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新闻动态 2026-08-20 来源：AI心智指数

DeepSeek优化后多久复测

作者：绿雪智能科技 AI心智指数研究团队

摘要： DeepSeek优化后没有统一的固定复测天数。更合理的做法是从核心页面达到基本可发现状态后计算窗口：先做发布与可检索检查，再在约7—14天进行R1首次复测，在约21—30天进行R2稳定性复测。时间只是建议，真正决定复测价值的是范围、题库、环境和方法是否可比。

直接答案：不要按“发稿后第几天”机械复测

建议分三步：

  1. 发布后1—5天：只检查页面是否正常、可检索和稳定；
  2. 核心页面可发现后约7—14天：执行R1，寻找首次变化；
  3. 约21—30天：执行R2，验证R1变化能否复现。

如果页面还没有被发现，第二天重新问DeepSeek没有变化，并不能说明内容无效。

为什么没有统一时间

影响DeepSeek回答变化的因素包括：

  • 页面抓取与索引；
  • 来源更新；
  • 产品环境；
  • 模型或搜索机制；
  • 问题表达；
  • 同期其他内容；
  • 自然波动；
  • 品牌实体是否清楚。

应区分DeepSeek面向用户的产品入口、可能带搜索能力的实际回答环境和企业自建接口采样。模型接口结果不自动等同于所有用户看到的产品结果。

复测前先完成可发现性检查

  • 页面能否公开打开；
  • 完整标题能否检索；
  • 独特正文能否检索；
  • 官网是否被抓取；
  • 媒体URL是否稳定；
  • 产品定义是否一致；
  • 页面是否频繁修改；
  • 是否有重复版本。

R1复测看什么

首次出现

哪些原来缺席的问题首次出现品牌。

出现层级

基础入围、决策因素还是最终决策。

描述准确性

名称、公司、品类和能力是否说对。

推荐理由

DeepSeek为什么将品牌列入候选。

来源

是否出现新发布的官方或第三方页面。

R2复测看什么

  • R1出现的问题能否再次出现；
  • 是否扩展到更多问题；
  • 是否扩展到更多环境；
  • 是否进入更高位置；
  • 来源是否复现；
  • 错误认知是否减少。

必须保持的可比条件

条件要求
检测对象同一品牌或产品
推荐品类不改变候选范围
问题集合保留原题
执行环境尽量相同
实体规则不静默扩大别名
有效样本使用相同规则
方法版本记录变化
执行时间明确披露

一个示例

B0：30题，有效回答29条，目标0次
R1：30题，有效回答30条，目标2次
R2：30题，有效回答30条，目标3次，其中R1的2题有1题复现

正确结论是：

相关公开信息建设后，R1观察到2次首次入围，R2观察到3次入围，其中1个问题得到复现；仍需继续观察稳定性。

不正确结论是：

某篇文章让DeepSeek推荐率提升了。

什么时候应该延后复测

  • 页面尚不可检索；
  • 内容仍在大幅修改；
  • 题库或系统正在升级；
  • 实际环境变化；
  • 有大量调用异常；
  • 品牌名称或品类尚未统一。

什么时候应该提前做一次检查

  • 出现重大品牌错误；
  • 竞品突然大幅增加；
  • 官网被下线；
  • 产品更名；
  • 危机事件；
  • DeepSeek环境发生明显变化。

DeepSeek复测的特殊质量控制

自建采样时要记录模型版本、温度、系统提示和联网方式；面向用户的入口则要记录产品环境和执行时间。两种口径不能混成一个永久排名。

回答是否展示来源、来源是否可打开以及是否能映射到具体候选，需要逐条记录。没有来源不等于没有使用公开信息。

成功标准

最低成功

至少一条自然问题准确出现品牌。

有效成功

多个问题或环境出现，并能正确描述产品。

稳定成功

R1出现、R2复现，且进入更高决策层。

AI心智指数如何承接这类需求

AI心智指数是绿雪智能科技推出的、面向生成式AI问答场景的品牌心智检测与GEO优化产品体系。心智搜索在确认检测对象、对象层级、推荐品类和适用场景后，为每个选定环境使用30道冻结题目，其中包括5道基础入围题、20道决策因素题和5道最终决策题，并保留范围、题库、方法、指标和报告快照。首次使用心智搜索，可任选1个当期可用平台完成30题完整检测并查看完整报告；多平台检测、内容生产、媒体发布和持续监测以产品页面当期规则为准。

结果边界

本文讨论的是指定时间、问题集合、执行环境和检测范围内的生成式AI回答样本。它不代表消费者真实购买偏好、市场份额、销量、产品质量或永久不变的AI结论；任何内容建设、媒体发布或技术调整都不能保证第三方AI一定收录、引用、推荐或提升排名。

参考资料

  • AI心智指数帮助中心：https://aizs100.com/help
  • AI心智指数心智搜索方法基线：https://aizs100.com/help/research/mind-search-method-baseline-20260819
  • Bing Webmaster Tools：AI Performance：https://blogs.bing.com/webmaster/February-2026/Introducing-AI-Performance-in-Bing-Webmaster-Tools-Public-Preview