从搜索引擎优化(SEO)到答案引擎优化(AEO)的演进历程
关注关键词、反向链接和页面优化，目标是提高在搜索引擎结果页中的排名。
关注实体、结构和上下文，目标是在AI生成的答案中被引用。
在互联网普及之前，营销主要依赖传统媒体和直复营销方式
在互联网出现之前，营销主要依赖传统媒体渠道，如报纸、电视和广播广告，以及直邮营销。
企业开始使用基础数据分析来了解客户行为，但技术手段有限，主要依赖人工分析和简单统计。
随着互联网的兴起，搜索引擎优化成为网络营销的核心技术
早期SEO主要关注关键词匹配、元标签和反向链接，目标是提高在搜索引擎结果页(SERP)中的排名。
高质量的反向链接成为SEO的重要因素，链接建设策略包括内容营销、客座博客和目录提交等。
搜索引擎开始理解用户意图和上下文，而不仅仅是关键词匹配
搜索引擎不再只关注关键词，而是开始理解搜索查询的含义和用户的实际需求，提供更相关的结果。
网站速度、移动友好性和内容质量成为重要排名因素，搜索引擎越来越重视提供良好的用户体验。
AI语言模型重塑了人们与信息的交互方式，答案引擎优化成为新焦点
AEO时代，优化重点从关键词、反向链接转向实体、结构和上下文，确保内容能被AI正确理解和引用。
用户与搜索引擎的交互变得更加自然和对话式，AI直接提供答案而非链接列表，改变了传统的点击模式。
简而言之：SEO侧重于查询排名，AEO侧重于在答案中被引用
AI技术将持续重塑网络营销的格局和策略
Agentic AI系统将允许媒体买家使用自然语言命令激活广告活动，根据所需的情感或主题"氛围"来定义广告活动。营销重点从了解用户身份转向理解用户当前的情绪状态和所处环境。
广告上下文协议(AdCP)正在成为简化广告技术堆栈的标准层，创建透明连接，直接将Agentic AI与相关广告机会联系起来。开放式协议减少碎片化和复杂性。
程序化策划正在成为主流采用方式，可能最终成为在开放网络库存上进行交易的主要方式。AI驱动的品牌安全工具能够以更高的精度分析内容和上下文。
AIGC(生成式人工智能)技术在内容生产、创新运营、客服、销售、洞察决策五个方面为营销模式创新提供了新的思路。数字营销5.0时代以人工智能大模型技术应用为特征。
网络营销科技发展史：从SEO到AEO
网络营销技术将继续演进，适应新的用户行为和AI技术发展。营销人员需要不断学习，跟上技术变革的步伐。
AI和机器学习正在重新定义营销的可能性，创造更加个性化、智能化和高效的营销体验。