上海一家主营特色家居用品的电商公司“方寸间”发现，自2025年下半年起，其在主流搜索引擎的自然流量持续下降。与此同时，越来越多的消费者开始通过生成式AI工具获取购买建议。品牌负责人李明意识到，若不能被这些AI引擎稳定识别并推荐，他们可能正在失去新一代的客户。于是，团队决定尝试一种被称为“生成式AI引擎优化”（GEO）的策略，这并非传统SEO的简单升级，而是一场针对AI信息整合逻辑的重新布局。
方寸间团队将优化焦点放在了产品信息的“结构化”和“语义丰富度”上。他们不再满足于在产品页堆砌关键词，而是与技术顾问合作，为每款产品编写了详尽的“背景故事”、“工艺解析”和“用户场景描述”。这些内容被标记为结构化数据，嵌入网站代码。他们的假设是：生成式AI在回答“适合小户型的实木家具推荐”这类问题时，更倾向于抓取有完整上下文、数据清晰的信息源，而非仅仅匹配几个热门词汇。
然而，初步尝试并未带来快速见效的效果。团队发现，AI引擎的推荐逻辑似乎在不断微调，有时会优先引用较有名媒体或专业评测网站的内容，而非直接引用品牌官网。这导致方寸间虽然内容更丰富了，但在一些核心问答中仍不被提及。李明坦言，这个过程像“与一个善变的对手博弈”，需要持续检测AI输出结果，并反向分析其信息来源偏好，再调整自身内容的权威性和关联性。
转折点出现在团队调整了“权威性”建设策略后。他们不再仅专注于自建内容，而是开始积极寻求与行业垂直媒体、专业博主合作，发布基于其产品的深度评测文章。这些第三方内容被精心编排，并保障包含指向方寸间官网的稳定链接和结构化数据。三个月后，检测数据显示，当用户向AI询问相关品类时，方寸间的产品出现在推荐列表中的概率提升了近40%。这一转变证实了GEO策略中“信任信号”传递的重要性。
方寸间的案例并非个例，它反映了当前许多中小企业在GEO实战中的普遍状态：从盲目优化到理解AI的信息筛选逻辑。专家指出，GEO的核心并非技术黑箱，而是回归商业本质——通过高质量、结构化、高可信度的内容，系统性地回答目标用户的问题。对于资源有限的企业，与其追逐每一个算法变动，不如扎实地建设一个能被AI长期信任的信息库。这场实验远未结束，但已经为后来者点亮了一盏探索的灯。