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SEO per ChatGPT (GEO) · Guida 19 di 22

Come comparire su DeepSeek (il modello aperto che gira in mille posti insieme)

DeepSeek è il motore che quasi nessuno lavora e che, allo stesso tempo, è ovunque. È l'IA del laboratorio cinese omonimo, e il suo modello è aperto: chiunque lo scarica, lo distribuisce o lo infila nella propria app. Per questo «comparire su DeepSeek» non è una sola superficie. Secondo i dati d'uso pubblici, a gennaio 2026 contava 131,5 milioni di utenti al mese sulla sua app, e gira anche dentro prodotti di terzi. Risponde in due modi e ragiona prima di rispondere. Ecco la mappa.

DeepSeek è il motore che quasi nessuno lavora e che, allo stesso tempo, è ovunque. È l'IA del laboratorio cinese omonimo, fondato nel 2023, e si porta dietro una stranezza che nessuno dei grandi condivide: il suo modello è aperto. Chiunque può scaricarlo, distribuirlo o infilarlo dentro la propria app — e in migliaia lo fanno. Per questo «comparire su DeepSeek» non è una sola superficie: è un modello che, secondo i dati d'uso pubblici, a gennaio 2026 contava 131,5 milioni di utenti al mese sulla propria app, e che gira anche dentro prodotti di terzi che non si chiamano nemmeno DeepSeek. Risponde in due modi diversi e ragiona prima di rispondere. Ognuna di queste cose cambia come si lavora. Ecco la mappa.

Perché DeepSeek non è un motore in più: è un modello che gira in mille posti

Gli altri motori che hai lavorato sono prodotti chiusi: ChatGPT vive in OpenAI, Gemini in Google, Grok dentro X. DeepSeek no. Ha pubblicato i pesi del suo modello di ragionamento, R1, con licenza MIT — uso commerciale incluso — e lo ha distillato in versioni piccole che chiunque può far girare sul proprio server. La conseguenza per te è enorme: non ottimizzi per un'app, ottimizzi per un modello che si replica. Ciò che quel modello ha imparato sulla tua categoria viaggia verso ogni deployment, ogni fork e ogni strumento di terzi che lo monta sotto.

Tradotto nel tuo lavoro: lo strato che pesa di più in DeepSeek è la conoscenza addestrata. Se il modello ti conosce come entità chiara e ben descritta — chi sei, cosa fai, perché sei un riferimento —, quel segnale non compare in un posto solo: compare ovunque quel modello giri. È il motore con il maggiore effetto moltiplicatore dei sei.

I due modi in cui DeepSeek risponde (e come entrare in ciascuno)

DeepSeek risponde in due modi, e ognuno si lavora diversamente.

  • Per default, da ciò che sa. Come ChatGPT, il suo primo mazzo è la conoscenza appresa in addestramento. Qui non c'è link in diretta: o sei in ciò che il modello ha imparato, o non ci sei. Ci si entra essendo un'entità riconoscibile e corroborata fuori dal tuo sito — stampa, Wikipedia, forum, recensioni — perché il modello ti abbia imparato bene.
  • Con la ricerca attiva, dal web in diretta. DeepSeek ha una modalità di ricerca (e la modalità di ragionamento DeepThink) che recupera risultati freschi da internet e li cita. Qui sì che competi per essere recuperabile: risposta in apertura, contenuto fresco, dati con fonte. È il mazzo che somiglia a Perplexity.

La maggior parte pensa solo al secondo. Ma in DeepSeek il primo — la conoscenza addestrata — è quello che si moltiplica su tutti i deployment. Lavora entrambi.

Il modello ragiona: cosa premia un motore che 'pensa' prima di rispondere

R1 non è un modello che spara la prima risposta che gli viene: ragiona a passi prima di rispondere. Questo cambia cosa sopravvive. Un motore che concatena la logica scarta per strada ciò che si contraddice, ciò che afferma senza sostenere e ciò che avvolge l'idea in tre paragrafi di riempimento. Ciò che premia è l'opposto: un'affermazione chiara, il perché esplicito subito dietro, e la prova — un dato, una fonte, un esempio — di seguito.

Le leve che ti fanno davvero entrare nelle risposte di DeepSeek

Con i due mazzi e il ragionamento in mente, il gioco è cinque cose.

  1. Sii un'entità chiara e corroborata. È la leva numero uno qui, perché alimenta lo strato addestrato che si replica su ogni deployment. Fa' che chi sei e cosa fai si legga uguale dentro e fuori dal tuo sito.
  2. Rispondi in apertura, con dati e citazioni. Front-loada la risposta nelle prime righe di ogni sezione e sostienila. È ciò che alza di più la visibilità e ciò che regge sotto il ragionamento del modello.
  3. Rendi esplicita la logica. Affermazione, perché, prova. Un motore che pensa a passi premia il contenuto costruito anch'esso a passi, non quello che chiede fede.
  4. Sii recuperabile e fresco per la modalità ricerca. Data visibile, contenuto aggiornato, accesso al crawling. Il secondo mazzo si vince come quello di Perplexity.
  5. Non fidarti del tuo robots.txt. DeepSeek non pubblica un user-agent di crawling: le sue richieste sembrano traffico di un browser normale. Non puoi rilevarlo né bloccarlo per nome in modo affidabile, quindi parti dal presupposto che se il tuo contenuto è pubblico, può leggerlo.

Misuralo: 15-25 domande, e un crawler che non si annuncia

Come gli altri motori, DeepSeek non ti dà un pannello di citazioni. Il metodo è quello di sempre: definisci dalle 15 alle 25 domande che i tuoi clienti gli farebbero, lanciale una volta al mese — con ricerca attiva e disattivata, perché sono due mazzi diversi — e annota se compari nel testo o tra le fonti. È la tendenza nei mesi che conta.

E il dettaglio tecnico da avere chiaro: a differenza di quasi tutti gli altri, DeepSeek non documenta un crawler con un nome proprio. I suoi fetch compaiono nei tuoi log come un browser qualsiasi, quindi le regole di robots.txt per user-agent non lo raggiungono. Non blocchi né «autorizzi» DeepSeek con il tuo robots.txt: se il tuo contenuto è pubblico, conta sul fatto che entra. Verifica l'accesso reale, non quello teorico.

Domande frequenti

È l'IA del laboratorio cinese DeepSeek, fondato nel 2023. Risponde in due modi: per default dalla conoscenza appresa in addestramento (come ChatGPT), e con la modalità di ricerca attiva recuperando risultati freschi dal web e citandoli (come Perplexity). La sua stranezza è che il modello è aperto — pesi pubblicati con licenza MIT —, quindi gira anche dentro migliaia di deployment e app di terzi.

È simile sul mazzo per default — entrambi rispondono da ciò che hanno imparato —, ma DeepSeek ha un moltiplicatore che ChatGPT non ha: essendo aperto, ciò che il modello sa di te viaggia verso ogni deployment e fork che lo monta sotto. Ottimizzare per DeepSeek è ottimizzare per un modello che si replica, non per una sola app. Inoltre ragiona a passi prima di rispondere, il che premia il contenuto con logica esplicita.

Lavora entrambi gli strati. Per quello addestrato, sii un'entità chiara corroborata fuori dal tuo sito (stampa, Wikipedia, recensioni) perché il modello ti impari bene. Per quello di ricerca, rispondi in apertura, con dati con fonte e citazioni attribuite — le analisi di settore quantificano l'aumento intorno a +22% aggiungendo statistiche e +37% aggiungendo citazioni — e tieni il contenuto fresco e scansionabile.

Non c'è pannello ufficiale. Definisci 15-25 domande della tua categoria e lanciale una volta al mese, con ricerca attiva e disattivata, perché sono due modi di rispondere diversi. Annota se compari nel testo o tra le fonti e guarda la tendenza. Attento al crawling: DeepSeek non pubblica uno user-agent con nome, le sue richieste sembrano un browser normale, quindi il tuo robots.txt non ti dice se può leggerti.

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