最近帮朋友的科技公司改新闻稿，发现他们团队还在用传统套路：市场部先开两小时会确定核心信息，然后让实习生熬三个晚上写初稿，最后负责人逐字逐句改到凌晨。结果发出去的稿子要么被媒体编辑直接扔进垃圾箱，要么改得面目全非。
这事儿让我想起去年接触的一家新能源企业，他们用 prompt 生成新闻稿，从确定主题到出终稿只用了 40 分钟，发布后还被三家行业头部媒体主动转发。两种方式的效率和效果差这么多，说到底就是有没有跟上新闻稿写作的新玩法。
📌 传统新闻稿写作的三大死穴
很多企业写新闻稿还停留在 “自嗨模式”。上个月参加一个行业峰会，听到某上市公司的公关总监吐槽，他们季度财报新闻稿每次都要经过法务、财务、CEO 三层审核，改七八版是常事，等发布时黄花菜都凉了。
信息密度失衡是个大问题。要么把新闻稿写成产品说明书，参数堆了满满三页，读者看不到任何有价值的商业信号；要么像写散文，情怀抒发了半天，没说清公司到底干了什么。某快消品牌的新品发布会通稿，开头用三百字描写现场灯光，到结尾才提了一句产品上市时间。
传播适配性为零更要命。同一份新闻稿既发行业媒体又发大众媒体，给投资人看的版本和给消费者看的版本完全一样。结果就是专业媒体觉得太浅，大众媒体觉得太硬，谁都不买账。有次看到某车企的技术突破新闻稿，里面全是 “扭矩矢量控制”“热效率突破 44%” 这样的术语，普通读者根本看不懂。
💡 prompt 改写新闻稿的底层逻辑
说简单点，prompt 就是给 AI 的 “写作指令”。但不是随便写句 “帮我写篇新闻稿” 就行，得像给新人布置任务一样，把所有关键信息说清楚。某电商平台的公关团队总结出一个公式：事件核心 + 目标受众 + 传播场景 + 风格要求 = 有效 prompt。
为什么这招管用？因为新闻稿有固定的信息结构。不管是融资消息、产品发布还是战略合作，读者想知道的无非是 “发生了什么”“为什么重要”“对我有什么影响”。prompt 的作用就是把这些要素提前框定，让 AI 在正确的轨道上输出内容。
试过用不同 prompt 测试同一件事的写作效果。同样是 “某咖啡品牌开了第 1000 家门店”，给 AI 的 prompt 如果是 “写篇开业新闻稿”，出来的内容干巴巴的；但如果换成 “给都市白领看的社区咖啡店开业新闻稿，要突出 24 小时营业和职场人专属折扣，语气亲切像邻居聊天”，生成的内容明显更有感染力。
🎯 高质量新闻稿 prompt 的设计技巧
得先明确新闻稿的 “身份标签”。是给谁看的？发在什么渠道？想达成什么目的？某 SaaS 企业的市场经理分享过他们的经验，写融资新闻稿时，给 AI 的 prompt 里一定会注明 “面向潜在客户和行业分析师，发布在 36 氪和公司官网，重点体现资金用途和技术优势”。
关键信息要像填表格一样列清楚。时间、地点、人物、事件经过、数据支撑，这些硬信息不能少。有个做餐饮连锁的朋友，他们的新店开业新闻稿 prompt 模板里，甚至会精确到 “门店面积 230 平米”“有 12 个靠窗座位” 这样的细节，AI 生成的内容自然就具体多了。
风格指令要够细致。别只说 “正式一点”，而是要描述成 “像《财经》杂志的企业报道风格，用词精准但不晦涩，每段结尾要有引导读者继续阅读的钩子”。某科技公司的新品发布会，用这种方式生成的新闻稿，被媒体评价 “既有技术深度又有传播爆点”。
可以加个 “反例排除”。告诉 AI 不要出现哪些内容，比如 “不要用‘引领行业’‘革命性突破’这类夸大词汇”“避免出现技术参数列表”。试过在写公益活动新闻稿时加了这条，AI 果然没像以前那样堆砌赞美之词，而是用具体案例展现活动效果。
🚀 用 prompt 写新闻稿的四个显著优势
效率提升不是一星半点。传统方式写一篇合格的新闻稿，从收集资料到最终定稿，平均要 3-5 天。用 prompt 的话，第一次生成可能只要 10 分钟，修改两三次后，两小时内就能搞定。某教育机构的公关专员说，他们现在每周能多产出 3 篇新闻稿，还不耽误日常工作。
信息准确度明显提高。因为 prompt 里已经明确了所有关键信息，AI 生成时不会像人工写作那样漏东漏西。有个做制造业的客户，以前新闻稿里常把生产线投产时间写错，用 prompt 后，这类低级错误几乎消失了，法务审核时间缩短了 60%。
传播适配性更强。针对不同媒体写不同版本的新闻稿，以前要花几倍时间，现在改改 prompt 里的受众和风格描述，AI 就能生成适配版本。某服装品牌的换季发布会，用这种方法同时生成了给时尚杂志的 “设计理念版” 和给生活类公众号的 “穿搭指南版”，两边的采用率都超过 80%。
新手也能写出专业水准。不用再担心团队里没有 “笔杆子”，只要掌握 prompt 设计技巧，新人也能产出合格的新闻稿。某初创公司的创始人自己上手，用 prompt 写出的融资新闻稿，居然被两家主流科技媒体报道了，他说 “以前想都不敢想”。
📝 实战案例：从 prompt 到发布的全过程
看个真实案例。某智能家居企业要发布新款扫地机器人，市场部是这么操作的：
先在 prompt 里写清楚核心信息：“2024 年 5 月 15 日，XX 品牌发布第五代扫地机器人，搭载自主研发的 AI 避障技术，比上一代清洁效率提升 40%，定价 1999 元，6 月 1 日正式开售。”
然后明确受众和渠道：“写给关注科技产品的年轻消费者，发布在 B 站专栏和科技类公众号，风格要像数码博主测评，多用生活化场景描述。”
AI 第一次生成的内容已经不错，但他们觉得还能优化，又在 prompt 里加了 “要突出‘宠物家庭专属模式’这个卖点，用‘养宠人再也不用手动清理猫毛了’这样的句子开头”。
改到第三版时，新闻稿已经很完善了。发布后三天内，这篇稿子在目标渠道获得了超过 5 万阅读量，比他们上一代产品的发布稿数据好 3 倍。
⚠️ 用 prompt 写新闻稿的注意事项
AI 生成的内容不能直接发。必须人工核对所有事实性信息，尤其是数据、时间、人名这些硬指标。有个惨痛教训，某公司用 AI 生成的合作新闻稿里，把合作方的 CEO 名字写错了，发布后才发现，不得不紧急撤稿道歉，影响特别不好。
要保留 “人的温度”。AI 写的内容有时会显得太理性，缺乏情感共鸣。可以在 prompt 里加一些人性化要求，比如 “在第二段加入一个用户使用场景的细节描写”“结尾用创始人的一句话感言收尾”。试过这么做后，读者反馈新闻稿 “更像真人写的了”。
别指望一劳永逸。不同类型的新闻稿需要不同的 prompt 模板，融资、新品、活动、财报，每种都有特殊要求。建议建立自己的 prompt 模板库，每次用的时候稍作修改，效率会更高。某连锁酒店品牌，他们的模板库里有 12 种不同场景的 prompt，新员工也能快速上手。
要跟着平台规则调整。不同媒体对新闻稿的要求不一样，比如行业媒体喜欢深度分析，大众媒体喜欢轻松有趣。发稿前最好研究一下目标媒体近期的报道风格，在 prompt 里做针对性调整。有个美妆品牌就因为没注意这点，给严肃财经媒体发了太活泼的新闻稿，被直接退回了。
现在写新闻稿早就不是 “文人墨客” 的专属活了，而是变成了可以标准化、高效率完成的工作。用对 prompt，不仅能节省时间精力，还能让新闻稿的传播效果翻倍。
但记住，工具再好也只是辅助。真正决定新闻稿价值的，还是内容本身是否有料、是否能打动目标受众。AI 能帮你把话说清楚，但说什么、怎么说才能击中人心，终究还是要靠人的思考和判断。
下次写新闻稿时，不妨试试这种新方式。从一个精准的 prompt 开始，可能会给你带来意想不到的惊喜。
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