deepseek深度思考模式优化布局研究方向

从SEO升级到GEO，面对的大模型不同，使用的优化策略也应相应调整。现在国内的所有AI大模型中，deepseek独占鳌头，并且在未来的竞争中，他的地位依然能保持优势。对deepseek的结果优化目前按照deepseek的模式来看，要从两方面去研究。一种是深度思考模式，一种是联网模式。今天我们来谈谈深度思考模式的优化点。

深度思考模式是deepseek的亮点。我们问问题的时候能看到deepseek对问题语意的理解，然后通过在语意理解的基础上对用户搜索意图进行推理，再给出相应的回答。如果问题继续沟通，deepseek会联系上下文再一次重复理解语意-推理意图-输出答复的步骤。其实这就是deepseek相对于搜索引擎升级的地方，他能将不同问题进行归纳分组，将具有相同搜索意图的关键词归为一组，然后触发不同的“专家”模型，再与语料库进行匹配，在确定没问题后将匹配结果输出给用户。所以这个结果背后是有结构化的语料库在进行支撑的。这个语料库的数据肯定具有来源。我们做优化就要找到deepseek会引用哪些数据来源，这些数据又如何才能不被判定为低质数据进行删除。

大模型的数据一般都是采用预训练，用户与deepseek的沟通其实是对deepseek的再训练。再训练的过程中我们可以进行纠错和反馈。之前的预训练我们已经无法进行干预。这时候你可能会问，都无法进行干预，那怎么改变deepseek的结果呢？这里我们要先想明白一个问题，我们改变deepeek的结果是为了什么？如果是灰色或者黑色产业，那基本没戏了。deepseek的管控相对于传统搜索引擎管控更为严格，数据投毒问题肯定是会被慢慢处理掉。如果你是正规企业，只是想提高曝光量和销量。那么你可以试试从数据源的角度去思考。大模型的数据来源一般有以下几个出处：

1.购买的标注过的数据

2.互联网数据

3.书本、报刊等纸质文档扫描

4.一些权威平台数据

5.用户互动数据

如果自身企业是有长远眼光的，可以试着在这些数据源处发布自己的文章。同时增强文章的权威性和专业性。高质量的内容是很受AI搜索引擎和搜索引擎喜欢的。