文| 未来迹FBeauty

在00后的美妆消费决策里，AI正逐渐扮演起“关键意见领袖”的角色。

《FBeauty未来迹》近期完成了一项针对1200名00后美妆消费者的调研，结果显示，高达76%的受访者曾借助AI来辅助美妆护肤决策。细分来看，17.58%的人“经常使用”，30.68%选择“偶尔使用”，还有28.03%表示“想起来就会用”。深入访谈发现，这些年轻消费者并非单纯为了获取“爆款清单”，而是更倾向于利用AI去验证信息真伪、筛选合适产品，以及避开潜在的“雷区”。

这一现象并非中国独有。咨询机构BCG联合《女装日报》（WWD）对美国5000名美妆消费者进行的调查揭示，欧美市场的00后在使用AI的习惯上与中国用户高度相似：四分之三的受访者近期通过大型语言模型搜索过美妆、健康或抗衰老相关内容；另有25%的人坦言，人工智能已成为其主要的购物信息来源。欧莱雅集团在VivaTech大会上也曾披露，仅在OpenAI旗下ChatGPT平台，每周9亿次对话中就有5%涉及美妆话题。

这对美妆行业而言，是一个不容忽视的现实转变。

当品牌方仍在利用AI优化“讲故事”的效率时，消费者已经转而使用AI来审视这些故事的可信度。在一个人人皆可带货的内容生态中，AI因其相对冷静、客观和科学的特质，成为了消费者“下单”前的最后一道防线。

这意味着，美妆品牌面对的受众不再是被动等待“种草”的对象，而是一群习惯做足功课、善用工具的理性消费者。

在此背景下，美妆品牌该如何应对？

AI时代下的全新美妆对话，图源：欧莱雅集团

**AI切入决策链，00后消费更趋理性**

00后成长于信息爆炸的环境。一款面霜可能有成千上万条评价，一款防晒被数十位博主推荐，至于粉底液，有人赞誉能打造“亲妈生好皮”，也有人吐槽氧化暗沉、卡粉严重。信息量激增的同时，判断成本也随之攀升。

AI恰好填补了这一决策空白。

调研数据显示，00后向AI咨询的美妆问题主要集中在彩妆色号推荐、个性化肤质需求、产品测评汇总、成分功效匹配度以及妆容教程等方面。具体到应用场景，42.79%的受访者利用AI分析成分是否适合自身，39.88%用于对比不同品牌或产品，37.23%用来评估产品性价比，36.15%则在购买前要求AI总结评价。

一位受访者在问卷中写道：“我会让AI对比面膜膜布的材质，从而选出服帖透气、不闷痘的产品。”另一位则表示，自己会通过AI分析持妆需求，筛选出适合通勤且不脱妆的底妆组合。

这些问题极具针对性。消费者向AI输入的条件包括肤质类型、预算范围、使用场景，以及希望规避的成分和期望达成的功效与妆效。AI的核心作用，是将碎片化信息压缩为一份相对可执行的判断方案。

这种变化直接重塑了消费结果。

调查中，22.8%的受访者认为AI让自己在购前更加理性，38.06%认为AI促使自己多做对比。合计超过六成的受访者表示，AI让他们的美妆消费行为更为谨慎。此外，超过五成的受访者承认AI曾助其成功避雷，其中16.67%的人曾因AI的建议而多次放弃购买某款产品。

这表明，AI正在有效抑制冲动消费。

对于美妆品牌来说，这一趋势至关重要。随着种草内容日益密集，达人推广商业化程度加深，用户本能地寻求一个更冷静的参照系。尽管AI未必完全精准，但其优势在于：它看起来不像是在推销商品。

正因如此，“不带商业目的的AI”反而更容易赢得信任。调研显示，在购买美妆产品前，AI工具以24.46%的提及率进入消费者的参考信息源。虽然这一比例仍低于抖音和淘宝评价，但已超越皮肤科医生/专业人士及柜姐/导购的推荐。

可以看出，用户对信息中立性的期待发生了改变。一位受访者描述道：“AI的回答不像种草笔记那样夹杂广告，它整合了上百个信息来源，最终给出类似朋友建议的回答。”

更值得关注的是，超过六成消费者表示愿意因AI推荐而尝试陌生新品牌，其中29.52%表示“非常愿意”，34.33%表示“会考虑，但需查看评价和价格”。这为新品牌开辟了一条新路径。

过去，新品牌突围依赖大量投放、达人种草和平台曝光。如今，AI可能成为新的分发入口。只要产品信息清晰、成分功效结构化、用户评价真实，新品牌便有机会被AI“选中”。

综合来看，《FBeauty未来迹》发现AI通常介入00后美妆决策链的三个环节：

一是产品推荐，AI发挥信息搜索功能，提供符合需求的“清单”；

二是二次验证，若已被种草且有明确意向，消费者会通过AI核实主观判断；

三是小范围的肤质检测和彩妆试色，但由于目前相关服务多由个别品牌、渠道或平台主导，触达率相对较低。

**00后信赖AI，但也保持怀疑**

《FBeauty未来迹》观察到的另一现象是，尽管AI影响决策，但00后并未盲目信任，而是清晰认知其边界与局限。

调查显示，00后认为AI推荐美妆产品的最大优势前三位分别是：“能帮我避雷”（50.75%）、“可根据个人需求推荐”（44.53%）、“能解释成分和功效”（39.8%）。这些选项的共同点在于，AI被视为“辅助判断工具”，而非最终裁判。

然而，当被问及AI推荐的最大问题时，35.07%的受访者担忧“信息准确性存疑”，33.08%认为“推荐过于泛泛”，29.44%觉得“不如真人测评真实”。这说明00后对AI的信任极为克制。

在“若小红书/达人推荐与AI建议冲突，更相信谁”的问题上，29.44%的受访者选择“综合判断”，24.79%更信赖达人，14.34%更相信AI，15.84%则“看产品价格决定”。

可见，AI既未取代达人，也未遭忽视，它更像是决策链中的一个新坐标。对于低价、低风险产品，消费者可能愿信达人或直接试错；而对于高客单价、强功效、高风险的护肤品，AI的验证价值则更高。

这种差异也体现在品类上，尤其在强感官品类中，AI短板明显。

调研指出，AI最容易影响购买的品类中，口红/唇泥以54.06%居首，精华/面霜等功效护肤以44.94%紧随其后，眼影/腮红等彩妆以38.56%位列第三。香水香氛和美妆工具则排名靠后。

其中，超五成受访者已使用过AI测肤、AI试妆、AI色号匹配等功能，18.82%“经常用”，31.43%“偶尔用”。

原因显而易见。口红和唇泥涉及色号选择，AI测肤/试妆、色号匹配及肤色分析可直接降低试错成本；精华、面霜等功效护肤涉及成分、肤质、功效路径及价格判断，AI能帮用户将复杂信息转化为“适不适合我”；眼影、腮红等彩妆依赖妆容风格与肤色搭配，AI有一定辅助作用。

香水依赖气味，美妆工具依赖手感，这些感官体验难以被AI替代。换言之，越需要信息解释、比较和个性化筛选的品类，AI影响越深；越依赖真实感官和审美偏好的品类，AI更多仅起辅助作用。

但问题随之而来。

调查中，24.46%的受访者担心AI推荐“可能存在广告或商业合作”，21.06%担忧隐私泄露。一旦AI开始明显商业化，其中立性优势将被削弱。

这对品牌和平台均为警示。AI可作为消费者的美妆顾问，前提是不能沦为隐形广告位。消费者信任AI，是因为它看似不急於卖货。一旦信任崩塌，AI推荐也将迅速变为另一种被质疑的“种草”。

**AI影响决策，美妆品牌如何应对？**

AI进入消费决策链，对美妆品牌提出了新要求：品牌不仅要被人喜欢，还要能被AI读懂。

成分真实性、功效证据、价格匹配度、用户评价稳定性以及差评集中点，都将成为AI整理回答的一部分。这意味着，美妆品牌必须构建新的内容资产——即可被AI读取、可被消费者验证的信任资产。

这并非概念炒作，而是正在发生的竞争。

欧莱雅已将AI直接接入消费者决策入口。

在2026年6月的VivaTech科技展上，欧莱雅宣布与OpenAI合作，将基于ModiFace技术的美宝莲虚拟试妆接入ChatGPT，并计划在美国市场强化兰蔻、卡诗等品牌在ChatGPT中的产品探索能力。换言之，欧莱雅不仅将AI用于研发和营销后台，更将品牌产品信息、试妆体验与AI对话入口打通，让消费者在AI场景中完成发现、试用和判断。

卡诗在2026年VivaTech科技展上的艺术装置

雅诗兰黛集团则与微软合作建立AI创新实验室，方向涵盖更快洞察趋势、生成营销资产、提升本地化相关性以及加速产品上市。其强调的重点并非单个AI工具，而是将AI嵌入品牌运营与消费者连接之中。

国际巨头的共同指向十分清晰：AI正从后台的研发和效率工具，走向前台的消费决策端。

国内美妆集团也在加速布局。

贝泰妮相关负责人曾表示，集团正运用AI技术更清晰地理解不同人群的护肤需求和购买偏好，以此优化渠道投放策略和内容沟通方向。花西子也在打造“东方美妆研发智能体”，将AI应用于用户洞察、产品研发、用户体验及科学传播等环节。

这些实践表明，美妆品牌对AI的理解正在分层。

第一层是效率工具，利用AI提升研发、质检、内容生产及用户洞察的速度与质量。

第二层是体验工具，通过AI试妆、AI测肤、智能推荐降低消费者决策成本。

第三层是信任工具，使品牌的成分、功效、评价、服务和长期反馈能在AI时代被更透明地识别和验证。

真正影响消费决策的，是第三层。

当AI更深入用户决策链，品牌不能再仅靠“讲得好听”。消费者会用AI拆解品牌宣称，比较同类产品，总结真实评价。单纯的概念营销更易露馅，扎实的产品证据反而更能获得机会。

对品牌而言，接下来至少需做好三件事。

第一，重建产品信息体系。

品牌需用更清晰、结构化的方式表达成分、功效、适用肤质、使用场景、价格带、验证数据和风险提示。过去这些信息仅服务于电商详情页和直播话术，未来还需服务于AI检索和消费者二次验证。

“随着大语言模型（LLMs）成为美妆探索的新入口，消费者的美妆旅程正在发生根本性的转变。”欧莱雅集团首席数字与营销官Asmita Dubey在VivaTech科技展上表示：“我们紧跟文化与科技的步伐，希望对AI提出更高的要求。我们正利用它来为消费者和营销人员、人类和智能体重新发明美妆旅程，确保我们的品牌始终是美妆真实信息的权威来源。”

第二，重视真实评价资产。

AI会总结公开评价，也会识别差评高频词。品牌不能只追求声量和好评数量，更要关注用户长期反馈中的具体问题。这些问题一旦被AI整理呈现，将直接影响购买判断。

第三，把AI从“营销工具”转变为“用户关系工具”。

消费者期待的并非AI继续推销，而是一个能长期理解自身肤质、预算、偏好和使用反馈的私人美妆顾问。品牌若能围绕AI测肤、AI试妆、智能搭配、动态护肤方案建立持续服务，便有机会从单次成交转向长期关系维护。

综合来看，这对美妆品牌既是挑战，也是重建信任的契机。

换句话说，关键在于谁能在AI介入后，依然让消费者相信：该品牌信息真实、产品有效、价格合理、服务可靠。

这将是美妆行业接下来最现实的一道考题。