在数字营销领域，搜索引擎优化（SEO）是流量的黄金法则。我们习惯于将关键字输入搜索引擎，然后寻找结果页面的答案。但是，随着Generative AI（例如Chatgpt and Deepseek）的兴起，这种持续20多年的模型搜索已完全重写。当AI可以直接生成完整的答案时，传统的SEO技术突然脱颖而出，这就是为什么我们需要在AI：AI-CRO（优化AISEARCH内容结果）的过程中重新理解新的搜索优化范式（即CRO）。这种变化的本质是获取信息的重大变化。这种变化不仅改变了用户的搜索习惯，而且还改变了数字营销游戏的全面重新组合。传统搜索优化的局限性以了解CRO的重要性，我们必须首先研究AI期间暴露于传统SEO的致命缺陷。当用户提出特定问题时，AI WILL直接提出一个完整的答案。如果您的品牌内容不再由AI提及，即使用户最初通过传统搜索点击了您的网站，这次他们完全失踪了。更关心的是，AI的答案通常会对完成产生影响。与传统的十个搜索结果不同，AI ARE产生的答案通常只是一个最强大的版本。这意味着，如果您的内容未由AI选择，则相当于在此主题上被边缘化。 CRO操作逻辑CRO的主要逻辑与传统SEO基本不同。它不再专注于关键字密度或外部链接的数量，而是专注于在AI知识图中制作强大节点的内容。这就像训练AI助手一样：我们的目标不是记住我们的广告口号，而是要在回答相关问题时被我们的专业观点所认可，并自然而然地引用我们。实现它的关键是语义上的最佳化。 AI系统通过复杂的神经网络了解内容，而不仅仅是匹配关键字。例如，一篇有关笔记本电脑冷却技术的文章只是一堆关键字，例如最好的游戏笔记本电脑，其价值有限。但是，如果我们研究真空腔热锌板和传统热管之间的技术差异，并引用了实际的测试数据，则更有可能被视为强大的AI源。 AI系统特别关注EEAT（专业，功能强大，信誉）内容信号。就像学术文书工作需要提及期刊一样，AI更倾向于提及明确认可的内容。结构化数据在CRO培训中起着重要作用。想象一个像繁忙的研究人员这样的AI系统，他更喜欢用清晰的数据和独特的结构来报价。通过结构化标签，我们可以帮助AI快速理解内容的不同组成部分 - 产品参数，这是测试数据，哪些是Gumag评论。关键技术集中于生成AI的结果上，搜索行为来自“输入关键字浏览链接，这些链接“转向“询问问题 - 获取答案”的模型对话”。这种变化产生了优化内容结果（CRO）的新需求。可能隐含的“理性价格”对AI生成的手机评论的全面不全面，通常被用户标记为“不切实际”，系统将使内容的重量减少到类似的查询代表营销思维的主要变化 - 从可信赖的方式中。 AI知识更新。