Share of Model（SoM，模型份额）指在一组固定的品类 prompts 和 AI 引擎范围内，AI 生成回答中属于你品牌的提及次数占全部品牌提及次数的百分比。假设 ChatGPT、Gemini、Perplexity 在回答 1,000 条购买意图 prompts 时共产生 5,000 次品牌提及，其中 1,200 次提到你，你的 Share of Model 就是 24%。它是 GEO（生成引擎优化）时代的市场份额指标：Share of Voice 衡量广告声量，Share of Search 衡量搜索需求，而 SoM 衡量的是 AI 模型真正把你的品牌写进回答的频率。
核心要点
- 计算公式：SoM =（你品牌在 AI 回答中的提及次数 ÷ 全部品牌提及次数）× 100，且必须锁定同一组 prompts、同一批引擎、同一时间窗口。
- SoM 是相对指标：它回答的是「AI 对话里你占多大份额」，而不是「你是否出现」——后者是提及率，属于另一类 AI 可见性指标。
- 只数提及次数会漏掉三件事：品牌在回答中的位置、情感倾向、以及引擎是否引用了你的页面。
- LLM 输出每次运行都会波动，单次测量只是噪声。可靠的 SoM 来自按固定节奏重复运行同一组 prompts，看趋势线。
- 提升 SoM 的路径与所有 GEO 目标一致：清晰的实体信号、进入模型信任的引用源、以及「答案形态」的内容。
从 Share of Voice 到 Share of Model
每个营销时代都有自己的主导指标。大众媒体时代看 Share of Voice：你在品类广告声量中占多少。Google 时代加上了 Share of Search：品类搜索量中有多少指向你，这是需求的可用代理。Share of Model 是 AI 时代的接棒者，但它回答的是另一个问题——不是你的声音多大，也不是多少人主动搜你，而是当用户面前根本没有结果页时，模型推荐你的频率有多高。
这个转变之所以重要，是因为漏斗本身搬家了。Gartner 曾预测传统搜索量到 2026 年会因用户转向 AI 助手而下降 25%，而如今购买调研常常直接终结在回答内部——也就是零点击搜索的逻辑。当消费者问「敏感肌用哪款物理防晒最好」，然后照着返回的三个品牌下单时，这份短名单就是市场本身。SoM 就是你在其中的那一块。
Share of Model 怎么计算
基础公式：SoM =（你品牌的提及次数 ÷ AI 回答中的全部品牌提及次数）× 100。
举个例子。你卖 CRM 软件，定义了 1,000 条品类 prompts——「小团队最好用的 CRM」「HubSpot 替代品」「免费额度实用的 CRM」——在目标引擎上全部跑一遍。回答中共出现 5,000 次品牌提及，其中 1,200 次是你的产品，你的 Share of Model 就是 24%。
三个进阶维度，决定 SoM 是实用指标还是虚荣数字：
- 位置。第一个被点名的品牌，权重远高于结尾「其他选择还有」里的一笔带过。按位置加权的 SoM 比平铺计数更贴近真实购买行为。
- 情感。「很流行但偏贵」和「性价比首选」都算一次提及。应当在计数之外同步做 AI 情感分析。
- 引用。当引擎把你的域名列为信源时，你同时获得引荐流量和不断累积的权威度。AI 引用要作为独立比率单独追踪。
还有两条测量纪律。第一，锁死 prompts 集合、引擎组合和时间窗口，因为 SoM 数字只能和它自己比。第二，反复采样：同一条 prompt 每次可能返回不同的品牌列表，只有按计划重复运行，噪声才会变成趋势线。
为什么 2026 年 Share of Model 如此重要
AI 回答让注意力更集中。一张结果页有十个自然位，而一条 AI 回答通常只点名三到五个品牌。GEOly 的行业数据在各品类反复呈现同一格局：少数品牌吃掉绝大多数提及，长尾品牌在对话中干脆不存在。
