如何在 DeepSeek 里做 SEO？

大型语言模型（LLMs）的出现催生了搜索引擎的新模式，大模型能生成准确且个性化的答案。

生成引擎通常通过整合多源信息并使用LLMs进行总结来满足用户查询，为此，也催生了生成引擎优化（GEO）这个概念，通过正确的方法，可以让企业的信息有更高的概率出现在大模型生成的结果中。

在我们的测试中，我们将客户的内容在DeepSeep、Kimi、豆包等多个 AI 平台的可见性提升了40%，尤其是高转化的核心长尾内容，提升率更高。

我们总结以下几种方法：

1、权威性：权威性内容被引用的概率高；

2、有数据：有数据的内容好过定性讨论的内容；

3、有关键词：跟传统SEO类似；

4、有引用：增加可信来源；

5、容易爬取：网站结构清晰简单；

6、可读性：可读性强的结构性内容；

7、有对比：比如多个产品的优缺点分析。

举例子：在DeepSeek查询：北京海淀附近服务好一点的驾校推荐。

大模型从不同的角度分析的每一个驾校，给出了选择建议。

这个案例是 DeepSeek 优化从业者可以参考的经典案例，如果你输出的内容有结构性、可读性、有对比建议，会有更高的概率被大模型展示。

也可以从另外一个角度来理解这个问题，大模型也会偷懒，如果几篇文章就把北京海淀驾校讲解的非常到位，大模型就没必要浪费 token 对大量的驾校相关的内容进行分析总结。

另外，从 DeepSeep、Kimi、豆包、腾讯元宝等几个大模型生成的结果来看，DeepSeep、Kimi 会从全网抓取信息，腾讯元宝更加侧重公众号，豆包会展示来自抖音的信息。

总的来说，在DeepSeek里做SEO是有迹可循的。