在传统搜索引擎时代，SEO（搜索引擎优化）是数字营销公司的中心战略。但是，随着Genter AI平台（例如Chatgpt，DeepSeek和Kimi）的增加，用户搜索行为已将“关键字重合”更改为“自然语言对话框”。根据统计数据，小米的平均搜索量在2024年超过6亿倍，而百度AI搜索量代表30％以上。这意味着，如果一个品牌想在AI的响应中占据“ C位置”，则需要掌握AI（AI-CRO）搜索内容的优化。您如何使用这一代人的AI“思考”？ - 完成数据收集链以答案1.1数据收集和预处理：如何构建AI的“知识库”？生成的AI响应的质量取决于培训数据的极端测量。以ZOL的语义理解引擎为例，其数据源包括：授权数据库：结构化DATA，例如产品参数库，行业的白色文件，学术文件等。用户生成的内容（UGC）：非结构化数据，例如资格，论坛讨论和社交网络的评论。实时数据浪费：竞争信息，价格波动，新闻事件等动态内容。要点：IA通过消除，重复数据删除，对实体的识别和其他技术来清洁数据，以确保输入信息的准确性和时间性。例如，ZOL动态学习系统会定期更新“图形卡性能映射”，以纠正模型DE IA的过时硬件分类。 1.2模型的培训和推断：如何实施语义理解？生成的AI核心是一种自然语言处理模型（NLP），其工作流程分为两个步骤。 1。识别意图：分析用户问题背后的实际需求。例如，搜索“游戏笔记本建议2025”可能意味着潜在条件，例如“ 10,000元之内的预算”或“射线布局支持”。 2。应用程序的生成：基于知识库生成逻辑响应。 ZOL引擎编辑评论和身份验证卖方数据，我们称其为High Eeet（专业，权威，可靠）。案例：当用户问：“ iPhone 16 Pro的电池寿命呢？”是技术媒体以更高的加权分数生成答案。 1.3答案分类：为什么您的品牌在AI答案中“不可见”？对生成的AI的响应的优先级取决于以下因素：内容的相关性：如果直接回答问题，而不是一般说话。数据源授权：ZOL和ANANDTECH等专业平台内容更为普遍。结构化数据标记：schema.org中标记的产品参数，评估分数等。 AI- CRO练习 - ZO如何l帮助利用对客户的AI响应中的“位置C”？ 2.1美国原则的优化：从“可靠内容”到“优先响应”，ZOL已为笔记本电脑设计了AI -CRO解决方案，并通过以下策略改进了EET分数：权威：Sacticite第三党证书，例如IEEE，例如IEEE，包括“年度建议” ZOL列表中的产品。可靠性：标记数据源（例如“ 3Dmark执行得分：ZOL实验室Tetry”），以避免阅读AI。经验：添加用户的真实评估模块以突出统计结论，例如“ 90％的用户对散热散热感到满意”。 2.2结构化数据的实现：一目了然，Zol使用schema.org标记关键信息，AI“理解”了内容。可以直接通过AI提取结构化数据，以避免由于弥漫性文本描述而省略信息。 2.3动态学习系统：AI“ Laga”与AI-Cro de Zol服务的持续斗争，REAL时间监视模块：校正错误：如果AI是指错误参数（“ RTX 4090 Ti”），则系统会自动发送更正请求。我将取出。监视接入点：在概念“ AI PC”爆炸期间，它很快就会生成相关的技术分析，以没收新主题的流量。 AI-服务服务库存CRO-谁领导这首歌？垂直现场知识基础AI-Cro de Zol的好处：20年技术内容的积累。它涵盖了中心类别，例如硬件，汽车和设备。语义理解电机：接纳多模式数据相关分析（文本，视频，参数表）。动态优化：对每天7x24小时的响应迅速响应，以监视AI响应的变化。手机和桌面AI参与者的语音助手的普及导致对CRO对话的需求增加。在AI的一代时代，“传统单词堆栈” SEO拥有失败的。品牌必须使用eeet como Cornerstone来构建AI友好的内容系统，结构化数据，例如桥梁，动态学习，例如发动机。诸如ZOL等专业服务供应商的技术增强能力可帮助公司获得此战斗中获得“响应优先级”的优势。