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深度 | 企業(yè)構(gòu)建“新質(zhì)媒體關(guān)系”的7條建議

深度 | 企業(yè)構(gòu)建“新質(zhì)媒體關(guān)系”的7條建議

上周四美通社在北京做了一場Comms connect活動,主題是“新質(zhì)生產(chǎn)力下的企業(yè)傳播新業(yè)態(tài)”。新質(zhì)生產(chǎn)力的話題最近討論的很多,若簡單理解,新質(zhì)生產(chǎn)力指的應(yīng)是:“技術(shù)的創(chuàng)新突破,為勞動者和產(chǎn)業(yè)帶來的生產(chǎn)效率的提升”。

對企業(yè)來說,利用技術(shù)構(gòu)建“新質(zhì)生產(chǎn)力”的同時,在企業(yè)傳播領(lǐng)域也應(yīng)該有著新質(zhì)思維與策略,以便指導(dǎo)企業(yè)的傳播行為。而在眾多的傳播方法與領(lǐng)域中,“媒體關(guān)系”必然是企業(yè)的重中之重。
演講人丨美通社亞太區(qū)發(fā)布業(yè)務(wù)副總裁劉曉林
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最近,美通社發(fā)布了2024年全球媒體現(xiàn)狀調(diào)查報告,這已經(jīng)是美通社和母公司Cision連續(xù)第15年發(fā)布這個全球性的媒體調(diào)查報告(文末點擊“閱讀原文”可下載完整報告),主要目的是洞察全球記者的工作習(xí)慣的變化對企業(yè)傳播的影響。我們今天就結(jié)合在調(diào)查中我們的一些發(fā)現(xiàn),來討論技術(shù)的創(chuàng)新突破,對于整個新聞行業(yè)和企業(yè)的傳播實踐會帶來哪些影響。

今年的報告共收到了來自全球22個市場的超過3000名記者,博主與自媒體影響者參加,其中中國大陸有近400位記者參與了今年的調(diào)查,整個亞太區(qū)有近700位,在數(shù)據(jù)的接近性上還是很有參考價值的。
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記者眼中的新聞業(yè)的最大挑戰(zhàn)
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我們先從記者的這個職業(yè)和媒體行業(yè)的社會角色說起,最近剛好是高考填志愿,記得去年張雪峰有個很受爭議的言論,說“閉著眼睛選專業(yè)都比新聞好”。我本科的專業(yè)就是新聞學(xué),20年前新聞學(xué)是一個非常令人向往的專業(yè)。這20年發(fā)生了什么呢?我們在過去十幾年持續(xù)問的一個問題是:作為一名記者,你面臨的最大挑戰(zhàn)是什么?今年的排名首位的回答和去年一致,媒體裁員和資源不斷減少。
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其次,我們看記者眼中整個新聞行業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)是什么?排名第一的回答仍然是“保持作為新聞來源的可信度”,這個答案毫不意外。因為在充滿挑戰(zhàn)的外部環(huán)境中,受眾對媒體品牌的信任關(guān)系正在成為媒體越來越重要的資產(chǎn)。
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具體到亞太區(qū),記者認(rèn)為的新聞業(yè)的最大挑戰(zhàn)還包括“與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作者爭搶流量”,以及最多數(shù)量的亞太記者認(rèn)為“人工智能的崛起”是新聞業(yè)最大的挑戰(zhàn)。而排名第二位的挑戰(zhàn)是“適應(yīng)受眾不斷變化的媒體消費行為”,有40%以上的記者認(rèn)為這是媒體行業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)之一。
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為什么說在過去的十幾二十年,新聞業(yè)一直在發(fā)生變化?或者說受眾的媒體消費行為在不斷變化?是不是與技術(shù)的發(fā)展有最直接的關(guān)系?
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這20年期間,從報紙電視,到PC互聯(lián)網(wǎng),再到移動互聯(lián)網(wǎng),從圖文到短視頻,從傳統(tǒng)搜索到算法推薦,再到今天的AI大模型。傳播介質(zhì)、信息渠道在不斷變化,媒體生態(tài)和內(nèi)容形式在不斷變化,這也給新聞業(yè)和記者的工作提出了更高的要求。
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記者對人工智能的利用仍持懷疑態(tài)度
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說到技術(shù),我們的調(diào)查是在2024年1月-2月期間,雖然當(dāng)時ChatGPT 正是全世界討論最熱的時候,但那時還有一半以上的記者從來沒有使用過ChatGPT,但同時結(jié)合對記者的訪談我們也發(fā)現(xiàn),記者正在非常謹(jǐn)慎的利用人工智能技術(shù),并一直持有懷疑態(tài)度。
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當(dāng)你看到這個結(jié)論可能會有點疑惑,不是應(yīng)該積極利用技術(shù)嗎?AI不是可以提高生產(chǎn)效率嗎?記得十年前的2014年,在深圳的一次媒體圈活動分享,那個時候記者就已十分關(guān)注AI對記者工作習(xí)慣的影響,那個時候的AI應(yīng)用僅限于格式化的內(nèi)容寫作,比如體育賽事,天氣預(yù)報等,但那個時候記者就已經(jīng)在擔(dān)心失業(yè)問題。
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十年后的今天,事情并也沒有那么糟糕,AI在過去10年沒有取代記者的工作,目前記者對于AI最主要的工作應(yīng)用仍然是研究選題,優(yōu)化創(chuàng)意等文案工作上面。但相信在未來很長一段時間,AI并不能完全取代記者的工作,因為用戶需要更可靠的新聞,而新聞不是娛樂,絕大多數(shù)人并不期待新聞變得更有趣,而是希望真實。其實這也呼應(yīng)了媒體業(yè)的第一個挑戰(zhàn),保持作為信源的可信度,可信度在短期不是AI可以解決的問題。
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但反過來我們看到,在受眾端AI早已開始深刻影響用戶獲取信息的方式了,比如說,無論是百度還是google, 已經(jīng)開始在一些開放式的問題搜索結(jié)果中優(yōu)先展示由AI生成的答案。但ChatGPT等AI大模型也是通過從互聯(lián)網(wǎng)可靠的信源中不斷地學(xué)習(xí)和搜集,才能給出最接近用戶需求的答案。
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舉個例子,美通社每年幫助數(shù)萬家企業(yè)客戶發(fā)布超過30萬篇新聞稿,美通社自身的網(wǎng)站 prnewswire.com 作為有數(shù)千萬訪客的信源,和無數(shù)個下游媒體發(fā)布結(jié)果一樣,已經(jīng)越來越多的變成ChatGPT和微軟copilot等主流對話大模型的可靠信源,出現(xiàn)在給用戶提供的答案之中。所以說,對于企業(yè)信息傳播來講,在未來的AI時代,確保企業(yè)的信息持續(xù)出現(xiàn)在可靠的信源上,是進(jìn)入AI 信息世界的最重要的一張船票。
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構(gòu)建“新質(zhì)媒體關(guān)系”的7條建議
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活動上在座和線上的絕大多數(shù)是企業(yè)傳播的朋友, 我接下來分享的第二部分,也是每年我們做全球媒體調(diào)查的目的之一,就是為企業(yè)傳播人士提供媒體關(guān)系方面的洞察。建立“新質(zhì)媒體關(guān)系”的7條建議,才是今天真正分享的主題?!靶沦|(zhì)媒體關(guān)系“其實就是通過借助新技術(shù)帶來的渠道創(chuàng)新,與記者更有效率的溝通,與媒體建立尊重,互信的長期合作關(guān)系。
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01
相關(guān)性是吸引注意力的關(guān)鍵
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相信有不少企業(yè)傳播的朋友都曾經(jīng)從事過媒體工作,作為記者,有超過一半的人每周會收到來自企業(yè)的50個多pitch,我們把pitch的中文翻譯成“推介” ,這些“推介” (Pitch)中,可能包括要求記者發(fā)布新聞稿,活動邀請,或給記者提供一個報道線索,資料等。但我們同時看到,有四分之三的記者表示,他們收到的這些pitch中,只有不到25%與他們報道的內(nèi)容相關(guān)。
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深度 | 企業(yè)構(gòu)建“新質(zhì)媒體關(guān)系”的7條建議
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這個時候,要想讓我們的工作不是浪費時間,就要在聯(lián)絡(luò)媒體之前做足調(diào)查,了解記者的條線,風(fēng)格,發(fā)稿頻率,最近一段時間的作品,正在關(guān)注的話題方向等等,包括了解清楚媒體的讀者群特征,建立溝通的基礎(chǔ)是相關(guān)性,沒有人會把時間浪費到不相關(guān)的地方。
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在這里我們注意一個有意思的差別,對于亞太記者而言,排在第一位的是你能不能為我提供“數(shù)據(jù)和關(guān)鍵研究“ 63%的記者認(rèn)為這才是最有幫助的。并列第二位的是了解我的目標(biāo)受眾及他們認(rèn)為相關(guān)的內(nèi)容,以及幫我聯(lián)系專家,發(fā)言人并能安排采訪。所以,總結(jié)來說,在和媒體的溝通中,相關(guān)性是吸引注意力的關(guān)鍵,提供信息價值和資源價值。
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其實在實踐中來看,一個成功的pitch中,最有效的方法是直奔主題,新聞的倒金字塔在這里也是同樣適用的黃金法則,最核心的信息放在最顯著的位置,一句話把核心的信息價值和需求都講清楚。
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從全球范圍來看,新聞稿和新聞公告是記者最希望從企業(yè)這里獲取的內(nèi)容,對于亞太記者而言,從企業(yè)這里獲取原創(chuàng)的研究報道,包括一些行業(yè)趨勢,市場數(shù)據(jù)的洞察等,其次亞太記者相比歐美記者更加看重獨家新聞,也就是信源的獨特性。
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02
滿足記者的信息價值與資源價值需求
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剛才我們講相關(guān)性是一切的關(guān)鍵,那么記者最想要從企業(yè)那里獲取什么樣的內(nèi)容?我們?nèi)匀皇欠譃楸泵?,歐洲和亞太三個市場來看, 從全球范圍來看,“新聞稿和新聞公告”是記者最希望從企業(yè)這里獲取的內(nèi)容,對于亞太記者而言,從企業(yè)這里獲取原創(chuàng)的研究報道,包括一些行業(yè)趨勢,市場數(shù)據(jù)的洞察等會更受歡迎。其次亞太記者相比歐美記者更加看重獨家新聞,也就是信源的獨特性。
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總結(jié)下來建立新質(zhì)媒體關(guān)系的第二個建議,就是去盡量為媒體提供信息價值和資源價值。
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03
提供數(shù)據(jù)支持增強(qiáng)可信度
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第三點,就是為媒體提供更多的數(shù)據(jù)支持,增強(qiáng)可信度。我們的調(diào)查發(fā)現(xiàn),與去年相比,記者越來越多的依靠數(shù)據(jù)進(jìn)行編輯決策,尤其是亞太記者對數(shù)據(jù)的利用是最積極的,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出歐美記者。其次,媒體也更來越多的根據(jù)受眾參與指標(biāo)來衡量一篇報道是不是成功的,這些指標(biāo)甚至直接決定記者的收入。尤其是在新媒體公司,一位財經(jīng)媒體的朋友告訴我,他每個月收入中的甚至一半以上都是來自于閱讀量高的內(nèi)容的獎金。當(dāng)然媒體也會從這些高閱讀,高互動的內(nèi)容中產(chǎn)生收益,因為至今為止,媒體的商業(yè)模式也是通過流量和影響力來變現(xiàn)的。
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04
內(nèi)容可視化- 視覺敘事的力量
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第四點,內(nèi)容的可視化,視覺敘事。一圖勝千言,這是1911 年美國報紙編輯 Arthur Brisbane 向廣告商提出的的建議,后來這條建議成為了全世界媒體和廣告界的口頭禪:“一圖勝千言。”
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我們現(xiàn)在想一想,圖片在100年前,是不是就是最古老的新質(zhì)生產(chǎn)力?到了今天,圖片已經(jīng)不足以表現(xiàn)豐富的敘事,信息的傳播隨著創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展,早已經(jīng)演變?yōu)榱丝梢暬踊?,實時化等特點,比如短視頻和直播。我們可以講,在傳播中,可視化就是最重要的一種新質(zhì)生產(chǎn)力之一。
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我們的調(diào)查中另一個有意思的區(qū)域化差異,亞太地區(qū)的記者更樂于使用企業(yè)提供的多媒體內(nèi)人,比如有超過一半的亞太記者會考慮使用企業(yè)提供的視頻素材,比美國的記者整整高出一倍。
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05
社交思維- 制作利于社交分享的內(nèi)容
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第五點建議,社交思維,制作有利于社交分享的內(nèi)容,為什么這么說?我們先來看記者使用社交媒體的動機(jī),絕大多數(shù)記者使用社交媒體是為了獲取信息,其次在社交媒體發(fā)布和推廣內(nèi)容,包括互動和社交的目的。
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在這個時候,如果我們能夠制作,有利于媒體快速發(fā)布或社交分享的簡短的信息,尤其是融入了多媒體,數(shù)據(jù)的信息,將會有機(jī)會被記者快速的理解和傳播 。所以在我們制作常規(guī)傳播內(nèi)容的同時,主動提供一些方便于快速分享的信息,在有利于記者工作的同時,也會大大增加了傳播機(jī)會。
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06
成為記者的首選信息來源
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第六點建議,成為記者首選的信息來源。如何成為記者首選的可靠信息來源,其實以上是一個接近總結(jié)性的回顧,比如說,為記者提供數(shù)據(jù)和關(guān)鍵研究,了解媒體的目標(biāo)受眾,為記者提供信息價值和資源價值,等等。記者在報道我們的新聞時,需要克服的障礙越少,他們就越有可能報道我們的新聞。我們?yōu)橛浾叩墓ぷ魈峁┓奖悖磥硪簿蜁性絹碓蕉嗟挠浾咴敢馀c我們合作。
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07
避免溝通中的“黑名單”行為
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最后一點建議是,避免無效的溝通,看似是一句正確的廢話,但這卻是最終建立新質(zhì)媒體關(guān)系的基礎(chǔ)。我們每年的調(diào)查中會有大量的詢問,記者工作習(xí)慣及溝通偏好的問題,什么樣的溝通是沒有意義的?比如說,排在首位的就是信息轟炸,向媒體大量的發(fā)送不相關(guān)的內(nèi)容,其次是提供不準(zhǔn)確,不可信的信息,第三類就是向媒體發(fā)送單純的廣告營銷性內(nèi)容,沒有任何信息價值。
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在我們這個行業(yè),日常在溝通中我們常用甲方乙方形容彼此的關(guān)系,但誰是甲方,誰是乙方,其實這些都不重要。與任何關(guān)系一樣,尊重和信任是媒體關(guān)系長久的關(guān)鍵,在溝通中提供價值才有機(jī)會獲得彼此的信任和尊重,建立長期的合作關(guān)系。
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最終總結(jié)一下,2024年,保持可信度是媒體首要的考慮因素, AI等新技術(shù)已經(jīng)開始在極大的影響受眾端的內(nèi)容消費行為,但對媒體行業(yè)而言,記者現(xiàn)在仍處于使用人工智能的早期階段。今天基于這個報告提出了建立“新質(zhì)媒體關(guān)系” 的 7 條建議,也希望能夠在大家的企業(yè)傳播工作中有所幫助。
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原創(chuàng)文章,作者:凱龍,如若轉(zhuǎn)載,請注明出處:http://www.haiancl.org.cn/blog/archives/25200

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