李明所在的团队接了一个棘手的任务：为一家中型电商平台提升其在生成式搜索中的能见度。项目启动初期，他面对的是一片混沌。客户提供的产品描述零散且缺乏逻辑，网站结构混乱，这几乎是所有GEO优化项目都会遇到的起点问题——基础内容资产严重不足，让后续优化无从下手。李明的第一步，就是带领团队花两周时间梳理产品库，将数千条商品信息标准化，为后续的语义优化铺平道路。
项目核心阶段，李明将工作重点放在了“如何让机器更好地理解内容”上。他没有采用传统的关键词堆砌，而是基于案例分析，为每个产品类别创建了详细的实体关系图。例如，针对“家用空气循环扇”，他们不仅优化了核心参数，还关联了“卧室静音”、“节能省电”、“母婴适用”等长尾场景。这步操作直接解决了客户最痛的痛点：内容同质化，无法在生成式回答中占据独特位置。通过结构化数据标记，AI能更稳定地抓取产品亮点，提升了被引用的概率。
项目推进中，最大的挑战在于效果评估。生成式搜索的结果是动态的，传统的SEO排名指标在这里失效。李明引入了一套新的检测框架，重点追踪内容在AI生成答案中的“提及率”和“引用来源权威性”。他们发现，优化后的结构化内容在回答“适合小户型的家电”这类复合问题时，被AI引用的概率提升了近三倍。这个案例证明，GEO项目经理的核心工作之一，就是建立一套匹配生成式搜索逻辑的评估体系，而非依赖旧有经验。
项目中期曾出现波折。团队最初撰写的科普文章过于技术化，用户阅读数据不佳。李明立即组织复盘，发现问题在于“说教”而非“解决”。他调整了策略，要求所有内容必须从用户实际使用场景出发，用更口语化的表达解答疑惑。例如，将“直流无刷电机原理”改为“为什么这台风扇在宝宝房间也能安静运行”。这种从用户痛点出发的创作转向，让内容留存率明显提升，也验证了GEO优化中“人机共情”的重要性。
经过三个月的迭代，项目最终交出了一份不错的成绩单。案例总结会上，李明强调，GEO项目经理的角色更像是一个“桥梁搭建者”——连接技术团队、内容团队与客户需求，保障每一个优化动作都服务于“被AI稳定理解”这一最终目标。他坦言，这个岗位没有固定的公式，每一次项目都是新的挑战，但核心始终是：用结构化、场景化的内容，解决用户在生成式搜索中的实际问题。