우리의 가치
우리의 첫 번째 고객은 Meridian Data라는 CD-ROM 회사였습니다. 세탁기 크기의 장치로 최대 200,000페이지의 정보를 컴팩트 디스크에 담는 것이 가능했는데, 이는 당시로서는 획기적인 개념이었습니다.
보도자료만으로는 테크 PR에 성공할 수 없습니다.
인터넷은 테크 부문의 보도자료를 상품화했습니다.
대부분의 사람들은 이 말을 사실로 받아들이지만 정확히 어떤 일이 일어났는지 이해하는 사람은 드뭅니다. 이를 염두에 두고 주요 이정표를 담은 타임라인을 도표로 작성했습니다.
보도자료는 1906년에 발명되었습니다. 언론인들은 최소한의 노력으로 보도자료를 바탕으로 기사를 쓸 수 있었고, 독자들이 다른 곳에서는 정보를 찾을 수 없었기 때문에 그러한 기사는 신선해 보였습니다. 이러한 이점은 보도자료 배포 서비스가 인터넷을 통해 대중에게 공지 사항을 전달하기 시작한 1996년에 사라졌습니다.
현상 유지를 무너뜨리는 데는 시간이 좀 걸렸습니다. 저널리즘의 세계에서 근육 기억은 쉽게 변하지 않습니다. 그럼에도 불구하고, 25년이 넘은 지금, 우리는 보도자료의 상품화가 완료되었다고 말할 수 있습니다.
이 내용은 많은 컨설팅 회사와 일반 회사에 전달되지 않았습니다.
다만 오해하지 마세요. 우리는 보도자료를 반대하지 않습니다.
고객 홍보 캠페인에는 주요 발표에 대한 보도 자료, 고객의 목소리 제고 및 공개(상장 기업의 경우)가 포함됩니다. 또한 우리는 기술 회사가 언론 보도 확보 이외의 목적으로 보도 자료를 배포하는 경우도 있다는 사실을 알고 있습니다. 이것도 괜찮습니다. 우리가 원하지 않는 것은 언론인이 다루지 않는 유형의 사소한 발표를 홍보하는 데 예산을 낭비하는 것입니다.
우리는 고객에게 미디어의 주목을 집중시킵니다. 일회성 스토리텔링과 사고 리더십을 결합해서요.
보도자료는 오직 보조적인 역할을 합니다.
이 주제에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽으세요.
테크 PR '공급'을 저널리즘 '수요'에 맞춰 조정
공급 대 수요 방정식은 테크 홍보 캠페인에 유리하지 않습니다.
우리는 미디어관계에 수요-공급 경제이론을 적용하여 다음과 같은 차트를 생각해 냈습니다.
간단히 말해서, 언론인이 가장 중요하게 생각하는 것은 대부분의 기술 PR 활동에 가장 적은 시간을 소비하는 부분이고, 언론인이 가장 덜 중요하게 생각하는 것인 보도자료는 테크 PR이 모두 집중되는 부분입니다.
우리의 대략적인 계산에 따르면 몇 년 전에 미국에 배포된 보도자료의 수는 722,000건이었습니다. 뉴스 자료당 약 30시간(소싱, 집필, 검토 주기 및 편집)을 시간당 $200로 계산하면 홍보 산업(미국) 전반에 걸쳐 $4,332,000,000의 투자로 해석됩니다. 의심의 여지없이 전 세계적으로 보도자료에 대한 투자는 시간이 지남에 따라 증가해 왔습니다.
영향력이 없는 의사 소통 형식에 쓰기에는 많은 돈입니다.
더 나쁜 것은 언론인과 PR의 관계에 많은 불신을 초래한다는 것입니다. 발표로 인한 ROI 부족에 좌절감을 느낀 기업들은 PR 담당자를 보내 기자들이 관심 없는 발표에 대해 기사를 쓰도록 압박합니다.
PR 콘텐츠를 언론의 수요에 더 잘 맞추기 위해, 우리의 캠페인은 공개된 적 없는 콘텐츠와 사고적 리더십을 만드는 데 더 많은 에너지와 투자를 투입하고 있습니다.
이것이 바로 언론인들이 중요하게 생각하는 것입니다.
기술 브랜드 구축에 대한 전체적인 접근 방식
미디어 홍보가 모든 테크 홍보 프로그램의 중요한 성공 요인이라는 것을 잘 알고 있기 때문에 미디어 홍보에 상당한 시간을 할애하고 있습니다.
이에 따라, 광고 수익이 발생하는 earned media, owned media 그리고 심지어는 paid media를 혼합한 통합 캠페인을 점점 더 많이 실행하고 있습니다.
예를 들어, PR과 기업 블로그를 결합하면 SEO(또는 획득 검색이라고 부르는 것)의 형태로 시너지 효과를 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다. 어떤 의미에서 기업 블로그는 콘텐츠 마케팅 플랫폼이 됩니다. 다른 경우에는 인재 확보를 위한 통합 캠페인을 만들었습니다.
클라이언트가 달성하고자 하는 목표에 따라 각 통합 캠페인을 맞춤화 하지만, 큰 틀의 사고는 이 형태에서 시작됩니다:
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