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看清整条赛道的 AI 货架格局,再把成交入口抢回自己的官网

GEOly 为 DTC 品牌负责人提供一块统一的 AI 货架经营面板:盯住整条赛道的 AIGVR 与 Share-of-Model 竞品差距,把 AI 商品卡上的成交入口从零售商手里抢回官网(DTC 捕获),再用真实的 ChatGPT 广告数据定 GEM 预算。

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赛道货架数据层:10 万+ 品牌 · 2.6 万+ 话题
ChatGPT 广告库:36 万+ 广告卡 · 5,000+ 广告主
DTC 捕获:把成交入口从零售商手里抢回官网
AI visibility control room

经常出差的人,适合买哪些行李箱品牌?

品牌可见性判断

AI 助手会在用户点击前先搭好一层商品货架:给品牌排序、展示可购买的商品卡、决定「立即购买」链接指向谁。GEOly 让你看清自己的 Share-of-Card、成交在哪里被零售商截走,以及赛道里还剩哪些白空间。

ChatGPT

这里已经出现可购买的广告商品卡,但约 60% 广告主在自然货架上仍然隐形。

商品卡已上线
Google AI

商品卡能出现,但「立即购买」链接常常指向零售商,而不是你的官网。

零售商主导
Perplexity

第三方引用和价格证据太薄,撑不住一张能进候选的商品卡。

证据偏薄
Gemini

高意图推荐问题还是一片没人占领的赛道白空间。

白空间
Presence
Citations
Competitors
Problem

赛道的胜负正在 AI 货架上决出,而零售商正悄悄把你的成交拿走

电商品牌团队仍然在看排名、点击和收入,但消费者已经先让 AI 搭好商品货架、排好品牌、点开「立即购买」——而那个入口,往往并不通向你的官网。

赛道有一层 AI 货架,你却看不到自己的位置

整条赛道正在被 AI 组织成一层商品货架。看不到自己的 Share-of-Card 和白空间,就无法判断该先补哪里、又该盯住哪个竞品。

成交入口正在被零售商截走

AI 商品卡上的「立即购买」常常指向亚马逊等零售商,利润和客户数据都留在了别人那里。DTC 捕获就是把这个入口抢回自己的官网。

没有广告数据,GEM 预算全靠拍脑袋

约 60% 广告主在自然货架上隐形,意图广告率基准约 22%。没有广告库数据,GEM 预算既定不准也分不好。

AI visibility system

DTC 品牌负责人真正需要的,是一套「货架格局 + DTC 捕获 + GEM 预算」系统,而不是又一个可见性追踪器

今天的 AI 回答由赛道货架、商品卡、外部证据和竞品信号共同决定。GEOly 把 10 万+ 品牌、2.6 万+ 话题的行业数据层,收敛成一套可运营的增长系统。

1

赛道货架格局

看清整条赛道的商品货架——覆盖 10 万+ 品牌、2.6 万+ 话题——以及你的 Share-of-Card 和竞品尚未占领的白空间。

Share-of-Card, 白空间
2

AI 商品卡 · DTC 捕获

追踪可购买商品卡与报价截流,把「立即购买」入口从零售商手里抢回自己的官网。

商品卡, 成交入口路由
3

用广告数据定 GEM 预算

读取 36 万+ ChatGPT 广告卡、5,000+ 广告主的投放数据,用真实数据定 GEM 预算,而不是拍脑袋。

36 万+ 广告卡, 5,000+ 广告主
4

竞品份额(AIGVR / SoM)

对比 AIGVR 和 Share-of-Model 差距,精确知道该先替换掉哪个竞品。

AIGVR, Share-of-Model
5

AI 回答里的消费者声音(VOC)

听清 AI 在复述的消费者声音——按平台、按时间窗的口碑情感,并附上每条结论背后的原句证据与信源。

情感, 原句证据
Workflow

把赛道焦虑,变成「货架 · 捕获 · 预算」的运营节奏

这套流程是给品牌负责人和增长团队设计的:先看清赛道货架,再守住成交入口,最后用广告数据把 GEM 预算定准分好。

01

摸清赛道 AI 货架

梳理整条赛道的商品货架,量化 Share-of-Card、竞品份额和还没人占的白空间。

02

追踪 AI 商品卡

看商品卡在哪里出现、如何被定价,以及成交在哪一步被零售商截走。

03

把成交抢回官网

做 DTC 捕获:修好「立即购买」的入口路由和商品证据,让利润和客户数据回到自己的店。

04

用广告数据定 GEM 预算

基于 ChatGPT 广告库的投放数据,把 GEM 预算定准、按渠道分好,而不是凭感觉花钱。

Outcomes

品牌团队最后能拿到什么

结果不只是多一份报告,而是一套知道赛道货架格局、成交在哪里流失、GEM 预算该怎么花的经营视图。

~7x
AI 引荐流量

Shopify 数据显示 2026 年 AI 引荐流量增长约 7 倍——关键是这些流量落到自己的官网,而不是零售商。

~11x
AI 来源订单

AI 来源订单同比增长约 11 倍;DTC 捕获决定这笔成交最终记在谁的店里。

22%
意图广告率基准

用 22% 的意图广告率基准对标自己,再用广告库的真实数据把 GEM 预算定准。

产品实景

品类货架与其背后的渠道,就在产品里

这不是比喻:AI 货架是一个可以直接打开的数据界面。竞争格局图按 Share of Model 绘出你所在品类的每个品牌;AI 货架渠道则显示每个被推荐产品的购买入口究竟指向哪里。

app.geoly.ai — Competitive landscape — Share of Model
品类内每个品牌按 Share of Model、提及与覆盖绘制成图——你的位置、头部玩家与空白地带。
品类内每个品牌按 Share of Model、提及与覆盖绘制成图——你的位置、头部玩家与空白地带。
app.geoly.ai — Commerce surface — AI shelf
电商界面:品类内的产品卡、卖家、价格带与官方商店可购性。
电商界面:品类内的产品卡、卖家、价格带与官方商店可购性。

把你的位置量化

对照整个品类的 AIGVR 与 Share of Model——由公开数据集的每周批量刷新与你自己的每日 prompt 运行共同更新。

订单究竟流向哪里

AI 货架渠道:官方商店可购率、AI 回答中谁在卖你的产品,以及每一个被推荐却没有官方购买入口的 SKU。

在你自己的分析里验证

GA4 与 Cloudflare 集成实测真实 AI 引荐会话、AI Conversions 与 AI Revenue——DTC 承接的成果体现在损益表上,而不只是仪表盘里。

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追踪 AI 品牌提及追踪

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深入了解
行业情报

品类排行榜、空白地带、需求版图。

ChatGPT Ads Library

360k+ 广告卡:谁在花钱买你所在品类的货架。

竞品分析

对照指定竞品的 AIGVR 与 SoM 差距。

智能体商务学院

AI 智能体如何调研、比较与购买。

Platform fit

支撑这个方案的 GEOly 平台能力

这个解决方案页不是孤立的营销文案,而是基于 GEOly 的赛道货架格局、AI 商品卡监控、广告库和竞品分析能力组合出来的业务层。

赛道货架格局

看清赛道的 AI 商品货架——Share-of-Card、竞品份额和白空间,覆盖 10 万+ 品牌、2.6 万+ 话题。

AI 商品卡 · DTC 捕获

追踪 AI 商品卡、拦截报价截流,把「立即购买」入口抢回自己的官网。

ChatGPT 广告库

用 36 万+ ChatGPT 广告卡、5,000+ 广告主的数据,把 GEM 预算定准。

竞品份额分析

对比 AIGVR 和 Share-of-Model 差距,明确该先替换掉哪个竞品。

情感 · VOC 消费者声音分析

看清 AI 如何描述你的品牌——按平台的好评 / 差评 / 困惑情感,附上背后的消费者原声。

常见问题

关于该解决方案的常见问题

Cross-channel visibility

占住赛道的 AI 货架,把成交带回自己的官网

先建立 Share-of-Card 和竞品差距基线,把成交入口从零售商手里抢回官网,再用真实的 ChatGPT 广告数据把 GEM 预算定准。

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