DeepSeekAI策略

GEO&SEO优化

如何让品牌出现在DS AI搜索结果中

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2025 Q3 DeepSeek DSAI搜索结果GEO搜索引擎优化&SEO优化（关键词排名占位露出）策略。分析AI搜索数据、效果类型及算法规则，玫瑰互动SEO咨询公司在DeepSeek DS AI SEO搜索优化外包机构服务商供应商公司TOP10舆情公关口碑搜索结果)：案例效果+排名规则

搜索结果里出现AI内容，直接目的和效果是

为用户提供更精确和直接的搜索答案

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目 录

1. AI搜索效果

2. 平台数据

3. AI介绍及分析

4. AI GEO优化策略

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一：AI搜索效果（3种）

1.1 PC端

标记1：搜索指令

标记2：Deepseek头像

标记3：回答内容概述

标记4：回答正文小标题

标记5：二级标题

标记6：回答内容正文

标记7：展开

1.2 移动端

标记1：历史记录

标记2：当前页面中心指令

标记3：开启新对话

标记4：搜索词及回答正文

标记5：复制-重写-点赞-不喜欢

标记6：回答内容正文

标记7：思考模式

标记8：提那家附件

标记9：发送按钮

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二：平台数据

数据1、平台数据汇总

活跃数据推测范围：

DAU：10万-50万量级（初期增长期可能更低，技术爱好者与开发者为主）。

WAU/MAU：DAU的3-5倍（30万-250万），取决于用户留存率与场景依赖度。

用户画像

开发者/技术从业者：占比约40%-60%，关注模型能力、API调用、代码调试。

研究人员/学者：约20%-30%，用于学术论文、数据分析、实验验证。

学生群体：约10%-20%，辅助学习、作业解答、项目开发。

普通用户：约5%-10%，尝试基础问答、创意生成（如写作、设计）。

搜索使用频率

开发者：日均5-10次（代码调试、技术文档查询）。

研究人员：日均3-5次（文献检索、实验设计）。

学生：日均2-3次（作业辅助、知识点查询）。

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三：AI搜索工具分析

01、AI工具核心特性

多模态能力整合

文本+代码+知识图谱：支持自然语言问答、代码生成与调试、学术文献解析（如“解释量子计算原理并生成Python模拟代码”）。

跨领域知识融合：例如，将医学文献与工程数据结合，回答“如何设计AI辅助的糖尿病监测设备？”。

垂直领域深度优化

科研场景：提供实验设计建议、论文框架生成、数据可视化（如“用R语言绘制基因表达热图”）。

开发者工具：支持代码补全、错误调试、API文档查询（如“解释这段TensorFlow代码的梯度计算逻辑”）。

实时数据与合规性

动态信息整合：对接最新学术数据库与开源代码库，确保回答时效性（如“2024年全球AI投资趋势分析”）。

内容安全过滤：屏蔽敏感信息（如医疗建议需用户确认来源，不替代专业诊断）。

02、AI内容训练优化

数据质量提升

过滤低质量数据（如重复、错误信息）。

通过RLHF（人类反馈强化学习）优化回答逻辑，减少“幻觉”（如生成事实性错误）。

领域数据增强：在通用语料基础上，增加垂直领域数据（如医学论文、工程手册），提升专业问题回答准确率。

模型架构优化

混合专家模型（MoE）：针对不同任务（如代码生成、文本总结）调用特定子模型，提升效率与精度。

长上下文处理：支持超长文本输入（如10万Token），适用于复杂文档分析（如法律合同审查）。

实时反馈迭代

用户评分机制：允许用户对回答质量评分（如“有用/无用”），数据用于模型再训练。

错误案例分析：收集用户反馈的错误回答，针对性优化模型逻辑（如数学证明中的推理漏洞）。

03、AI工具价值

效率提升

自动化任务：例如，开发者可快速生成代码框架（如“用React实现一个TODO列表”），减少重复劳动。

信息整合：例如，科研人员可一键获取相关领域最新论文摘要与实验数据。

专业赋能

降低技术门槛：例如，非AI背景的工程师可通过自然语言生成机器学习模型（如“用PyTorch训练一个图像分类器”）。

知识补全：例如，医学生可通过问答快速掌握罕见病诊断流程（需结合教材验证）。

场景创新

跨学科应用：例如，将生物学数据与AI结合，设计新型药物筛选算法。

个性化服务：例如，根据用户历史行为（如搜索记录）推荐定制化学习路径（如“从零开始学习量子计算”）。

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四：AI搜索GEO优化策略

01.理解排名逻辑

内容相关性优先

DeepSeek通过语义理解与知识图谱匹配，优先展示与用户查询意图高度相关的内容（如“AI在医学影像诊断中的应用”会优先返回学术论文、技术报告）。

专业性与权威性

垂直领域内容（如医学、工程）需引用权威来源（如期刊论文、行业标准），避免泛泛而谈。

用户交互质量

回答的点击率、用户停留时间、反馈评分（如“有用/无用”）直接影响排名。

02. 技术优化

关键词与语义标签

结合DeepSeek的语义理解能力，嵌入长尾关键词（如“AI医学影像诊断 肺结节检测算法”）。

避免堆砌关键词，重点在语义相关性。

多模态内容支持

嵌入代码片段、图表、流程图（如Markdown格式），DeepSeek可解析并直接展示。

示例：上传GitHub代码库链接，或提供可交互的Colab笔记本。

03. 用户交互优化

鼓励用户评分与反馈

在内容结尾引导用户评分（如“觉得有用？请点击‘有用’按钮！”），提升DeepSeek对内容的权重评估。

多轮对话设计

针对复杂问题，设计分步回答（如“第一步：数据准备；第二步：模型训练”），引导用户深入交互。

04. 建立专业权威性

垂直领域深耕

聚焦特定领域（如医学AI、工程优化），发布深度内容（如“AI在肺癌筛查中的临床验证”），建立专业品牌形象。

权威背书

引用行业报告、专家访谈、学术文献（如Nature/IEEE论文），提升内容可信度。

社区互动

在DeepSeek技术社区（如论坛、问答板块）活跃，回答用户问题，树立专家形象。

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调研截止日期

2025年05月

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文字 | Penny

排版 | Penny

校对 | Fairy

审核 | Penny