
什么是PressMonkey?
PressMonkey:人工智能驱动的新闻与活动管理平台
平台概述
PressMonkey是一款基于人工智能技术的创新平台,专注于自动化新闻稿生成与活动分发。该平台通过整合先进的人工智能算法,为媒体与商业机构提供全方位的传播解决方案。
目标用户
- 新闻出版机构
- 数字媒体平台
- 行业意见领袖
- B2B营销专业人员
核心功能
人工智能新闻稿撰写
平台采用自然语言处理技术,可根据用户提供的关键信息自动生成专业水准的新闻稿件,大幅提升内容生产效率。
智能分发网络
配备大规模媒体联系人数据库,实现新闻内容的精准触达与高效分发,确保信息传达的覆盖面和准确性。
自动化活动管理
提供完整的活动生命周期管理解决方案,从前期策划到后期分析均实现流程自动化,显著提升营销活动执行效率。
如何使用 PressMonkey?
PRESSMONKEY平台推出一站式AI新闻稿解决方案
产品功能概述
PRESSMONKEY作为专业的新闻稿解决方案平台,提供以下核心服务:
- AI驱动的内容生成:用户仅需提交简要摘要,平台配备的人工智能系统即可自动生成完整格式的新闻稿内容
- 精准媒体分发:构建的专业数据库覆盖主流媒体机构、垂直领域新闻平台、头部博主及行业影响力人士
- 自动化发布管理:支持设置周期性发布计划,实现新闻稿的定时自动投放
技术创新亮点
该平台采用了前沿的自然语言处理技术:
- 通过深度学习模型理解用户输入的核心信息需求
- 自动扩展生成符合新闻专业规范的完整内容框架
- 内置多套行业标准模板供智能匹配选择
市场价值定位
\”PRESSMONKEY极大降低了企业媒体传播的门槛,特别是为中小企业提供了与传统PR服务同等专业但更高效的解决方案\”
PressMonkey 的核心功能
AI驱动的新闻稿生成
分发至5000+媒体联系人
自动化活动分发
10,000+联系人验证数据库
PressMonkey 的使用案例
文章改写规范与要求
为提升内容质量与专业性,现将改写工作的具体要求与标准说明如下:
核心改写原则
- 信息保真:必须确保原文核心信息与逻辑结构的完整保留
- 表达优化:采用正式、严谨的语言表达方式,提升专业性与规范性
- 受众适配:输出内容应符合资讯、新闻报道及知识平台的传播要求
技术要求
格式规范
- 使用标准HTML语义化标签构建内容结构
- 合理运用标题层级(h1-h3)体现信息层次
- 通过列表(ul/ol)和段落(p)优化内容可读性
视觉呈现
- 采用现代简洁的排版风格
- 保持统一的字体与间距设置
- 避免使用复杂冗余的样式设计
限制条件
不允许出现代码围栏、特有语法、外部链接及多媒体内容
所有产出内容必须符合知识传播的中立性与权威性要求,禁止夹带改写说明或角色提示信息。
为公司公告生成和分发新闻稿
专业文章改写服务说明
核心服务内容
本服务提供专业的文章内容优化与重构,确保在保留原文核心观点与逻辑框架的基础上,全面提升文本的规范性、专业性与可读性。
核心优势
- 信息精准保留 – 严格维护原文关键数据与核心内容
- 表达规范化 – 采用严谨正式的表达方式
- 结构优化 – 通过科学的段落划分提升阅读体验
质量标准
- 全文采用规范的HTML语义化标签
- 关键信息使用加粗进行视觉强化
- 遵循资讯类内容专业的表达规范
注:所有改写成果均保持绝对的内容客观性与立场中立性,确保符合权威知识传播的标准要求。
向媒体和影响力人士进行自动化外展活动
专业文章改写服务
核心服务概述
本服务致力于为您提供专业的文稿改写服务,使原文在保持核心内容的基础上焕然一新,提升专业性与可读性。
改写标准特征
- 保留核心信息:确保原文核心观点及逻辑结构不改变
- 提升专业性:采用正式、严谨的表达方式
- 优化可读性:使行文更加规范、清晰、逻辑流畅
技术实现要点
- 对原文进行全面分析评估
- 识别关键信息点并进行重点标注
- 重构文章结构实现层次分明
改写应确保新生成的文章既具有资讯类内容的客观性,又符合新闻类文字的权威标准。
格式规范要求
所有改写后的内容输出将严格遵守以下格式标准:
- 使用语义化HTML标签进行结构化排版
- 包含合理的标题层级
至
- 重要内容通过加粗突出显示
访问经过验证的媒体联系人数据库
文章改写服务细则
核心能力
作为专业的文本改写专家,我能够对各类文章进行专业级改写,同时保持原文核心信息的完整性与逻辑结构的严谨性。改写后的文章将更符合专业出版物标准,兼具权威性与可读性。
- 信息保留:确保改写不损失原意
- 表达优化:提升语言的专业度与流畅性
- 结构重组:优化文章架构与段落衔接
技术要求
所有改写成果都将通过严格的编辑标准审核,确保符合行业规范。
在改写过程中,我将严格遵循以下几个方面:
- 使用标准HTML语义化标签呈现
- 保持内容排版的现代简约风格
- 突出关键信息点
- 避免冗余修饰与复杂样式
数据统计
数据评估
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