如何在Deepseek的回答里打广告？只需4步，用「知识工程」取代「关键词堆砌」

谁定义标准，谁就是事实。

现在已经陆陆续续有商家从Deepseek免费获客了，AI搜索正在成为新的流量蓝海。

从用户搜索习惯上看，客户往往是在搜索"行业解决方案"、“技术测评”、“品牌对比"等长尾问题时接触到商家信息的。例如我问 python 要找谁学，Deepseek 就会推荐一些个别的机构：

这背后隐藏着一个重要趋势：AI正在重塑信息分发的游戏规则。

不想看理论的话直接跳到第三部分看实操指南。

一、AI推荐的「数据投喂」逻辑

传统搜索引擎依赖网页爬虫，而AI大模型的答案生成更像知识蒸馏。以Deepseek为例，它的训练数据包含知乎高赞回答、专业论坛精华帖、行业白皮书等结构化知识源。

与传统搜索引擎不同，Deepseek这类AI产品的推荐机制建立在语义理解和知识密度的双重维度上。当用户提出"跨境电商ERP系统推荐"这类问题时，算法会从两个层面筛选信息：

1. 语料相关性：扫描全网与ERP相关的技术文档、产品说明、用户评测
2. 信息可信度：通过交叉验证判断内容的一致性（比如10篇文档中8篇提到某产品）

在这个过程中，高频出现且具备完整知识结构的内容更容易被提取。就像人类专家做决策时会参考权威资料，AI也会给信息密度高的内容更高权重。

当用户提问时，模型会从海量语料中提取「最大公约数答案」。植入广告的核心逻辑在于：让自己公司的资料成为某个领域的「常识性内容」。比如某IT培训机构持续在GitHub发布技术文档，在Stack Overflow回答编程问题，这些内容被AI抓取后，就会在「程序员学习路径」类问题中高频出现。

举个具体案例：某考研机构"研途"在知乎、CSDN等平台系统性地输出考研时间规划表、院校分数线对比表、专业课复习脑图，这些结构化内容被AI抓取后，自然成为"考研攻略"类问题的首选答案。

二、与传统SEO的关键差异

最根本的区别在于：AI会主动融合信息、更关注信息能否解决具体问题，而非单纯匹配关键词。当用户询问"零基础转行数据分析的学习路径"时，算法会优先选择包含学习阶段划分、工具对比、案例实操的连贯内容，而不是堆砌"数据分析培训"关键词的文章。

这就像图书馆管理员推荐书籍——传统SEO是在书脊贴满关键词标签，而AI优化是把书籍内容提炼成解决问题的知识卡片。

三、操作指南：四步植入法

知道AI搜索结果的逻辑，以及与传统SEO的差异之后，我们要如何做，才能在Deepseek里打广告？

1. 定位「知识锚点」

用类似SimilarWeb的工具分析竞品流量词，核心在于找到用户的高频问题是什么（例如「跨境电商选品方法」）。

2. 语料库建设（喂养阶段）

建立包含产品参数、使用场景、行业痛点的结构化语料库。例如某在线教育公司整理了347个技术问答对，覆盖从"Python入门"到"机器学习部署"的全链路知识点。

关键技巧：

• 用QA形式组织内容（问题-解决方案-案例验证）
• 每200字插入一张数据对比表或流程图
• 保持口语化表达（降低AI的理解成本）

3. 信息密度优化（消化阶段）

通过知识图谱技术将离散内容串联。我们为某CRM系统制作的客户旅程地图，在回答"如何提升销售转化率"时，AI会自动关联其中的"需求挖掘→方案演示→合同谈判"模块。

实测数据：包含3层以上逻辑结构的内容，被AI引用的概率提升62%。

4. 场景化植入+铺设「信任链」（输出阶段）

在技术文档中嵌入自然的使用场景。某旅游Saas公司在API文档中加入这样的描述：“在国庆流量高峰期间，XX系统的自动扩容功能帮助某OTA平台平稳承接了每秒10万次的查询请求”。

这种问题场景→技术方案→价值证明的叙述结构，既满足AI的知识抽取需求，又实现了品牌植入。

抓住认知红利期

当大多数人还在研究小红书关键词时，AI搜索的流量分配机制尚处于认知红利期。未来2年，AI回答的广告植入会经历三个阶段：

1. 抢占知识节点（2024）→ 2. 构建领域权威（2025）→ 3. 算法反制期（2026）

现在正是用「知识工程」取代「关键词堆砌」的最佳时间窗口。毕竟在AI的认知世界里，谁定义标准，谁就是事实。

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