วิธีปรับเว็บไซต์ให้เหมาะกับ DeepSeek Search

หากต้องการเพิ่มการมองเห็นเว็บไซต์ใน DeepSeek Search ให้เริ่มจากตรวจว่าการมองเห็นหายไปในขั้นตอนไหน: ผลการค้นหา เนื้อหาที่ดึงจากหน้าเว็บ หรือคำตอบสุดท้าย แต่ละปัญหาต้องแก้ด้วยวิธีที่ต่างกัน

อินเทอร์เฟซ Search และ Fetch ที่ DeepSeek เปิดเผยช่วยให้ตรวจสอบกระบวนการบางส่วนได้ คุณสามารถดูว่า URL ใดปรากฏ บริการค้นหานำเสนอผลลัพธ์เหล่านั้นอย่างไร และตัวดึงข้อมูลหน้าเว็บได้รับข้อมูลที่คุณตั้งใจเผยแพร่หรือไม่ นี่เป็นจุดเริ่มต้นที่นำไปใช้ได้จริงกว่ารายการตรวจสอบ “ความพร้อมสำหรับ AI” แบบทั่วไป

คู่มือนี้เปลี่ยนจุดตรวจสอบเหล่านั้นให้เป็นขั้นตอนการปรับปรุงที่นำไปปฏิบัติได้

ตรวจสอบข้อมูล ณ วันที่ 19 ตุลาคม 2026 กลไกด้านล่างอ้างอิงจากเอกสารทางการของ DeepSeek และคลังโค้ด Harness อย่างเป็นทางการ ส่วนขั้นตอนการปรับปรุงเป็นข้อเสนอแนะเชิงบรรณาธิการ เราไม่ได้กล่าวอ้างว่ามีการทดลองอันดับแบบสดหรือการเพิ่มการมองเห็นแล้ว

เมื่อทำตามขั้นตอนนี้แล้วคุณจะได้อะไร

ขั้นตอนนี้เหมาะสำหรับเจ้าของเว็บไซต์ ทีมเนื้อหา และผู้เชี่ยวชาญ SEO ที่ต้องการทำความเข้าใจและเพิ่มการมองเห็นในประสบการณ์ค้นหาที่ใช้ DeepSeek

ผลลัพธ์ที่คุณจะได้ ได้แก่:

• ค่าฐานจากคำถามที่เกี่ยวข้องกับผู้ซื้อ 20 ข้อ
• การวินิจฉัยหน้าเว็บที่ไม่ปรากฏ การดึงข้อมูลไม่ครบ และสรุปผลการค้นหาที่คลาดเคลื่อน
• รายการปรับหน้าเว็บจำนวนเล็กน้อยที่เชื่อมโยงกับสิ่งที่สังเกตพบ
• วิธีตรวจการมองเห็นในผลค้นหาและการอ้างอิงในคำตอบสุดท้ายซ้ำได้

คุณต้องเข้าถึงเว็บไซต์ มีสิทธิ์แก้ไขเนื้อหา และเข้าถึงผลิตภัณฑ์ DeepSeek ที่ต้องการประเมิน การตรวจ Search และ Fetch โดยตรงยังต้องใช้ API key ของ DeepSeek

การตรวจครั้งแรกทำได้ภายในช่วงเวลาทำงานที่ตั้งใจโฟกัส ส่วนการยืนยันการเปลี่ยนแปลงใช้เวลานานกว่า เพราะต้องสังเกตว่าผลการค้นหาสะท้อนหน้าเว็บที่อัปเดตเมื่อใด คู่มือนี้ไม่ได้สมมติว่าจะมีระยะเวลารีเฟรชที่รับประกันได้

ถือว่างานเสร็จเมื่อคุณอธิบายได้ว่าแก้ปัญหาอะไร แสดงหลักฐานก่อนและหลังการแก้ และระบุสิ่งที่ยังไม่คลี่คลายได้

1. ระบุประสบการณ์ค้นหาของ DeepSeek ที่คุณกำลังทดสอบ

“การมองเห็นบน DeepSeek” อาจหมายถึงผลิตภัณฑ์แชตสำหรับผู้ใช้ทั่วไป การตั้งค่า Harness หรือแอปของบุคคลที่สามซึ่งใช้โครงสร้างพื้นฐานการค้นหาของ DeepSeek

ก่อนเริ่มตรวจ ให้ระบุสภาพแวดล้อมที่ต้องการทดสอบอย่างชัดเจน

ประกาศอย่างเป็นทางการของ DeepSeek ระบุว่าบริการ Search และ Fetch ขับเคลื่อนด้วยเครื่องมือค้นหาที่บริษัทพัฒนาขึ้นเอง อย่างไรก็ตาม แต่ละแอปยังเป็นผู้ตัดสินใจว่าจะใช้ข้อมูลที่ได้รับอย่างไร

อินเทอร์เฟซสาธารณะแสดงจุดตรวจสอบที่มีประโยชน์ดังนี้:

ฟิลด์เหล่านี้มีอธิบายไว้ในเอกสารอ้างอิง Search และเอกสารอ้างอิง Fetch

มีรายละเอียดการทำงานที่สำคัญ: ตัวเชื่อม Search API โดยตรงของ DeepSeek Harness เวอร์ชันปัจจุบันร้องขอผลลัพธ์โดยไม่มีเนื้อหาเต็ม และส่งต่อชื่อเรื่อง URL snippet รวมถึงวันที่เผยแพร่ถ้ามี ตัวแปลงผลตอบกลับไม่ได้ส่งต่อฟิลด์ summary ที่ยาวกว่า ซอร์สโค้ดตัวเชื่อมอย่างเป็นทางการ

ดังนั้นคำแนะนำว่า “ปรับ summary แบบยาวเพื่อ DeepSeek” จึงยังไม่ครบถ้วน แอปที่คุณสนใจอาจไม่ใช้ข้อมูลนั้นเลย

สำหรับค่าฐาน ให้บันทึกผลิตภัณฑ์ โมเดลเมื่อมองเห็นได้ การตั้งค่าค้นหา และวันที่ทดสอบ หากประเมินการเชื่อมต่อ API ให้บันทึกด้วยว่าฟิลด์ใดถูกส่งถึงโมเดล ถ้าไม่ทราบให้ระบุว่าไม่ทราบ

ตรวจสอบ: คนอื่นสามารถระบุและทำซ้ำสภาพแวดล้อมการทดสอบเดียวกันได้หรือไม่

หากทำไม่ได้ ให้ระบุสภาพแวดล้อมให้แน่นอนก่อนเปรียบเทียบ มิฉะนั้นการเปลี่ยนแอปหรือผู้ให้บริการค้นหาอาจดูเหมือนเป็นการเปลี่ยนประสิทธิภาพของเว็บไซต์

แอปเป็นผู้เลือกว่าจะส่งฟิลด์ค้นหาใดถึงโมเดล และจะดึงเนื้อหาหน้าเว็บทั้งหมดหรือไม่ หมายเหตุเกี่ยวกับ Harness กล่าวถึงตัวเชื่อมโดยตรงที่ตรวจสอบในคู่มือนี้

2. สร้างค่าฐานจากคำถามจริงของผู้ซื้อ

เลือกคำถาม 20 ข้อที่สำคัญต่อธุรกิจ ใช้ความตั้งใจค้นหาหลายประเภท เพื่อไม่ให้การรู้จักแบรนด์อยู่แล้วบดบังปัญหาการค้นพบแบรนด์โดยไม่เอ่ยชื่อ

ตัวอย่างต่อไปนี้ใช้ AcmeFlow ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์สมมติสำหรับทำงานสนับสนุนลูกค้าโดยอัตโนมัติ

สำหรับค่าฐานผ่าน API ให้ใช้คำค้นและจำนวนผลลัพธ์เหมือนเดิมทุกครั้ง บันทึกการตอบกลับทั้งหมด ไม่ใช่แค่ว่าโดเมนของคุณปรากฏหรือไม่

DeepSeek รองรับฟิลด์คำถามต้นฉบับที่เลือกใส่ได้คือ ori_question และ localization ที่อิง IP ให้บันทึกค่าที่ใช้จริงหรือระบุว่าเว้นไว้ ไวยากรณ์คำค้นที่เอกสารระบุสำหรับการตรวจภาษาอังกฤษยังรวม lang:en ด้วย คู่มือ Search และ Fetch

แยกคำถามทั่วไปของผู้ซื้อออกจากคำค้นเพื่อวินิจฉัย ตัวอย่างคู่คำค้นที่ใช้ได้คือ:

customer support automation for small SaaS teams

customer support automation site:example.com lang:en

คำถามแรกทดสอบการค้นพบแบรนด์ท่ามกลางคู่แข่ง ส่วนคำถามที่สองตรวจว่าหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องจากเว็บไซต์หนึ่งปรากฏได้หรือไม่ภายใต้ข้อจำกัด

ทดสอบค่าฐานซ้ำหลายครั้งในช่วงเวลาที่ต่างกันก่อนแก้ไข สามครั้งเป็นจุดเริ่มต้นที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อสังเกตความผันผวนชัดเจน แต่ไม่ได้ยืนยันความเชื่อมั่นทางสถิติ

ตรวจสอบ: บันทึกของคุณมี URL ที่ถูกส่งกลับและลำดับของ URL พร้อมคำถามและการตั้งค่าที่แน่นอนหรือไม่

หากคำขอล้มเหลว ให้บันทึกแยกต่างหาก ข้อผิดพลาดด้านการยืนยันตัวตนหรือหมดเวลาไม่ได้พิสูจน์ว่าเว็บไซต์หายไปจากผลค้นหา

3. แยกปัญหาการค้นพบออกจากปัญหาการอ่านหน้าเว็บ

สมมติว่าหน้าผลิตภัณฑ์หลักของ AcmeFlow ไม่ปรากฏสำหรับคำค้นสำคัญ การรีบเขียนย่อหน้าแนะนำใหม่ทันทีเป็นเพียงการคาดเดา

เริ่มจากกำหนดสิ่งที่สังเกตได้ก่อน

การเรียก Fetch สำเร็จไม่ได้พิสูจน์ว่าหน้าเว็บถูกจัดทำดัชนีหรือแข่งขันได้ แต่เป็นการทดสอบคนละขั้นตอน

หากหน้าเว็บไม่ปรากฏหรืออ่านไม่ได้ ให้ตรวจการเข้าถึงแบบสาธารณะ การเปลี่ยนเส้นทาง canonical URL และตำแหน่งของเนื้อหาหลัก สิ่งเหล่านี้เป็นการตรวจปัญหาทางเทคนิค ไม่ใช่ปัจจัยจัดอันดับ DeepSeek ที่มีเอกสารยืนยัน

คำถามที่ใช้ได้จริงคือ บริการสามารถดึงข้อมูลอะไรจาก URL นี้ได้จริง

Fetch endpoint ของ DeepSeek ส่งคืน Markdown เปรียบเทียบผลลัพธ์นั้นกับหน้าที่ผู้ใช้มองเห็น แล้วตรวจว่ามีชื่อผลิตภัณฑ์ ความสามารถ เงื่อนไขราคา หลักฐาน และข้อจำกัดหรือไม่ เอกสาร Fetch API

หากความสามารถหนึ่งมีเฉพาะในเดโมแบบโต้ตอบและไม่มีในข้อความที่ดึงมา ให้เพิ่มคำอธิบายที่เป็นประโยชน์เป็นข้อความในหน้าเว็บสาธารณะ แล้วเรียก Fetch อีกครั้ง

คำแนะนำนี้มาจากช่องว่างการดึงข้อมูลที่สังเกตเห็น ไม่จำเป็นต้องสมมติว่า DeepSeek ประมวลผล JavaScript เสมอหรือไม่เคยประมวลผล เอกสารที่ตรวจไม่ได้รับประกันเรื่องนี้

ตรวจสอบข้อผิดพลาดอย่างรอบคอบด้วย คู่มือ DeepSeek ระบุสาเหตุหลายประการที่ทำให้เนื้อหา Fetch ใช้ไม่ได้ รวมถึงข้อจำกัดการเข้าถึง เนื้อหาที่ไม่รองรับ และการดึงข้อมูลล้มเหลว ข้อผิดพลาดจาก API ไม่ได้แปลว่าหน้าเว็บต้นทางส่งสถานะ HTTP เดียวกันเสมอไป แนวทางข้อผิดพลาดอย่างเป็นทางการ

ตรวจสอบ: ตอนนี้หน้าเว็บที่ดึงมามีข้อมูลที่เคยขาดหรือไม่

หากมี แสดงว่าคุณยืนยันการปรับปรุงด้านการดึงข้อมูลได้แล้ว ส่วนการมองเห็นในผลค้นหาและการอ้างอิงยังต้องตรวจแยกกัน

4. แก้ข้อมูลที่ผลการค้นหานำเสนอผิด

เมื่อหน้าเว็บปรากฏในผลลัพธ์แล้ว ให้เปรียบเทียบการนำเสนอในผลค้นหากับแหล่งข้อมูลต้นฉบับ

มองหาข้อผิดพลาดที่ชัดเจน:

• หมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ผิด
• ชื่อแบรนด์หายไป
• เงื่อนไขของความสามารถถูกตัดออก
• แสดงราคาเก่า
• อธิบายคุณสมบัติรองว่าเป็นผลิตภัณฑ์หลัก

Search API อธิบายทั้ง snippet และ summary ว่าเป็นข้อมูลที่สัมพันธ์กับคำค้น ให้ถือว่าเป็นผลลัพธ์ที่ควรตรวจ ไม่ควรสมมติว่าจะคัดลอก meta description ของคุณ schema การตอบกลับของ Search

สำหรับคำค้นสำคัญแต่ละข้อ ให้ทำตารางตรวจสอบสั้น ๆ:

จากนั้นแก้หน้าที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่างข้อความแนะนำผลิตภัณฑ์สมมติที่ยังไม่ดี:

AcmeFlow นำเวิร์กโฟลว์อัจฉริยะมาสู่ทีมสมัยใหม่ เพื่อช่วยยกระดับประสบการณ์ลูกค้า

เวอร์ชันที่มีประโยชน์กว่า:

AcmeFlow จัดเส้นทาง ticket สนับสนุนลูกค้าสำหรับทีม B2B SaaS ขนาดเล็ก ทีมสามารถสร้างกฎโดยใช้ระดับบัญชี ภาษา และประเภทปัญหา ticket ที่ไม่ตรงกับกฎจะยังรอให้คนตรวจสอบ

ข้อความที่สองให้ข้อเท็จจริงที่ผู้อ่านตรวจสอบได้ ข้อดีในขั้นตอนนี้คือคุณตรวจได้ว่าข้อเท็จจริงเหล่านั้นยังอยู่ในผลลัพธ์ที่ส่งกลับมาหรือไม่

นี่คือสมมติฐานด้านเนื้อหาที่ทดสอบได้ ไม่ใช่เทคนิคเพิ่มอันดับ DeepSeek ที่พิสูจน์แล้ว การปรับปรุงที่เสนอคือทำให้ข้อมูลต้นทางชัดขึ้น ส่วนการทดสอบคือดูว่าการนำเสนอผิดที่สังเกตพบลดลงหรือไม่

อย่าบีบทุกหน้าให้เหลือความยาวย่อหน้าตามสูตร สิ่งสำคัญคือข้อความที่สมบูรณ์พร้อมเงื่อนไขที่เกี่ยวข้อง

ตรวจสอบ: หลังหน้าเว็บที่อัปเดตปรากฏในข้อมูลที่ได้รับกลับมา การนำเสนอแม่นยำขึ้นสำหรับคำค้นที่เกี่ยวข้องหรือไม่

หากผลลัพธ์ยังสะท้อนเวอร์ชันเก่า ให้บันทึกไว้ คุณยังประเมินข้อความใหม่ไม่ได้จนกว่าจะมีหลักฐานว่าข้อมูลที่ส่งกลับมาสะท้อนการอัปเดต

ตัวอย่าง AcmeFlow ทำให้วัตถุประสงค์ ข้อมูลนำเข้า และการทำงานสำรองชัดเจน ข้อเท็จจริงเหล่านี้จะอยู่ในผลค้นหาหรือไม่ยังเป็นสิ่งที่ต้องทดสอบ

5. สร้างหน้าที่ตอบคำถามของผู้ซื้อซึ่งยังไม่มีคำตอบ

บางครั้งเว็บไซต์อ่านได้และสรุปได้ถูกต้อง แต่ยังไม่มีข้อมูลที่จำเป็นต่อการตอบคำค้น

ตัวอย่างเช่น:

เครื่องมือสนับสนุนลูกค้าใดจัดเส้นทาง ticket ตามระดับบัญชีได้

หน้าผลิตภัณฑ์ทั่วไปอาจเขียนว่า “ระบบอัตโนมัติขั้นสูง” โดยไม่อธิบายการจัดเส้นทางตามระดับบัญชี การเผยแพร่บทความกว้าง ๆ เรื่องบริการลูกค้าอีกชิ้นไม่ช่วยแก้ช่องว่างนี้โดยตรง

สร้างหรือปรับปรุงหน้าที่ตอบคำถามได้:

สำหรับ AcmeFlow คู่มือจัดเส้นทางตามระดับบัญชีอาจแสดงตัวอย่างกฎ อธิบายแหล่งข้อมูลระดับบัญชี และบอกว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อไม่มีฟิลด์นั้น

นี่คือการตอบสนองเชิงบรรณาธิการต่อช่องว่างที่ระบุได้ในเนื้อหาต้นทาง จะถือว่าเป็นการตรวจสอบเฉพาะ DeepSeek ก็ต่อเมื่อคุณทดสอบว่าหน้านั้นถูกดึงและนำเสนอสำหรับคำค้นเป้าหมายหรือไม่

มีเอกสารรองรับบางส่วนให้พิจารณาความเกี่ยวข้อง ความน่าเชื่อถือ และความใหม่ DeepSeek อธิบายสิ่งเหล่านี้เป็นมิติของ rerank_score ที่ส่งกลับมา และรายงานระดับความน่าเชื่อถือแยกต่างหาก แต่ไม่ได้เผยแพร่น้ำหนักหรือสูตรที่เจ้าของเว็บไซต์ปรับโดยตรงได้ ฟิลด์คะแนน Search

ใช้ฟิลด์เหล่านั้นเป็นข้อมูลสังเกต คะแนนต่ำอาจชวนให้เปรียบเทียบกับหน้าอื่นที่แสดงอย่างละเอียดขึ้น แต่ไม่ได้บอกว่าการเปลี่ยนแปลงแบบใดจะทำให้คะแนนสูงขึ้น

หากผลลัพธ์ให้น้ำหนักกับแหล่งข้อมูลอิสระ ให้ตรวจว่าแหล่งเหล่านั้นมีอะไรให้ผู้อ่าน อาจมีข้อมูลเปรียบเทียบ ประสบการณ์การใช้งานจริง หรือหลักฐานที่เว็บไซต์ของคุณยังไม่มี พิจารณาว่าบทรีวิวที่น่าเชื่อถือหรือกรณีศึกษาลูกค้าที่มีเอกสารรองรับจะช่วยผู้ซื้อประเมินผลิตภัณฑ์ได้หรือไม่

อย่าสมมติว่าการซื้อลิงก์ เพิ่ม structured data หรือกล่าวชื่อแบรนด์ซ้ำ ๆ จะเพิ่มระดับความน่าเชื่อถือใน DeepSeek แหล่งข้อมูลที่ตรวจไม่ได้ยืนยันความสัมพันธ์เหล่านี้

ตรวจสอบ: หน้าที่ปรับแล้วตอบคำถามผู้ซื้อได้โดยไม่พึ่งคำกล่าวอ้างที่ไม่มีหลักฐานหรือไม่

หากไม่ได้ ให้รวบรวมหลักฐานที่ขาดก่อนเพิ่มข้อความ

6. ทดสอบว่าคำตอบสุดท้ายใช้ข้อมูลของคุณหรือไม่

การปรากฏในผลค้นหาเป็นเพียงผลลัพธ์ระหว่างทาง คำตอบสุดท้ายอาจอ้างอิงหน้าของคุณ อ้างอิงบุคคลที่สาม พูดถึงแบรนด์โดยไม่มีลิงก์ หรือไม่กล่าวถึงเลย

ทดสอบแอปเป้าหมายแยกต่างหาก

สำหรับคำถามสมมติเรื่องการจัดเส้นทาง ticket ให้ตรวจว่า:

1. กล่าวถึง AcmeFlow หรือไม่
2. อธิบายความสามารถถูกต้องหรือไม่
3. ยังคงเงื่อนไขที่ต้องตั้งกฎไว้หรือไม่
4. URL ใดรองรับข้อความนั้น หากมี

เปิดลิงก์อ้างอิง การลิงก์ไปยังโดเมนที่ถูกต้องยังไม่พอ หากหน้าเป้าหมายไม่ได้สนับสนุนคำกล่าวอ้างนั้น

หากคุณดูแลแอปที่ควบคุมได้ ให้บันทึกคำค้นและแหล่งข้อมูลที่ส่งต่อไปยังการสร้างคำตอบ สำหรับหน้าจอผู้ใช้ทั่วไป ให้บันทึกเฉพาะสิ่งที่ระบบแสดง อย่าคาดเดาขั้นตอนดึงข้อมูลที่มองไม่เห็นจากคำตอบสุดท้าย

บันทึกคำแนะนำแบรนด์แยกจากการอ้างอิง คำตอบอาจใช้เอกสารของคุณอธิบายแนวคิดโดยไม่แนะนำผลิตภัณฑ์ หรืออาจแนะนำผลิตภัณฑ์พร้อมอ้างแหล่งอื่น

หากการนำเสนอจากผลค้นหาถูกต้องแต่คำตอบสุดท้ายผิด ให้ตรวจแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมและขั้นตอนสร้างคำตอบเท่าที่มองเห็น การเขียนย่อหน้าที่ถูกต้องอยู่แล้วใหม่อาจไม่แก้สาเหตุของปัญหา

ตรวจสอบ: แหล่งที่อ้างอิงสนับสนุนคำตอบหรือไม่ และคำตอบยังคงข้อจำกัดสำคัญไว้หรือไม่

นี่เป็นการตรวจคุณภาพที่ดีกว่าการนับจำนวนครั้งที่กล่าวถึงแบรนด์เพียงอย่างเดียว

7. ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงก่อนเรียกว่าเป็นการปรับปรุง

ทดสอบชุดคำค้นเดิมอีกครั้งโดยใช้การตั้งค่าเดิม เพิ่มหน้าเว็บหรือคำถามที่ไม่ได้แก้ไขไว้สองสามรายการเพื่อเปรียบเทียบ จะได้ไม่รีบให้เครดิตการเปลี่ยนแปลงโดยรวมกับสิ่งที่คุณแก้

ติดตามผลลัพธ์แยกกัน:

แยกการวินิจฉัยที่จำกัดตามเว็บไซต์ออกจากตัวชี้วัดการปรากฏในการค้นหาทั่วไป รายงานการทดสอบที่ล้มเหลวแยกต่างหากโดยใช้เกณฑ์คัดออกที่สม่ำเสมอ

บันทึกการเปลี่ยนแปลงที่มีประโยชน์เขียนสั้น ๆ ได้:

คำถามเป้าหมาย:
หน้าที่แก้ไข:
ปัญหาที่สังเกตพบ:
การเปลี่ยนแปลงที่ทำ:
วันที่เผยแพร่:
หลักฐานว่าข้อมูลที่ส่งกลับสะท้อนการอัปเดต:
ผลจากการสังเกตซ้ำ:
ความไม่แน่นอนที่ยังเหลือ:

ตัวอย่างเช่น “หน้าเว็บที่ดึงมาตอนนี้มีข้อจำกัดเรื่องการตรวจโดยคน” เป็นผลการดึงข้อมูลที่ยืนยันได้ ส่วน “DeepSeek แนะนำเราบ่อยขึ้น” ต้องอาศัยการสังเกตคำตอบซ้ำหลายครั้ง

แม้จะเห็นการปรับปรุงซ้ำ ๆ ก็ยังพิสูจน์เหตุและผลไม่ได้ด้วยตัวเอง หน้าเว็บอื่น พฤติกรรมการค้นหา หรือแอปอาจเปลี่ยนในช่วงเวลาเดียวกัน

Auspia แนะนำให้เริ่มจากความล้มเหลวที่สังเกตพบหนึ่งข้อบนหน้าสำคัญหนึ่งหน้า แก้ปัญหา ตรวจผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง แล้วค่อยขยายกระบวนการเมื่อแน่ใจว่าวิธีนี้ช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น

คำถามที่เจ้าของเว็บไซต์ควรตรวจสอบต่อ

DeepSeek มีเครื่องมือส่งเว็บไซต์ให้เว็บมาสเตอร์หรือไม่

เอกสาร Search และ Fetch ทางการที่ตรวจสอบสำหรับคู่มือนี้ไม่ได้ระบุคอนโซลเว็บมาสเตอร์หรือขั้นตอนส่ง URL อย่าอธิบายการส่งให้ Google หรือ Bing ว่าเป็นการส่งให้ DeepSeek โดยตรง

ควรเพิ่มกฎ robots.txt หรือไฟล์ llms.txt สำหรับ DeepSeek โดยเฉพาะหรือไม่

การตรวจครั้งนี้ยังยืนยันตัวระบุ crawler อย่างเป็นทางการของ DeepSeek Search นโยบาย robots ที่ครบถ้วน หรือข้อกำหนด llms.txt ไม่ได้

ปรับการเข้าถึงตามเอกสารที่ตรวจยืนยันและนโยบายเว็บไซต์ของคุณ อย่านำเสนอไฟล์ใดไฟล์หนึ่งว่าเป็นวิธีรับประกันการปรากฏหรือการอ้างอิง

การใช้โมเดล DeepSeek หมายความว่าแอปจะใช้ DeepSeek Search ด้วยหรือไม่

ไม่เสมอไป การค้นหาขึ้นอยู่กับการตั้งค่าของแอป ตัวอย่างเช่น DeepSeek Harness รองรับการสลับผู้ให้บริการค้นหาและดึงข้อมูล เมื่อตรวจสอบสภาพแวดล้อมนี้ ให้บันทึกผู้ให้บริการที่ตั้งค่าไว้ เอกสาร Web อย่างเป็นทางการของ Harness

API บอกได้ไหมว่ามีผู้ใช้เห็นเว็บไซต์ของฉันกี่ครั้ง

ผลทดสอบบอกว่า API ส่งข้อมูลใดกลับมาสำหรับคำขอนั้น ไม่ได้ให้จำนวนการแสดงผลต่อผู้ใช้ DeepSeek ทั้งหมด

ใช้ผลทดสอบเพื่อวินิจฉัยและเปรียบเทียบกลุ่มตัวอย่างที่กำหนด ส่วนการประเมินผลธุรกิจให้ใช้ข้อมูลการเข้าชมและ conversion จากแหล่งที่ระบุได้ พร้อมยอมรับข้อจำกัดในการระบุแหล่งที่มา

ผู้เขียน: Adrian Cole นักวิเคราะห์ผลการค้นหาด้วย AI มากกว่า 1,000 รายการที่ Auspia เขียนเกี่ยวกับการมองเห็นแบรนด์และการอ้างอิงแหล่งข้อมูลใน AI Search