對 DeepSeek 感到好奇嗎？這個開源 LLM 為技術 SEO 提供了獨特的優勢，從編碼支援到可擴展自動化。

在人工智慧SEO工具眾多的領域中，一個開源大型語言模型(LLM) 正悄悄獲得關注：DeepSeek。 

儘管Google和 OpenAI 等巨頭主導著 LLM 領域，但 DeepSeek 提供了不同的方法。 

它免費使用且專注於編碼和邏輯推理，為 SEO，特別是那些專注於技術優化的 SEO，提供了獨特的機會。 

DeepSeek 是否是 SEO 一直在尋找的隱藏寶石，或者它的局限性是否太大而無法忽視？讓我們開始吧。 

什麼是 DeepSeek？

DeepSeek 是由中國研究實驗室 DeepSeek AI 開發的開源大型語言模型。 

它於 2023 年底推出，是ChatGPT和 Gemini 等專有模型日益增長的開源替代品浪潮的一部分。

儘管 DeepSeek 仍然相對較新，但它已經開始受到關注，尤其是來自開發人員和技術用戶的關注，因為它在編碼、基於邏輯的任務和自動化方面的優勢。

DeepSeek 具有幾個關鍵特性：

• 開源且可自訂：任何人都可以存取、修改和自行託管該模型。對於 SEO 來說，這提供了客製化、節省成本和控制資料隱私的潛力。
• 高成本效益：此模式可免費使用，自架可以減少對 OpenAI 等專有平台的付費 API 的依賴。
• 資源高效：與其他大型模型相比，DeepSeek 的運作效率更高，這使得計算資源有限的人更容易使用它。
• 一些即時資訊存取：雖然不如 Perplexity 那麼強大，但 DeepSeek 在提取更多當前資訊方面表現出有限的能力，儘管這不是它的主要優勢。
• 編碼和自動化能力強： DeepSeek 擅長生成腳本、解決基於邏輯的問題以及協助完成技術 SEO任務 – 這些是其他 LLM 可能不足的領域。

然而，這些功能也有其限制：

• 內容和語言限制：與 ChatGPT 和 Gemini 相比，DeepSeek 通常難以製作高品質的內容。它還缺乏將圖像或其他媒體整合到其輸出中的強大的多模式支援。
• 準確度較低：它可能會傳回不準確或不完整的訊息，尤其是對於複雜、細微或事實的查詢。在處理新聞或錯誤訊息檢測時尤其如此。 NewsGuard 評估發現，在針對虛假敘述進行測試時，它的失敗率為 83%。
• 審查與偏見： DeepSeek 的官方版本被發現審查對某些政治敏感話題的回應，特別是與中國有關的話題。
• 安全性問題：使用 DeepSeek 的託管 API 涉及將資料傳送到中國的伺服器，從而引發隱私問題。但是，在本地或私人伺服器上自行託管模型可以消除這種風險，並讓使用者可以完全控制安全性。
• 生態系統較小：與 ChatGPT 或 Gemini 相比，DeepSeek 的社群較小，第三方工具較少，這意味著用戶在排除故障或建立自訂應用程式時可能需要更加自給自足。

上面的範例以事實的準確性突出了 DeepSeek 的局限性，揭示了它的知識截止日期是 2023 年 10 月。

簡而言之，DeepSeek 提供了開源靈活性、成本效益以及編碼和自動化方面的專業優勢的完美結合。 

雖然其在內容生成、準確性和潛在安全問題方面的局限性是不可否認的，但它們不應掩蓋其對技術 SEO 的潛在價值。

DeepSeek 在 SEO 方面的潛力：它可能具有哪些優勢

針對 SEO 銷售的大多數 AI 工具都專注於內容——起草文章、重寫元描述或總結搜尋趨勢。 

但 DeepSeek 並沒有試圖成為更好的作家。

它是為基於邏輯的任務而構建的，這意味著它的優勢更符合自動化、模式識別和大規模技術問題解決。 

這使得它成為一個完全不同的野獸，需要採取獨特的方法。

對於處理數千個 URL 和複雜網站結構的 SEO 來說，DeepSeek 提供了一個超越一次性提示並轉向可擴展解決方案的機會。 

SEO 人員不必詢問 AI 如何解決問題，而是可以將 DeepSeek 整合到他們的工作流程中，以主動檢測、診斷甚至大規模解決 SEO 技術難題。 

然而，這種整合並不像單擊按鈕那麼簡單。 

它需要一定程度的技術專長，並且願意親自動手編寫程式碼。 

讓我們明確一點：DeepSeek 整合並不適合非技術人員或膽小的人。

話雖如此，DeepSeek 即使沒有全面自動化仍然可以提供價值。 

對於只需要模式生成、正規表示式創建或編碼快速修復幫助的 SEO 人員來說，它可以充當技術助手，並且通常在這些領域表現優於 ChatGPT 等更通用的 LLM。

無論您是在尋找一次性編碼支持，還是考慮將其整合到更大的系統中，DeepSeek 都可能是真正的資產 – 但僅適用於那些擁有合適技能或與開發人員合作的資源的人。

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DeepSeek 作為你的編碼助手

即使沒有高級集成，DeepSeek 對於經常處理技術任務的 SEO 來說也是一個有價值的工具。 

它的編碼功能使其非常適合一次性、臨時支援 – 幫助 SEO 產生乾淨、實用的程式碼，而無需深厚的程式設計專業知識。

例如，你可以要求 DeepSeek 執行以下操作：

• 根據一些關鍵細節為產品頁面編寫架構標記。
• 產生一個正規表示式模式來符合日誌檔案中的一組 URL 參數。
• 起草一個 Python 腳本來從多個 CSV 匯出中提取資料並識別損壞的內部連結。
• 建議在網站遷移後使用 .htaccess 規則來重新導向特定的 URL 模式。

上面的例子強調了使用 DeepSeek 來提供指導和建立架構標記。 

雖然像 ChatGPT 這樣的模型也可以處理這些類型的提示，但 DeepSeek 的優勢在於其基於邏輯的問題解決方法和程式碼產生的效率。 

SEO 經常會遇到技術問題 – 例如抓取異常、參數處理或資料清理 – 並且可能會發現 DeepSeek 是完成這些任務的更可靠的合作夥伴。

它不會取代開發人員，並且您仍然需要在部署之前檢查和測試任何程式碼。

不過，對於快速的技術解決方案，DeepSeek 可以減少來回溝通，並幫助 SEO 人員在工作編碼方面更獨立地工作。

超越提示進行構建

雖然 DeepSeek 可以成為一次性技術任務的便利程式設計助手，但當您停止思考提示並開始思考系統時，它的真正力量就會顯現出來。

對於管理龐大的電子商務目錄、多位置網站或企業平台的 SEO，DeepSeek 打開了大規模的自動化大門。 

我們正在討論從手動審核轉向客製化工具，這些工具可以處理抓取資料、分析模式並在數千個 URL 中發現技術 SEO 問題。

這並不是要問“我該如何寫重定向規則？”它是關於建立一些東西來為您發現損壞的東西並適應您的特定 URL 結構。

DeepSeek 可以幫助 SEO 不僅提升工作速度，還能提升工作智慧化：

自動日誌檔分析

伺服器日誌講述了搜尋引擎如何抓取您的網站——但是閱讀數百萬行來查找抓取浪費？不，謝謝。

DeepSeek 可以提取這些日誌並突出顯示 Googlebot 在垃圾上浪費抓取預算的位置 – 例如具有無盡 URL 參數的搜尋結果頁面。 

國際旅行預訂網站可以提前發現這個問題，調整他們的 robots.txt，並讓機器人專注於重要的頁面。

大型場地的模式識別

從規模上看，小的不一致會變成大的 SEO 問題——重複的產品分散在 URL 中、孤立的類別或稀薄的內容集群中。

DeepSeek 可以掃描 URL 模式、內部連結或標題標籤並標記不合適的內容。 

想像一下一個市場平台，其中發現同時列在 /products/blue-shoes和下的產品/product/blue-shoes。

DeepSeek 讓這個問題浮現出來。 SEO 團隊清理 URL。權威鞏固。排名恢復。

自動產生架構標記

Schema 可以幫助您在搜尋中脫穎而出，但是為每個產品或位置建立 JSON-LD 呢？痛苦。

DeepSeek 可以將原始業務資料大規模轉化為結構化模式。

國家健身特許經營店可以提供位置詳細資訊和課程安排——DeepSeek 可以為數百頁生成準確的標記，無需手動複製和貼上。

審計的正規表示式模式建議

正規表示式要嘛是你最好的朋友，要嘛是你最大的敵人。它非常強大——但正確使用它就像用另一種語言解答謎語一樣。

DeepSeek 可以根據簡單的英語輸入編寫正規表示式，使審計更快、更乾淨。

為大型新聞出版商工作的搜尋引擎優化 (SEO) 機構可以自動檢測查詢模式，在文章重複版本陷入索引噩夢之前將其捕獲。

大規模內部連結

內部連結可以提高排名，但在大型內容網站上，識別差距就像大海撈針。

DeepSeek 可以掃描抓取資料和關鍵字關係，從而提供整個網站的內部連結機會。

健康出版商可以自動顯示常青指南和流行新內容之間的連結機會，從而無需人工挖掘即可加強主題集群。

為什麼這很重要

雖然這些任務可以手動完成，甚至可以透過使用其他 LLM 的一系列單獨提示來完成，但這種方法很快就會變得效率低下 – 而且透過付費 API 進行擴展可能會很昂貴。 

DeepSeek 的開源特性提供了一條不同的途徑：有效率且經濟地實現這些流程的自動化和擴展的潛力。

這並不是要取代人類的判斷。 

這是為了讓 SEO 能夠專注於策略，同時讓機器處理繁重的工作。

但是——這是一個反覆出現的主題——它不會立即實現這一功能。 

您需要技術訣竅。您需要建立這個系統。 

對於需要的人來說，DeepSeek 可能會改變技術 SEO 工作的完成方式。

那麼，SEO 人員應該關心 DeepSeek 嗎？

DeepSeek 為 SEO 提供了獨特的開源靈活性、成本效益和專業技術能力的組合。 

雖然它不能取代 ChatGPT 或 Gemini 等通用 LLM，但其在自動化和自訂工具方面的優勢使其成為技術傾向的 SEO 的有趣的選擇。 

DeepSeek 並不試圖滿足所有人的需求。它在技術 SEO 領域佔據一席之地，提供用於自動化、編碼和客製化解決方案的專門工具。

DeepSeek 的未來與其開源特性息息相關。 

社區發展將是解決其當前限制的關鍵，特別是在準確性和複雜性推理方面。 

針對 SEO 的調整可以釋放其全部潛力，將其轉變為技術 SEO 專業人士的高價值資產。 

想像專門針對 SEO 資料進行訓練的 DeepSeek 模型，能夠產生高度準確的架構標記，輕鬆分析複雜的日誌文件，甚至預測排名波動。 

這些可能性非常有趣。

那麼，SEO 人員應該關心 DeepSeek 嗎？ 

對於那些願意投入時間和資源來了解其細微差別並利用其優勢的人來說，答案可能是肯定的。 

這不是一個即插即用的解決方案，而且它的限制是真實存在的。 

它的開源特性，加上其專業的技術能力，使它成為一個值得關注的模型，甚至可能有助於塑造。 

但是，如果您正在尋找下一代優秀內容 LLM？繼續走。 

DeepSeek 不是那樣的。而且它也沒有試著這麼做。

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