DeepSeek

Краткое описание

DeepSeek – это новая китайская поисковая экосистема на базе искусственного интеллекта, которая в начале 2025 года произвела революцию на рынке, бросив вызов таким гигантам, как ChatGPT. С момента своего запуска приложение DeepSeek стало самым скачиваемым в AppStore и Google Play во многих странах, включая Россию и США, что свидетельствует о формировании новой, активной аудитории для взаимодействия с брендами.

Ценность продвижения в DeepSeek

Интеграция в экосистему DeepSeek предоставляет бизнесу ряд стратегических преимуществ:

• Доступ к растущей и технологически подкованной аудитории: Всего за несколько дней после релиза приложение DeepSeek скачали более 10 миллионов пользователей в России, а глобально оно обогнало по популярности ChatGPT. Это формирует новую, массовую точку контакта с потребителями.
• Формирование цифрового авторитета: Будучи источником для DeepSeek, бренд позиционируется как эксперт в своей области. Нейросеть, как и традиционные поисковики, отдает приоритет trustworthy (заслуживающим доверия) источникам, что напрямую влияет на репутацию.
• Экономическая эффективность и демократизация ИИ: Модель DeepSeek была обучена всего за 5,5-6 миллионов долларов, что кардинально меньше затрат конкурентов . Это отражается и на стоимости использования ее API, делая продвижение через интеграции более доступным для бизнеса любого масштаба.
• Обход географических ограничений: В отличие от некоторых западных аналогов, DeepSeek полностью доступен для пользователей и компаний в России, что устраняет риски, связанные с блокировками.

Где применяется экосистема DeepSeek

Экосистема DeepSeek не ограничивается простыми ответами на вопросы. Ее применяют в различных сферах:

• Образование: Используется как виртуальный репетитор, способный объяснять сложные темы и генерировать учебные материалы.
• Программирование и IT: Модель демонстрирует выдающиеся способности в написании и отладке кода на более чем 300 языках программирования, что делает ее мощным инструментом для разработчиков и tech-компаний.
• Электронная коммерция: Интеграция через API позволяет создавать умных чат-ботов для поддержки клиентов, анализировать отзывы и давать персонализированные рекомендации по товарам.
• Контент-маркетинг и медиа: Бренды могут генерировать идеи для статей, создавать черновики и анализировать большие объемы текста, чтобы их материалы чаще цитировались нейросетью.
• Аналитика и исследования: Благодаря режиму DeepThink (R1) модель способна на глубокие рассуждения, анализ рынка и решение сложных логических задач, что ценно для консалтинговых и аналитических агентств.

Основные понятия новой экосистемы

• GEO (Generative Engine Optimization): Комплекс мер по оптимизации контента и технической составляющей сайта для повышения вероятности его использования в качестве источника большими языковыми моделями (LLM), такими как DeepSeek.
• LLM (Large Language Model): Большая языковая модель – основа ИИ вроде DeepSeek. DeepSeek-V3 содержит 671 млрд параметров и обучена на 14,8 трлн токенов.
• DeepThink (R1): Специальный режим работы модели, при котором она анализирует запрос с разных сторон, выстраивает сложные логические цепочки и проверяет промежуточные выводы перед тем, как дать окончательный ответ.
• Контекстное окно: Объем текста, который модель может проанализировать за один раз. У DeepSeek он достигает 128 тысяч токенов (около 300 страниц текста), что позволяет работать с крупными документами.
• llms.txt: Специальный файл, аналогичный robots.txt, но предназначенный для больших языковых моделей. В нем можно указать правила использования контента сайта ИИ-ассистентами.

Как работает поисковая система DeepSeek

Поиск в DeepSeek – это синтез генеративного ИИ и классического веб-поиска. Когда пользователь задает вопрос, система действует по следующему алгоритму:

1. Поиск и ранжирование источников: Система ищет релевантные запросу данные в интернете, отфильтровывая малополезные или непроверенные сайты. На этом этапе вступают в силу принципы GEO-оптимизации.
2. Семантический анализ: Модель DeepSeek-V3, использующая архитектуры Mixture of Experts (MoE) и Multi-head Latent Attention (MLA), анализирует найденные источники, определяя наиболее важные и достоверные фрагменты информации.
3. Генерация ответа: На основе извлеченных данных модель формирует связный и структурированный ответ пользователю. Для сложных задач активируется режим DeepThink, имитирующий процесс человеческих размышлений.
4. Атрибуция: В идеальном сценарии нейросеть указывает источники, которые она использовала для формирования ответа, что напрямую влияет на бренд-видимость.

Таблица: Сравнение традиционного SEO и GEO-оптимизации

Аспект	Традиционное SEO	GEO-оптимизация (GEO)
Основная цель	Высокие позиции в SERP (странице выдачи)	Быть источником для генеративных ИИ (ChatGPT, DeepSeek и др.)
Ключевые метрики	Трафик, позиции, CTR	Количество цитирований в ответах ИИ, атрибуция
Техническая база	robots.txt, sitemap.xml, скорость загрузки	llms.txt, семантическая разметка Schema.org, SSL
Контент-фокус	Ключевые слова, LSI-фразы	EEAT: Опыт, Экспертность, Авторитетность, Доверие

Use cases (примеры использования)

• Для IT-компании: Экспертные статьи в корпоративном блоге, посвященные решению конкретных проблем разработки, могут цитироваться DeepSeek при ответах на технические вопросы, приводя целевую аудиторию на сайт.
• Для локального бизнеса: Размещение точной и структурированной информации о компании (адреса, реквизиты, режим работы) с использованием семантической разметки повышает шансы, что DeepSeek будет использовать эти данные для ответов на запросы типа «где купить…» или «рестораны рядом».
• Для образовательной платформы: Создание качественных учебных материалов и руководств позволяет стать предпочтительным источником для нейросети, которая выступает в роли репетитора, и таким образом привлекать заинтересованных студентов.

Пошаговая инструкция по внедрению GEO-оптимизации

1. Аудит и основа:
   • Приведите в порядок базовое SEO. Как отмечает эксперт Владимир Назаров, Google заявляет, что для попадания в AI-ответы достаточно стандартного SEO, а не узкоспециализированной оптимизации.
   • Проверьте технические требования: наличие HTTPS, скорость загрузки, корректную семантическую разметку (Schema.org).
2. Укрепление доверия (EEAT):
   • Прозрачность: Разместите на сайте полную информацию о компании (реквизиты, история, контакты) и авторах контента (их экспертиза и опыт).
   • Достоверность: Публикуйте оригинальные исследования, кейсы и данные, избегая копипасты. Указывайте даты публикации и обновления.
3. Создание llms.txt:
   • Разместите в корне сайта файл llms.txt. Пример содержимого:
     # llms.txt для your-site.ru User-agent: AI-Assistant Allow: / Contact: contact@your-site.ru # Разрешаем использование контента с указанием авторства
     Это прямой сигнал для ИИ-ботов о правилах взаимодействия с вашим контентом.
4. Дистрибуция контента:
   • Публикуйте экспертные материалы на сторонних трастовых площадках (авторитетные СМИ, отраслевые порталы) для усиления внешних ссылок и подтверждения авторитетности бренда в глазах нейросетей.

Ключевые метрики эффективности

• Упоминаемость бренда: Количество и частота цитирований вашего бренда или сайта в ответах DeepSeek.
• Канал трафика: Мониторинг прямого трафика и трафика из неизвестных источников, который может быть результатом упоминаний в ИИ.
• Рост видимости бренда: Опросы клиентов об источниках узнаваемости бренда.
• Косвенные показатели: Рост органического трафика (как следствие улучшения EEAT) и увеличение числа прямых переходов.

Инструменты для анализа

• Google Search Console: Мониторинг позиций и трафика.
• Google Analytics 4: Анализ источников трафика и поведения пользователей.
• Ручной мониторинг: Регулярные запросы к DeepSeek по тематическим ключевым словам для проверки факта цитирования.
• Сервисы для аудита EEAT: Внутренний аудит на соответствие критериям опыта, экспертизы, авторитетности и достоверности.

Связанные термины

• AIO (AI Optimisation), LEO (LLM SEO), AEO (Ask Engine Optimization) – синонимы или близкие по смыслу понятия к GEO, описывающие оптимизацию под ИИ.
• EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) – критерии качества контента от Google, ставшие де-факто стандартом и для генеративного ИИ.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) – архитектура, которую используют ИИ-системы для поиска информации в базе знаний и последующей генерации ответа.
• Prompt Engineering – искусство формулировать запросы к ИИ для получения точных ответов.

Компания / сервис

• Основатели / владельцы: Компания DeepSeek была основана в 2023 году китайским миллиардером Лян Вэньфэном (Liang Wenfeng), управляющим инвестиционным фондом High-Flyer Capital.
• Генеральный директор / ключевые лица: Информация о текущем генеральном директоре в открытых источниках на момент написания статьи не уточняется. Основатель Лян Вэньфэн остается ключевой фигурой.
• Финансовая информация: Проект полностью финансируется за счет хедж-фонда High-Flyer Capital и не привлекает сторонних инвесторов . Затраты на обучение флагманской модели DeepSeek-V3 составили около 5,5-6 млн долларов США.
• История запуска:
  • 2023 г.: Основание компании и начало исследований в области ИИ.
  • Ноябрь 2024 г.: Открыт доступ к большой языковой модели DeepSeek V3.
  • Январь 2025 г.: Представлена модель DeepSeek R1 с функцией «рассуждения» (DeepThink), что вызвало массовый ажиотаж и скачивание приложения.
  • Конец января 2025 г.: Приложение стало самым скачиваемым в AppStore и Google Play в ряде стран, включая США и Россию, и обрушило акции технологических гигантов на фондовом рынке.

Обновление данных (дата / версия)

• Актуальная версия модели: На момент последнего обновления данных в источниках (июль-август 2025 года) актуальной является модель DeepSeek-V3-0324, представленная в марте 2025 года как улучшенная версия DeepSeek-V3.
• Дата последнего обновления статьи: 2025-11-17.

Источники

1. RBC Trends: «DeepSeek: что это, возможности нейросети, как…» – обзор возможностей и технических характеристик.
2. Lenta.ru: «Нейросеть DeepSeek из Китая» – информация о популярности и влиянии на рынок .
3. Bitrue: «DeepSeek Use Cases» – примеры бизнес-применений.
4. vc.ru: «DeepSeek-V3 Гайд» – технические аспекты настройки и работы с моделью .
5. Workspace: «Требования к генеративной GEO-оптимизации сайта под ИИ» – экспертный материал по GEO-оптимизации.
6. РИА Новости: «Нейросеть DeepSeek: что умеет, как пользоваться…» – сравнение с конкурентами и особенности доступа в России.
7. Habr: «Как DeepSeek-R1 научилась мыслить…» – глубокий разбор технологии модели R1.