Untuk meningkatkan keterlihatan laman web anda dalam DeepSeek Search, mula-mula kenal pasti tempat keterlihatan itu merosot: dalam hasil carian, kandungan yang diekstrak daripada halaman atau jawapan akhir. Setiap masalah memerlukan penyelesaian yang berbeza.
Antara muka awam Search dan Fetch DeepSeek membolehkan anda memeriksa beberapa bahagian proses tersebut. Anda boleh melihat URL yang muncul, cara perkhidmatan mewakilkannya dan sama ada pengekstrak halaman mendapatkan maklumat yang ingin anda terbitkan. Bagi pemilik laman web, ini titik permulaan yang lebih berguna berbanding senarai semak umum tentang “kesediaan AI”.
Panduan ini menukar titik pemeriksaan tersebut kepada aliran kerja pengoptimuman yang praktikal.
Penyelidikan disemak pada 19 Oktober 2026. Mekanisme di bawah disokong oleh dokumentasi DeepSeek dan repositori rasmi Harness. Aliran kerja pengoptimuman ini ialah saranan editorial; tiada dakwaan bahawa eksperimen kedudukan langsung telah dijalankan atau keterlihatan telah meningkat.
Hasil yang akan anda capai
Aliran kerja ini ditujukan kepada pemilik laman web, pasukan kandungan dan pengamal SEO yang ingin memahami serta meningkatkan keterlihatan mereka dalam pengalaman carian berasaskan DeepSeek.
Anda akan menghasilkan:
- Garis dasar untuk 20 soalan penting yang ditanya oleh bakal pelanggan.
- Diagnosis halaman yang tiada, pengekstrakan yang tidak lengkap dan ringkasan hasil yang tidak tepat.
- Beberapa perubahan kecil pada halaman yang dikaitkan dengan pemerhatian tersebut.
- Pemeriksaan berulang untuk keterlihatan carian dan petikan dalam jawapan akhir.
Anda memerlukan akses kepada laman web, kebenaran untuk mengedit kandungannya dan akses kepada produk DeepSeek yang ingin dinilai. Kunci API DeepSeek diperlukan untuk pemeriksaan langsung Search dan Fetch.
Audit pertama boleh diselesaikan dalam satu sesi kerja yang berfokus. Pengesahan perubahan mengambil masa lebih lama kerana anda perlu memerhatikan bila hasil mula mencerminkan halaman yang dikemas kini. Panduan ini tidak mengandaikan tempoh segar semula yang terjamin.
Kerja ini selesai apabila anda boleh menerangkan masalah yang diubah, menunjukkan bukti sebelum dan selepas, serta mengenal pasti perkara yang masih belum diselesaikan.
1. Kenal pasti pengalaman carian DeepSeek yang anda uji
“Keterlihatan DeepSeek” boleh merujuk kepada beberapa perkara: produk sembang pengguna, konfigurasi Harness atau aplikasi pihak ketiga yang menggunakan infrastruktur carian DeepSeek. Mulakan audit dengan menamakan permukaan yang tepat.
DeepSeek menerangkan perkhidmatan Search dan Fetch sebagai dikuasakan enjin carian dalamannya. Namun begitu, aplikasi tertentu masih menentukan cara maklumat yang dikembalikan digunakan. Pengumuman rasmi DeepSeek
Antara muka awam menyediakan titik pemeriksaan berguna berikut:
Titik pemeriksaan | Perkara yang ditunjukkan |
|---|---|
Hasil carian tersusun | Halaman yang dikembalikan untuk sesuatu pertanyaan |
| Perwakilan ringkas sesuatu hasil yang berkaitan dengan pertanyaan |
| Perwakilan lebih panjang yang berkaitan dengan pertanyaan dan ditujukan kepada model |
| Teks halaman apabila diminta dan tersedia |
| Skor kerelevanan dan tahap autoriti yang dilaporkan oleh perkhidmatan |
Output Fetch | Tajuk dan Markdown yang diekstrak daripada URL yang diminta |
Medan ini diterangkan dalam rujukan Search dan rujukan Fetch.
Terdapat satu butiran pelaksanaan yang penting: penyesuai Search API langsung semasa dalam DeepSeek Harness meminta hasil tanpa kandungan penuh dan meneruskan tajuk, URL, snippet serta tarikh penerbitan jika tersedia. Pemeta responsnya tidak meneruskan medan summary yang lebih panjang. Kod sumber penyesuai rasmi
Oleh itu, arahan “optimumkan ringkasan panjang anda untuk DeepSeek” tidak lengkap. Aplikasi yang anda ambil berat mungkin tidak menggunakannya langsung.
Dalam garis dasar, catat produk, model jika kelihatan, tetapan carian dan tarikh ujian. Untuk penyepaduan API, catat juga medan yang sampai kepada model. Jika maklumat itu tiada, tandakan sebagai tidak diketahui.
Semakan: Bolehkah orang lain mengenal pasti dan mengulangi ujian pada permukaan yang sama?
Jika tidak, jelaskan perkara itu sebelum membuat perbandingan. Jika tidak, perubahan aplikasi atau penyedia carian mungkin kelihatan seperti perubahan prestasi laman web anda.
Aplikasi memilih medan hasil carian yang dihantar kepada model dan sama ada kandungan halaman penuh diperoleh. Nota Harness menerangkan penyesuai langsung yang diperiksa untuk panduan ini.
2. Bina garis dasar berdasarkan soalan sebenar pembeli
Pilih 20 soalan yang penting kepada perniagaan anda. Gunakan beberapa jenis niat supaya pengenalan jenama yang kukuh tidak menyembunyikan kelemahan dalam penemuan.
Contoh di bawah menggunakan AcmeFlow, produk automasi sokongan pelanggan rekaan.
Niat | Contoh soalan | Perkara yang diperiksa |
|---|---|---|
Memahami jenama | Apakah yang dilakukan oleh AcmeFlow? | Sama ada produk diterangkan dengan tepat |
Penemuan kategori | Automasi sokongan pelanggan untuk pasukan SaaS kecil | Sama ada jenama muncul tanpa namanya disebut |
Keupayaan | Alat manakah yang menghalakan tiket mengikut tahap akaun? | Sama ada keupayaan tertentu boleh ditemui |
Perbandingan | Apakah perbezaan AcmeFlow dengan peti masuk kongsi? | Sama ada jawapan mengenal pasti perbezaan bermakna |
Untuk garis dasar API, kekalkan pertanyaan dan bilangan hasil yang sama. Simpan respons penuh, bukan sekadar catatan sama ada domain anda muncul.
DeepSeek menyokong medan soalan asal pilihan ori_question dan penyetempatan berasaskan IP. Catat nilai tepatnya atau nyatakan bahawa ia tidak dihantar. Sintaks pertanyaan diagnostik bahasa Inggeris yang didokumenkan turut merangkumi lang:en. Panduan Search & Fetch
Asingkan pertanyaan pembeli biasa daripada pertanyaan diagnostik. Pasangan yang berguna ialah:
customer support automation for small SaaS teamscustomer support automation site:example.com lang:enPertanyaan pertama menguji penemuan berbanding pesaing. Pertanyaan kedua menguji sama ada halaman berkaitan daripada satu laman boleh muncul apabila sekatan dikenakan.
Ulangi garis dasar beberapa kali sebelum membuat perubahan. Tiga ujian ialah permulaan praktikal untuk mengenal pasti variasi yang jelas, tetapi tidak membuktikan keyakinan statistik.
Semakan: Adakah rekod anda mengandungi URL yang dikembalikan dan susunannya, bersama soalan serta tetapan yang tepat?
Jika permintaan gagal, catatkan kegagalan itu secara berasingan. Ralat pengesahan atau tamat masa bukan bukti bahawa laman web anda tiada dalam carian.
3. Bezakan masalah penemuan daripada masalah pembacaan halaman
Katakan halaman produk utama AcmeFlow tidak muncul untuk pertanyaan penting. Menulis semula pengenalannya serta-merta hanyalah tekaan. Mula-mula, tentukan perkara yang boleh diperhatikan.
Pemerhatian | Tafsiran | Tindakan seterusnya |
|---|---|---|
Halaman muncul dalam hasil biasa | Halaman dapat ditemui untuk pertanyaan dan ujian itu | Periksa cara halaman diwakilkan |
Halaman hanya muncul dalam pertanyaan yang mengehadkan laman | Halaman boleh muncul dengan sekatan tersebut | Siasat kerelevanan dan hasil pesaing |
Halaman tidak muncul dalam kedua-dua pertanyaan | Masalah penemuan masih belum selesai | Periksa URL alternatif, perkataan pertanyaan dan kebolehcapaian |
Fetch berjaya mendapatkan halaman | URL itu boleh dibaca melalui Fetch | Periksa maklumat yang diekstrak |
Fetch memulangkan teks tidak lengkap | Pengekstrakan terlepas kandungan berguna | Kenal pasti perkara yang tertinggal dan cara halaman menyampaikannya |
Permintaan Fetch yang berjaya tidak membuktikan bahawa halaman telah diindeks atau mampu bersaing. Ia menguji operasi yang berbeza.
Bagi halaman yang tiada atau tidak boleh dibaca, periksa kebolehcapaian awam, ubah hala, URL kanonik dan lokasi kandungan utamanya. Ini ialah langkah penyelesaian masalah teknikal, bukannya faktor kedudukan DeepSeek yang didokumenkan.
Soalan praktikalnya ialah: apakah maklumat yang sebenarnya boleh diperoleh oleh perkhidmatan daripada URL ini?
Endpoint Fetch DeepSeek memulangkan Markdown. Bandingkan output itu dengan halaman yang kelihatan dan periksa sama ada ia mengandungi nama produk, keupayaan, syarat harga, bukti dan batasan. Dokumentasi Fetch API
Jika sesuatu keupayaan hanya wujud dalam demo interaktif dan tiada dalam teks yang diekstrak, tambahkan penerangan teks yang berguna pada halaman awam. Kemudian ulangi Fetch.
Saranan ini berpunca daripada jurang pengekstrakan yang diperhatikan. Anda tidak perlu mengandaikan bahawa DeepSeek sentiasa atau tidak pernah merender JavaScript; dokumentasi yang diperiksa tidak memberikan jaminan sedemikian.
Periksa ralat dengan teliti juga. Panduan DeepSeek menyenaraikan beberapa sebab kandungan Fetch tidak boleh digunakan, termasuk sekatan akses, kandungan yang tidak disokong dan kegagalan pengekstrakan. Ralat API tidak semestinya bermaksud halaman asal memulangkan status HTTP yang sama. Panduan ralat rasmi
Semakan: Adakah halaman yang diekstrak kini mengandungi maklumat yang hilang?
Jika ya, anda telah mengesahkan peningkatan pengekstrakan. Keterlihatan carian dan petikan masih perlu diperiksa secara berasingan.
4. Betulkan maklumat yang disalahgambarkan dalam hasil carian
Apabila halaman anda muncul dalam hasil, bandingkan perwakilan carian dengan sumber asal. Cari kesilapan yang nyata:
- Kategori produk yang salah.
- Nama jenama yang hilang.
- Syarat sesuatu keupayaan yang digugurkan.
- Harga lama yang muncul.
- Ciri sampingan yang digambarkan sebagai produk utama.
Search API menyifatkan snippet dan summary sebagai kandungan berkaitan pertanyaan. Anggapnya sebagai output untuk diperiksa; jangan andaikan ia menyalin meta description anda. Skema respons Search
Bagi setiap pertanyaan penting, sediakan jadual semakan ringkas:
Fakta dalam sumber | Perwakilan yang dipulangkan | Keputusan |
|---|---|---|
AcmeFlow menghalakan tiket mengikut tahap akaun | Hanya digambarkan sebagai “perisian aliran kerja” | Nyatakan kegunaan sokongan pelanggan dengan jelas |
Penghalaan automatik memerlukan peraturan yang dikonfigurasi | Digambarkan seolah-olah automatik untuk setiap tiket | Letakkan syarat di sebelah keupayaan itu |
Tiket yang tiada padanan perlu disemak secara manual | Batasan tidak disebut | Terangkan proses sandaran dengan jelas |
Sekarang ubah halaman yang berkaitan. Pengenalan rekaan yang lemah mungkin berbunyi:
AcmeFlow membawa aliran kerja pintar kepada pasukan moden dan membantu mereka memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Versi yang lebih berguna:
AcmeFlow menghalakan tiket sokongan pelanggan untuk pasukan SaaS B2B kecil. Pasukan boleh menetapkan peraturan berdasarkan tahap akaun, bahasa dan jenis isu. Tiket yang tidak sepadan dengan mana-mana peraturan kekal tersedia untuk semakan manual.
Versi kedua memberikan fakta yang boleh disahkan oleh pembaca. Kelebihannya dalam aliran kerja ini ialah anda boleh memeriksa sama ada fakta tersebut kekal dalam hasil yang dipulangkan.
Ini ialah hipotesis kandungan yang boleh diuji, bukannya teknik kedudukan DeepSeek yang telah dibuktikan. Penambahbaikan yang dicadangkan ialah memperjelas maklumat sumber; uji sama ada salah gambaran yang diperhatikan menjadi kurang kerap.
Jangan padatkan setiap halaman menjadi perenggan dengan panjang yang ditetapkan. Unit yang berguna ialah kenyataan lengkap yang mengekalkan syaratnya.
Semakan: Selepas bahan yang dipulangkan mencerminkan halaman terkini, adakah perwakilannya lebih tepat untuk pertanyaan berkaitan?
Jika hasil masih menunjukkan versi lama, catatkan perkara itu. Anda tidak boleh menilai ayat baharu sehingga terdapat bukti bahawa bahan yang dipulangkan mencerminkan perubahan tersebut.
Contoh teks AcmeFlow menjelaskan tujuan, input dan proses sandaran. Sama ada fakta ini kekal dalam hasil carian ialah perkara yang perlu diuji.
5. Bina halaman yang menjawab soalan pembeli yang belum terjawab
Kadangkala laman web boleh dibaca dan diringkaskan dengan tepat, tetapi masih kekurangan maklumat untuk menjawab pertanyaan. Pertimbangkan soalan ini:
Alat sokongan pelanggan manakah yang boleh menghalakan tiket mengikut tahap akaun?
Halaman produk umum mungkin menyebut “automasi lanjutan” tanpa menerangkan penghalaan mengikut tahap akaun. Menerbitkan satu lagi artikel umum tentang sokongan pelanggan tidak terus mengisi jurang itu.
Bina atau perbaik halaman yang boleh menjawab soalan tersebut:
Perkara yang perlu diketahui pembeli | Maklumat yang patut disediakan halaman |
|---|---|
Adakah keupayaan itu tersedia? | Pernyataan keupayaan yang langsung dan tepat |
Bagaimanakah ia berfungsi? | Contoh sebenar atau penerangan persediaan |
Apakah kebergantungannya? | Data, penyepaduan atau konfigurasi yang diperlukan |
Di manakah ia gagal? | Batasan dan tingkah laku sandaran |
Bagaimanakah saya boleh mengesahkannya? | Dokumentasi berkaitan atau bukti yang boleh ditunjukkan |
Panduan penghalaan mengikut tahap akaun AcmeFlow boleh menunjukkan peraturan contoh, menerangkan sumber data tahap akaun dan menjelaskan perkara yang berlaku apabila medan itu kosong.
Ini ialah tindak balas editorial kepada jurang yang didokumenkan dalam bahan sumber. Ia menjadi khusus kepada DeepSeek apabila anda menguji sama ada halaman itu ditemui dan diwakilkan untuk pertanyaan sasaran.
Terdapat asas yang didokumenkan untuk memerhatikan kerelevanan, autoriti dan kesegaran: DeepSeek menerangkannya sebagai dimensi rerank_score yang dipulangkan. Ia turut melaporkan tahap autoriti yang berasingan. Namun, DeepSeek tidak menerbitkan pemberat atau formula yang boleh dioptimumkan secara langsung oleh pemilik laman web. Medan pemarkahan Search
Gunakan medan tersebut sebagai pemerhatian. Skor rendah boleh mendorong perbandingan yang lebih teliti dengan halaman lain yang dipulangkan, tetapi tidak memberitahu perubahan apa yang akan meningkatkan skor.
Jika hasil memihak kepada sumber bebas, periksa sumbangan sumber tersebut. Sumber itu mungkin mempunyai perbandingan, pengalaman pelaksanaan atau bukti yang tiada pada laman web anda. Pertimbangkan sama ada ulasan yang sah atau contoh pelanggan yang didokumenkan dapat membantu pembeli menilai produk.
Jangan andaikan bahawa membeli pautan, menambah data berstruktur atau mengulang nama jenama akan meningkatkan tahap autoriti DeepSeek. Sumber yang diperiksa tidak membuktikan hubungan tersebut.
Semakan: Bolehkah halaman yang diperbaik menjawab soalan pembeli tanpa dakwaan yang tidak disokong?
Jika tidak, kumpulkan bukti yang hilang sebelum mengembangkan teks.
6. Uji sama ada jawapan akhir menggunakan maklumat anda
Keterlihatan dalam hasil carian ialah hasil perantaraan. Jawapan akhir mungkin memetik halaman anda, memetik pihak ketiga, menyebut jenama tanpa pautan atau langsung tidak menyebutnya.
Uji aplikasi sasaran secara berasingan. Untuk soalan penghalaan rekaan itu, periksa:
- Sama ada AcmeFlow disebut.
- Sama ada keupayaan diterangkan dengan tepat.
- Sama ada jawapan mengekalkan keperluan konfigurasi.
- URL yang menyokong kenyataan itu, jika ada.
Buka petikan tersebut. Pautan ke domain yang betul tidak mencukupi jika halaman yang dipautkan tidak menyokong dakwaan itu.
Bagi aplikasi yang anda kawal, rekodkan pertanyaan carian dan sumber yang dihantar ke penjanaan jawapan. Dalam antara muka pengguna biasa, catatkan hanya perkara yang dipaparkan. Jangan membuat kesimpulan tentang jejak perolehan tersembunyi berdasarkan jawapan akhir sahaja.
Asingkan cadangan jenama daripada petikan. Jawapan mungkin menggunakan dokumentasi anda untuk menerangkan konsep tanpa mengesyorkan produk anda. Jawapan juga boleh mengesyorkan produk sambil memetik sumber lain.
Jika perwakilan carian anda tepat tetapi jawapan akhir salah, siasat sumber tambahan dan peringkat penjanaan jawapan apabila kelihatan. Menulis semula perenggan yang sudah tepat mungkin tidak menyelesaikan kegagalan tersebut.
Semakan: Adakah sumber yang dipetik menyokong jawapan, dan adakah jawapan itu mengekalkan batasan penting?
Ini pemeriksaan kualiti yang lebih kukuh berbanding sekadar mengira sebutan jenama.
7. Sahkan perubahan sebelum menganggapnya sebagai penambahbaikan
Uji semula set pertanyaan yang sama dengan tetapan asal. Sertakan beberapa halaman atau soalan yang tidak diubah sebagai konteks supaya perubahan hasil umum tidak terus dikaitkan dengan suntingan anda.
Jejaki hasil secara berasingan:
Metrik | Takrif |
|---|---|
Kehadiran dalam carian | Ujian pertanyaan biasa yang sah dan memulangkan domain atau URL sasaran, dibahagikan dengan jumlah ujian pertanyaan biasa yang sah |
Ketepatan perwakilan | Dakwaan fakta yang betul dibahagikan dengan dakwaan fakta yang disemak; rekodkan peninggalan penting secara berasingan |
Kadar sebutan jenama | Ujian jawapan sah yang menyebut jenama, dibahagikan dengan semua ujian jawapan sah |
Kadar petikan | Ujian jawapan sah yang memetik URL sasaran, dibahagikan dengan semua ujian jawapan sah |
Hasil rujukan | Lawatan dan penukaran yang dapat dikenal pasti daripada pengalaman yang diuji |
Kecualikan pertanyaan diagnostik yang dihadkan kepada laman daripada metrik kehadiran bagi pertanyaan biasa. Laporkan ujian gagal secara berasingan dengan peraturan pengecualian yang konsisten.
Rekod perubahan yang berguna boleh ringkas:
Soalan sasaran:
Halaman yang diubah:
Masalah yang diperhatikan:
Perubahan dibuat:
Tarikh penerbitan:
Bukti bahawa bahan yang dipulangkan mencerminkan kemas kini:
Pemerhatian berulang:
Ketidakpastian yang tinggal:Sebagai contoh, “halaman yang diekstrak kini merangkumi batasan semakan manual” ialah hasil pengekstrakan yang disahkan. “DeepSeek lebih kerap mengesyorkan kami” memerlukan pemerhatian berulang terhadap jawapan.
Peningkatan berulang pun tidak membuktikan sebab-akibat dengan sendirinya. Halaman lain, tingkah laku carian atau aplikasi mungkin turut berubah dalam tempoh sama.
Auspia menyarankan agar anda bermula dengan satu masalah yang diperhatikan pada satu halaman penting. Betulkannya, sahkan output berkaitan dan luaskan proses apabila ia menghasilkan keputusan yang berguna.
Soalan yang masih perlu ditanya oleh pemilik laman web
Adakah DeepSeek mempunyai alat penyerahan URL untuk juruweb?
Dokumentasi rasmi Search dan Fetch yang diperiksa untuk panduan ini tidak mengenal pasti konsol juruweb atau prosedur penyerahan URL. Jangan gambarkan penyerahan kepada Google atau Bing sebagai penyerahan terus kepada DeepSeek.
Patutkah saya menambah peraturan robots.txt khusus DeepSeek atau fail llms.txt?
Semakan ini tidak mengesahkan identiti perangkak carian rasmi, dasar robots yang lengkap atau keperluan llms.txt bagi DeepSeek Search.
Asaskan perubahan akses pada dokumentasi yang disahkan dan dasar laman web anda. Jangan gambarkan mana-mana fail sebagai laluan terjamin untuk dimasukkan atau dipetik.
Adakah penggunaan model DeepSeek bermaksud aplikasi menggunakan DeepSeek Search?
Tidak. Carian bergantung pada konfigurasi aplikasi. Sebagai contoh, DeepSeek Harness menyokong penyedia carian dan perolehan kandungan yang boleh ditukar ganti. Catat penyedia yang dikonfigurasikan semasa menilai persekitaran tersebut. Dokumentasi Web rasmi Harness
Bolehkah API memberitahu berapa kerap pengguna melihat laman web saya?
Hasil ujian anda menunjukkan perkara yang dipulangkan API untuk permintaan tersebut. Ia tidak memberikan jumlah paparan bagi semua pengguna DeepSeek.
Gunakan ujian anda untuk mendiagnosis dan membandingkan sampel yang ditentukan. Gunakan data rujukan dan penukaran yang boleh dikenal pasti untuk menilai hasil perniagaan, sambil mengambil kira jurang atribusi.
Pengarang: Adrian Cole, penganalisis lebih 1,000 hasil carian AI di Auspia. Adrian menulis tentang keterlihatan jenama dan petikan sumber dalam carian AI.
