一.目标：

以本专栏的推广为例，介绍一下如何提高博客专栏在deepseek搜索中被提及的概率。

二.使用第三方平台

方案：针对你提供的CSDN博客专栏链接，若要在DeepSeek等AI平台进行GEO优化，核心目标是提升该专栏内容在AI生成答案中的引用率和推荐优先级。你需要从内容结构、权威性建设和技术适配三个层面入手。以下是结合该链接内容的具体操作步骤：

第一步：诊断现状（建立基线）

在优化前，先了解该专栏目前被AI引用的情况。

• 核心操作：使用GEO监控工具（如AIBase GEO工具），添加你的核心关键词（如“deepseek实战教程”、“deepseek模型部署”、“水上冰石”）和10-20个用户可能问的长尾问题（如“如何在自己的电脑上部署deepseek模型？”、“deepseek开发agent应用教程”）。
• 目的：检测在DeepSeek、豆包等平台的回答中，该专栏或作者是否被提及、排名第几，将此作为优化的基线数据。

第二步：内容结构化改造（让AI“一眼看懂”）

AI偏好逻辑清晰、层级分明的内容。针对该专栏的文章，你可以进行以下改造：

1. 采用“总-分-总”结构：

• 开头：直接给出核心结论。例如，在部署类文章开头总结：“部署deepseek本地模型主要有三步：环境配置、模型下载、参数调优，本文将提供详细代码。”
• 中间：多用H2/H3标题划分模块（如“环境要求”、“步骤一：下载模型”）、用表格对比参数（如不同配置电脑的运行效果）、用列表呈现要点。
• 结尾：总结核心观点，并补充数据来源或参考文献。

1. 建立FAQ知识库：

• 在专栏末尾或专门发布一篇“deepseek实战常见问题”，将用户可能的问题转化为“问题+答案”形式。例如：“问：部署deepseek时显存不足怎么办？答：可通过量化技术（如4-bit量化）降低显存占用...”。这能极大提高被AI直接引用的概率。

第三步：植入权威信任信号（让AI“信赖”内容）

AI模型会评估内容的可信度。

1. 展示专业资质：在作者简介或文章开头明确标注作者背景，如“作者：水上冰石，物联网与人工智能架构师，专注大模型应用开发”，强化“EEAT”（经验、专业、权威、信任）信号。
2. 引用权威来源：在技术文章中，引用官方文档、学术论文或知名机构的研究数据。例如，提到模型参数时，可以标注“据DeepSeek官方技术报告显示...”。
3. 标注创作时间：确保文章有明确的发布日期，并定期更新过时内容，AI更青睐新鲜的信息。

第四步：技术标记优化（给AI装“翻译器”）

通过代码告诉AI引擎你的内容具体含义。

1. 添加JSON-LD结构化数据：

• 在专栏的HTML代码中，可以添加​​FAQPage​​类型的结构化标记。将FAQ问题和答案按标准格式嵌入，这样AI可以直接抓取并展示在你的摘要中。
• 如果是工具介绍或产品，可以使用​​Product​​或​​HowTo​​ Schema标记，明确标出教程的步骤、所需工具、预期效果等。

1. 部署LLMs.txt文件（如拥有独立博客）：虽然CSDN是平台，但如果将内容同步到个人网站，可在根目录创建​​llms.txt​​文件，明确告诉AI哪些内容允许被爬取和引用，甚至指定引用时的署名要求，例如“要求AI引用时必须标注来源：CSDN博客-水上冰石”。

第五步：意图匹配与语义扩展（让内容“答即所问”）

GEO不依赖死板的关键词，而是理解意图。

1. 覆盖多种提问方式：不要只写“deepseek实战教程”这一种标题。可以创作：

• 如何类：《如何用deepseek搭建一个MCP应用？》
• 为什么类：《为什么选择本地部署deepseek？五大优势解析》
• 推荐/对比类：《deepseek知识库构建工具对比：哪款最适合你？》

1. 处理长尾口语化问题：覆盖用户可能的口语表达，如“怎么让deepseek联网”、“deepseek能不能读PDF”、“用deepseek写代码老报错咋办”，并在文章中提供解决方案。

第六步：脉冲式内容更新与监控

1. 脉冲更新：当你围绕“deepseek agent开发”这个主题，可以在72小时内密集发布相关的多平台内容变体（如CSDN发长文、知乎发问答、B站发视频摘要），加速AI模型学习你的品牌知识。
2. 持续监控与迭代：

• 每周测试：用第一步提到的工具，再次查询核心问题，观察曝光率是否提升、排名是否变化。
• 竞品分析：看同领域其他博主（如“深蓝的技术笔记”）在哪些问题下被推荐，分析他们内容的优缺点，针对性优化自己的内容。

总结案例操作清单（以你的专栏为例）：

1. 立即行动：用AIBase工具搜索“deepseek实战教程”，记录当前是否被推荐。
2. 内容升级：选择专栏里的一篇核心文章（如“部署自己的deepseek模型”），为其增加一个详细的步骤清单（用列表）、一个硬件参数对比表格，并在文末增加5个相关的FAQ。
3. 技术加持：如果你是CSDN博客专家或VIP，尝试利用博客后台的“自定义博客皮肤”或扩展功能，看是否能嵌入自定义HTML或JS，如果能，尝试加入​​FAQPage​​的JSON-LD结构化数据脚本。
4. 效果复盘：1个月后，再次用GEO工具检测“deepseek本地部署教程”等关键词，查看引用率变化。

理论上通过以上步骤，你的专栏内容将从“一篇好文章”进化为“一个AI友好型知识节点”，在DeepSeek等生成式引擎中的可见度将大幅提升。下面我们来实践操作一下

  第七步:实践步骤

1.登录GEOBASE,并注册。

https://geo.aibase.com?inviteCode=wy1Wnx

2.注册并登录后查询geo排名

看到deepseek的查询结果

网站本身是大模型服务相关多项内容。咱不关心别的部分。继续第三节

3.申请GEO试用

https://app.aibase.com/zh/geo

4.提交联系方式，进行沟通

三.自己建设geo系统,demo演示

如果不想依赖第三方平台，并且有技术基础，可以按照下面的思路来操作

GEO系统简易实现Demo：从API调用到内容分析

以下是一个可运行的Python脚本，它实现了GEO系统的核心流程：搜索关键词 -> 获取AI回答 -> 提取被引用的链接 -> 分析这些链接对应网页的内容特征 -> 给出优化建议。你可以基于这个Demo扩展为自己的GEO工具。

准备工作

1. 注册DeepSeek开放平台：访问 ​​platform.deepseek.com​​，获取你的API Key。
2. 安装Python依赖库：

pip install requests beautifulsoup4

完整代码（​​geo_demo.py​​）

import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import time

# ---------- 配置 ----------
DEEPSEEK_API_KEY = "your-api-key-here"  # 替换为你的API Key
DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

HEADERS_WEB = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
}

# ---------- 1. 调用DeepSeek API获取回答 ----------
def ask_deepseek(prompt, model="deepseek-chat"):
    """向DeepSeek发送提问，返回回答文本"""
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "temperature": 0.7  # 可调节，0为最确定
    }
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    try:
        resp = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, json=payload, headers=headers, timeout=30)
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
    except Exception as e:
        print(f"API调用失败: {e}")
        return ""

# ---------- 2. 从AI回答中提取所有URL ----------
def extract_urls(text):
    """使用正则提取文本中的http/https链接"""
    url_pattern = r'https?://[^\s<>"]+|www\.[^\s<>"]+'
    urls = re.findall(url_pattern, text)
    # 简单过滤，只保留以http开头的
    return [u for u in urls if u.startswith('http')]

# ---------- 3. 爬取网页并分析GEO相关特征 ----------
def analyze_webpage(url):
    """
    获取网页内容，提取GEO特征：
    - 是否有H2标题
    - 是否包含列表（ul/ol）
    - 是否包含常见FAQ模式（"问："或"Q："）
    - 文章发布时间（尝试从meta中获取）
    - 作者信息（尝试从meta或常见标签中获取）
    返回特征字典
    """
    print(f"  正在分析: {url}")
    features = {
        "url": url,
        "has_h2": False,
        "has_list": False,
        "has_faq_style": False,
        "publish_date": None,
        "author": None,
        "title": None,
        "fetch_error": False
    }
    try:
        resp = requests.get(url, headers=HEADERS_WEB, timeout=10)
        if resp.status_code != 200:
            features["fetch_error"] = True
            return features
        soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
        
        # 标题
        title_tag = soup.find('title')
        features["title"] = title_tag.get_text() if title_tag else None
        
        # H2标签
        h2_tags = soup.find_all('h2')
        features["has_h2"] = len(h2_tags) > 0
        
        # 列表（ul/ol）
        list_tags = soup.find_all(['ul', 'ol'])
        features["has_list"] = len(list_tags) > 0
        
        # FAQ风格：包含“问：”或“Q：”的段落
        text_content = soup.get_text()
        if re.search(r'[问|Q]：', text_content):
            features["has_faq_style"] = True
        
        # 发布时间：从meta中常见的时间标签
        meta_date = soup.find('meta', {'name': 'publish_date'}) or \
                    soup.find('meta', {'property': 'article:published_time'})
        if meta_date and meta_date.get('content'):
            features["publish_date"] = meta_date['content']
        
        # 作者：常见meta或class
        meta_author = soup.find('meta', {'name': 'author'}) or \
                      soup.find('meta', {'property': 'article:author'})
        if meta_author and meta_author.get('content'):
            features["author"] = meta_author['content']
        
        return features
    except Exception as e:
        print(f"    抓取失败: {e}")
        features["fetch_error"] = True
        return features

# ---------- 4. 生成优化建议 ----------
def generate_suggestions(features):
    """根据特征生成文本建议"""
    suggestions = []
    if not features["has_h2"]:
        suggestions.append("缺少H2小标题，建议用H2划分文章段落（AI更易提取结构）")
    if not features["has_list"]:
        suggestions.append("未使用列表，建议在步骤说明或对比时使用<ul>或<ol>标签")
    if not features["has_faq_style"]:
        suggestions.append("没有发现FAQ风格内容，可以在文末添加常见问题解答（使用“问：”格式）")
    if features["publish_date"]:
        # 如果发布时间较早，提示更新
        pass  # 暂不处理
    if not features["author"]:
        suggestions.append("页面未明确标注作者，建议在文章开头或meta中添加作者信息以增强权威性")
    if not suggestions:
        suggestions.append("基础结构良好，可考虑增加更多权威引用或数据表格")
    return suggestions

# ---------- 5. 主流程 ----------
def main():
    # 用户输入查询关键词
    keyword = input("请输入要查询的关键词（例如：deepseek本地部署教程）: ").strip()
    if not keyword:
        keyword = "deepseek本地部署教程"
    
    print(f"\n🔍 正在向DeepSeek提问: '{keyword}' ...")
    answer = ask_deepseek(keyword)
    if not answer:
        print("❌ 未能获取AI回答，请检查API Key和网络")
        return
    
    print("\n📝 AI回答摘要（前200字符）:")
    print(answer[:200] + "...\n")
    
    # 提取链接
    urls = extract_urls(answer)
    print(f"🔗 从回答中提取到 {len(urls)} 个链接:")
    for i, url in enumerate(urls):
        print(f"  {i+1}. {url}")
    
    if not urls:
        print("⚠️ 未发现任何链接，可能是AI没有引用具体网址。")
        return
    
    # 分析每个链接
    print("\n📊 开始分析引用网页的GEO特征...")
    for idx, url in enumerate(urls):
        print(f"\n--- 链接 {idx+1} ---")
        features = analyze_webpage(url)
        if features["fetch_error"]:
            print("  页面抓取失败，跳过分析")
            continue
        
        print(f"  标题: {features['title']}")
        print(f"  作者: {features['author'] or '未发现'}")
        print(f"  发布时间: {features['publish_date'] or '未发现'}")
        print(f"  特征: H2标题={'✅' if features['has_h2'] else '❌'}, 列表={'✅' if features['has_list'] else '❌'}, FAQ风格={'✅' if features['has_faq_style'] else '❌'}")
        
        # 生成优化建议
        suggestions = generate_suggestions(features)
        if suggestions:
            print("  💡 优化建议:")
            for s in suggestions:
                print(f"    - {s}")
        else:
            print("  ✅ 该页面GEO基础良好")
        
        time.sleep(1)  # 礼貌性延迟，避免请求过快
    
    print("\n✅ 分析完成！你可以根据建议优化自己的内容。")

if __name__ == "__main__":
    main()

如何使用

1. 将上述代码保存为 ​​geo_demo.py​​。
2. 在代码开头 ​​DEEPSEEK_API_KEY = "your-api-key-here"​​ 处填入你的真实API Key。
3. 运行脚本：

python geo_demo.py

1. 输入你想分析的关键词，例如 ​​deepseek本地部署教程​​。
2. 脚本会：

• 调用DeepSeek获取回答。
• 列出回答中引用的所有链接。
• 逐个分析这些网页的结构特征。
• 针对每个页面输出GEO优化建议。

示例输出（节选）

请输入要查询的关键词（例如：deepseek本地部署教程）: deepseek实战教程

🔍 正在向DeepSeek提问: 'deepseek实战教程' ...
📝 AI回答摘要（前200字符）:
关于deepseek实战教程，CSDN博主“水上冰石”有一个专栏（https://blog.csdn.net/jiao_zg/category_12901489.html）提供了从模型部署到Agent开发的系列文章...

🔗 从回答中提取到 1 个链接:
  1. https://blog.csdn.net/jiao_zg/category_12901489.html

📊 开始分析引用网页的GEO特征...

--- 链接 1 ---
  正在分析: https://blog.csdn.net/jiao_zg/category_12901489.html
  标题: deepseek实战教程_水上冰石的博客-CSDN博客
  作者: 水上冰石
  发布时间: 未发现
  特征: H2标题=✅, 列表=✅, FAQ风格=❌
  💡 优化建议:
    - 没有发现FAQ风格内容，可以在文末添加常见问题解答（使用“问：”格式）

✅ 分析完成！你可以根据建议优化自己的内容。

扩展思路

• 多平台支持：添加其他AI平台API（如豆包、文心一言），集成多个源。
• 定时监控：将脚本放入cron定时任务，定期抓取数据存入数据库，生成趋势图表。
• 更精细的特征提取：分析是否使用表格、代码块、外部权威链接等。
• 内容对比：将你自己的内容与高引用内容对比，找出差距。
• 语义相似度：用嵌入模型计算你的内容与查询的匹配度。

这个Demo为你提供了一个可操作的起点，所有代码都清晰可见，你可以根据自己的需求修改和扩展。如果在运行中遇到任何问题，欢迎继续探讨！

四.总结

因为我们是在deepseek官网上做geo优化，所以不能使用本地部署的ollama等工具部署在本地的大模型上做RAG知识库扩展来完成搜索优化。我们本质上是对官方部署的大模型的搜索联网搜索的机制进行梳理，让我们的项目更容易被搜索到，按照这个思路来做。当然效果怎么样，还是需要实际操作才能确定。如果想要效果好一些，使用第三方平台比自己做要好一些，但是成本也就高了。需要做取舍。