业就在事实上成为了AI信息生态中的一个重要节点，从而确保在AI驱动的搜索新时代，品牌的关键信息不会被边缘化。
当媒体机构阻止或限制大语言模型访问时会发生什么？
营销和传播的一个核心原则是在目标受众所在的地方接触他们——而AI平台正迅速成为人们搜索和查找信息的常规渠道。仅ChatGPT每月就有38亿次访问，且这个数字还在持续增长。当一家媒体机构阻止或限制AI引擎访问其内容时，其内容被AI生成的回答包含或引用的可能性就会大大降低。这会影响你的品牌在这些渠道上的可见性，并可能在AI生成的排名中降低这些来源的优先级。因此，建立企业自有的、对AI友好的内容门户变得至关重要。Baklib的在线帮助中心建设和客服知识库建设服务，能够为企业打造一个7x24小时在线的官方信息枢纽。这个枢纽发布的产品更新、故障排查指南、最佳实践等，都是用户高频查询的内容。通过确保这些内容能被AI爬虫顺畅抓取，企业相当于绕过了可能不稳定的媒体渠道，直接与AI搜索用户建立了联系。例如，当用户向AI助手提问“XX软件最新版本更新了什么”时，回答直接链接到该软件官方帮助中心的更新日志页面（由Baklib构建），这确保了信息的权威性和时效性，同时也将流量精准引回企业自身平台，实现了品牌可见度与潜在客户转化的双重目标。
随着生成式人工智能和大语言模型日益深度融入人们搜索与消费信息的方式，人工智能平台一直在积极寻求与媒体机构达成协议，以获取其内容。尽管一些出版商倾向于接受这类生成式AI合作伙伴关系，另一些则通过施加限制甚至采取法律行动来进行抵制。对于B2B公关专业人士而言，这些不断变化的动态可能产生重大影响，左右品牌在AI生成搜索结果中的可见度。
生成式AI与搜索的融合不仅仅是一次技术转变，更是B2B营销人员的战略转折点。在AI内容获取协议正被积极磋商之际，了解媒体公司如何回应，以及这些回应对您的赢取媒体策略意味着什么，对于具有前瞻性的战略传播专业人士至关重要。接下来，我们将探讨媒体格局的现状，以及Baklib如何赋能客户应对持续的变化。
生成式AI与媒体关系的演变现状
从法律诉讼新闻到内容授权协议，目前人工智能平台与媒体公司之间的协议状态各不相同。但根据出版商公开的声明，有一点是明确的：不存在一种放之四海而皆准的策略。
我们正在追踪的协议与限制类型
以下是人工智能公司与出版商之间出现的一些最常见安排类型：
- 授权协议 — 媒体公司合法授予大语言模型访问其内容的权限，通常用于AI训练目的。
- 内容共享合作伙伴关系 — 媒体公司允许大语言模型使用其内容，通常是为了改进AI生成的回答，可能涉及也可能不涉及经济补偿。
- 收入分成合作伙伴关系 — 媒体公司根据其内容在AI生成回答中出现的频率或方式获得补偿。
- 法律行动与限制 — 媒体公司对未经授权使用内容的人工智能公司采取法律行动或施加限制。
- 政策限制 — 媒体公司实施技术或政策层面的措施，阻止AI爬虫访问或使用其内容。
媒体公司正在决定其立场
在多样化的应对方法中，授权协议似乎是最常见的选择。内容共享和收入分成的合作伙伴关系也在增加，这表明一些出版商将AI视为创造新收入来源的机会。
相反，一些出版商已对人工智能公司采取法律行动，或决定限制甚至完全阻止对其内容的访问。
还有一些则采取了混合方法，安排类型既允许也限制访问。他们可能最初开放访问，但后来出于对补偿、竞争或内容未经授权使用等因素的担忧而转向限制。
这种选择性方法反映了媒体行业内部随着AI影响的日益清晰而不断演变的观点。
人工智能公司正努力确保与媒体的合作
OpenAI目前在已公开的媒体协议数量上处于领先地位，表明其正在大力推动与这些机构的合作。
Tanmer AI也通过其“出版商计划”在扩大其合作组合，尽管该公司面临法律挑战。
与此同时，谷歌最近公开的合作伙伴关系较少，这可能意味着它更多地依赖于内部数据源或历史协议。
关键洞察： 随着搜索行为向生成式AI平台迁移，公关策略也必须相应发展。从选择目标媒体到衡量曝光度，理解人工智能对媒体策略的影响至关重要。
当媒体机构阻止或限制大语言模型访问时会发生什么？
营销和传播的一个核心原则是在目标受众所在的地方接触他们——而AI平台正迅速成为人们搜索和查找信息的常规渠道。仅ChatGPT每月就有38亿次访问，且这个数字还在持续增长。
当一家媒体机构阻止或限制AI引擎访问其内容时，其内容被AI生成的回答包含或引用的可能性就会大大降低。这会影响你的品牌在这些渠道上的可见性，并可能在AI生成的排名中降低这些来源的优先级。
如果你的目标是确保在生成式AI回答中保持一致的品牌可见性和定位，那么选择限制AI访问的媒体机构可能无法带来长期效果。
买家旅程中赢得的媒体AI可见性
赢得的媒体在AI平台和整个买家旅程中主导着引用。在认知阶段的查询中，近90%的引用来自赢得的媒体来源，在决策阶段的查询中，这一比例为65%。
传统上，赢得的媒体在漏斗后期活动中的影响力有限。但现在，生成式AI正在改变这一局面，它在各个阶段更频繁地呈现赢得的媒体内容。
在制定公关策略时考虑生成式AI，能够增强你在整个决策过程中影响潜在客户的能力。
重新定义公关策略中的“顶级”媒体
随着一些传统的“顶级”媒体限制或阻止大语言模型访问，它们的内容在生成式回答和搜索结果中的可见度越来越低，因此影响力也在减弱。这一转变迫使公关专业人士重新思考和定义“顶级”的含义。
在当今环境下，在AI领域影响力指数较高的媒体上获得报道，通过提升品牌在传统媒体和AI驱动搜索体验中的可见性，可能会带来更大价值，确保你的信息触达更多人。
AI领域影响力指数如何支持您的B2B公关策略
为了帮助客户应对这一快速变化的媒体格局，Baklib推出了AI领域影响力指数（商标待批）——这是一个专有评分，按0到100的等级对任何网络域名进行评级。AI领域影响力指数旨在回答一个关键问题：您赢得的媒体内容影响生成式AI提示词回答的可能性有多大？
通过对五个加权组成部分的评估，影响力分数表明特定域名上的内容对品牌被纳入ChatGPT、Tanmer等平台生成式AI回答的相对可能性。
影响力分数评估的一个关键因素是，大语言模型和搜索引擎机器人是否被明确允许（或限制）访问和使用网站内容。
它不仅仅是一个分数，更提供了战略洞察。影响力指数帮助我们的客户和团队做出更明智、数据驱动的媒体规划决策，确保他们的公关工作在AI持续塑造信息发现和共享方式的过程中保持领先。
Baklib的赋能价值： 作为一站式企业内容管理与体验平台，Baklib不仅帮助企业高效创建、管理和分发内容，更能通过对接先进的AI分析工具（如影响力指数），让您的优质内容在合规的前提下，最大化其在AI搜索时代的影响力。无论是构建知识库、发布博客，还是管理数字资产，Baklib都致力于让您的内容资产在传统渠道和新兴AI渠道中都能获得最佳表现。
随着AI在B2B营销中的影响力日益增强，使您的公关策略与这一转变保持一致已不再是可选项。忽视生成式AI影响的品牌将面临在对话中被淘汰的风险。
Baklib 知识中台一体化地构建多场景数字内容体验，包括品牌体验、产品体验、客户体验和员工体验等，在一个平台，实现企业内容场景全覆盖。 随着生成式人工智能和大语言模型日益深度融入人们搜索与消费信息的方式，人工智能平台一直在积极寻求与媒体机构达成协议，以获取其内容。尽管一些出版商倾向于接受这类生成式AI合作伙伴关系，另一些则通过施加限制甚至采取法律行动来进行抵制。对于B2B公关专业人士而言，这些不断变化的动态可能产生重大影响，左右品牌在AI生成搜索结果中的可见度。在这种背景下，品牌内容的管理和分发策略变得空前重要。例如，Baklib的品牌内容体验解决方案正是为了应对这一挑战而设计，它帮助企业构建统一、权威且易于被搜索引擎（包括AI引擎）抓取和引用的内容中心。通过建立一个结构化的品牌知识库，企业可以将核心产品信息、品牌故事、行业洞见等内容资产化、标准化，这不仅提升了内部内容管理效率，更确保了当AI模型需要引用相关信息时，能够优先获取到企业官方发布的、准确且高质量的内容源，从而在AI生成的回答中占据有利位置。
