美妆消费由场景化 AI 提问驱动
Pain Points
当 AI 介入决策，旧式归因开始失真。
品牌看见增长，却无法解释增长从哪里来。这种模糊感并不来自投放失效，而是来自决策路径被拉长、跨域、再分散到平台内外的多个信号里。
Decision Journey
从需求触发到购后验证，归因必须覆盖完整决策链。
化妆品消费并不在一次点击里完成。消费者先向 AI 提问，再去平台搜索、比对、求证与下单。每个阶段都留下不同的信号，必须被纳入同一张归因地图。
Attribution Model
双轨归因负责解释结果，四层矩阵负责把结果变得可落地。
首版不追求“绝对唯一真相”，而是用分层方法把短链路的确定性与长链路的关联性拼成同一套品牌可读、团队可执行、后续可扩展的 GEO 归因框架。
Real Data Simulation
示意数据不替代真实经营，但足够让品牌理解 ROI 是如何被解释出来的。
三张图分别回答三个问题：AI 引用率和销量是否共振，投入和归因 GMV 是否同步放大，以及哪些信源最值得持续经营。每张图都同时给出摘要与明细表，确保无论是否加载图表脚本，结论都不会消失。
AI 引用率与内容平台 GMV 共振
90 天示意曲线，统一以基期 100 为起点。
摘要：AI 引用率提升后，抖音与小红书 GMV 在中后段出现更快放大，小红书尾部拉升最明显。
如图表未加载，下方数据表仍可独立说明趋势。
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GEO 投入、归因 GMV 与 ROI 演化
用 6 个月示意周期呈现投入固定、归因回报持续上浮的过程。
摘要：固定月投入在第 3 个月跨过 4.27× ROI，后续增长主要由搜索归因和转化率提升拉动。
图表脚本不可用时，下方表格仍保留全部月度数值。
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四类信源贡献度占比
用于解释品牌应当优先经营哪些内容资产，才能在 AI 回答里持续被引用。
摘要：商品语料和传统电商内容合计占比 70%，是首轮 GEO 建设最先带来确定性回报的信源。
环形图不可用时，下方表格照样呈现各类信源权重。
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Formula
ROI 不是一句结果汇报，而是一组可以复核的 GMV 公式。
白标首版只展示最核心的三段 GMV 计算和一条综合 ROI 公式，便于在客户沟通中解释“为什么我们会把这部分增长计入 GEO，而不是直接归给平台自然波动”。
示意公式仅用于方法说明，实际项目需根据品牌销售口径、数据权限与渠道覆盖范围做二次校准。
Case Study
把一款“早 C 晚 A”精华套装拆开，品牌才真正看见 4.27× 的来源。
案例仍然按示意口径表达，但会完整保留一条品牌听得懂的归因路径：哪些钱是直接回收，哪些增长来自搜索放大，哪些来自转化效率被抬高。
4.27×
AI Platforms
不同 AI 平台给品牌的，不只是流量入口，而是不同的归因切面。
首版按 PRD 只保留六个平台，并分别标记更适合观察的决策阶段、内容深度与归因方式，避免页面在首轮沟通里被过度拉宽成“全网平台大全”。
Forecast
12 个月效果预估用于帮助品牌理解节奏，而不是承诺某一个结果。
表格将基准、3 个月、6 个月和 12 个月放在同一视图里，便于品牌在预算沟通中直观看到指标先后变化：先提升可见度，再提升推荐率，最终才体现在 ROI 上。
预估值为示意推演，仅用于方法沟通，落地项目需结合品牌现状、渠道覆盖与预算节奏校准。
Contact
当 GEO 的价值既能被看见，也能被买单，预算才会持续增长。
这份页面保留为白标首版。下一步通常不是继续讲概念，而是切换成贵品牌的数据口径、品类场景与投放现实，生成一份真正可以进入预算沟通的定制报告。
白标部署说明：首版不嵌入真实联系信息，建议上线时替换为品牌商务邮箱、表单链接或 CRM 落地页。