转化追踪

评价是推荐证据，也是合规风险。本文设计授权、原文、时间、场景、回复、负面反馈和撤回机制。

不同 AI 入口的 referrer、参数和直接访问表现不同。本文统一来源命名、会话、表单、注册和收入事件。

商品推荐依赖属性完整性和时效性。本文统一商品名称、规格、价格、库存、配送、退货和评价信息。

价格是高意向问题，也是最容易过期的事实。本文设计价格范围、计费单位、适用条件、更新时间和询价路径。

AI 推荐可能没有直接点击，却影响了品牌搜索、直接访问和销售对话。本文建立曝光、访问、助攻和收入的分层归因。

用户问“哪个更好”时，AI 需要比较维度而不是品牌口号。本文设计适用条件、功能差异、成本、风险和迁移路径。

当客户通过 AI 推荐了解品牌，转化路径变得更难追踪。本文探讨 AI 搜索时代的线索归因模型和工具。