Как измерить видимость бренда в DeepSeek: методика проверки
У DeepSeek нет отчёта о видимости для владельцев сайтов, поэтому видимость оценивают по самим ответам. Задайте 10–20 вопросов клиентов в чате DeepSeek дважды — с поиском и без, каждый по три раза. Без поиска видно, что модель знает о бренде, с поиском — что она находит. Через API проверять нельзя: встроенного поиска там нет.
Главное
- Отчёта о видимости, статистики упоминаний и кабинета для бизнеса у DeepSeek нет.
- Проверка без поиска показывает знания модели, с поиском — текущую видимость в поисковиках, которыми пользуется DeepSeek.
- API для проверки не подходит: модель отвечает только по данным, переданным разработчиком.
- Знания модели меняются с выходом новых версий — за 2026 год DeepSeek выпустил пять новых моделей.
- Переходы из DeepSeek в аналитике видны по рефереру, но из приложений они часто попадают в прямые заходы.
Содержание
Почему нужна своя проверка
У Яндекса есть отчёт «Видимость сайта в Алисе AI», у Google — отчёт по генеративному ИИ в Search Console. У DeepSeek ничего подобного нет: ни статистики упоминаний, ни кабинета для бизнеса. Единственный способ узнать, называет ли он ваш бренд, — смотреть сами ответы.
Что делать с результатами проверки — в руководстве по DeepSeek.
Два режима — две проверки
| Проверка | Что показывает | Когда меняется |
|---|---|---|
| Без поиска | Что модель «помнит» о бренде из обучения | С выходом новой модели |
| С поиском | Что модель находит в поисковиках сейчас | При каждом запросе |
В официальном описании приложения DeepSeek поиск в интернете — отдельная функция, которую пользователь включает сам. Значит, на одни и те же вопросы часть пользователей получает ответы из памяти, часть — с поиском. Проверять нужно оба варианта.
Наблюдение. Расхождение двух проверок — сам по себе диагноз. Бренд есть с поиском, но нет без него: модель о нём не знает, всё держится на текущих позициях в поиске. Есть без поиска, но нет с поиском: модель помнит бренд, но страницы проигрывают в выдаче. Нет в обоих — бренду не хватает присутствия в открытом интернете.
Как провести проверку
- Составьте 10–20 вопросов так, как спрашивают клиенты: «какую компанию выбрать для…», «что лучше: … или …», «сколько стоит … в городе».
- Задайте каждый вопрос три раза без поиска в новом чате на chat.deepseek.com.
- Повторите с включённым поиском.
- Запишите для каждого ответа: назван ли бренд, на каком месте, кто назван вместо вас, какие сайты в источниках.
- Посчитайте долю ответов с брендом отдельно для двух режимов.
Почему не API
Соблазнительно автоматизировать проверку через API. Но в документации DeepSeek у API нет встроенного поиска: модель может вызывать только инструменты, которые подключил разработчик. Ответ через API покажет знания модели, но не то, что пользователь чата увидит с поиском.
Что видно в аналитике
Переходы из DeepSeek в системе аналитики можно увидеть по рефереру — адресу страницы, с которой пришёл человек. Но из мобильных приложений реферер часто не передаётся, и такие визиты попадают в прямые заходы. Поэтому вместе с переходами смотрите на брендовые запросы и спрашивайте клиентов, откуда они о вас узнали.
Как часто перепроверять
- С поиском — раз в месяц, вместе с другими нейросетями.
- Без поиска — после выхода новой модели. За 2026 год DeepSeek выпустил пять новых моделей: V4 Preview в апреле, V4-Flash в июле, финальную V4-Pro и экспериментальную V4-Flash-Vision в августе, V4.1 Flash в сентябре. О каждой компания пишет в истории обновлений API.
Наблюдение. DeepSeek заранее объявляет в истории обновлений, когда старые модели отключаются, — например, названия deepseek-chat и deepseek-reasoner перестали работать после 24 июля 2026 года. Это удобный календарь для проверок: выход новой модели — повод перепроверить ответы без поиска, пока конкуренты этого не сделали.
Почему DeepSeek стоит мониторить автоматически
Ручная проверка 20 вопросов в двух режимах по три раза — 120 ответов. Это несколько часов работы на одну нейросеть, и повторять её нужно каждый месяц и после каждой новой модели.
- Повторы обязательны. Ответы нейросетей с поиском заметно меняются от раза к разу: по данным исследования, в исследовании 2026 года при повторе одного и того же вопроса наборы источников в ответах ChatGPT, Gemini, AI Mode и Perplexity совпадали лишь на 32–43%. Без многих повторов нельзя отличить реальное изменение от случайного.
- Новые модели выходят часто. За 2026 год DeepSeek выпустил пять моделей. После каждой нужно сравнить ответы с прошлым замером по тому же набору вопросов.
- API не заменяет чат. Как сказано выше, через API не видно, что пользователь получит с поиском, поэтому «быстро написать скрипт» не получится.
Флоустат проверяет DeepSeek вместе с Алисой AI, ГигаЧатом, Google AI Mode и Perplexity: один набор промтов, расписание, разбор брендов и источников, история замеров и сравнение с конкурентами. Обход стоит 2 ₽, а 120 ответов из примера — 240 ₽ вместо нескольких часов сотрудника. Подробно о выборе подхода — в статье «Ручной мониторинг или сервис», об устройстве мониторинга — в руководстве по мониторингу бренда.
Как измеряют видимость в других нейросетях — в статьях об Алисе AI, ГигаЧате, Google AI Mode, Perplexity, ChatGPT и Gemini.
Какие показатели считать — в статье «Метрики GEO».
Сколько повторов нужно и почему — в статье «Как часто проверять ответы нейросетей».
Частые вопросы
Сколько раз задавать один вопрос?
Хотя бы три раза в каждом режиме — с поиском и без. Ответы нейросети каждый раз разные, и одна проверка ничего не доказывает.
Можно ли проверять видимость через API DeepSeek?
Нет. У API нет встроенного поиска: модель ответит только по знаниям из обучения и не покажет, что пользователь чата увидит с поиском.
Как часто перепроверять?
Ответы с поиском — раз в месяц, вместе с проверкой других нейросетей. Ответы без поиска — после выхода каждой новой модели: DeepSeek сообщает о них в истории обновлений.
Источники
Об авторе
Основатель и руководитель Флоустата — сервиса аналитики видимости брендов в ответах нейросетей.