Подробнее
DeepSeek — китайская ИИ-компания, которая в январе 2025 года громко ворвалась в мировую повестку: её модель рассуждений DeepSeek-R1 показала уровень дорогих западных конкурентов при открытых весах и бесплатном чат-боте. Экосистема простая: веб-чат, мобильное приложение и API, а сами модели можно скачать и запустить на своих серверах. Этим DeepSeek принципиально отличается от закрытых ChatGPT и Gemini, которые доступны только через сервисы своих разработчиков.
Для бизнеса важны две стороны сервиса. Во-первых, в чате есть веб-поиск: на вопросы о свежем DeepSeek находит страницы и заземляет ответ со ссылками, то есть работает как ещё один ответный движок. Во-вторых, открытые веса разносят «знания» модели далеко за пределы родного чата — в корпоративные боты, агрегаторы нейросетей и внутренние сервисы компаний. Ошибка о бренде, попавшая в модель, тиражируется там, где вы её даже не видите.
Чем DeepSeek выделяется среди ассистентов
Несколько особенностей объясняют, почему сервис стал массовым и почему его нельзя пропускать в замерах:
- открытые веса: модели публикуются в открытом доступе, в том числе на Hugging Face, и на них строят собственные продукты компании по всему миру;
- режим рассуждений: модель пошагово «думает» перед ответом и показывает ход рассуждения — это помогает в сложных сравнениях и расчётах;
- бесплатный чат без подписки — низкий порог входа сделал сервис популярным у студентов, специалистов и малого бизнеса;
- веб-поиск: в диалоге можно включить поиск, и ответ собирается из найденных страниц со ссылками на них;
- недорогой API — поэтому модели DeepSeek часто работают «мотором» сторонних чат-ботов и сервисов, где их имя не указано.
Три контура, через которые DeepSeek говорит о бренде
У современных ассистентов два источника сведений — «память» модели и поиск. Из-за открытых весов у DeepSeek появляется третий контур, которого у закрытых систем нет:
| Контур | Откуда берутся сведения | Что это значит для бренда |
|---|---|---|
| Чат без поиска | Только «память» — тексты, на которых обучалась модель, до даты среза данных | Устаревшие или ошибочные факты исправляются лишь информационным полем к следующим версиям модели |
| Чат с включённым поиском | Страницы, найденные в момент запроса, со ссылками на них | Работает цитируемый контент на сайте и внешних площадках, доступный для сканирования |
| Сторонние сервисы на весах DeepSeek | «Память» модели плюс данные, которые подключил разработчик сервиса через RAG, — если подключил | Картина бренда из весов расходится по чужим продуктам; проверить её везде нельзя, поэтому решает точность исходных данных |
Компания не раскрывает деталей своей поисковой инфраструктуры, и она может меняться. Практический вывод от этого не зависит: сайт должен быть хорошо проиндексирован в основных поисковых системах, не блокировать ботов и держать ключевые факты в тексте, который легко процитировать. Модель обучалась в том числе на русскоязычных текстах и в целом ориентируется в брендах рунета — но с пробелами и устареваниями, которые и нужно найти.
Кто спрашивает DeepSeek и о чём
Сервисом пользуются как бесплатной альтернативой платным ассистентам, и коммерческие сценарии у этой аудитории вполне конкретные: сравнение технических решений, расчёт «что выгоднее», подбор инструментов и поставщиков, разбор условий договора или тарифа. Режим рассуждений подталкивает к сложным вопросам. Пользователь просит не «назови сервис», а «сравни три варианта по стоимости владения и объясни, какой подойдёт команде из десяти человек». В таких ответах модель называет конкретные бренды и аргументирует выбор — а аргументы берёт из того, что о брендах написано в открытых источниках и на их сайтах.
Типичная ситуация
B2B-поставщик промышленных датчиков замечает в заявках фразу «нам посоветовала нейросеть» — но советует она, как выясняется, конкурента. Проверка в DeepSeek без поиска показывает, что модель помнит компанию под старым названием и с линейкой, снятой с производства. С включённым поиском картина лучше, но главным источником оказывается давний обзор на отраслевом портале с устаревшими характеристиками.
План работ получается прямо из этой разницы: обновить и расширить страницы продукции с явными характеристиками в тексте, добиться актуализации обзора или свежей публикации на той же площадке, согласовать описание компании в каталогах. Поисковый контур откликается на такие изменения быстрее, «память» — только с новыми версиями модели.
Как проверить видимость бренда в DeepSeek
Главная особенность замера — сравнение режимов. Каждый контрольный вопрос задавайте дважды, с выключенным и включённым поиском, и всегда в новом диалоге: разница покажет, что уже вшито в веса, а что модель берёт из веба. В набор включите:
- брендовые вопросы: «что за компания X», «надёжен ли X», «чем X отличается от Y»;
- категорийные: «какие поставщики Z работают в России», «что выбрать для задачи Z»;
- проверку фактов: адрес, продуктовая линейка, цены, условия — модель должна называть их верно;
- в поисковом режиме — фиксацию доменов в ссылках: чей контент стал основой ответа;
- в режиме рассуждений — чтение цепочки: по ней видно, какие аргументы модель приводит за бренд и против него;
- в аналитике — переходы с домена чата DeepSeek в Метрике, если реферер передаётся, и динамику брендовых запросов в Вебмастере и Search Console.
Замер DeepSeek включается в общий мониторинг нейровидимости вместе с ChatGPT, Алисой AI и GigaChat. Как собрать промпт-сет и считать долю упоминаний — в статье как измерить присутствие бренда в нейросетях.
Что делать бизнесу
Стратегия совпадает с общей AEO-логикой: доступный ботам сайт с прямыми ответами и фактами, аккуратная структура под чанкование, согласованные сведения о компании в открытых источниках. Специфика DeepSeek — работа с «памятью»: устаревшие факты в весах вытесняются только информационным полем, то есть публикациями и Digital PR к следующим циклам обучения, а упоминания бренда на заметных площадках попадают и в веса, и в поисковые ответы.
Начинать разумно с диагностики по всем движкам сразу — её даёт аудит видимости в нейросетях. Системную работу с этим движком ведёт продвижение в DeepSeek.