当数据驱动成为了公关广告行业普遍接受的新方法时，特别是在AI时代，数据和证据是否能直接划等号？公关的价值到底是什么？都是值得我们探究的事情。

本文根据BCW亚太区首席数字官Joe Peng与赵文元的研究整编而成。

从追求扩张到回归质量的年代，公关要交付的价值并非舆情，也非广告当量，而是认知的改变。这不是什么新鲜的结论，在此时提出，是因为由泡沫催生的“表演型公关”正在日益失去预算，这正是回归“价值型公关”的好时机。同时，AI的发展又为这种回归加入了变革元素。

在公关领域，循证传播理念（Evidence Based）自2009年被博雅公关提出以来，已成为行业的一个重要里程碑。这一理念的核心在于基于证据制定传播策略、并衡量传播效果；如今，数据分析和相关技术的发展让这一理念有了更坚实的基础。

当数据驱动成为了公关广告行业普遍接受的新方法论，我们也面临着一个新的关键问题：数据和证据不能直接画等号。在生成式人工智能（Generative AI）的快速发展时代，证据的准确性和可靠性遭到了前所未有的挑战。

一、循证传播VS日益严重的证据污染

循证传播的关键在于了解受众的认知状态，以及厘清影响受众认知的关键因素，从而有针对性地制定传播策略，评估传播结果。这里的第一步，往往就是从舆情开始的。

但在当下，我们亟需明确一个基础逻辑，舆情和认知是两回事。

大多数情况下，舆情数据并不直接等于目标人群的认知现状的全貌。它只是反映用户认知状态的指标之一。通常，一份舆情报告会包括某个具体话题、事件、品牌的声量、正负面内容分布比例以及核心意见领袖的观点等内容。在“证据”没有被污染前，一份扎实严谨的舆情报告所反映的目标人群认知现状很具参考价值。但现在，在“证据”逐渐被平台算法和各种社媒效应影响的现状中，“舆情监测报告” 与实际认知情况可能产生了距离。

• 假数据干扰。生成式AI技术日益进步，许多机器人账号可以做到像真人一般表达“真情实感”， 伪造内容的技术门槛大大降低。正因如此，大量的评论造假、机器人账号以及水军行为正严重污染舆情数据，形成具有误导性的舆论气候假象。
• 沉默人群被忽视。当一位互联网或社媒爱用者用不同ID在不同平台上输出了1000句话时，这些内容将在舆情监测报告里显示为1000条发声记录；然而，理论上来说，沉默的1000甚至更多数量的人的想法，因为没有在互联网留痕则无法反映在舆情监测报告中。
• 热搜热榜受到操控。在信息碎片年代，争抢注意力变得越发困难。因此越来越多的公关策略制定依赖于社交媒体热门话题走向，不少平台甚至会定期提供热门话题指南和舆情报告来指导内容创作者生产内容。然而，社交媒体的热门话题和排行榜也未必能代表相关人群的认知状况。原因主要有两个，一方面平台会根据多种因素对热搜上榜内容加以管理和引导；另一方面，一些第三方机构出于商业目的也会用各种方式来影响榜单排名。
• 视频内容分析滞后。视频内容已经成为主流。对于视频内容的监控和分析要比文字内容复杂得多。对于舆情监测公司而言，视频的采集成本巨大。有舆情数据分析公司声称，如果是高时效性的视频采集，每年投入可能过亿，且视频平台对于爬虫抓取信息采取严控态度，而视频信息的难以覆盖也使得舆情监测的信度和效度日渐降低。
• 认知动态化。社交媒体用户对于各种戏剧化、反转式的社交媒体故事颇为热衷。情绪化、即时性的讨论氛围使得用户的认知改变以小时甚至以分钟计。当下的很多“认知分析”往往只能针对用户过去的行为做出推断。

其次，找到影响受众认知的关键因素变得日益困难。

• 情绪影响大于事实说服。社交媒体用户不容易被讯息（message）和事实说服，却会被“颜值”和“画面”打动。但若要探究到底是哪些具体的认知影响因素真正在发挥作用，则需要更多综合和深度的分析才能窥见端倪。
• 意见领袖影响力评估失真。一些意见领袖会“刷量”、“灌水”制造虚假繁荣的景象，从而导致我们错误地对舆论成因和舆情演化路径进行归因。
• 隐藏起来的关键人。拥有独立判断力的年轻人们，更愿意相信那些“更懂自己”的小众意见领袖，这些人隐藏在更为碎片化的各类社交媒体平台。
• 超级平台“看不见的手”。大型社交媒体平台早已经不是中立第三方。平台可以通过对推荐算法的干预以及机制的调控，来培育自己希望扶持的KOL，看起来颇具影响力的头部大V，未必就是目标受众心目中的意见领袖。

二、对舆情幻象的依赖背后是控制式公关

当我们都知道舆情数据存在上述诸多问题时，为何公关还是难以从对“舆情幻象”的依赖中走出来？

因为我们过于依赖“控制式公关”。拥有较大传播预算的企业，更多寄望于通过媒介投放来进行传播，这可以有效管控传播讯息，制造企业想要的舆情数据效果。自媒体时代尤为如此，几乎所有的自媒体合作方式都是“投放合作”。在这样的情况下，用钱可以办到的事情，企业也不会愿意花费过多精力来了解舆情背后的认知真相，进而制定说服策略。

与之相伴，企业在做传播实施计划时，并不会花太多的精力来了解受众的认知状态，而是更多地把精力放在了企业想讲什么以及如何找到强有力的发声渠道上。

控制式公关带来问题便是只营造舆论气候，忽略了认知改变。没有认知改变，就无法带来行为改变，进而也就带不来品牌信任和产品购买，公关部便品效皆输，只能靠给高层提供情绪价值来巩固地位。

三、难题何解？需要从操盘舆情到运营用户

该如何做？公关部不应只交付舆情数据，公关需要把人当人看，把受众当用户来运营。以内容运营的思路来进行传播策略制定，在这一过程中建立起用户认知与行为分析框架。

舆情操盘手与用户运营负责人是气质不太相同的两种人。追求“一鸣惊人”的舆情操盘手关注的重点大多集中在声量、正负面等过程指标，很容易忽略背后更为复杂且多样的用户本身，也不会考虑用户实际的认知状态。而一个以认知转变为目标的内容运营负责人，不仅关注点击量和点赞数等过程指标，更会深入分析用户行为背后的认知动机，围绕5W1H（即Who,Why,Where,When,What,How），去分析是用户是谁，为什么来，从哪里来，什么时机说了什么，做了什么，背后的认知情况是什么等等。

内容运营会关注“用户全生命周期”的表现和认知的动态变化过程。建立用户的认知衡量与分析体系迫在眉睫，此话题尚需留待日后深入研究探讨。但这里有一个误区要避免，即盲目与广告投放的指标体系对齐。

在数字营销时代，公关与广告的边界早已模糊，用户建模与用户行为分析在广告领域已经有着较为深入的应用，不少公关从业者也会借鉴广告营销的做法，建立对于社交媒体KOL/KOC的投放合作模型。但是，这种借鉴往往只局限在以“点转评赞”为主的互动指标上，或导向如注册或下单等单次具体行为转化的营销指标上，并没有对用户的长短期认知发展变化做有效评估。

人工智能和大模型技术的发展，给用户认知与行为分析开创了新局面。技术可以帮助我们更好地理解用户对话，分析舆情数据背后的用户行为，辅助判读与生成内容。而要拥抱这些改变，构建基于内容的运营模式，更新我们的循证传播策略，就不再只是一个可选项，而是必选项。