今天大年初六，祝大家新年好，我是SEO小平，SEO捕鱼大师，9年谷歌SEO优化经验，熟悉B2B行业，B2C行业的Google关键词排名。对WordPress, Shopify, Shopline, 以及纯静态的PHP建站很精通。熟练掌握谷歌SEO排名算法，以及SEO的HTML代码优化，AI写作工具以及RPA提升效率工具都很熟练。
我前几天亲测了deepseek写在我们外贸行业的谷歌SEO文章写作方面的经验分享《亲测DeepSeek写SEO文章》，很多粉丝朋友对这个经验分享有自己的看法，所以我今天继续分享一写这几天的深度体验deepseek的看法，说是深度体验，其实受服务器的影响，最近一周总共体验deepseek次数也就200多次吧，当然是有目的性的测试。
第一：R1 的特点：聪明又全能
1.知识渊博得像个 “万事通”
我测试的时候，各种奇葩问题轮番上阵，从 “AI搜索会不会让谷歌搜索灭亡” 到 “量子力学里的薛定谔的猫到底咋理解”，本以为能难住它，结果人家回答得有理有据。在解释科学概念时，也能深入浅出，用通俗易懂的例子让我这个 “理科小白” 都能秒懂。
2.语言能力强到离谱
不管是中文还是英文，DeepSeek R1 都能轻松拿捏。我让它用文言文写一篇春节祝福，它洋洋洒洒就来了一段，用词精准、对仗工整，古韵十足。换成英文，让它写一封给外国朋友的春节邀请函，语言地道，还巧妙融入了春节的特色元素，这水平，比我自己写得强太多了。就算是一些生僻的方言词汇或者网络热梗，它也能理解并合理运用，感觉它就像生活在咱们身边的 “语言大师”。
3.创作能力堪称一绝
在创作方面，R1 的表现也相当出色。我让它以春节为主题创作一首七言律诗，没一会儿，一首意境优美、韵律和谐的诗就诞生了。
第二：R1 的使用技巧：让沟通更高效
1.提问越精准，答案越满意
使用 DeepSeek R1 时，要清晰地告知它需要完成的任务以及具体要求，不要让它去猜测用户的意图。例如，复制一段英文文本给它时，要明确说明是希望它进行翻译、总结，还是用于学习英语而出题等。
比如让它为服饰跨境电商设计 30 天新用户增长计划时，详细说明希望突破的市场、方案中应包含的内容等，比仅仅让它写一个跨境电商平台方案效果更好。想要得到理想的回答，精准提问是关键。我再举个例子，别只说 “给我推荐个旅游地”，这太宽泛了。你可以说 “我春节想带父母去南方，预算 5000 元左右，希望找个气候温暖、有当地特色美食、适合休闲漫步的旅游城市”。这样 R1 就能根据你的详细要求，推荐像广东省肇庆、广东省惠州这类符合条件的地方，还会贴心地附上旅游攻略和预算安排。
2.巧用指令引导输出
在和 R1 交流时，加上一些指令词能让它的回答更符合你的预期。要是你想让它提供简洁的信息，就加上 “简要概括”；要是希望它深入分析某个问题，就说 “详细分析一下”。比如 “简要概括一下春节档电影的票房情况”“详细分析一下春节期间电商销售额增长的原因”，这样它就能按照你的要求，给出合适的回答。如果他说的很深奥，你就给他说让他“说人话”，这个是我看大家都在分享的，看不懂了，就让他说人话。
3.多轮对话，补充AI的知识盲区
如果一次提问没有得到你想要的全部信息，别着急，试试多轮对话。比如你问 “春节有哪些适合家庭一起玩的游戏”，它给出了几个常见的游戏后，你可以接着问 “这些游戏有没有适合小朋友的简化版” 或者 “有没有更具挑战性的玩法”，通过这样不断追问，能挖掘出更丰富、更个性化的内容。
另外AI工具还是有知识盲区的，一个是AI工具学习是有时间截止的，另一个是你自己行业的经验需要补充给AI，他才能更精通你的产品和服务。多轮对话，二次修改，三次修改，这个是SEO小平在做外贸网站使用AI工具的常用手法，不仅仅是deepseek，ChatGPT也是这样的。为什么要多次修改，我引用一下之前我写过的文章如下：
AI只是工具，你自己不把产品知识学好，行业经验你不学好，全部无脑的死板输出，谷歌肯定处罚你，AI的内容要根据你的行业知识去人工修改，这样才能用好AI。SEO小平无数次说过这个问题了。
第三：R1 的无效提示策略：轻松应对 “小尴尬”
1.换个说法，柳暗花明
有时候，我们的问题可能表述得不太清楚，导致 R1 给出的回答不是我们想要的。这时候，换个说法往往就能解决问题。比如你问 “CNC外贸客户询盘怎么才能成交?”，R1 可能不太理解你说的 “问题” 具体指什么。你可以改成 “我想要我的CNC外贸询盘成交，客户的背景情况是xxxx，我们公司的背景情况是xxxx，市场外部环境是xxxx”，这样 R1 就能明白你的意思，给出更好的回答。
2.补充背景，精准理解
当遇到无效提示时，给 R1 补充一些背景信息也是个好办法。假设你问 “推荐一款适合春节送人的礼物”，它推荐的礼物可能不符合你的预算或者收礼人的喜好。这时候你可以补充说 “预算在 2000 元以内，收礼人是相亲对象的父亲，很可能是未来的老丈人，不需要推荐烟酒，他喜欢传统文化”，有了这些背景信息，R1 就能推荐出更合适的礼物，像传统手工艺品、国学经典书籍等。
3.缩小范围，聚焦重点
要是你的问题太宽泛，R1 的回答可能会比较笼统。这时候可以尝试缩小问题范围。比如你一开始问 “春节美食有哪些”，得到的回答可能涵盖了全国各地的美食，让你眼花缭乱。你可以进一步问 “四川攀枝花地区春节期间特有的美食有哪些”，这样就能得到更具针对性的答案，像羊肉米线、铜火锅、新鲜水果枇杷在也是在春节攀枝花的特色。
所以你需要AI给你的内容越专业你告知的信息就需要越详细，Chatgpt是这样，Deepseek也是这样。
第四：其他的无效提示词
除了以上第三节提到的化解无效提示词的尴尬，SEO小平在使用 Deepseek R1 时，有些以往常用的提示词技巧已经不再适用，甚至可能产生反效果，需要注意避免。这不知道是不是临时的问题，本来这一段无效提示词SEO小平打算不写进这篇文章，因为觉得可能是大模型的临时问题，但是我测了好多个提示词都是失效的，所以还是把他写进了本次的经验分享，大家也都试试看。
- 思维链提示
要求模型一步步思考，或者主动提供解答问题的思维链路，这些做法在 R1 上没有必要。因为 R1 经过强化学习后，自身就能产生更优的思维链。
- 结构化提示词
虽然使用 Markdown 格式语句可以让信息结构更清晰，便于人类查看和机器阅读，但在 R1 的使用中，由于需要提示的内容相对减少，这种结构化提示词的必要性也随之降低。其实ChatGPT也有这样的问题，只不过不是每次都失效，偶尔能理解成功。
- 要求扮演专家角色
Deepseek R1 本身就是专家模型，会自动运用专家思维，所以用户无需再让它扮演专家角色。这里说的是某某行业专家的限定知识范畴的，和SEO小平文章经常提到的“以某某公司的xx角色口述一篇xxx文章”有不同之处。
- 假装给奖励
通过假装完成任务后给奖励的小技巧来诱导模型，在 R1 上是无效的，甚至可能被 Deepseek R1 当作笑话，因此没有必要使用。
- 解释已知概念
很多人在写提示词时，习惯对自己想要的风格（如鲁迅风格）进行解释，这在 R1 上完全没有必要。R1 对知名作家和人物的风格有着深入理解，在思考时能进行更丰富的创作，比用户自己描述得更出色。
第五: Deepseek的局限
尽管 DeepSeek R1 最近在国内的新闻和自媒体被吹上天了，但是那些自媒体说的Deepseek的功能我感觉GPT也没有很差，并没有所谓的“甩了ChatGPT几条街”那种感觉。Deepseek它本质上仍是大语言模型，SEO小平的体验中发现了一些固有的特点和局限。
1. TOKEN 化学习
大模型在训练时会将文本进行 TOKEN 化处理。训练数据，包括书籍、网页、对话记录等，都会被切割成称为 TOKEN 的基本单元，类似于文字碎片，然后转化为数字编码。这就导致大模型理解世界的方式与人类不同。比如，当被问到 “Strawberry” 这个单词有几个字母 “r” 时，指令模型（如 GPT3.5 和 GPT4 ）可能会回答错误，因为在它们的训练过程中，“strawberry” 被拆分成了 “str”“aw” 和 “Berry” 三个 TOKEN，而不是像人类一样看到连续的字符流。所以，像数单词字母数量、要求输出特定字数内容这类任务，对大模型来说具有一定难度，即便推理模型 R1 能够完成，过程也较为复杂。
2. 知识有截止时间
DeepSeek R1 虽然在 2025 年 1 月正式发布，但其基础模型的训练数据窗口在很早之前就已关闭。大模型的训练如同出版一本百科全书，从资料收集到最终完成需要一个漫长的周期。在这个过程中，预训练阶段需要处理 PB 级别的原始数据，数据清洗工序繁琐，耗时极长。训练完成后，还需经过监督微调、强化学习以及基于人类反馈的强化学习等多个环节。因此，R1 的知识库截止时间大概在 2023 年 10 – 12 月左右。这就导致它对训练完成后出现的新事物、发生的重大事件了解不足。比如，2025 年的春晚、2024 年的巴黎奥运会，以及新出现的模型如 GPT4O、called 3.5 Sonic 模型等，R1 无法自动识别和理解。不过，用户可以通过激活联网搜索功能，让 R1 自主搜索信息，或者自行补充必要知识，如上传文档、在提示词里添加信息等方式，帮助 R1 突破知识限制。
3. 缺乏自我认知
多数大语言模型都缺乏自我认知和自我意识。除非大模型厂商在部署时进行特殊设定，或者在预训练完成后用特定语料进行微调，否则模型并不知道自己是什么模型。例如，ChatGPT 的 o1 也无法准确知晓自己的模型类型。这种自我认知的缺乏会带来两个问题：
一是 AI 可能会给出错误的自我认知，像 DeepSeek 等很多模型，由于受到 ChatGPT 在 2022 年底发布后大量对话内容上网的影响，经常会认为自己是 ChatGPT；
二是用户无法让模型主动介绍自身特点和使用技巧。
4. 记忆有限
大模型大多存在上下文长度限制，DeepSeek R1 目前提供的上下文长度为 64K token，对应中文字符大概是三四万字。这意味着用户无法一次性投喂太长的文档给它，比如《红楼梦》这样的长篇著作，R1 无法完整读取全部内容，而是在对话时通过检索增强（RAG）的方式读取部分文档内容进行回答。此外，当对话轮次过多时，R1 很容易遗忘最初的聊天内容。在进行 AI 写代码任务时，这种记忆限制的影响尤为明显。
5. 输出长度受限
相比上下文对话的输入长度，大模型的输出长度要短很多。多数模型会将输出长度控制在 4K 或 8K，即单次对话最多输出 2000 – 4000 个中文字符。因此，像复制一篇万字长文让 DeepSeek 一次性完成翻译，或者让它一次性写出一篇 5000 字以上的文章等任务，都会受到输出长度的限制而无法完成。对于长文翻译任务，用户可以通过多次复制文本，或者自己写代码调用 API 多次执行的方式来解决；长文写作任务则可以先让 R1 梳理框架、列出提纲目录，然后根据目录分阶段生成内容。
以上就是春节期间我测试了200多次的deepseek的经验分享，受服务器的影响，测试次数比较少，这里只是分享一小部分经验，而且是个人小范围测试的经验，重点是大家赶紧用起来，实操出真知。AI工具类的东西大家一定尽早用起来，不然你这里还没学会，过两个月这些经验就是很可能“失效”了，AI工具的缺陷很快被修复，算力发展也很快，现在回去看看SEO小平2年前写的ChatGPT的内容感觉很多都有过时了，就是因为工具发展太快，尽早使用起来吧。
今天的Deepseek分享就到这里，我是专注跨境电商和外贸独立站SEO优化的SEO小平。
来源公众号： SEO小平（ID：googleseoxp）死磕谷歌SEO的隔壁老王。
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