DeepSeek Searchに向けたウェブサイト最適化ガイド

DeepSeek Searchでのウェブサイトの可視性を高めるには、まず検索結果、ページから抽出されたコンテンツ、最終回答のどこで可視性が失われているかを確認します。問題の場所によって、必要な対策は異なります。

DeepSeekが公開しているSearchとFetchのインターフェースを使うと、この流れの一部を調べられます。どのURLが表示されるか、検索サービスがページをどう表現するか、ページ抽出機能が公開したい情報を取得できているかを確認できます。一般的な「AI対応」チェックリストより、実務に役立つ出発点になります。

この記事では、こうした確認項目を実行可能な最適化ワークフローにまとめます。

調査確認日：2026年10月19日。以下の仕組みはDeepSeekの公式ドキュメントと公式Harnessリポジトリに基づいています。最適化ワークフローは編集上の提案であり、ライブの順位実験や可視性向上を主張するものではありません。

このワークフローで得られるもの

このワークフローは、DeepSeekを利用する検索体験での自社の可視性を把握し、改善したいウェブサイト運営者、コンテンツチーム、SEO担当者を対象としています。

実施後には、次のものが得られます。

• 購買検討に関係する20個の質問についてのベースライン
• ページが見つからない、抽出が不完全、検索結果の要約が不正確といった問題の診断
• 観察結果に基づく、少数のページ改善案
• 検索での可視性と最終回答の引用を繰り返し確認する方法

自社サイトへのアクセス権、コンテンツを編集する権限、評価対象のDeepSeek製品を利用できる環境が必要です。SearchとFetchを直接確認するにはDeepSeek APIキーも必要です。

最初の監査は、集中して作業すれば1回の作業時間内に収められます。変更を検証するには、検索結果に更新後のページが反映されたタイミングを観察する必要があるため、さらに時間がかかります。この記事では、更新までの時間を保証できるとは想定しません。

どの問題に対して何を変更したかを説明でき、変更前後の証拠を示し、未解決の点を特定できれば完了です。

1. 評価するDeepSeek検索体験を特定する

「DeepSeekでの可視性」は、一般向けチャット製品、Harnessの設定、検索基盤にDeepSeekを使うサードパーティアプリなど、複数のものを指す可能性があります。

監査を始める前に、対象となる環境を正確に記録してください。

DeepSeekの公式発表では、SearchとFetchのサービスは自社開発の検索エンジンを利用すると説明されています。ただし、返された情報をどのように使うかは個々のアプリケーションが決めます。

公開インターフェースでは、次の項目を確認できます。

各フィールドはSearchリファレンスとFetchリファレンスに記載されています。

重要な実装上の詳細があります。DeepSeek Harnessの現行のSearch APIアダプターは、本文全体を含めない検索結果をリクエストし、タイトル、URL、snippet、利用可能な場合は公開日を渡します。レスポンスのマッパーは、より長いsummaryフィールドを転送しません。公式アダプターのソース

そのため、「DeepSeek向けに長いsummaryを最適化する」という助言だけでは不十分です。対象のアプリケーションは、そのsummaryをまったく使わないかもしれません。

ベースラインには、製品名、画面で確認できる場合はモデル、検索設定、テスト日を記録します。API連携を評価する場合は、どのフィールドがモデルに渡るかも記録してください。確認できない項目は「不明」と明記します。

確認ポイント： 別の担当者が同じテスト環境を特定し、再現できますか？

再現できない場合は、結果を比較する前に環境を確定してください。アプリケーションや検索プロバイダーが変わると、ウェブサイトの成績が変わったように見えることがあります。

どの検索フィールドをモデルに渡すか、ページ本文を取得するかはアプリケーションが選択します。Harnessについての説明は、この記事で調査した直接アダプターに関するものです。

2. 実際の購買検討質問を使ってベースラインを作る

自社にとって重要な質問を20個選びます。複数の検索意図を含め、ブランド名での認知が高いことで、ブランドを知らない人への発見性の弱さが見えなくなるのを防ぎます。

以下の例では、カスタマーサポート自動化製品を提供する架空の企業、AcmeFlowを使います。

APIでベースラインを取るときは、クエリと取得件数を一定にします。自社ドメインが出たかどうかだけでなく、レスポンス全体を保存してください。

DeepSeekでは任意項目ori_questionで元の質問を渡せます。またIPアドレスに基づくlocalizationも指定できます。値を設定した場合はその値を、指定しない場合もそのことを正確に記録してください。英語の診断クエリでは、公式ガイドに記載された検索構文lang:enも利用できます。Search & Fetchガイド

通常の購買質問と診断用クエリを分けます。たとえば、次の2つを組み合わせます。

customer support automation for small SaaS teams

customer support automation site:example.com lang:en

1つ目は競合も含む発見性を調べます。2つ目は、特定サイトの関連ページがサイト制限付きで表示されるかを確認します。

編集前に複数回ベースラインを取りましょう。明らかな変動を見つけるには3回が実務上の出発点ですが、統計的な確実性を示すものではありません。

確認ポイント： 正確な質問と設定に加えて、返されたURLとその順番を記録していますか？

リクエストに失敗した場合は別に記録してください。認証エラーやタイムアウトは、検索結果に自社サイトがなかったことを示す証拠ではありません。

3. 発見の問題とページを読めない問題を切り分ける

重要なクエリでAcmeFlowの主要製品ページが表示されないとします。すぐに冒頭文を書き換えると、根拠のない推測になります。

まず、観察できる事実を整理してください。

Fetchに成功しても、そのページがインデックス登録済み、または競争力があるとは証明できません。これは別の操作を確認するものです。

ページが見つからない、または読み取れない場合は、公開アクセスの可否、リダイレクト、canonical URL、主要なコンテンツが置かれている場所を確認してください。これらは技術的なトラブルシューティング項目です。DeepSeekの順位要因として公式に示されたものではありません。

実務上の問いは、このURLからサービスが実際にどの情報を取得できるかです。

DeepSeekのFetchエンドポイントはMarkdownを返します。その出力を表示中のページと比べ、製品名、機能、価格の条件、根拠、制約が含まれるかを確認してください。Fetch APIドキュメント

ある機能がインタラクティブなデモにしかなく、抽出テキストに含まれない場合は、公開ページに役立つ説明文を追加します。その後、Fetchを再実行してください。

この提案は、実際に観察された抽出漏れに基づきます。DeepSeekがJavaScriptを常に実行する、または決して実行しないと仮定する必要はありません。今回確認したドキュメントには、その保証はありません。

エラーも注意して確認してください。DeepSeekのガイドでは、アクセス制限、未対応コンテンツ、抽出失敗など、Fetchの内容が利用できない理由が説明されています。APIエラーがあっても、元ページが同じHTTPステータスを返したとは限りません。公式エラーガイド

確認ポイント： 抽出されたページに、以前欠けていた情報が含まれるようになりましたか？

含まれるようになったなら、抽出の改善は確認できました。検索での可視性と引用は、引き続き別々に確認する必要があります。

4. 検索結果の誤りに合わせて情報を修正する

ページが検索結果に表示されたら、結果内の表現とページの内容を比べます。

具体的な誤りを探してください。

• 製品カテゴリが間違っている
• ブランド名が抜けている
• 機能の適用条件が落ちている
• 古い価格が表示されている
• 補助機能が主力製品のように説明されている

Search APIでは、snippetとsummaryはクエリに関連するフィールドとして説明されています。これらは確認対象として扱い、meta descriptionがそのまま使われると決めつけないでください。Searchレスポンスのスキーマ

重要な各クエリについて、次のような簡単な確認表を作成します。

該当ページを修正します。

架空の製品紹介の弱い例：

AcmeFlowは、現代のチームにインテリジェントなワークフローを提供し、より良い顧客体験を実現します。

より役立つ例：

AcmeFlowは、小規模なB2B SaaSチーム向けにカスタマーサポートチケットを振り分けます。チームはアカウント階層、言語、問い合わせ種別を使ったルールを作成できます。ルールに一致しないチケットは手動確認に回せます。

後者には、読者が確かめられる事実が含まれています。このワークフロー上の利点は、それらの事実が検索結果にも残るかを確認できることです。

これは検証可能なコンテンツ仮説であり、DeepSeekでの順位向上が実証された手法ではありません。提案するのは、元情報を明確にすることです。検索結果で誤った表現が減るかどうかを検証します。

すべてのページを決まった段落の長さに収める必要はありません。重要なのは、条件を伴った完全な記述です。

確認ポイント： 更新後のページが検索結果に反映された後、関連クエリでの表現はより正確になりましたか？

結果に古い情報が残っている場合は、その事実を記録してください。変更後の情報が返されたと確認できるまでは、新しい文言を評価できません。

AcmeFlowの例では、用途、入力条件、フォールバックを明示しています。検索結果にも事実が残るかは、引き続き検証が必要です。

5. 購買検討者が知りたいことに答えるページを作る

ウェブサイトが読み取られ、正確に要約されていても、クエリへの回答に必要な情報がサイトにないことがあります。

たとえば、次の質問です。

アカウント階層別にチケットを振り分けられるカスタマーサポートツールは？

一般的な製品ページに「高度な自動化」とだけ書かれ、アカウント階層別の振り分けを説明していないとします。カスタマーサポートについて幅広く扱う記事をもう1本出しても、この情報の不足には直接対応できません。

質問に答えられるページを作成するか、既存ページを改善してください。

AcmeFlowなら、アカウント階層別の振り分けガイドにルール例を載せ、階層データの取得元を説明し、該当フィールドがない場合の動作を記載できます。

これは、元ページに情報が足りないという観察に対する編集上の対応です。対象クエリでそのページが取得され、検索結果にどう表現されるかを試して初めて、DeepSeekに関する検証になります。

関連性、権威性、新しさを確認する根拠は一部あります。DeepSeekは、それらを返却されるrerank_scoreの要素として説明しています。また、別に権威性の区分も返します。ただし、重みやウェブサイト運営者が直接最適化できる計算式は公開されていません。Searchのスコア項目

これらのフィールドは観察データとして使います。スコアが低ければ、他の結果との比較を詳しく行うきっかけになります。どの変更でスコアが上がるかを示すものではありません。

結果に第三者のページが多く含まれる場合、そのページが提供している情報を確認してください。比較情報、実装経験、自社サイトにない根拠が含まれているかもしれません。購入者が製品を評価する際に役立つ、正当なレビューや顧客事例を公開できるか検討します。

リンクの購入、構造化データの追加、ブランド名の反復によってDeepSeekの権威性区分が上がるとは考えないでください。今回確認した資料には、その関係を裏付ける記述はありません。

確認ポイント： 修正したページは、根拠のない主張に頼らず購買検討者の質問に答えていますか？

答えられない場合は、文章を増やす前に必要な根拠を集めてください。

6. 最終回答に自社情報が使われたか確認する

検索結果に表示されることは中間的な結果です。最終回答では、自社ページが引用される場合、第三者のページが引用される場合、リンクなしでブランド名だけが挙がる場合、まったく触れられない場合があります。

対象のアプリケーションで別途テストしてください。

先ほどのチケット振り分けの質問では、次の点を確認します。

1. AcmeFlowに言及しているか
2. 機能が正確に説明されているか
3. 設定が必要という条件を回答が保っているか
4. 記述の根拠としてどのURLが示されているか

引用リンクを開いてください。自社ドメインへのリンクがあるだけでは、リンク先のページが回答を裏付けているとは限りません。

自社で管理するアプリケーションなら、検索クエリと回答生成に渡した情報源を記録します。一般向けインターフェースでは、表示される情報だけを記録してください。最終回答から、見えない検索過程を推測しないでください。

ブランドの推薦と引用は分けて記録します。製品を勧めずに自社のドキュメントを説明の根拠として使う回答もあれば、他社の情報源を引用しながら自社製品を推薦する回答もあります。

検索結果の表現が正確なのに最終回答が誤っている場合は、確認できる範囲で追加の情報源と回答生成の段階を調べます。すでに正確な段落を書き直しても、原因の解決にならない可能性があります。

確認ポイント： 引用元は回答の根拠になっており、回答は重要な制約を保っていますか？

ブランド名の言及数だけを数えるより、質の高い確認方法です。

7. 改善と呼ぶ前に変更を検証する

最初と同じ設定を使って、同じクエリ群を再テストします。変更していないページや質問も少数含め、結果全体の変化を自社の編集だけの効果とみなさないようにします。

結果は別々に追跡します。

サイト制限付きの診断結果は、通常クエリの表示率から分けます。失敗したテストは、一定の除外ルールを決めて別に報告してください。

変更記録は簡潔にします。

対象の質問：
変更したページ：
観察した問題：
実施した変更：
公開日：
更新情報が返却内容に反映された証拠：
繰り返し確認した結果：
残っている不確実性：

たとえば「抽出ページに手動確認の制約が含まれるようになった」は検証済みの抽出結果です。「DeepSeekが以前より頻繁に当社を推薦する」は、回答での観察を繰り返して確認する必要があります。

繰り返し改善が見られても、それだけでは因果関係を証明できません。同じ時期に他のページ、検索動作、アプリケーションが変わった可能性があります。

Auspiaは、重要な1ページで観察された問題から始めることを推奨します。問題を修正し、関連する出力を検証してから、この方法が有益な判断につながることを確認し、対象を広げてください。

ウェブサイト運営者が引き続き確認すべき質問

DeepSeekのウェブマスター向け登録ツールはありますか？

この記事で確認した公式Search・Fetchドキュメントには、ウェブマスターコンソールやURL送信手順は見当たりませんでした。GoogleやBingへの登録を、DeepSeekへの直接送信として説明しないでください。

DeepSeek専用のrobots.txtルールやllms.txtを追加すべきですか？

今回の調査では、DeepSeek Searchの公式クローラー識別情報、完全なrobotsポリシー、llms.txtの要件を確認できませんでした。

アクセス設定は、確認済みのドキュメントと自社サイトの方針に基づいて決めてください。どちらのファイルも、検索への掲載や引用を保証する方法として扱うべきではありません。

DeepSeekのモデルを使うアプリケーションは、DeepSeek Searchも使っていますか？

必ずしもそうではありません。検索の利用はアプリケーションの設定によって決まります。たとえばDeepSeek Harnessは、検索・取得プロバイダーを切り替えられます。その環境を評価する場合は、設定されているプロバイダーを記録してください。Harnessの公式Webドキュメント

APIを使えば、ユーザーが自社サイトを見た回数が分かりますか？

テスト結果から分かるのは、そのリクエストに対してAPIが返した内容です。DeepSeekの全ユーザーに対する表示回数は分かりません。

定義したサンプルに対する診断と比較にテストを使います。事業成果の評価には、識別可能な参照流入とコンバージョンを使い、計測できない範囲も考慮してください。

Author: Adrian Cole, Auspiaで1,000件以上のAI検索結果を分析。AI検索におけるブランドの可視性と情報源の引用について執筆。