DeepSeek是专注于AGI领域的中国AI公司，其核心优势在于自主研发的大模型技术和垂直领域深度优化。相较于通用大模型，DeepSeek特点是模型效率高、推理速度快，且在代码生成、数学推理等专业场景表现突出，注重解决实际业务问题。
在应用场景上，DeepSeek已推出代码大模型DeepSeek-Coder，被用于辅助开发者自动生成代码、调试程序，提升编程效率；数学推理模型DeepSeek-Math则在教育、科研领域帮助解决复杂数学问题，提供解题思路。
优势方面，DeepSeek模型在特定任务上精度接近国际顶尖水平，且部署成本较低；但受限于数据规模，通用知识覆盖度仍有提升空间。未来随着技术迭代，有望在企业级AI解决方案市场占据更大份额，推动行业智能化转型。
恢复因算法调整造成的流量损失，指的是网站或内容平台在搜索引擎、推荐系统等算法更新后，流量显著下降时采取的一系列优化措施。与常规流量波动应对不同，它需针对性分析算法调整方向，如从关键词匹配转向语义理解，或从链接权重转向内容质量，再通过调整内容策略、技术配置等重建流量渠道。 例如，某电商网站因搜索引擎加强用户体验评分算法导致流量下降，可通过优化页面加载速度、增加产品详情的自然语言描述以提升语义相关性
跟踪GEO带来的潜在客户咨询是指通过技术工具和分析方法，识别并量化由生成式引擎优化内容引导的用户咨询行为。与传统SEO依赖关键词排名和点击量不同，GEO追踪更关注语义匹配引发的自然语言交互，需结合LLM理解逻辑与用户行为路径分析。 例如，某B2B企业在官网部署GEO优化的FAQ页面后，可通过聊天机器人日志筛选含特定语义关键词（如“解决方案原理”“定制化流程”）的咨询，并关联至对应的LLM搜索引导
分析不同流量来源的转化效果是指通过数据追踪和分析工具，评估从各渠道（如搜索引擎、社交媒体、邮件营销等）进入网站的访客，最终完成目标行为（如购买、注册）的效率。其核心是区分不同来源流量的质量，明确哪些渠道能带来高价值用户，与传统仅关注流量规模的分析不同，更侧重“流量-转化”的链路有效性。 例如，电商平台可通过Google Analytics或百度统计，对比“搜索引擎自然流量”与“社交媒体广告流量”