01第1–2周
神经基线测量
建立该品类的生物学基线：针对现有品牌体系及三大最强竞争对手，进行EEG、眼动追踪与自主神经反应测量。
方法架构
该框架：从皮层信号到被证实的行为
每一层都拥有各自的仪器测量方式、失效模式与输出结果。该方法只有在六个层级保持一致时才能产生价值——这种一致性由神经营销商数中的一致性项明确衡量。
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方法的结构
六个相互连接的层级，从可测量的大脑反应到商业决策。每层都有自己的仪器、产出与质量区间，不依赖主观意见。
- 不可测量即不纳入。
- 薄弱的一层会限制其上所有层级。
- 伦理层可以否决整个方案。
标准科学缩写与单位（EEG、fMRI、ms、Hz）保留国际通用写法；所有解释均以您的语言呈现。
L1
神经生理基质层
10项已测量参数在大脑自我解释之前先对其进行测量。
每一项当代营销决策都始于非陈述性证据：皮层激活、自主神经唤起、眼动行为。该层级在语言使其失真之前，捕捉注意与欲望的生物学特征。
仪器测量
- EEG frontal asymmetry (F3/F4 alpha power)
- Event-related potentials — N200, P300, LPP
- Eye-tracking: fixation, saccadic entropy, AOI dwell
- Electrodermal activity (phasic SCR)
- Heart-rate variability (RMSSD, LF/HF)
- Facial EMG — corrugator / zygomaticus
输出结果
Attention Capture IndexArousal LoadApproach–Withdrawal Vector
L2
认知架构层
5项已测量参数流畅性是最廉价的说服方式。
工作记忆负荷、加工流畅性与语义启动决定了一条信息是被解码还是被丢弃。我们对每一项素材的认知成本进行建模，并不断降低成本，直至理解成为自动过程。
仪器测量
- Processing-fluency scoring (perceptual + conceptual)
- Cognitive-load estimation (pupillometry-calibrated)
- Semantic priming & implicit association testing
- Working-memory chunk analysis of message structure
输出结果
Fluency CoefficientCognitive Load IndexSemantic Coherence
L3
情感与边缘系统编码层
6项已测量参数情感并非装饰，而是编码机制本身。
记忆巩固由杏仁核门控。效价、唤醒度与支配感被以维度方式建模，随后映射到叙事结构中，使情感高峰与品牌编码时刻重合。
仪器测量
- Dimensional affect modelling (valence / arousal / dominance)
- Peak–end structural analysis of narrative
- Emotional-contagion mapping across touchpoints
- Amygdala-proxy salience scoring
输出结果
Emotional Encoding StrengthPeak-End AlignmentValence Stability
L4
数据智能与因果推断层
4项已测量参数相关性只是一种假设，因果关系才是交付物。
行为遥测数据与神经计量证据融合于一个单一的因果图谱中。提升度、增量效应与反事实模拟取代了虚荣型归因。
仪器测量
- Causal DAG construction & do-calculus
- Geo-holdout and synthetic-control incrementality
- Bayesian media-mix modelling with priors from L1–L3
- Uplift modelling and heterogeneous treatment effects
输出结果
Incrementality CoefficientCausal ConfidenceSignal-to-Noise Ratio
L5
人工智能层
4项已测量参数预测神经系统反应的模型，而非预测点击行为。
多模态模型在神经计量基本事实上进行训练，因此创意内容在投放前即依据预测的皮层反应而非主观意见进行评分。生成过程受神经科学先验条件约束。
仪器测量
- Neuro-calibrated creative scoring models
- Multimodal embeddings of asset + response
- Reinforcement loops on measured attention outcomes
- Synthetic audience simulation with validated priors
输出结果
Predicted Response FidelityModel Calibration ErrorPre-flight Lift
L6
行为激活与伦理层
4项已测量参数未经同意的影响不是科学，而是操纵。
最后一层通过选择架构、摩擦消除与习惯设计，将已测量的意图转化为行为——并遵循明确的伦理协议：透明、可逆，且不利用脆弱性。
仪器测量
- Choice-architecture and friction audits
- Habit-loop design (cue–routine–reward)
- Longitudinal behavioural cohorts
- Neuroethics compliance review
输出结果
Conversion ElasticityHabit Formation RateEthical Compliance Score
操作协议
十二周构建一个因果系统
02第2–4周
认知图谱构建
量化每项素材与信息的加工流畅性、认知负荷与语义联想，并围绕已测量的理解程度重构信息架构。
03第4–6周
因果测量体系搭建
基于已测得的神经计量基本事实训练多模态模型，使创意内容能够在投放前依据预测的皮层反应进行评分。
04第6–8周
创意合成
在神经科学约束下设计素材：流畅性最大化，峰终体验与品牌时刻对齐，扫视熵最小化。
05第8–12周
受控投放激活
以构造方式设置对照组进行投放。每一分投入都是一次实验；每一次实验返回的是系数，而非主观意见。
06持续进行
递归学习迭代
已测量的结果重新训练模型，模型完善先验条件，先验条件降低下一次发现的成本。该系统持续复利增长。
接下来：逐一介绍33项参数
单位、采集方法、解读方式与健康运行区间。