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如果说，搜索引擎所呈现的信息，都是企业精心包装过的。那么，算法所呈现的信息，理论上都是技术这个把关人筛选过的。
—by 菜鸡公关
大家好，我是不那么专注于互联网危机公关案例研究的菜鸡公关。
此前有粉丝询问，作为一名曾经的企业公关，如何看待搜索引擎和推荐算法所产生的衍生问题。
在上一篇文章中，由于篇幅有限，只谈了搜索引擎。今天，我们继续来聊算法。
如果说，搜索引擎所呈现的信息，都是企业精心包装过的。那么，算法所呈现的信息，理论上都是技术这个把关人筛选过的。
筛选的一端，是通过文本分析等方式给内容打标签，另一端则是通过追踪用户的网络行为和所处环境，给用户打标签。
两者进行标签匹配，最终在app上呈现出你所看到的信息，在某种程度上，这些内容也是技术认为你所喜欢的。
由于不同企业公关部的定位有所区别，所以在谈算法对公关的影响前，菜鸡公关先界定下公关的工作，本篇文章的公关，不涉及市场公关和营销公关，简单来说，只谈花钱少的模块。
就菜鸡公关从业经历而言，一般互联网公司公关部会分为几个小组：
1.媒介组
2.内容与舆情组
3.新媒体组
4.活动组
下面我们来逐个谈算法对每个组的影响，主要谈前三个小组。
01
算法对媒介组的影响：重塑媒介话语权
媒介组的主要工作是拓展与维护媒体、记者资源，争取媒体曝光机会。
传统媒体时代，话语权集中在少数媒体手上。企业公关处于弱势地位，在企业曝光渠道上没有选择权。此外，由于技术手段的不成熟，对媒体投放质量和效果无法进行数据化、精准化分析，媒介岗的专业化需求较低；
而算法时代，媒体百花齐放，企业公关掌握了主导权。
首先，从媒体选择来说，传统媒体与网络媒体、综合媒体与垂直媒体、权威媒体与KOL意见领袖，媒介岗拓展与维系媒体的广度大大增加；
其次，从媒体投放效果来说，由于算法技术的发展，用户画像产品的日臻成熟，媒介岗能够做到目标群体的精准投放，从而带动品牌和销量的双重增长；
最后，从记者的维系度来说，算法打标签这个手段其实也可以应用在媒体资源库的维护上。稍微大一点的互联网公司公关部，记者维护数量可以超过100位。专业的媒介人员会根据记者的个人特质设置标签，比如记者所属媒体背景、记者自身背景、记者性格、爱好等，方便部门其他同事快速熟悉记者风格。
算法在促进媒介事业蓬勃发展的同时，当然也会有一些负面影响。比如企业投放成本的增加、单个媒体的影响力减弱、媒介人员的专业度要求提高……
但总的来说，发展趋势是美好的。
02
算法对内容与舆情组的影响：永远叫不醒的用户
这里谈的内容偏深度，内容组主要产出的是行业稿，简单的新闻通稿任务一般会由媒介组承担。
由于内容组需要懂行业、懂产品、懂资本，所以往往会和舆情紧密联系，毕竟，只有每天浏览大量的新闻信息，下笔才有神。
这也是菜鸡公关把内容与舆情放在一起的原因。
算法对内容的影响，菜鸡公关认为主要体现在数据新闻这种新的叙事方式上。代表性的就是图说行业，很多互联网公司都有发布过类似数据报告。
可视化和精准化的优势，为内容组创造了更大的发挥空间，特别是在拉踩同行上。比如常见的行业双巨头都争着说自己是No.1，用户量、销售额、增长速度，反正什么数据好看说什么。
算法对舆情的影响，可以说是巨大的。
曾经看到过一个段子，某CEO在自媒体平台上刷到一篇公司负面的文章，很生气，转给自家公关处理，没想到一刷新又看到另一篇，再一刷新，这负面是没完没了了。
这个故事很好笑，但也引人深思。一方面，作为用户的我们，好像点开app，可以了解全世界，但实际上我们每天都在将自己包裹在一个像蚕蛹一般的信息茧房里。
我们在app上看到的，是技术认为我们喜欢的，我们也确实很开心，因为这些内容都很吸引我们，很有趣，但绝大部分的知识，都是无趣的。
就舆情这块来说，算法的影响有两方面：
一方面是由于媒介渠道的分散化、媒介内容的指数级化，舆情变得越来越难以监测和提前预警。
风口上的互联网公司，基本是公关部全员都会承担舆情监测任务，渠道从早些年的论坛、到后来的微博，再到现在的各大自媒体，都会同时覆盖。
任何一点风吹草动，都让人心惊胆战。
另一方面是受利益的驱使，负面内容的生产呈现组织化和批量化趋势。
算法时代，自媒体生产者收入与阅读量牢牢绑定，阅读量与用户的阅读行为牢牢绑定，而最吸引用户的内容，往往是负面的。比如企业破产、倒闭、资金链断裂；比如员工打架闹事裁员……
这类负面舆情，由于利益的驱使，基本上是野火烧不尽，春风吹又生的状态。
再加上前面谈到的，所谓的个性化订阅、精准推送，实际上用户看到的内容都是同质化，这也导致如果用户偶然读到一篇企业负面，无论企业公关策划再多的正面新闻内容，都可能无法触达用户。
03
算法对新媒体组的影响：数据盲从下的牺牲品
新媒体组的工作就是负责企业自媒体运营和KOL投放。
算法对新媒体组的正面作用，其实与前面媒介组类似，这里就不赘述。我们来谈点对新媒体的负面影响。
菜鸡公关认为，算法对新媒体组最大的负面影响，就是诱导新媒体公关人员过度迷恋数据，导致企业品牌受损。
最常见的就是各种花式追热点，蹭热搜。一切以数据为导向，为求热度，甚至连负面热点都敢蹭，更有甚者，直接把公号当个人号使用，在线追星什么的。
客观来说，这并不完全是新媒体公关人员的锅，毕竟，新媒体组算是唯一一个真正拿得出数据的小组，很容易成为数据的牺牲品。
四、算法对活动组的影响：无
这里的公关活动组仅指公司层面的，比如融资发布会、记者见面会等，营销公关相关的营销活动并不在内。
从这个限定来说，算法对活动组没什么实质性影响，加上菜鸡公关这块涉足有限，就不多谈。
04
简单的小总结
算法对公关的影响是巨大的：它为媒介组创造了更大的发挥空间；它为内容与舆情组带来了一种新的数据新闻叙事方式的同时，也加大了舆情监测和危机公关的难度；它为新媒体组赋予了靠数据说话的权利，也增加了一道无形的枷锁。
说了这么多，关于算法，菜鸡公关给公关朋友的建议是，利用好数据，但不要被数据所利用。给非公关朋友的建议是，如果无法做到多看书，那么就多用搜索功能，而不要不断地点击刷新，甚至再刷新。
文/我家公关是个菜鸡（全网同名）
我是菜鸡公关，七年互联网公关，自由撰稿人，拥有互联网独角兽企业和互联网投行的双重经历。如果你对公关感兴趣，欢迎留言、分享、关注，你的每一次互动都是我更新的动力！
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