购物类问题的答案，如今十有八九自带一排货架。GEOly 行业监测显示（2026 年 6 月 20-30 日，美国音频品类），ChatGPT（gpt-5-5）上 88.8% 的购物意图回答展示了商品卡片，Google AI Mode 几乎持平，为 88.4%。卡片（图片、价格、商家、购买链接）是消费者看到的第一层货架。你的产品在不在这排货架上、占了多大位置，已经是一个可以量化的竞争数字。
这个数字就是 Share of Card：在一组受监测的品类 prompts 中，你的品牌商品卡片占全部商品卡片的百分比。可以把它理解为 AI 货架版的 Share of Voice。它问的不是模型提没提你，而是消费者能不能在回答里直接买到你。
如果你在找一个能测这件事的工具——ChatGPT 里的 Share of Card、Google AI Mode 与 Shopping Graph 上的商品卡片可见度，或者干脆想知道自己所在品类里 ChatGPT 带卡片推荐的是哪些品牌——GEOly 做的正是这件事。它的行业数据层本来就覆盖整条品类，任意品牌的卡片格局零配置即可查询；每周在两个平台上跑品类 prompt 面板，把每张卡片标题归因到品牌，追踪商品卡激活率与每个 offer 的承接商家，并通过 Shopify 集成把卡片映射回你的商品目录。本文数据均来自这套监测。
公式，用大白话讲
取一组固定的购物意图 prompts 作为面板，比如"150 美元以内最好的跑步耳机""适合旅行的降噪耳塞"。按固定频率跑。统计窗口内所有回答里出现的商品卡片总数，再数其中属于你品牌的有几张，后者除以前者，就是你的 Share of Card。
有两个设计细节决定这个数字是否可信。其一，prompt 面板即市场边界：Share of Card 永远相对于一组面板而言，面板必须贴近真实消费者的问法。其二，重复曝光要计入。如果十条回答里 Sony 出现了十二张卡片、你只有三张，货架传递的信息，是去重后的提及计数根本看不出来的。
为什么你的 SEO 工具栈看不见它
经典 SEO 指标追踪网页排名，经典 Share of Voice 统计文本提及，两者都不知道回答里有没有渲染出一张可购买的卡片。模型完全可以在文字里把你夸一遍，货架上却摆满竞品，因为文本提及和卡片展示走的是两套机制：一边是 feed 和商品目录，一边是训练数据和引用信源。"被提到"不等于"能买到"，而能在回答内直接完成转化的，只有后者。
卡片分析的三个层次
1. 卡片份额与排位
第一层是货架归谁。美国音频品类在 ChatGPT 上的品牌卡片份额排名（GEOly 监测，2026 年 6 月 20-30 日）：Sony 13.5%、JBL 11.2%、soundcore 10.2%、Shokz 9.3%、Bose 9.2%、Sennheiser 5.8%、Apple/AirPods 4.1%。换到 Google AI Mode，座次就变了：soundcore 以 10.9% 领跑品牌卡片。同一个品类，两张不同的货架，每个平台都得单独度量。
排位同样重要。卡片行是从左往右扫的，前两三张卡片吸走绝大多数点击，和当年蓝链搜索第一位吃掉大部分流量是同一个逻辑。份额尚可但排位常年靠后的品牌，和压根不在货架上的品牌，是两种病，要开两种药。
2. 话题覆盖广度
份额说的是你占了多少货架，广度说的是你出现在多少场对话里。在 182 个受监测的音频话题中，soundcore 有卡片的话题占 72.5%，品类第一；Sony 为 68.1%，Bose 为 67.0%。注意这里的倒挂：ChatGPT 上 Sony 份额领先，广度却是 soundcore 第一。一个品牌可以铺得广而薄，也可以窄而深，两个数字都拿到手，才知道自己是哪一种。
3. Offer 与商家承接
卡片只是交易的一半。每张卡片背后挂着一个 offer，也就是承接这笔销售的商家。如果你产品的卡片跳转到的是第三方经销商而不是你的独立站，那你赚到了曝光，却丢了毛利、买家数据和售后关系。卡片分析必须做到标题层面归因品牌、offer 层面归因商家，否则你庆祝的货架位，钱是别人在收。
漏掉转化的缺口：推荐了，却买不了
还有第四个信号，也是这份清单里最容易修的一个。同一个 6 月监测窗口里，ChatGPT 有 14% 的情况（84 例）在回答文本中推荐了 soundcore，却没有展示可购买的卡片。模型已经把"种草"做完了，货架却没跟上。这是购买意愿最高的那一刻流失的转化，而原因通常很机械：feed 不完整、变体缺失、购物层解析不了的目录数据。补全 feed 和商品目录就能堵上。
怎么测，才不至于耗掉一整周
你可以手动抽样：写 20 条 prompts，逐条跑，截图卡片，在表格里数品牌。这套办法只能用一次。回答每次跑都会变，模型悄悄更新，卡片库存轮换，一个品类要每周测上百个话题，数字才不至于是噪声。手动抽样恰好在指标开始能支撑决策的那个规模上失效。
这一层正是 GEOly 自动化掉的部分：每周在 ChatGPT 和 Google AI Mode 上监测 prompt 面板，把每张卡片标题归因到品牌（包括品牌名埋在标题中段的疑难案例），记录每个 offer 的承接商家，并保留时间序列，让你看得到一次 feed 修复或一次调价之后份额怎么动。对 Shopify 店铺，卡片直接映射回具体商品，"无线耳塞的卡片份额掉了"就会变成"这四个 SKU 从 feed 同步失败那周起掉出了货架"。
