2026 選戰/公關新顯學：AI 協作的自動化情報指揮鏈 ｜好事行銷CEO劉典倡
- 4天前
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最近在重新梳理的「輿情監測與預警分析」工作流，深刻體會到一件事：傳統那套單純「看聲量」的打法，在未來的選戰與公關危機中已經不夠用了。
面對 2026 的挑戰，不管是你是公部門還是私部門，面對的不只是競爭對手，更是防不勝防的「AI 生成內容」與「協同性假帳號（網軍）」惡意攻擊～
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同時，平台也發生了嚴重的板塊斷層——Facebook 佔據了 70% 的基本盤，而 Threads 則成了突破 23% 的年輕戰場，兩邊的演算法與受眾邏輯截然不同
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為了把幕僚團隊升級，我將現有的多套輿情系統（Echo, Quickseek, Keypo,Kolr 等，我們應該是少數同時用這麼多系統的輿情公司）與 不同AI深度結合，初步梳理出了一套「五階段實戰工作流」
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1️⃣ 自動化觀測與網路異常預警（情報自動化）
不再只被動看關鍵字！希望可以透過AI導入了異常行為偵測機制，Echo可以針對短時間爆紅的議題進行呈現，透過AI只要發現短短 10 分鐘內出現大量跨帳號重複留言，或負面情緒指標陡升，系統就會自動標示為「疑似協同攻擊或刻意操作。」至於事實上是不是，那就另外一回事了。
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2️⃣ 錨定特定議題
透過 AI 診斷（Red Teaming 模擬對抗） 把數據餵給 AI，不只看趨勢，更要求 AI 扮演「對手幕僚」，模擬敵營的敘事邏輯與下一波攻擊，預警後更能提早規劃下一步。
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3️⃣ 雙軌議題定錨（戰略分流）
面對分裂的受眾，一套劇本無法演到底。在 FB 軌我們強調「政績、安定」穩固基本盤對抗謠言；在 Threads 軌我們則用「價值、幽默感與反擊力道」爭取年輕人與中間選民的共鳴，透過AI進行多軌的評估，選定特定受眾。
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4️⃣ 考慮回應與擴散（訊息流）
利用 AI 加速多模態產製，直接生成 FB 懶人包、短影音腳本或 Threads 的直觀文案，搭配特定族群的精準廣告投放（Precision Striking），進行定點澄清，或其他相關內容，例如：聲明、新聞稿、影像、分析報告等。
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5️⃣ 數位化復盤與模型進化
現在的重大訊息的變化，如果正在發生通常都是以小時內計算，不再只看總流量，而是持續關注計算各個平台熱度是否有溢出、新聞編輯台的下標等。
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跟AI協作通常有三個階段：
第一階層：大多數還是透過單一個AI平台處理當下的單一事件，還是得真人查找、彙整、編輯，最多搭配定期的email、line@通知，人腦和人工比例極高的原始人模式。
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第二階層：將部分工作透過chtGPT、Gemini、Gaspark等不同的平台操作，建立半AI工作流程，讓工作的效率提升，開始進入人腦和機器腦並存的工作模式。
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第三階層：將上述工作流程，透過AI Agnet幾近全自動的把每一步工作成的成果呈現，自己登入系統、自己依照指令流程判讀，每個階段完成後通知，人腦只要下指令和選擇，將會更快！以前一個事件輿情報告可能要做4-5天，現在進入到第二階層至少也要花1-2天，但如果現在有自主打造的AI Agnet，可能一個早上可以同時做好幾份，這部分就會交給現在已經有了1400位不同功能AI Agnet的CJ持續打磨。
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💡 最大的感悟： 這次梳理花了幾天的時間，還是無法有一個很簡單的工作流，因為每個人的操作邏輯不同、使用平台不同，並沒有特定的SOP，所以得去創造一個大多數人通用的工作流程，或者直接建立第三階層。
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在未來的資訊戰中，「快」比「準」更重要。現在一個議題在 Threads 上發酵只需要短短 2 小時，如果我們的輿情報告只有「每日」產出，那就永遠都在打昨天發生的仗！
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唯有讓 AI 成為公私部門幕僚的標準配備，建立起即時的情報指揮鏈，才能在泥沼般的資訊戰中搶奪話語權。
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