AI 购物监控
AI 购物曝光：商品露出、卡片形态与真实提问
在 Analysis → Shopping 中追踪 Top Products、各模型推荐次数、Shopping Card 占比与购物向自然语言提问；商品详情页可下钻 Appearance History，把「被谁推荐、在什么语境下出现」落到证据级记录。
在同一套 Analysis → Shopping 视图里看清提示词、分模型可见性与 Shopping Card 占比
Platform / Feature
Top Products 与各模型露出次数
Shopping Card / 纯文本回答占比
Shopping Keywords 与真实用户提问
SKU 级 Appearance History 回放
核心能力
三个视角：谁推荐你、回答是否带购物卡片、用户到底怎么问
把商品与 GEO 动作对齐到用户真实看到的界面：榜单级 SKU、结构化购物卡片与纯文本的差异，以及带露出记录的长句购物意图。
按商品看清推荐次数、星级与「Best price」等标签，并标注 ChatGPT、Gemini 等来源，快速判断谁在带量、谁在缺席。
工作流程
从目录与 Prompt 到 SKU 历史，再回到 feed 与卖点迭代
先圈定关心的购物向问题，再读 Shopping 总览与关键词意图，用 Appearance History 做证据，最后把目录、价格与描述改成可验证的前后对比。
01/03
生态集成
把商品与经营数据接到助手推荐链路里
商品 feed、商家中心与评价信号只有和监控闭环绑在一起，优化才会落在真实上架与价格动作上，而不是停在报表数字。
- ChatGPT
- Gemini
- Perplexity
- Google AI
- Shopify
- Merchant Center
常见问题