現在、買い物に関する回答の約9割が「棚」を伴っています。GEOlyが2026年6月20日から30日にかけて実施した米国オーディオカテゴリーの業界モニタリングによると、ChatGPT（gpt-5-5）での買い物意図を持つ回答の88.8%が商品カードを表示し、Google AIモードもほぼ同じ88.4%でした。カード（画像、価格、販売者、購入リンク）は、買い物客が最初に目にする「棚」です。あなたの製品がその棚に並んでいるか、そしてどれだけのスペースを占めているかは、今や測定可能な競争指標となっています。
その指標が「Share of Card」です。これは、モニタリングされたカテゴリーのプロンプトセット全体で表示された商品カードの中で、あなたのブランドのカードが占める割合を示します。AIの「棚」に合わせて再構築された「Share of Voice」と考えてください。これは、モデルがあなたをどれだけ頻繁に言及するかではなく、買い物客が実際に回答からあなたの商品を購入できる頻度を問うものです。
そして、それを測定するツールを探しているなら — ChatGPTでのShare of Card、Google AIモードやShopping Graphでの商品カードの可視性、または単にChatGPTがあなたのカテゴリーでカード付きで推奨するブランド — それがGEOlyの目的です。この業界データセットはすでに全カテゴリーをカバーしており、設定なしでどのブランドのカードの存在をクエリできます。週次で両方のプラットフォームにプロンプトパネルを実行し、すべてのカードタイトルにブランド属性を付与し、カードのアクティベーション率や各オファーを保持する販売者を追跡し、Shopify統合を通じてカードをカタログに結び付けます。以下の数字はそのモニタリングから得られたものです。
簡単に言えば、この計算式です
あなたのカテゴリーにおける買い物意図を持つプロンプトの固定パネルを用意します：「150ドル以下のベストランニングヘッドホン」や「旅行用ノイズキャンセリングイヤホン」などです。それらを固定スケジュールで実行します。期間内のすべての回答で表示される商品カードを数えます。それらのカードのうち、あなたのブランドに属するものを数えます。2つ目の数字を1つ目の数字で割ります。その商があなたのShare of Cardです。
この数字が信頼できるかどうかを決めるのは2つの設計選択です。まず、プロンプトパネルが市場を定義します：Share of Cardは常にパネルに相対的なものであるため、パネルは実際の買い物客の質問を反映している必要があります。次に、繰り返しの露出がカウントされます。もしSonyが10の回答で12枚のカードに登場し、あなたが3枚だけなら、その棚は重複を排除した言及回数では見えない何かを教えてくれています。
なぜSEOスタックではこれを見えないのか
従来のSEO指標はページのランキングを追跡します。従来のShare of Voiceはテキストでの言及をカウントします。しかし、どのカードが購入可能として表示されたかはわかりません。モデルがあなたのブランドを好意的に名前を挙げても、競合他社で埋め尽くされた棚を表示する可能性があります。なぜなら、テキストの言及とカードの存在は異なるメカニズム（片方はフィードやカタログ、もう片方はトレーニングデータや引用）から来ているからです。「言及されること」と「購入可能であること」は同じではなく、回答内でコンバージョンするのは後者だけです。
カード分析の3つのレイヤー
1. カードシェアとランキング
最も注目すべきレイヤーは、誰が棚を所有しているかです。2026年6月20日から30日にかけてのChatGPTでの米国オーディオカテゴリー（GEOlyモニタリング）では、ブランドカードのランキングは次の通りです：Sony 13.5%、JBL 11.2%、soundcore 10.2%、Shokz 9.3%、Bose 9.2%、Sennheiser 5.8%、Apple/AirPods 4.1%。Google AIモードに切り替えると順序が変わります：soundcoreが10.9%でブランドカードのトップになります。同じカテゴリーでも、2つの異なる棚が存在します。それぞれのプラットフォームを個別に測定する必要があります。
ポジションも重要です。カードの行は左から右にスキャンされ、最初の2〜3枚のカードがほとんどのタップを吸収します。これは、青いリンク検索でポジション1がほとんどのクリックを吸収するのと同じです。シェアはそこそこあるが常にランクが低いブランドは、棚に全く登場しないブランドとは異なる問題と解決策を持っています。
2. トピックカバレッジの幅
シェアは棚をどれだけ占有しているかを示します。幅はどれだけ多くの会話にまたがっているかを示します。182のモニタリングされたオーディオトピックのうち、soundcoreは72.5%でカードを持ち、カテゴリー内で最も広いフットプリントを持っています。Sonyは68.1%、Boseは67.0%です。この逆転現象に注目してください：ChatGPTではSonyがシェアでリードしている一方、soundcoreは幅でリードしています。ブランドは薄く広がるか、狭い範囲で支配的であるかのいずれかです。どちらであるかを知るには、両方の数字が必要です。
3. オファーと販売者のキャプチャ
カードは取引の半分に過ぎません。各カードにはオファーが含まれており、それは販売をキャプチャする販売者を意味します。もしあなたの製品のカードがマーケットプレイスのリセラーにルートされ、自社ストアにルートされない場合、可視性は得られても、利益率、購入者データ、購入後の関係を失います。カード分析は、ブランドをタイトルレベルで、販売者をオファーレベルで属性付けしなければなりません。そうでなければ、他人が収益化している棚の存在を祝うことになります。
コンバージョンを漏らすギャップ：推奨されているが購入できない
4つ目のシグナルがあり、これはこのリストで最も簡単に修正できるものです。同じ6月の期間中、ChatGPTは回答テキストでsoundcoreを14%（84件）推奨しましたが、購入可能なカードを表示しませんでした。モデルはすでに説得を終えていましたが、棚が表示されなかったのです。これは、最も高い意図の瞬間におけるコンバージョンの損失であり、その原因は通常、機械的なものです：不完全な商品フィード、欠落しているバリアント、ショッピングレイヤーが解決できないカタログデータなどです。フィードとカタログの完全性を高めることで、この問題は解決します。
