用 AI 寫新聞稿：寫出記者願意刊登、訊息清楚的公關稿（含範例）

你花了一個下午寫新聞稿，發給三十家媒體，結果一家都沒登。多數人第一反應是「是不是我們公司太小」，但真正的原因往往很單純：稿子根本沒被打開、打開了也看不出新聞點、或者整篇讀起來像廣告，記者直接略過。

這篇要解決的問題：教你用 AI 把一堆產品資訊，轉成記者願意打開、看得懂、改一改就能發的公關稿。 適合誰讀：中小企業老闆、行銷企劃、品牌小編、公關新人——只要你需要對外發布消息，零基礎可讀。 讀完你會得到：一套找新聞點的方法、標準新聞稿結構、可複製的 Prompt 與 Workflow 流程圖，還有最容易踩的錯誤清單。

為什麼大多數新聞稿石沉大海？

先講一個殘酷的事實：台灣一個產業線記者，一天可能收到上百封新聞稿，但版面有限，最後能寫成報導的可能只有個位數。也就是說，你的稿子從一開始就在跟九十幾封稿子搶位置。

新聞稿被丟掉，通常逃不出三個原因：

第一，沒有新聞點。整篇都在講「我們產品多好用」，但這對記者來說不是新聞，是廣告。記者要的是「對讀者有意義的事件」——你解決了什麼問題、創造了什麼數字、反映了什麼趨勢。

第二，格式不對。標題寫成廣告標語、第一段在鋪陳情緒、最重要的資訊藏在第四段。記者沒時間幫你重整，看不到重點就跳過。

第三，滿滿 AI 腔與自誇。「業界領先」「創新突破」「完美解決方案」這類詞出現越多，越像置入廣告，記者越不敢用——因為他署名後要為這些形容詞負責。

AI 在這三件事上其實幫得上忙，但前提是你要會「指揮」它。直接丟一句「幫我寫新聞稿」，它只會把上面三個地雷全部踩給你。

核心概念：新聞稿不是廣告，是「替記者省事」的素材

要用好 AI，得先建立一個正確心態：新聞稿的讀者不是消費者，是記者。你不是在說服客戶買單，而是在說服一個忙碌的記者「這件事值得寫、而且寫起來很省力」。

理解這點之後，新聞稿的所有規則就都說得通了。下面用一張表，把「廣告思維」和「新聞思維」的差別講清楚——這也是你之後要 AI 反覆檢查的標準。

記住一個比喻：好的新聞稿像一份已經幫記者寫好初稿的報導，他只要刪修、查證、加個標題就能發。你越接近這個狀態，被採用的機率越高。AI 的角色，就是幫你把雜亂的產品資訊，快速整理成這種「半成品報導」。

實際教學：五步驟用 AI 產出可登的新聞稿

Step 1：先找新聞點，再開始寫

這一步最重要，卻最常被跳過。動筆前先逼自己回答一個問題：「記者為什麼要報這件事？」

如果你的答案是「因為我們產品很好」，那就還沒找到新聞點。試著把它轉成下面幾種角度之一：

• 數據角度：你的服務讓客戶省了多少成本、提升多少效率？「導入後客服回覆時間縮短六成」就是新聞點。
• 趨勢角度：你的動作反映了什麼產業趨勢？「因應缺工，某餐飲集團導入點餐自動化」就有報導價值。
• 在地角度：對特定地區、族群有意義嗎？地方媒體特別吃這套。
• 首例角度：你是某個領域第一個做這件事的嗎？

你可以先讓 AI 幫你發想角度，再自己挑最真實的一個：

你是資深財經線記者。以下是我們公司的一則消息，請你站在「這值不值得報導」的角度，
幫我找出 3 個可能的新聞切入點，並各自說明記者會關心的理由。
不要客套，覺得沒新聞價值就直說。

消息內容：[貼上你的產品/活動/數據資訊]

Step 2：餵 AI 一張「五要素事實表」

找到角度後，不要直接叫 AI 自由發揮，那會讓它開始編造。正確做法是先整理一張事實清單貼給它，明確規定「只能用這些事實」。事實表至少包含：

• 人（公司全名、發言人姓名與正確職稱）
• 事（發生了什麼、推出什麼）
• 時（發布日期、活動時間）
• 地（地點、適用區域）
• 物（產品名稱、方案內容、價格）
• 數據（具體數字，來源要可查證）
• 引言（高層或專家想說的一句話）

這張表就是 AI 的「事實邊界」，它越完整，AI 越不會亂掰。

Step 3：套用標準新聞稿結構（倒金字塔）

新聞稿有固定骨架，AI 很會套，但你得明確要求。標準結構由上到下是：

1. 標題：一句話講清楚誰做了什麼、為何重要。
2. 副標：補充標題、增加一個關鍵資訊。
3. 發稿地點與日期：例如「台北訊，2026 年 6 月 8 日」。
4. 導言（第一段）：用倒金字塔把最重要的 5W 講完。
5. 本文：依重要性遞減補充細節。
6. 引言：穿插高層或專家發言，增加可信度。
7. 公司簡介（boilerplate）：一段固定的公司介紹。
8. 媒體聯絡人：姓名、電話、Email。

把這個結構連同事實表一起給 AI，要求它逐項填寫，缺資訊就標註，不要自己補。

Step 4：去廣告化、去 AI 腔

第一版產出多半還是有自誇味，這一步專門用來「洗稿」。請 AI 做三件事：把所有最高級與情緒形容詞（最棒、領先、完美、革命性）刪掉或換成事實；把第一人稱的自賣自誇改成第三人稱客觀敘述；檢查每一個數字和職稱是否都來自你提供的事實表。

這一步是把「像廣告」變「像新聞」的關鍵。

Step 5：依不同媒體客製角度

同一則消息，發給財經媒體、產業媒體、地方媒體，角度應該不同。財經媒體關心營收與市場、產業媒體關心技術與趨勢、地方媒體關心對在地的影響。讓 AI 用同一張事實表，生成三個版本的標題與導言，你再針對主力名單微調。這個小動作，能明顯提高採用率。

範例：Prompt 與 Workflow

下面是一個可以直接複製、套自己資料的完整 Prompt。

你是擁有十年經驗的台灣公關公司資深文案，擅長寫媒體願意刊登的新聞稿。
請根據我提供的「事實表」撰寫一篇繁體中文新聞稿，嚴格遵守以下規則：

【角色與目標】
讀者是忙碌的產業線記者，目標是讓他願意打開、看懂、稍加修改就能發稿。

【結構】依序輸出：標題、副標、發稿地點與日期、導言、本文（2-3 段）、
一段高層引言、公司簡介、媒體聯絡人。全文 600-900 字。

【硬規則】
1. 只能使用事實表內的資訊，缺漏處標註「（待補）」，嚴禁自行編造數據、職稱或客戶名。
2. 用第三人稱客觀語氣，禁止「業界領先、最棒、完美、革命性、創新突破」等自誇與最高級形容詞。
3. 導言（第一段）用倒金字塔，把最重要的 5W 講完。
4. 用台灣用語，避免簡體與中國慣用詞，避免 AI 腔與空泛套話。

【事實表】
- 公司全名：
- 發言人姓名與職稱：
- 事件（推出什麼/做了什麼）：
- 日期與地點：
- 產品/方案內容與價格：
- 關鍵數據（可查證）：
- 想傳達的一句引言：
- 媒體聯絡人（姓名/電話/Email）：

請開始撰寫。

把這套流程畫成 Workflow，方便你每次發稿照著走：

找新聞點（AI 發想 + 人工挑真實角度）
        ↓
整理五要素事實表（人工，這步決定真假）
        ↓
AI 套倒金字塔結構出第一版
        ↓
AI 去廣告化、去 AI 腔（第二版洗稿）
        ↓
人工核對：數字 / 職稱 / 引言是否屬實
        ↓
AI 依媒體分眾客製標題與導言
        ↓
人工最後潤飾 → 發稿

注意流程裡有兩個「人工」關卡是不能省的：整理事實表、核對事實。AI 負責結構與文字，真假與責任始終在你身上。

常見錯誤

錯誤一：直接叫 AI「寫一篇新聞稿」。不給事實表，AI 只能自由發揮，結果就是滿篇空話加虛構數據。一定要先餵事實、再限制邊界。

錯誤二：放任最高級形容詞。「最」「第一」「領先」這些詞，沒有公正第三方數據佐證時，不只記者不敢用，在台灣還可能踩到《公平交易法》的不實廣告紅線。讓 AI 一律換成可查證的具體數字。

錯誤三：標題寫成廣告標語。記者是用標題決定要不要打開的，標題要講「事件」不是「賣點」。「給你最完美的記帳體驗」不如「某新創推中小企業記帳工具，主打省去人工對帳」。

錯誤四：把最重要的事藏在後面。很多人習慣鋪陳，第一段講願景、第四段才講重點。新聞稿必須倒金字塔，最重要的放最前面。

錯誤五：完全不核對就發出去。AI 會把職稱、數字、甚至客戶名「寫得很順但寫錯」。一旦錯誤見報，傷的是公司信譽。發稿前逐項人工核對，沒有例外。

最佳實務

• 事實表越細，成品越好。AI 的品質上限由你給的資訊決定，前期多花十分鐘整理事實，後面省下大量改稿時間。
• 建立公司專屬的 boilerplate。把固定的公司簡介、媒體聯絡人存成範本，每次發稿直接套，確保對外資訊一致。
• 附上「記者懶人包」。在稿件下方放高解析圖片、補充數據連結、可受訪時段，讓記者取用更省事，採用率更高。
• 準備一句話的引言。引言不要寫「我們很興奮」，要寫有資訊量、能被單獨引用的一句話，這往往是記者會直接搬進報導的部分。
• 發稿時機要對。避開重大新聞日、週五下午，AI 寫得再好也敵不過時機不對。
• 用 AI 做事後分析。發稿後把實際見報的報導貼回給 AI，請它比對你的稿子與最終報導的差異，下次就知道記者偏好留下什麼、刪掉什麼。

實際案例：台中一間 SaaS 新創的發稿改造

情境：台中一家做中小企業排班系統的 SaaS 新創，只有兩名行銷人員，沒有公關預算。過去每次推出新功能，都是行銷自己寫稿，發給名單上五十家媒體，幾乎沒有回音。

導入前：他們的稿子標題是「全新升級！最聰明的排班神器強勢登場」，第一段花了三句話講「我們相信好的工具能改變職場」，產品數據要到第三段才出現，全篇有十幾個「最」「領先」「完美」。發三個月、十二篇稿，零則見報。

導入後：他們改用上面的五步驟流程。先讓 AI 從「缺工趨勢」找新聞點，整理事實表時補上一個關鍵數字——某連鎖餐飲客戶導入後，每月排班作業時間從 16 小時降到 3 小時。標題改成「因應排班缺工，台中新創推自動化排班工具，客戶月省 13 小時人力」，導言第一段就把這個數字講完，並用 AI 把全篇自誇詞洗掉，最後依「財經」「餐飲產業」「中部地方」三個方向各做一版。

成果數據（導入後三個月）：發稿八篇，三篇被產業媒體與地方媒體採用，其中一篇還被記者主動追訪寫成專題；單篇發稿的平均產出時間，從原本約 4 小時縮短到 1.5 小時；最重要的是，行銷團隊終於有了一套可重複的流程，不再每次從零苦惱。

這個案例的重點不是「AI 很神」，而是 AI 幫一個沒資源的小團隊，把專業公關該有的格式與紀律補了起來。真正讓稿子被採用的，是那個真實的「月省 13 小時」數字——而那是人挖出來的，不是 AI 生出來的。

結論

用 AI 寫新聞稿，能不能成功，關鍵從來不在 AI 多會寫，而在你有沒有想清楚兩件事：這件事的新聞點是什麼，以及有哪些可查證的真實事實。把這兩件事想透、整理成事實表，AI 就能在幾分鐘內幫你套好結構、洗掉廣告味、分眾客製，把你從「不知道怎麼下筆」直接推進到「改一改就能發」。

記住那個核心心態：新聞稿是寫給忙碌的記者、替他省事的半成品報導，不是寫給消費者的廣告。讓 AI 當你的文案助手，但新聞點、事實核對與最終責任，永遠握在你手上。

想把這套流程變成隨手可用的指令，可以到 Prompt 產生器 直接填空生成；想了解更多用 AI 提升工作效率的指令公式，推薦先讀 ChatGPT Prompt 教學，把「怎麼問」這件事練到位。

❓ 常見問題 FAQ

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