当用户要求使用Doubao AI的“新指南购买能源车辆的新指南”时，范式在技术演变方面发生了变化。生成的AI基于语义理解的结构化响应，包括品牌比较，技术参数和用户声誉，而不是简单地枚举Web链接。交互模式中的这种定性变化标志着数字营销从SEO（搜索引擎的优化）到AI-CRO（AI搜索结果的优化）的范式过渡。两者之间的基本差异反映在数据收集从单向捕获到多个来源的食物的维度的变化中，反馈机制从点击率的优化到语义相关训练的优化，以及短期分类分类差异长期 - 长期 - 长期 - 长期 - 长期认知形式产生的持续效果。在数据收集级别，尺寸解构传统SEO的技术体系结构离子是基于追踪器来捕获公共网络内容的，而AI-CRO需要积极地构造结构化知识图形，不断授权提供供应。还有更多。还有更多。一组技术参数，200小时的真实视频和50个行业的白色文档。在算法适应层面上，SEO专注于关键字密度和挫折关系的数量，但是AI-Cro需要了解反学注意的机制。研究表明，在AI产生的响应中，reprents的授权权重为35％，语义相关性占28％，远远超过了传统核的SEO指标[2]。在实施美国的优化框架时，消费电子品牌通过与传统SEO相比，在详细的问题和答案方面增加了3-5个分类的建议。在垂直S的技术进步中Cenarios在多模式搜索方案中，AI-CRO显示出很大的技术优势。 Specakm启动平台可以通过AI-CRO分配模式的内容。效果评估范式显示了传统SEO效应的循环，其中中心关键字的分类在3-6个月后自然下降。 AI-CRO扩展了该品牌在12到18个月的品牌中的生命周期，建立了一个闭路系统，用于“训练语料库融合和结果的校准”。在六个连续食品之后，对美容品牌成分的内容分析保持了75％的约会率，形成了连续的认知降水。工业实践的综合途径表明，公司将采用“三级融合”策略：＃AI-CRO和SEO #Multimodal Search #Digital Marketing Evolution [1]“ 2025”生成了营销白皮书“ [2]“关于自然语言处理在商业应用中的有效性”
