DS(DeepSeek满血版SEO优化供应商)深度搜索(R1)、联网搜索①搜索结果关键词排名SEO优化策略方法步骤落地执行②舆情正面负面口碑监测③引用网页资料搜索结果④理解问题⑤推理过程⑥问题总结⑦答案输出⑧总结方案⑨内容鼓励⑩推理引导对话内容

玫瑰互动SEO咨询公司提供DeepSeek SEO优化咨询

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- 目 录 -

1. 正确科学AI作用、价值和目的

2. AI模型数量22个

3. AI工具数量28个

4. AI分类2种

5. 接入Deepseek效果

6. AI搜索SEO落地部署策略

7. Deepseek的功能介绍

8. Deepseek-SEO优化效果

9. AI-Deepseek推理规则

10. Deepseek大模型规则

11. Deepseek内容源&逻辑

12. DeepseekSEO和传统SEO、公关传播区别

13. 不同企业的AI市场应用&动态

14. AI搜索SEOKPI科学判断&认知

15. Deepseek优化KPI设定

16. Deepseek优化KPI验收方法如下：

17. DeepseekAI搜索优化落地执行

18. Deepseek异常处理，可预测的常见问题

19. Deepseek法律法规

20. Deepseek预判

21. Deepseek隐私政策

22. 免责声明

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一 . 正确科学认知AI作用

① 作用：

AI核心在解难题（复杂查询、问题推理），助你任务达成（创作完成、方案输出），非仅搜索而已（智能解难题搜索引擎，异于传统搜索）。

② 价值：效率提升。

③ 目的：决策智辅。

PS. 百度-AI问答，搜狗-AI问答，360-Ai问答，微博-AI智搜，微信-AI问答，小红书-AI总结经验，抖音-Ai搜索，头条-AI搜索，知乎-直答，B站-AI智能问答，快手-AI智能搜索。

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二 . AI模型数量23个

常用主流的AI大模型有：23个

分别是：

深度求索DeepSeek-V3、深度求索DeepSeek-R1、B站bilibili index大模型、快手快意大模型、阿里巴巴通义千问大模型、作业帮银河大模型、快手可灵大模型、月之暗面Kimi大模型、百度文心大模型、微博知微大模型和、智谱AIGLM-4大模型、昆仑万维GPT4大模型、微博通义大模型、微信混元大模型、字节豆包大模型、知乎知海图AI大模型、小红书MiniMax大模型、小红书珠玑大模型、搜狗混元大模型、360多模型集成、红色蝴蝶科技Claude和通义千问模型、MiniMaxMiniMax大模型、科大讯飞讯飞星火大模型。

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三 . AI工具数量28个

常用主流的AI工具有：28个

分别是：

DeepSeek、Kimi、百度文小言、搜狗立知AI、360纳米AI搜索、腾讯微信元宝、字节抖音豆包、字节悟空浏览器AI助手、字节即梦AI、快手可灵AI、快手快影、字节猫箱、知乎直答、小红书达芬奇、小红书搜搜薯、小红书点点、作业帮光速写作、科大讯飞听见、科大讯飞星火、B站AI搜索助手、微博智搜、微博罗伯特、快手AI搜索、红色蝴蝶Manus、MiniMax星野、智谱清言、昆仑万维天工AI、阿里巴巴通义

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四 . AI分类：2种

AI市场主流AI工具有28个，大体分为2种：

① 技术角度分类 ② 应用角度分类

4.1 技术角度

（AI专业角度、原理角度出发看）

① 大模型补全 ② 大模型推理

4.2 应用角度

（从实打实的使用角度来说）

4.2.1 从应用角度分为3类：

① 工具类

② 任务/对话类

③ 搜索引擎/搜索结果类

从营销、传播、公关、SEO、流量来看，目前分类2（任务/对话）和分类3（搜索结果）最有价值。

4.2.2 工具类AI明细

腾讯混元（腾讯推出）

豆包AI（字节跳动推出）

文心一言（百度推出）

讯飞星火（科大讯飞推出）

通义千问（阿里巴巴推出）

DeepSeek（专注于AI对话、代码生成等）

WPS灵犀（中文办公场景优化AI应用）

天工AI（学术论文润色、科研数据分析）

4.2.3 任务/对话类 AI明细：21个

常用主流的任务/对话类AI有21个

分别是：DeepSeek、Kimi、文小言、知乎直答、达芬奇、搜搜薯、点点、AI搜索、快影、Manus、立知AI、纳米AI搜索、智谱清言、天工AI、通义、光速写作、讯飞星火、微博智搜、腾讯元宝、豆包、悟空浏览器AI助手

4.2.4 搜索引擎/搜索结果类AI明细

搜索结果里：

出现AI智能问题、AI搜索问答共计15个

分别是：微博智搜、罗伯特、腾讯元宝、豆包、AI搜索、可灵AI、悟空浏览器AI助手、知乎直答、文小言、立知AI、纳米AI搜索、达芬奇、搜搜薯、点点、AI搜索助手

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五 . 各AI接入Deepseek效果

5.1 接入方式分为2种：

① 接入方式1：

云接入，俗称片子给别人做嫁衣，内容资产和模型训练并非自建，优势在于成本低、速度快，能够快速投入使用。华为云和腾讯云已提供此类服务。相比之下，百度智能云和阿里云的表现更为出色，支持多模型并行加载，简单来说，就是能在云端实现部分本地部署的效果。

备注：通俗地说，华为云、腾讯云、百度智能云和阿里云就像是中间商，它们在云端接入DeepSeek后，会对其进行二次加工和优化，然后再将这些服务转售给有需求的企业客户。

② 接入方式2：

选择本地部署接入的方式，其显著特点在于初期投入较高，成本相对昂贵，然而，这种方式能够让企业积累和沉淀自身的数据资产，通过不断的学习和优化，使得数据资产日益智能化，从而为企业带来长远的利益和价值。

③ 保留原有模型：

在接入DeepSeek模型之后，推理过程及其生成的结果，要么完全源自于自身模型的智慧，要么纯粹是DeepSeek模型的产物（简而言之，就是不愿自我削弱，渴望保持本色）。然而，通常情况下，系统会赋予用户自主权，让他们根据需求自由选择和切换，决定最终采纳哪个模型的成果。

④ 替换原模型：

一旦接入了DeepSeek模型，原有的自建模型便如同昨日黄花，不再投入使用，其存在仿佛被时间的沙漏所遗忘（原因无他，只因自建模型在性能上显得相形见绌，失去了继续存在的价值与意义）。

⑤ 混合调用模型：

接入DeepSeek模型后，推理过程和输出结果会结合自身模型和DeepSeek模型的内容，形成混合输出。

5.2 接入Deepseek的平台

5.3 效果1：保留原有模型内容

5.3.1 百度搜索（文小言）

百度AI接入DeepSeek的矩阵分为：4种

① 网页搜索（大搜）：百度AI，详见位置2，使用自己的模型输出内容（文心·NLP大模型；文心·CV大模型；文心·跨模态大模型；文心·生物计算大模型；文心·行业大模型）

② AI垂直搜索：AI搜索助手，详见位置3

③ 文小言（电脑版）：macOS版（苹果）；Windows版

④ 文小言（APP版）：iOS版（苹果）；Android版

文小言百度AI+（百度AI问答）：目标词192个，共计95个关键词占位

5.3.2 搜狗搜索（立知、元宝）

搜狗搜索（立知、元宝）已接入Deepseek，构建了多元服务矩阵。在版本方面，搜狗搜索选择了Deepseek的R1版本，该版本是Deepseek系列中能力最完整、效果最优的版本之一。通过接入Deepseek，搜狗搜索旨在为用户提供更智能、更精准的搜索体验。

5.3.3 360搜索（纳米搜索）

腾讯AI接入DeepSeek的矩阵分为：2种

① 网页版（俗称360大搜）：Ai 问答，详见位置1、2、3，使用自己的模型输出内容

② 纳米（客户端）：Windows版

③ 纳米（APP版）：iOS版（苹果）；Android版

值得一提的是：360已经在智能AI搜索结果中加入了商业广告，进行流量变现（位置4、5）

5.3.4 微信搜索（腾讯元宝）

腾讯AI接入DeepSeek的矩阵分为：3种

① 网页版：腾讯元宝，详见位置2，使用自己的模型输出内容（混元大模型）

② 元宝（电脑版）：macOS版（苹果）；Windows版

③ 元宝（APP版）：iOS版（苹果）；Android版

5.3.5 抖音搜索（豆包）

抖音没有直接接入DeepSeek，但是字节跳动旗下的悟空浏览器已经介入了DeepSeek

5.3.6 头条搜索（豆包）

今日头条的搜索功能依托字节跳动自研的推荐系统和算法，整合了用户行为数据、内容理解等技术，未公开披露引入外部搜索技术。

5.3.7 小红书搜索（搜搜薯）

小红书旗下独立AI搜索APP：点点已经接入DeepSeek

小红书搜索结果加入AI分为：2种

① iOS版（苹果）：

搜索结果加入搜搜薯，详见位置1、2

② Android版：

搜索结果加入搜搜薯，详见位置1、2

5.3.8 知乎搜索（知乎直答）

今日头条搜索结果中尚未直接接入DeepSeek，但今日头条的内容创作和运营过程中，可以使用DeepSeek作为辅助工具。

DeepSeek是一个功能强大的AI大模型，具备自然语言处理、智能生成内容、深度思考等能力。

5.3.9 硬件厂商接入

① 华为、荣耀手机、OPPO手机、VIVO手机官宣接入DeepSeek-R1

② 中国移动、中国电信、中国联通三家基础电信企业已全面接入DeepSeek开源大模型

③ 纯血鸿蒙系统中的小艺App率先上架了DeepSeek-R1智能体测试版

小红书搜索结果加入AI分为：2种

5.4 效果2：完全替换掉原有模型内容

一般而言，大的厂商接入DeepSeek都会保留自己的模型，完全替换的需求一般适用于小规模的或者垂直领域的应用

5.5 效果3：混合调用模型机制

文小言：输出结果位置1、2、3、4、5就是典型的混合调用

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六 . AI搜索SEO落地部署策略

在总计16个平台的关键节点上，我们实施了针对AI搜索关键词及问题的SEO优化策略，旨在提升品牌与产品信息的可见性、搜索排名及市场曝光度。

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七 . Deepseek功能介绍

1. 智能问答

这是DeepSeek最基础的功能之一，它能快速解答各类问题，无论是科学知识、历史文化、生活常识还是技术问题，都能给出准确且详细的回答。

2. 内容生成

文章撰写：可撰写新闻报道、学术论文、商业文案、小说故事等。如让它写一篇关于人工智能对未来教育的影响的文章，它会从多个角度阐述人工智能在教育领域的应用、变革以及面临的挑战，生成逻辑清晰、内容丰富的文章，用户适当调整修改即可提高写作效率。

报告创作：职场人士撰写工作报告、市场调研报告等繁琐任务，DeepSeek可根据提供的数据和要求，生成专业的报告框架和内容，如输入某产品的销售数据、市场调研结果及分析要求，能生成包含数据图表分析、市场趋势预测、建议措施等内容的完整报告。

邮件撰写：能帮助用户快速生成邮件内容，可根据不同场景和语气要求，生成商务合作邮件、请假申请邮件、节日祝福邮件等合适的邮件文本，用户补充收件人、主题等具体信息就能轻松发送邮件。

数据分析与可视化

数据处理：能够处理各种类型的数据，包括Excel表格数据、CSV文件数据等。可以进行数据清洗，去除重复数据、纠正错误数据；进行数据统计分析，计算平均值、中位数、标准差等统计指标；还能进行数据分类和排序，帮助用户快速整理和分析数据。

可视化图表生成：在数据分析基础上，可将数据转化为直观的可视化图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。用户告知想要展示的数据维度和图表类型，它就能生成对应的图表，让数据更一目了然，便于理解和展示。

3. 代码辅助

对于程序员来说，它是强大的代码辅助工具，可根据自然语言描述的功能需求，生成相应的代码1。

4. 智能搜索引擎功能

信息搜索服务

利用先进的人工智能技术，为用户提供深度、全面、准确的信息搜索服务，能深入挖掘数据、发现隐藏信息。可从互联网抓取、整理、分析各种信息，包括学术论文、新闻报道、社交媒体动态、专利文献、学术期刊、行业报告等，并迅速找到相关信息，提供详细解读。

个性化搜索

通过深度学习和自然语言处理技术，理解用户需求，根据用户的搜索历史和行为模式，不断优化搜索算法，提供个性化的搜索结果。还能根据上下文信息，提供更准确、相关的搜索结果2。

隐私保护

在处理用户数据时，严格遵守相关法律法规，确保用户信息的保密性和安全性。提供多种隐私保护功能，如匿名搜索、隐私设置等，让用户在享受智能搜索服务的同时保护隐私权益。

5. 集成开发平台功能

模型训练与调优

支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。用户通过简单配置就能快速启动模型训练，还能利用其自动调参功能优化模型性能。具体操作是登录DeepSeek平台，选择模型训练模块，上传数据集并选择合适的模型。

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八 . Deepseek-SEO优化效果

SEO优化共计9个效果形式（这9个地方能出现品牌和产品占位、排名和露出）

效果1：提示词、命令词、具体问题

效果2：思考推理过程

效果3：问题总述

效果4：问题答案、解决方案输出

效果5：综合评价

效果6：品牌引导

效果7：内容鼓励

效果8：思考模式切换

8.1 效果2：思考过程参考（见图位置2）

在监测AI搜索过程中，若遇到以下问题，则需进行深入的原因分析，并采取相应的解决措施。在AI的推理过程中（模型已自主建立了多套回答问题的格式，无论采用哪套格式进行推理，都能从中选择出有效内容，从而得出我们期望的推理结果），需特别关注以下几点：

① 确保显示的内容逻辑正确无误

② 避免出现错误的内容逻辑

③ 排除陈旧的历史内容，确保信息的时效性

④ 确保想要突出的重点信息（如产品成分、卖点等）能够准确呈现

⑤ 若不想要的信息出现了，应分析原因并予以调整

⑥ 在AB品牌对比中，若结果显示A不如B，需进一步分析原因

⑦ 在AB产品对比中，若结果显示A产品不如B产品，需进行深入分析

⑧ 在AB口碑对比中，若结果显示A的口碑不如B，需查找原因并改进

⑨ 在AB推荐对比中，若更倾向于推荐B，需评估并调整推荐逻辑

⑩ 在AI参考的内容中，若引用的资料未包含自身相关信息，需补充完善

⑪ 在推理过程中，若未体现自身（如品牌、产品等），需调整推理策略

⑫ 在AI输出的解决方案中，若未出现或提及自身，需进行修改和优化

⑬ 在AI的总结方案部分，若未出现或提及自身，需进行补充和调整

⑭ 在AI的推理引导中，若未体现自身，需调整引导策略以确保准确性

备注：单纯依靠内容堆砌和大力推广并不能取得奇迹般的效果（误区!!）

8.2 效果5：问题总结（见图位置5）

这一部分是我们在明确问题、进行推理之后，对问题的“注意力”进行确定和确权，然后给出相应的答案。如果这一部分的内容不准确或者偏离了主题，那大概率上，这个答案就不是你想要的。

备注：注意力机制（Attention Mechanism，简称AM）是AI神经网络中的一种技术，它模仿了人类认知注意力的方式。通过增强输入数据中某些部分的权重，同时减弱其他部分的权重（比如输入ABC数据时，让A的权重更大，B的权重变小，C的权重保持不变），注意力机制能让网络更加关注数据中最重要的部分。具体哪些部分更重要，这要根据上下文来判断。

8.3 效果6：输出解决方案（见图位置4）

输出答案和解决方案有四种方式：

① 输出客观答案和方案，其中会提及ABC品牌的相关信息。

② 输出中立答案和方案，既会提到ABC产品的优点，也会指出其不足之处。

③ 输出正确答案和方案，确保内容关于ABC的是最新且最准确的。

④ 输出指向性答案和方案，专门针对A自身的问题，给出A所期望的正确答案。

8.4 效果8：内容鼓励（见图位置7）

内容鼓励分为2种：其作用和价值在于对输出答案进行调优，以期获取正确答案

① 系统智能自鼓励

② 客户端鼓励

复制按钮（标记1）：表示对输出答案和方案直接进行使用，会进行相应加权计算

重新生成（标记2）：对生成的内容不满意，用户可点击此按钮进行重新生成

喜欢按钮（标记3）：表示赞同确认，相当于再次确认

不喜欢按钮（标记4）：下次触发对应问题时候，思维链会进行重新思考和推理，以期获得正确答案.

8.5 效果9：品牌引导（标记6）：

引导用户采取AI推荐的品牌。

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九 . Deepseek推理规则

DeepSeek的推理过程由6个关键位置部分构成：

位置1：任务输入

这一环节涉及用户输入的问题、提问、对话内容或任务类型。在DeepSeek中，这些都被视为任务，无论是文字、图片、文档、视频还是音频形式。DeepSeek的设计初衷就是为了解决这些任务和对话，而非仅仅处理关键词（因为搜索引擎已经很好地解决了关键词问题）。因此，DeepSeek始终在执行任务、解决问题。

位置2：问题理解

在这一环节，DeepSeek会智能地选择最合适的模型模板来理解用户的问题。例如，如果判断问题是关于水果的，就会调用水果类模板；如果是关于衣服的，就会调用衣服类模板来理解问题。

位置3：推理过程启动

以判断“ABC有限公司是不是骗子”为例，DeepSeek的推理过程会涉及去工商局、天眼查、裁判文书网、招聘网站、业务信息以及第三方内容等进行综合判断。

位置4：问题复盘与思考

在这一环节，DeepSeek会思考用户是谁，需要什么类型的答案，以及问题的核心是什么。比如，是家庭主妇在问一道菜的做法，还是厨师在问同一道菜的做法，这两种情况下的答案可能会有所不同。

位置5：推理答案输出

DeepSeek会将自己的推理内容进行加工处理（也可能联网进行进一步搜索），然后给出它认为符合用户问题的答案。答案通常以结构化的风格输出，即清晰地列出1、2、3、4等点来告诉用户答案是什么。

位置6：总结与引导

这一部分有两种理解方式：一是作为对整个推理过程的总结；二是作为对用户的诱导、试探和鼓励，引导用户进行下一轮对话。

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十 . Deepseek 大模型规则

DeepSeek模型需从以下几个方面进行考量：

①模型规模：关键在于模型的参数数量能否达到亿级甚至更高。

②模型结构：（此处为结构描述的预留位置，具体结构根据DeepSeek实际模型填写）

③模型算法：从输入（input）开始到输出（output）结束，构成一个完整的处理流程，其中的算法序列是模型的核心组成部分。

④模型预训练：预训练是DeepSeek框架的重要组成部分。通过构造从指定属性生成对应文本的预训练数据，即将模型预测出的文本属性和原始文本进行拼接，模型通过学习这些数据，实现了不同类型的零样本生成能力。

用户能够自由组合体裁、情感、长度、主题、关键词等属性，无需标注任何样本，即可生成多样化的文本。

⑤模型训练：在训练过程中，DeepSeek框架采用自适应大规模分布式训练技术，并结合大模型在线蒸馏框架技术，同时融入海量无监督文本与大规模知识图谱的一系列平行预训练算法，以提升输出结果的准确性。

DeepSeek最新大模型集成了文心4.5及文心X1等多模型调度能力，其核心在于模型的作用，而算法是模型中至关重要的环节。

10.1 预置模型（深度思考类比）

①传统模型训练技术原理：训练出的词向量/词表示在其他任务中作为额外输入，且保持不变。

②DeepSeek预模型技术原理：预训练模型的结构旨在直接用于目标任务，并在执行目标任务的同时进行微调（fine-tune），以更好地精调当前任务和模型。

举例①：类似于GPT（Generative Pretrained Transformer），它首次采用了Transformer的Decoder部分，相较于ELMo使用的LSTM，在长序列建模上表现更优。通过目标任务上的微调，GPT能够处理如分类、Entailment（句子间关系判断）、Similarity（文本相似度计算）及多选题等多种任务，并取得了比ELMo更好的结果。

举例②：BERT与GPT的主要区别在于BERT的双向性，它使用的是Transformer的Encoder部分。在预测被掩盖的词语时，BERT会综合考虑前后文信息。

（DeepSeek的预训练模型也可视为对现存知识的封装，实现随取随用的便捷性。）

10.2 预训练模型概述：

DeepSeek的某预训练框架（如类比ERNIE-M）面向多语言建模，旨在突破双语语料规模对多语言模型学习效果的限制，提升跨语言理解能力。

①目的：增强多语言模型的学习效果，提升跨语言理解。

②解题思路：基于回译机制，从单语语料中学习语言间的语义对齐关系，构建预训练模型。

③效果方面：在跨语言自然语言推断、语义检索、语义相似度、命名实体识别、阅读理解等5种典型跨语言理解任务上取得显著提升。

10.3 预训练技术原理：

DeepSeek的预训练框架（如类比ERNIE-M）基于先进的深度学习框架（如PaddlePaddle）进行训练，构建了涵盖多种语言的大规模词表，并使用了包含多种语言的海量训练语料。其学习过程由两阶段组成：

①训练第一阶段：从少量双语语料中学习跨语言理解能力，建立初步的语言对齐关系。

②训练第二阶段：利用回译思想，通过大量单语语料学习，进一步增强模型的跨语言理解能力。

（此处可类比介绍DeepSeek特有的预训练算法，如类似CAMLM和BTMLM的算法，具体根据DeepSeek实际算法填写。）

10.4 预训练模型效果：

DeepSeek的预训练模型在自然语言推断、命名实体识别、阅读理解、语义相似度以及跨语言检索等任务上选取了广泛使用的数据集进行效果验证，并与多个开源模型进行了对比。

10.5 预训练-自然语言推断效果：

DeepSeek大模型通过预训练技术，显著提升了自然语言推断任务的准确性。模型能够深入理解文本语境，准确判断句子间的逻辑关系，为智能问答、文本分类等应用提供有力支持。

10.6 命名实体识别：

模型具备出色的命名实体识别能力，能准确识别文本中的人名、地名、机构名等关键信息，为信息抽取、知识图谱构建等奠定基础。

10.7 阅读理解：

DeepSeek大模型在阅读理解方面表现出色，能够准确理解文本内容，回答复杂问题。模型对文本的深层语义有良好把握，为智能客服、教育辅导等领域提供强大助力。

10.8 语义相似度：

模型能够准确计算文本间的语义相似度，判断文本内容的相近程度。这一能力在文本去重、信息推荐等场景中发挥重要作用，提升用户体验。

10.9 跨语言检索：

DeepSeek大模型支持跨语言检索，能够跨越语言障碍，准确匹配不同语言的文本信息。这一特性为国际信息交流、多语言文档管理等领域带来便利。

10.10 模型学习（联网搜索类比）：

学习方法1：持续学习每天新增的知识。

学习方法2：将用户的每一次提问视为一次学习机会。

10.11 模型鼓励（机器干预和人工干预类比）：

鼓励方法1：模型自我评估每次对话的有效性。

鼓励方法2：用户通过复制、重新生成、喜欢、不喜欢等方式反馈任务解决效果，以鼓励或调整模型行为。

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十一 . Deepseek内容源&逻辑

DeepSeek的内容源

DeepSeek作为一个强大的人工智能大模型，其内容源广泛而丰富，涵盖了多个领域的知识体系。

多领域的知识体系：

DeepSeek的训练数据广泛，涉及历史文献、当代网络文化以及科学、哲学、人文社科等多个领域。

特别注重中文语境中的文化内涵，如历史文献和网络文化的融合。

实时数据补充：

DeepSeek支持联网搜索功能，能够实时获取互联网上的最新信息，以补充训练数据中无法包含的实时内容。

这使得DeepSeek在回答具有时效性的问题时，能够提供更加准确和全面的答案。

问题理解：

DeepSeek首先接收用户输入的提示词（prompt），这些提示词可以是文字序列，也可以是图片、录像、语音等多模态信息。

DeepSeek会对提示词进行分词处理，将其转化为token（词元），这是进行后续处理的基础。

DeepSeek会尝试理解用户的真实需求和意图，包括问题的现状、提问者的状态和目的等。

推理分析：

DeepSeek采用先进的推理算法，如多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention）机制，通过低秩联合压缩技术减少计算量和推理显存，提高推理效率。

DeepSeek还通过专家混合模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，将多个专家模型组合在一起，以提高模型性能。

在推理过程中，DeepSeek会将问题分解，形成思维链，考虑多个子问题，并逐个解决。

DeepSeek还会进行自我判断，包括自我肯定或否定，以决定是否要重新处理子问题。

DeepSeek支持深度思考模式（R1），在这种模式下，它会展示思考过程，让用户能够清晰地看到它是如何逐步推导出答案的。

答案生成：

DeepSeek在推理分析的基础上，生成符合用户需求的答案。

答案可以是文字序列，也可以是图片、录像、语音等多模态信息。

DeepSeek会根据用户的反馈和提问历史，不断优化其回答质量和准确性。

训练与优化：

DeepSeek的训练过程包括预训练、监督微调（SFT）、强化学习（RL）等多个阶段。

在训练过程中，DeepSeek会不断优化其模型参数和推理算法，以提高性能和准确性。

DeepSeek还通过模型蒸馏等技术手段，将复杂且性能优异的“教师模型”的知识迁移到简单的“学生模型”中，以降低计算成本和部署难度。

人文关怀与解决方案：

DeepSeek在回答问题的同时，还会表现出对提问者的人文关怀，给出解决方案和建议。

例如，在回答关于职业前景的问题时，DeepSeek不仅会分析行业趋势和替代风险，还会给出提升自我和适应变化的建议。

DeepSeek的内容源广泛而丰富，涵盖了多个领域的知识体系，并通过联网搜索功能实时补充最新信息。其逻辑则体现在问题理解、推理分析和答案生成等环节，通过先进的推理算法和模型架构，实现深度思考和高效回答。同时，DeepSeek还通过不断的训练和优化，提高其性能和准确性，为用户提供更加优质的服务。

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十二 . Deepseek-SEO与传统区别

技术基础：

Deepseek SEO基于深度学习技术，能精准分析用户行为和意图；传统SEO则更侧重于关键词密度、网站结构等。

优化策略：

Deepseek SEO提供一站式解决方案，涵盖关键词研究、内容优化、技术优化等多个方面；传统SEO则可能侧重于单一方面的优化。

内容创作：

Deepseek SEO注重内容的质量和相关性，能生成符合SEO要求的高质量内容；传统SEO则可能更依赖人工编写，效率较低。

长期效果：

Deepseek SEO通过提供有价值的内容满足用户需求，有助于实现长期稳定的排名；传统SEO可能因算法更新而效果波动。

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十三 . 不同企业的AI市场应用&动态

13.1 小米：硬件，软件，营销均已布局AI

① 小米在硬件、软件、操作系统以及营销等各个层面都全面融入了AI技术，例如小米手机、小米AI百宝箱以及澎湃OS 2系统（小米自主研发的操作系统）都已经接入了DeepSeek。

② 小米在AI营销、AI智能搜索以及AI内容生产与投放方面，也在积极发力推进。

③2025年两会期间，雷军提出建议：应加强对“AI换脸拟声”违法侵权行为的治理。

13.2 李彦宏

李彦宏表示：

① 百度在2024年第三季度有超过20%的搜索结果页面包含了AI生成的内容。

② 2024年第三季度，百度智能云实现营收49亿元，同比增长11%，同时Non-GAAP经营利润率也实现了同比提升。其中，AI相关业务的收入占比持续上升，已超过11%。

13.3 梁文锋（Deek老板）

梁文锋对Deepseek的市场应用与动态有着前瞻性的布局和深入的推动。他带领Deepseek在多个领域积极探索AI技术的应用，取得了显著成效。

在市场应用方面

Deepseek凭借其强大的AI技术，已经在家居、五金、厨卫等多个行业实现了智能化升级。例如，玫德集团等领军企业已经接入Deepseek，通过其机器学习算法与大数据分析能力，实现了生产全流程智能化管控，从精准预测市场需求、优化供应链响应，到实时监控生产质量、降低能耗，每一步都让“智能制造”渗透至产业核心。这不仅提升了企业的生产效率，降低了运营成本，还推动了整个行业的智能化进程。

在动态发展上

Deepseek不断推出创新技术和产品，以满足市场的多样化需求。梁文锋强调技术创新是关键，他带领团队在模型结构和数据利用效率上不断探索，为量化交易等复杂数据分析提供了强大工具。同时，Deepseek还积极拥抱开源策略，与全球开发者共享技术成果，推动了AI技术在不同领域的落地应用。

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十四 . AI搜索SEO KPI科学判断&认知

① 用户查询信息和做出决策的工具已经发生了变革。

② 用户在不断摸索如何更好地利用AI（探究如何才能充分发挥其作用），而AI也在引导用户（教会用户如何有效使用AI，以及应使用哪些指令）。

③ 百度、腾讯、纳米、点点等公司对此给出了精彩的演绎，他们将传统元素与AI相结合，引导用户熟练使用AI工具（例如，将下拉框、相关搜索等功能移植到AI应用中）。

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十五 . Deepseek优化KPI设定

① 词包优化KPI：

设定词包覆盖率、更新频率及精准度指标，确保词包全面、及时且准确反映用户搜索需求，提升搜索效率与用户体验。

② 问题包、问题集优化KPI：
建立问题包完整性、问题集相关性及问题解答满意度评价体系，确保问题包涵盖广泛，问题集精准匹配，问题解答准确有效，满足用户多样化查询需求。

③ 具体问题解决优化KPI：
针对陈旧、错误、不准确及篇幅不当等问题，设定问题识别率、修正速度及内容质量指标，确保问题得到及时、准确且恰当的解决。

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十六 . Deepseek KPI验收方法

Deepseek KPI验收方法主要包括以下三个方面：

① 搜索验证：

通过实际搜索测试，验证Deepseek在特定词包、问题包上的表现，检查搜索结果的准确性、相关性和完整性，确保满足KPI要求。

② 截图留存：

对于关键的搜索页面和结果，进行截图留存，作为KPI验收的直观证据，便于后续复查和对比，确保验收过程的可追溯性。

③ 视频留存：

录制搜索过程的视频，全面展示Deepseek在实际使用中的表现，包括搜索速度、用户界面交互等，为KPI验收提供更全面的视角和依据。

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十七 . Deepseek搜索优化落地执行

17.1 关键词库规划

① 关键词策略调整：

我们优先采用问题包作为策略核心，而非单一关键词，通过网格化布局来构建关键词体系。

② 关键词深度挖掘：

利用关键词挖掘工具，从三个维度进行深入分析，提取出疑问词和短语词作为词根，并在此基础上进行拓展。

③ 关键词库构建方法：

我们采用网格化方法来搭建关键词库，特别注重在不同屏幕和频率间的协同配合，确保关键词库的全面性和适用性。

④ 优化目标明确与实施：

对关键词库进行分级和梯度管理，然后有计划地进行喂养、调优、内容补充和清洗工作，以持续提升关键词库的质量和效果。

17.2 自身模型的优化方法

每个平台所采用的模型都依赖于“补全机制”（即当没有合适答案时，模型会自动进行补充，而非通过推理得出）。

要确保这种补充既及时又准确，往往需要深入破解、仔细猜测，并推演平台模型的内容抓取来源及其结构化数据模板。换句话说，就是要对平台的模板进行细致的研究分析，通过追踪蛛丝马迹，提出假设，进行猜测和测试，直到最终成功破解。

17.2.1 SEO配合优化

① SEO的常规优化工作要继续进行，不会受到影响！

② SEO对AI智能搜索确实有所助益，但并非起决定性作用。

不能将两者混为一谈，也不能完全依赖SEO。因为AI智能搜索的优化还需要模型调校、内容策略、算法优化等多方面的配合，包括但不限于样本收集、模型训练、学习机制、正向鼓励、性能调优、指令设计、逻辑依据构建、思考链完善、注意力机制调整、回溯分析、知识库建设以及检索知识库的优化等。

17.2.2 自有内容源优化（喂养训练）

内容质量与多样性：

确保内容的质量高、信息准确。这要求对所提供的内容进行严格的审核和校对。

保持内容的多样性，涵盖不同领域、不同主题，以满足用户多样化的查询需求。

针对性喂养：

根据Deepseek的特定应用场景和目标用户群体，针对性地选择和喂养内容。例如，如果Deepseek主要用于学术领域，那么应更多地喂养学术性的论文、研究报告等内容。

对于用户频繁查询的问题或热点话题，应及时补充相关内容，以提高Deepseek的响应准确度和时效性。

持续更新与迭代：

定期对Deepseek的内容源进行更新，以反映最新的信息和技术发展。

通过用户反馈和数据分析，识别内容中的不足和错误，并及时进行修正和补充。

结构化与标签化：

对内容进行结构化处理，如使用Markdown格式、添加标签等，以便于Deepseek更好地理解和利用这些内容。

通过标签化，可以帮助Deepseek更准确地识别用户查询的意图，从而提高响应的准确度和相关性。

数据增强与扩充：

利用数据增强技术，如数据合成、数据扩展等，来增加内容的多样性，提高Deepseek的泛化能力。

通过扩充内容源，引入更多的外部数据和知识，以丰富Deepseek的知识库，提升其解决问题的能力。

模型调优与反馈机制：

根据Deepseek的表现和用户反馈，对模型进行调优，以提高其准确性和响应速度。

建立用户反馈机制，收集用户对Deepseek表现的反馈，并根据反馈进行内容源的优化和模型的调整。

17.2.3 内容喂养的量化标准

算法设定条件一：

为了大模型能够准确解决一个问题，需要依据4到10篇引用资料，即相当于4到10篇文章的信息支撑。

算法设定条件二：

DeepSeek系统鼓励用户通过最多3轮对话来完成一个任务的解决。如果3轮对话仍无法解决问题，则建议用户变换方式重新提问。

基于此推导：

对于一个类型的问题，通过3轮对话，每轮对话可能涉及4至10篇文章的信息，因此总共需要12到30篇文章的内容来进行喂养训练。

所以，核心的关键在于准确定义问题类型的数量（而非仅仅依据关键词来进行计算）。

17.2.4 Deepseek模型算法优化

DeepSeek模型算法优化主要包括以下几个方面：

注意力机制创新：采用多头潜在注意力（MLA）架构，通过低秩键值联合压缩技术，大幅减少推理过程中的缓存占用，提高推理效率。

稀疏激活策略：引入Mixture of Experts（MoE）架构，实现稀疏激活，即在推理或训练时仅激活少量参数，有效降低计算成本。

负载均衡优化：采用无辅助损失的负载均衡策略，优化模型在训练过程中的负载分配，提升训练效率和稳定性。

训练效率提升：利用多Token预测机制和高效的训练目标，提高模型的训练速度。

强化学习技术：引入Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法，通过组内相对奖励来优化策略，减少了对复杂价值函数的依赖，提升了模型在复杂任务上的表现。

这些优化措施使得DeepSeek模型在保持高性能的同时，进一步降低了计算资源的需求，提高了整体效率。

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十八 . Deepseek异常处理

① 预防内容不足，加强内容库储备，确保显示内容不少于竞品。

② 监控占位情况，提前规划布局，保证显示占位优于竞品。

③ 丰富内容形式，紧跟技术趋势，如抖音AI搜索已显图片，我亦不落后。

④ 设立专项监控，预判错误信息，一旦触发立即优化模型。

⑤ 关注信息时效性，定期更新内容，避免显示陈旧信息。

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十九 . Deepseek法律法规

Deepseek需遵循网信办法治局出台的互联网政策法规及标准

① 传统媒体意识形态内容的统一标准也将适用于AI领域

② 厂商需注意爬虫、抓取的法律风险

③ 品牌方干预优化AI时需确保合规

④ 同时，要防范AI反作弊风险，避免过度优化

⑤ 用户对AI的使用也应符合公序良德

⑥ 共同维护网络环境的健康与秩序。

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二十 . Deepseek 预测

① 推理结果展示创新：

在位置7引用资料链接时，将直接输出相关图片；在位置1、2，则展示视频内容，丰富用户体验。

② 产品导流优化：

推理结果将直接输出产品List，有效导流至自身产品矩阵里（标记1），或合作平台如百家号（标记2）、贴吧/知道（标记3），提升用户转化率。

③ 排名结果呈现：推理结果中将包含排名信息，帮助用户更快速地获取所需内容。

④ 广告位融入：借鉴百度文小言、360纳米搜索的经验，Deepseek推理结果中将设置广告位，实现商业变现。

⑤ 互动内容加入：

推理结果中将融入互动元素，如直接购买商品、加入购物车等功能，提升用户参与度和粘性。

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二一 . Deepseek隐私政策

21.1 Deepseek如何使用Cookie和同类技术

为确保Deepseek网站的正常运行，我们会在您的计算机或移动设备上存储名为Cookie的小数据文件。这些Cookie通常包含标识符、站点名称以及一些号码和字符，主要用于方便您使用Deepseek的网站产品和服务，并帮助网站统计独立访客数量等。通过运用Cookie技术，我们能够为您提供更加个性化的服务体验，并允许您设定特定的服务选项。

21.2 我们如何保存及保护您的个人信息

① 保存期限

在您使用Deepseek服务期间，我们将为您保存个人信息。若您注销账号或主动删除这些信息，我们将在《个人信息保护法》、《网络安全法》、《数据安全法》等法律法规允许的范围内继续保存您的信息。

② 保存地域

您的个人信息均储存在中华人民共和国境内，我们承诺不会向境外任何第三方提供您的个人信息。

③ 安全措施

我们遵循“最小化”原则收集、使用、存储和传输用户信息，并通过相关协议和个人信息保护规则明确告知您信息的使用目的和范围，确保您的个人信息安全。

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二二 . 免责声明

AI是靠驱动大模型进行推理工作的呈现，任何个人、组织机构要尊重客观事实和遵守法律法规，不能进行人为恶性干预优化，其次大模型每次的推理都是一次学习和调优，非专业人士不建议进行具体喂养和训练，由此带来的损失和本文没有任何关系。

本文内容仅用于SEO技术学习参考

AI大模型优化涉及训练、喂养、调试、算法适配及潜在法律风险（如关键词侵权、隐私政策违规等）。若您缺乏专业技术支持，请勿自行操作，否则可能导致训练结果异常、数据丢失甚至法律纠纷。本文作者不承担因读者盲目实践引发的任何直接或间接责任。优化前请务必咨询专业人士，风险自担。

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二三 . 调研截止日期

调研截止日期: 2025年03月

文章来源：玫瑰互动

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文章仅供参考，如有不当，欢迎留言指正和交流。且读者不应该在缺乏具体的专业建议的情况下，擅自根据文章内容采取行动，因此导致的损失，本运营方不负责。

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大模型本身极为复杂，为了在应用层面使大家能够清晰理解，我们将穿插讲解一些与之相关的交叉知识点。通过阐述这些交集的知识点，旨在帮助大家更好地进行应用的理解与阐释。

文中部分内容对于专业人士，尤其是程序员及技术人员而言，可能会显得有些跳跃或穿插，这均属于正常现象。

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文字 | Penny

排版 | Penny

校对 | Fairy

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