DeepSeek正式版是一款面向日常学习、办公与文字创作的AI助手工具,通过自然语言交流协助处理各种知识和文字任务,平时可以询问一个问题,也可以上传相关资料后提出具体需求,再根据回答继续补充条件,遇到写作没思路、资料太杂或者知识点难理解的情况,都能尝试借助AI整理思路,对于经常使用手机处理文字工作的人来说,可以作为日常工具箱中的一个辅助选择。
一、SEO关键词密度检查
适用场景:文章已经写完,担心关键词出现过多或过少,希望检查关键词使用是否自然。
可直接输入:
请检查下面这篇文章的关键词使用情况。
核心关键词:【关键词】
文章:【粘贴文章】
请重点分析:
1、核心关键词出现了多少次。
2、关键词主要出现在哪些位置。
3、是否存在连续重复使用。
4、是否有明显的关键词堆砌。
5、哪些位置适合自然补充关键词。
6、哪些位置应该减少关键词出现。
最后给出具体调整建议,但不要为了关键词数量破坏文章正常阅读。
为什么这样写:
关键词并不是出现次数越多越好,位置和使用方式同样重要。通过统计出现情况,再结合上下文判断,可以找到更自然的调整方向。
二、SEO标题优化
适用场景:**已经有文章标题,但标题不够准确,或者没有很好体现用户搜索需求。
可直接输入:
请帮我优化下面文章的SEO标题。
核心关键词:【关键词】
原标题:【原标题】
文章:【粘贴文章】
要求:
1、准确概括文章主题。
2、自然加入核心关键词。
3、符合真实搜索习惯。
4、不要使用夸张承诺。
5、不要堆砌关键词。
6、生成10个不同版本。
7、分别说明每个标题适合的搜索方向。
8、最后选出3个最值得使用的标题。
为什么这样写:
SEO标题既要照顾搜索需求,也要让读者快速知道文章解决什么问题。要求多个方向生成标题,比单纯修改原标题更容易找到合适版本。
三、SEO描述生成
适用场景:文章已经完成,需要制作适合搜索结果展示的描述文字。
可直接输入:
请根据下面文章生成10条SEO描述。
核心关键词:【关键词】
文章标题:【标题】
文章:【粘贴文章】
要求:
1、准确概括文章重点。
2、自然出现核心关键词。
3、突出文章能够解决的问题。
4、不要虚构文章没有的信息。
5、不要重复标题原话。
6、每条表达方式有所区别。
7、语言自然,避免模板化表达。
最后选出最适合搜索结果展示的3条。
为什么这样写:
SEO描述承担着介绍文章重点的作用。加入关键词、文章主题和读者需求后,生成的描述会更贴近实际搜索场景。
四、SEO关键词布局
适用场景:已经确定核心关键词,但不知道应该把关键词放在文章哪些位置。
可直接输入:
请帮我规划下面SEO文章的关键词布局。
核心关键词:【关键词】
长尾关键词:【关键词列表】
文章:【粘贴文章】
请分别分析:
1、标题适合使用哪些关键词。
2、开头适合使用哪些关键词。
3、H2和H3适合使用哪些关键词。
4、正文适合自然加入哪些长尾词。
5、FAQ适合使用哪些问题词。
6、哪些关键词不适合继续添加。
要求避免机械重复,保持文章正常阅读体验。
为什么这样写:
提前规划关键词出现位置,可以减少写到后面才强行加入关键词的情况,也方便建立更加合理的文章结构。
五、SEO长尾词筛选
适用场景:已经整理出很多关键词,但数量太多,需要挑选真正值得写进文章的长尾词。
可直接输入:
请帮我筛选下面这些SEO长尾关键词。
核心关键词:【关键词】
长尾关键词:
【粘贴关键词】
请从以下角度分析:
1、搜索意图。
2、与核心关键词的相关程度。
3、是否适合写成独立文章。
4、是否适合放进FAQ。
5、是否存在意思重复。
6、是否属于明显无效或低价值表达。
最后分成“优先使用、可以使用、不建议使用”三个等级。
为什么这样写:
关键词数量多并不代表每个词都值得使用。先按照搜索意图和文章价值筛选,可以减少重复词,也方便后续安排选题。
1、需要整理文章时,可以先让DeepSeek概括主要观点,再进一步提取重点信息,之后根据实际用途重新组织成需要的文字形式。
2、学习过程中遇到复杂知识,可以要求先解释基础概念,再逐步深入相关细节,遇到不懂的地方继续追问即可。
3、办公时需要写通知、总结或者邮件,可以先输入事情背景和写作对象,再指定语气和篇幅,让文字更加符合实际使用场景。
4、面对零散的想法或者资料,可以要求整理成提纲、清单或者分类信息,帮助重新梳理思路,后续修改也更加方便。
1、提问方式比较灵活,简单事情可以一句话说明,复杂任务则可以补充背景、目标、格式以及具体要求。
2、同一个话题能够持续交流,第一次回答没有达到预期时,可以直接提出修改意见,让AI根据新的要求继续处理。
3、文字任务可以按照不同目的进行调整,例如总结资料、扩写文章、修改表达或者整理提纲,适合多种日常场景。
4、手机端使用比较轻松,学习时可以辅助理解知识,工作时能够协助整理文字,平时遇到临时问题也能直接进行问答。
- 修复部分已知问题