PR预算到2027年翻倍？Gartner这条预测的出处与AI引用数据，外贸站的数字公关钱该怎么花

摘要：PR预算到2027年翻倍，这个数字出自Gartner今年1月为一场首席传播官网络研讨会写的预测页，没有公开方法和底层数据，Neil Patel团队10月这篇文章转引的是Inc.的二手报道。撑起这条预测的证据主要来自Muck Rack的AI引用研究：2025年12月那一版里，约94%的引用来自非付费来源，记者写的报道占两到三成，大约每两条引用就有一条出自近11个月内发布的文章。第三方报道确实影响AI怎么介绍一个品牌，可钱该加多少、从哪挪，得靠自己的小规模试验和监测去定，照着翻倍去编预算并不稳妥。

最近几个月，海外公关圈的提案里反复出现同一句话：Gartner说了，到2027年PR预算要翻一倍，因为大家都改用AI找答案了。代理商拿它说服客户加钱，品牌方的传播负责人拿它跟老板要预算，连做外贸独立站的朋友也开始问，是不是该把一部分谷歌广告的钱挪去发新闻稿。

Neil Patel旗下NP Digital的内容营销副总裁Chad Gilbert在10月5日发了一篇讲AI正在改写PR预算的文章，北京时间是10月6日凌晨。文章的主线很清楚：AI回答问题时大量依赖可信的第三方来源，品牌在这些来源里出现得越稳定，被AI正确理解的机会就越多，所以数字公关要从一次性的大活动改成全年不停的常态投入。

这个思路本身没什么毛病。问题出在那个翻倍的数字上，它的来路比大多数人以为的要单薄。下面先把这条预测追到源头，再看支撑它的数据，最后落到外贸站和独立站的预算怎么分、效果怎么测。

PR预算翻倍这句话，最早是谁说的？

原话出自Gartner面向传播部门的一份预测，题目叫Top Predictions to Inform 2026 Comms Strategies，一共五条，第一条写的是：到2027年，大众把公共大模型当成传统搜索的替代品，会推动PR和赢得媒体预算增长到原来的2倍。这里的赢得媒体，英文叫earned media，指的是别人主动写你、报道你、提到你，不是你花钱买的广告位，也不是你自己官网上的内容。

这份预测公开露面的地方是Gartner传播研究频道的预测页面，配套一场给首席传播官的网络研讨会。中东营销媒体Communicate在2月20日的报道里把这条预测的配套数据写得比较全，后面会逐个对照。

英国公关行业的老兵Stephen Waddington在3月16日写了一篇专门质疑这条预测的文章。他的核查结论有三点：

• 这句话最早出现在Gartner今年1月发布的一篇博客里，那篇博客是研讨会的获客页面，属于市场推广内容。
• 页面上没有公布方法，也没有披露底层数据，和Gartner正式研究报告的证据标准不在一个档次。
• 就算真有数据支撑，2027年这个时间点也很难实现，因为很多代理商和企业传播团队眼下的预算和人手都在收紧。

Waddington最担心的是这句话脱离了原来的语境。它从一场研讨会的宣传语，一路变成了主题演讲、代理商提案和领英帖子里的行业事实。NP这篇文章也是这个传播链上的一环：它写的是新的行业预测显示PR预算可能在2027年翻倍，配的来源链接指向Inc.的一篇报道，没有直接链Gartner。

说句公道话，Gartner的预测就是预测，和统计结果是两码事。它的价值在于告诉你分析师觉得风往哪边吹，不在于给你一个可以直接填进预算表的系数。把它当方向参考没问题，把2倍当成行业基准就有点像拿天气预报去签合同了。

Gartner拿来撑腰的数字，口径是什么？

按Communicate对这条预测的转述，Gartner给了两组依据。

第一组是流量。2024年上半年到2025年上半年，ChatGPT的访问量同比涨了608%，Perplexity涨了262%，谷歌和必应同期各降了1%。这组数据说明AI工具在快速起量，但它的时间窗停在2025年上半年，到今天已经过去一年多。而且谷歌只降了1%，至少从这组数据看，传统搜索的盘子还没明显缩小，AI工具的增量更像是从新的使用场景里长出来的。

第二组是AI引用了谁。Gartner引用了一家厂商的研究：AI生成答案里引用的链接，超过95%来自非付费内容，也就是赢得媒体、社交分享和自有内容，其中27%直接来自赢得媒体报道。新闻稿是被引用最少的类型之一。查询里带有时效要求时，接近五成的引用是新闻报道。

这组95%和27%的数字和Muck Rack在2025年7月发布的第一版What Is AI Reading报告完全对得上。Muck Rack是做媒体数据库和公关软件的公司，后来在12月出了更新版，口径有变化，放在一起看更清楚：

12月版的数字来自Muck Rack通过GlobeNewswire发布的新闻稿。里面还有两条和预算决策关系很大的发现，NP的文章没有提。

一条是查询类型决定了谁更有用。用户直接问某个品牌的具体事实，比如价格、地址、产品参数，AI更多引用品牌自己的官网。用户问的是发现型问题，比如哪几家供应商值得考虑，AI更多引用赢得媒体和新闻报道。

另一条是公关团队找错了人。把Muck Rack上被推介最多的记者和AI引用某个品牌时最常引用的记者放在一起比，重合度平均只有2%。也就是说，很多团队花大力气联系的媒体，和AI实际在读的媒体几乎是两拨人。

读这些数字时要记住一件事：Muck Rack自己在卖一款叫Generative Pulse的AI可见度监测工具。研究本身可以参考，但它天然倾向于得出公关和赢得媒体很重要的结论。12月版说新闻稿引用涨了5倍；Muck Rack博客11月的另一组统计里，被AI引用的新闻稿有61%来自GlobeNewswire这个通稿平台，而这份新闻稿恰好就是通过GlobeNewswire发的。这谈不上造假，只是引用的时候心里要有数。

AI为什么偏爱第三方报道？NP这篇讲对了什么

NP文章里最有用的部分，是把数字公关从一次性的活动改成长期信息积累的那几段。站内去年写过一篇AI搜索时代赢得媒体的打法，这次NP的推理更完整，可以按下面几步走一遍。

AI回答问题时需要能检索到、能拿来用的信息。品牌官网是重要来源，但不是唯一来源，新闻报道、行业网站、评测、研究机构和学术数据库都会提供关于一个品牌的额外背景。一家公司如果经常被可信的媒体提到，它在网上留下的信息量就比只靠自家官网的公司大得多。这些报道会反复确认同一组基本事实：这家公司做什么、专家是谁、在哪个领域有发言权。

NP举了个两家公司的例子。一家每年拿到一次大媒体专访，另一家全年都有相关媒体报道它的研究、评论、新品和行业观点。第二家公司周围的第三方信息要多得多。文章也补了一句，数量本身不等于权威，报道得相关、可信才算数。

这和站内之前写过的ChatGPT查询扇出研究能对上。AI在回答之前会把一个问题扩展成好几个子查询去搜，问到品牌事实时直奔官网，问到比较和推荐时就会去翻第三方页面。AI概览出现在品牌词搜索里时，引用最多的也是维基百科这类第三方来源。

NP还强调了一点：一次大曝光的效果会消退，持续的报道会不断强化品牌形象。Muck Rack数据里被引文章偏新，正好给这个观点提供了佐证。去年的一篇头版专访，到今年可能已经很少被AI翻出来了。

第三方信息也不只来自媒体。Reddit、行业论坛、YouTube测评里的讨论，同样会被AI拿去判断一个品牌靠不靠谱，社交平台二级搜索那篇专门讲过这条路径。公关部门习惯盯着媒体版面，做SEO的习惯盯着外链，这两块中间的社区讨论，往往两边都没人管。数字PR七要素那篇里提到的信息增益，放在这里也适用：别人那里读不到的新信息，才值得被反复转引。

这部分对做外贸的朋友很有参考价值。很多工厂型企业的公关思路还停在一年参加两次展会、发两篇新闻稿的节奏，中间半年网上几乎没有新的第三方信息。换成AI的视角看，这家公司就像一个半年没更新朋友圈的人，大家只能凭老印象去介绍它。

哪些地方说得太满，提案里最好别照搬

NP的文章整体比较克制，好几处都写了不保证被引用。但它把翻倍预测放在开篇当论据，又在结尾推荐自家NP Digital团队做常态化数字公关，读的时候要分清哪部分是事实，哪部分是推销。

Waddington点得最准的，是我们其实不知道AI到底看重什么。报道的数量、媒体的域名权重、发布时间、被引用的模式，哪个分量最重，目前没有可靠的证据。也没有研究能把某种具体的媒体投放策略和AI答案里的出现频率稳定地挂上钩。已有的研究大多和具体的公司、具体的受众绑在一起，换个行业就不一定成立。

钱从哪来，也得想清楚。按Communicate和Everything PR对报告的转述，Gartner给的建议写得很直白：向市场部提出业务理由，把至少一部分付费媒体的钱挪到自有和赢得媒体上。所以就算这条预测成真，对多数公司来说也是一次重新分配，总预算不会凭空多出一倍。PR这头涨了，广告那头大概率要降，看总投入的时候别只盯一边。

更有意思的是，NP自己的调研就有点打脸。NP Digital在8月发布过一组1000名营销人怎么看大模型品牌权威信号的问卷。结果是94%的人认为客户评价很重要或非常关键，93%认为内容创作很重要，80%看重AI引用和提及；只有20%的人认为外链很重要，行业奖项和荣誉排在最后，45%的人认为不重要。传统公关里很大一块工作就是报奖、做高管思想领导力，按这份问卷，营销人自己都不太看好这部分。

这份问卷测的是营销人的看法，AI实际怎么挑来源，它测不出来，也就不能拿来证明外链没用。但它至少说明一件事：同样是公关预算，花在哪类动作上，差别可能比总额大小更要紧。

媒体生态本身也让人担心。Waddington提醒，过去二十年广告预算持续从媒体流向搜索引擎和社交平台，很多出版商的生意越来越难做，AI公司和出版商之间的版权纠纷也没了结。大家都指望第三方媒体替自己背书，可这些媒体自己活得并不轻松，能报道你的版面和记者只会越来越稀缺。

还要防一种走偏的情况。预算一旦按AI可见度来考核，就会有人想走捷径：批量铺软文站、在问答平台刷提及、编造第三方评测。AI推荐黑帽那篇写过这些手法正在成形，短期也许能让品牌名多出现几次，可一旦被平台识别，清理起来比从零做还费劲。

所以拿这篇文章去跟老板要预算时，比较稳妥的说法是：AI回答品牌相关问题时确实大量引用第三方来源，我们想用一个季度的小预算试一试，看品牌在目标问题里的出现情况有没有变化。别直接说Gartner说了要翻倍，我们也翻倍。

外贸独立站的公关钱，花在哪几类动作上更划算？

NP给的常态化数字公关打法有三步：持续产出有新闻价值的素材，和相关媒体建立长期关系，按累积效果来衡量。把它放到国内外贸和独立站的场景里，可以落成下面这张表。

原创数据是性价比最高的一类。做外贸的企业手里其实有不少别人拿不到的东西，比如某个品类在不同国家的退货原因分布、某种材料过去两年的报价变化、海外买家询盘里最常问的十个问题。整理成一份干净的小报告，比空发一篇我们参加了某某展会的新闻稿更容易被记者和博主引用。站内那篇反向外联建链法讲的就是这个思路，让记者主动来找你，省得你满世界追记者。

媒体名单要按AI实际引用的来源来建。Muck Rack那个2%的重合度说明，凭感觉列的媒体名单很可能和AI在读的来源对不上。做法很简单：把买家可能问的二三十个问题拿到ChatGPT、Perplexity、Gemini和谷歌AI模式里问一遍，记下答案里引用了哪些网站和作者，按出现次数排序，这就是你的优先媒体名单。AI推荐里没有你的名字那篇写过具体的操作步骤，可以照着做。

中国出口企业还有一个常被忽略的点：海外买家搜中国供应商时，AI引用的往往是海外的行业媒体、采购平台评测和当地语言的报道，国内媒体的通稿基本进不了它的视野。所以媒体名单要按目标市场分开建，美国市场看美国的行业刊物，德国市场看德语的专业网站。打法上可以参考13种数字PR活动打法按预算和团队挑，记者询源平台的用法可以看HARO和后继平台那篇。公关和SEO两个岗位怎么分工，公关经理与SEO协作的七个动作里有现成的分工表。

付费新闻稿要降低预期。它能帮你在通讯社和合作网站上留下一份正式记录，Muck Rack的数据也显示新闻稿的引用在上涨，但它在全部引用里占比很小。真正有分量的还是记者自己写的报道和行业网站的独立评测。

还有一条底线：别图AI可见度去买软文和链接。为AI可见度买外链的风险那篇讲过，谷歌对付费链接的态度一直没变，靠买来的版面堆提及，风险和当年买外链差不多。NP文章自己也写了，目标是建立真实的、在网上能被看到的口碑，制造提及那条路走不远。

预算规模上，可以参考一个保守的做法：先拿出现有付费推广预算的一小部分，比如一个季度的5%到10%，专门用来做上面前两三类动作，三个月后看数据再决定加不加。这个比例只是给读者的起步建议，背后没有哪家机构的统计撑着，按自家现金流调整就行。

效果怎么衡量，三个月后拿什么跟老板交差？

NP建议按累积效果来评估：跟踪相关报道数量的增长，同时看品牌曝光、品牌词搜索、引荐流量等指标，有条件的话再监测品牌在相关AI答案里出现的频率。Gartner在建议里也提到，传播部门要建立新的衡量方法，追踪赢得媒体对AI答案可见度的影响，还要做竞品和行业对比。

据Everything PR的转述，Gartner同一份报告里还有一条预测：到2029年，传播部门花在数据和分析上的钱会从预算的2.9%涨到6%，而市场部门现在已经是8%左右。这说明公关团队普遍缺的是衡量能力，投放渠道倒不缺。

落到执行上，开始投钱之前先做一次基线记录，至少包括这几项：

• 选二三十个目标问题，覆盖品牌事实型和发现推荐型两类，在几个主要AI工具里各问一遍，记下品牌有没有被提到、被怎么描述、引用了哪些来源。
• 从Search Console导出品牌词的展示量和点击量，按周记录。AI里听说过你的买家，往往会回到谷歌搜你的品牌名。
• 在分析工具里单独看来自媒体网站和AI平台的引荐流量，以及直接访问的变化。
• 建一张表登记每一篇第三方报道：媒体名、发布日期、标题、有没有链接、是不是署名专家评论。

只看自己还不够，同一批问题里竞争对手出现了几次，也要一起记。AI可见度竞品分析那篇讲了怎么算声量份额，三个月后拿份额的变化去汇报，比只报自家的出现次数更有说服力，因为它把行业整体的波动也扣掉了。

AI答案每次问都可能不一样，单次查询的结果不能当结论。AI可见度排名为什么每次查都不一样那篇专门讲过这个问题，同一个问题要重复问多次，看出现比例的变化，别盯着某一次有没有出现。想证明某个动作真的起了作用，可以参考AI引用测试怎么做里的思路，加上去看涨不涨，撤下来看掉不掉。

三个月后交给老板的东西，最好是一张前后对比表：新增了多少篇相关报道，目标问题里品牌被提到的比例从多少变成多少，品牌词搜索有没有变化，有没有来自报道的询盘。数据有变化就继续加，没变化就换动作，别一上来就加钱。保哥的建议是，这张表从第一周就开始记，事后补的数据基本没法用。

回头看，NP这篇文章讲的方向和Muck Rack的数据基本一致：AI确实很看重第三方来源，持续出现比偶尔一次大曝光更有用。至于预算要不要翻倍，Gartner那句话更适合当行业风向的信号来读，具体花多少，还是用自己的试验数据来定比较靠谱。

常见问题解答

Gartner真的说过PR预算到2027年会翻倍吗？

说过。原话出自Gartner面向传播部门的2026年预测，称大众把公共大模型当作搜索替代品，会推动PR和赢得媒体预算增长到2倍。但这句话首发于今年1月一场网络研讨会的推广页面，没有公开方法和数据。

什么是赢得媒体，和自有媒体、付费媒体有什么区别？

赢得媒体是别人主动写你、报道你、推荐你，比如新闻报道、独立评测和行业博客的提及。自有媒体是你自己的官网、博客和社交账号，付费媒体是你花钱买的广告位和软文。

AI引用的链接里，第三方报道到底占多少？

按Muck Rack在2025年12月的更新，约94%的引用来自非付费来源，赢得媒体占82%，记者写的新闻报道占两到三成。不同版本的报告口径不同，7月首版的数字是95%以上和27%。

发新闻稿能提高品牌在AI答案里的出现率吗？

作用有限。Muck Rack的数据显示新闻稿被引用的次数在上涨，但在全部引用里占比很小，Gartner也说新闻稿是被引用最少的类型之一。记者写的独立报道和行业网站的评测分量更重。

外贸工厂没有名气，也能做数字公关吗？

能。最容易起步的是把自己手里的出货、询盘或售后数据整理成行业小报告，再给海外行业媒体提供专家评论。这类素材不依赖名气，靠的是别人拿不到的一手信息。

公关投入多久能在AI答案里看到变化？

没有统一的时间表。比较稳妥的做法是先做基线记录，投入一个季度后做前后对比。AI答案每次都会波动，要重复查询看比例变化，单次结果不算数。

NP说外链不重要了，可以停掉外链建设吗？

不建议。NP那组数据是1000名营销人的问卷，反映的是他们的看法，和AI或谷歌的实际算法是两回事。外链对传统搜索排名仍有作用，可以调整投入结构，但没必要一刀切停掉。

权威参考资料