传新社官网
传新社是杭州科毅科技有限公司旗下的 AI 媒体发稿平台,面向需要在全网做品牌曝光的企业与机构,把新闻投稿、自媒体种草、短视频与探店达人推广、GEO 优化整合进同一套下单与效果追踪流程。平台公开资源口径约 10.2 万个,其中新闻媒体约 4.35 万、自媒体账号约 4.33 万、短视频与探店账号约 1.47 万,企业不必再分别对接媒介、达人和优化服务商,一次合作即可完成「媒体宣发 + 自媒体营销 + AI 品牌优化」的组合投放。
传新社官网首页:媒体资源搜索与自助发稿入口
传新社的主要功能
- 新闻媒体发稿:打通媒体、地方门户与垂直行业媒体的分发网络,按媒体类型分档计价,最低 30 元起,常规稿件 1–2 个工作日上线,适合需要权威背书的品牌信息发布。
- 自媒体宣发:聚合微信公众号、微博、小红书、知乎、今日头条等平台账号,按行业属性与目标人群做匹配,以图文种草做口碑渗透,最低 50 元起。
- 网红与短视频推广:聚合抖音、快手、视频号等平台的达人资源,支持多账号矩阵分发与 2D 数字人短视频制作,最低 100 元起,把曝光接到销量转化上。
- GEO 生成式引擎优化:针对 DeepSeek、豆包、通义千问、元宝等主流大模型优化品牌信息,通过「用户意图—内容语义—品牌价值」的匹配,让企业内容更容易进入用户的 AI 问答推荐清单。
- AI 智能投放与效果监测:依据营销目标与预算自动匹配渠道与达人,并对发稿、达人推广、GEO 优化做全程数据追踪。
- 品牌舆情与全案托管:提供舆情管控与全案托管,从需求诊断、策略制定到内容执行由平台跟进,适合无市场团队的企业。
传新社的全媒体服务流程:注册、选媒体、交稿、下单、反馈链接
如何使用传新社
主流程按「选资源—交稿—下单—拿链接」设计:
- 注册并登录后进入「媒体发稿」入口,按门户网站、自媒体、短视频、百科等类型筛选资源,或直接搜索目标媒体名称;
- 把准备好的新闻稿或软文粘贴进编辑器,按该媒体的格式要求调整标题与配图,页面会同时给出价格与预计出稿时间;
- 确认媒体与档期后下单支付,稿件进入媒体编辑审核,通常 1–2 个工作日反馈是否发布,未通过可换媒体或退回;
- 在订单与数据面板查看发布链接、收录情况与阅读数据;若目标是 AI 曝光,另在 GEO 优化模块提交品牌词与待优化的用户问题清单。
传新社的使用场景
- 新品发布与融资公告:把一份通稿同步投到门户与垂直媒体,抢在竞品之前完成全网覆盖,后续还能持续带来搜索流量;
- 品牌口碑与搜索占位:用自媒体图文在知乎、小红书铺设真实体验内容,让用户搜索品牌名时看到的是自己的叙述;
- 本地商家探店种草:餐饮、美业、零售门店用探店达人在抖音、视频号做本地曝光,直接带来到店客流;
- AI 时代的品牌可见性:当用问大模型「这个品类有哪些靠谱品牌」,GEO 优化决定企业是否被写进答案,可配合智脑GEO或章鱼AI-GEO系统做交叉验证;
- 中小企业的轻量自助投放:预算有限时只买几个精准媒,用阶段付费加效果验收的方式先跑一轮小样。
传新社的网红营销板块:达人精选与跨平台一站式下单
传新社:产品价格与版本
- 新闻媒体发稿:按媒体权重分档,最低 30 元起/篇;
- 自媒体推广:最低 50 元起/篇,价格随账号粉丝量与内容形式浮动;
- 短视频矩阵与探店:最低 100 元起/条;
- GEO 优化与全案托管:按项目规模定制报价,采用阶段付费加效果验收的合作方式。
平台无打包会员套餐,同一篇稿件投不同媒体价格差异较大,下单前页面会给出对应报价。
传新社的常见问题解答
- 传新社发布的稿件能被搜索引擎收录吗?
- 主流门户与行业媒体的稿件通常会进入索引,但收录速度取决于媒体权重与内容质量,平台只保证按约定媒体完成发布,不承诺收录时间。
- 稿件被媒体拒稿怎么办?
- 拒稿多数是选题不合媒体栏目或含明显广告用语,可在后台换一家媒体重新提交,未发布成功的订单一般可退回或改期。
- 传新社和传声港是什么关系?
- 两者同属一套新媒体服务生态,传新社偏 AI 驱动的自助发稿与 GEO 优化,传声港侧重新媒体资源对接,可参考传声港新媒体平台的介绍页。
传新社官网网址
传新社官网入口网址:https://www.chuanxinshe.com/
OpenI AI时代点评
传新社把「发稿、达人、GEO」三类过去分散在不同供应商手上的活,收进一个后台和一份订单里,省下的是沟通成本而不是投放成本。它真正的差异化在 GEO:当搜索入口从搜索引擎迁移到大模型对话框,能否被 AI 引用正在变成新的排名,而多数传统发稿平台还没有这条产品线。
需要提醒的是,发稿效果高度依赖媒体选择,同一篇通稿在权重不同的站点上差异很大。建议先用小预算跑几个媒体做对比,记录收录与咨询量再决定加量;若同时在做 AI 曝光,可对照360 AI营销云这类综合营销平台看看数据口径是否一致。
数据评估
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