Das chinesische KI-Unternehmen DeepSeek hat am 17. Oktober eine eigene Suchmaschine als API für Entwickler veröffentlicht. Jeder einzelne Suchtreffer erhält eine Einstufung der Autorität der Seite sowie einen Score für ihre Relevanz im Verhältnis zum Suchbegriff. SEO-Spam, GEO-Manipulation und minderwertige KI-generierte Inhalte sollen herausgefiltert werden.
Am Beginn einer Ära, in der Suchergebnisse bewertet werden
Die nun veröffentlichte Search API ist gewissermaßen ein Suchmaschinen-Baustein: Man übermittelt ein Stichwort und erhält Websuchergebnisse zurück. DeepSeek zufolge unterstützt die Suchmaschine bereits die Suche auf der eigenen Website und über die API. Sie durchsuche einen Index mit mehreren hundert Milliarden Seiten und bewältige täglich mehrere Hundert Millionen Suchanfragen aus aller Welt.
Ins Auge fallen die Angaben zu den Ergebnissen. Jede Seite erhält eine Autoritätsstufe von 0 bis 4; lässt sich keine Einstufung vornehmen, wird „-1“ angegeben. Ab Stufe 3 gilt eine Quelle als „hoch autoritativ“. Zusätzlich wird ein Relevanzscore zwischen 0 und 3 vergeben. Er berücksichtigt neben der Übereinstimmung mit dem Suchbegriff auch die Autorität und Aktualität. Ein Wert von mindestens 1,5 gilt demnach als Richtwert für hohe Qualität.
Den Suchergebnissen ist also von vornherein eine Art „Vertrauensindikator“ beigefügt. Damit übernimmt die Suchmaschine einen Teil der Auswahl jener Quellen, auf deren Grundlage eine KI ihre Antwort formuliert.
Daten für die Nutzung durch KI konzipiert
Auch die zurückgegebenen Daten sind nicht allein für die Anzeige auf dem Bildschirm gedacht. Kurze Vorschautexte umfassen etwa 100 bis 200 Zeichen, Zusammenfassungen für Modelle etwa 600 bis 800 Zeichen. Auf Anfrage lässt sich auch der vollständige Seiteninhalt abrufen. Außerdem kann die Suche mit „site:“ auf eine Domain sowie nach Sprache oder Veröffentlichungsdatum eingeschränkt werden.
Search und Fetch kosten jeweils 0,75 US-Dollar pro 1.000 erfolgreiche Anfragen. Suchanfragen ohne Treffer werden nicht berechnet. Ob man 50 Ergebnisse anfordert oder nur eines, macht preislich keinen Unterschied. Eine „site:“-Suche kostet damit weniger als einen Cent pro Anfrage.
Wer die DeepSeek-API über Claude Code, Codex oder DeepSeek Harness nutzt, erhält serverseitige Such- und Seitenabrufe bereits über diese APIs; derzeit sind sie kostenlos. Die Abrechnung soll am 31. Oktober um 16 Uhr UTC beginnen.
Die Ankündigung, GEO-Manipulation herauszufiltern
Ein weiterer bemerkenswerter Punkt ist die Beschreibung der Inhalte, die ausgeschlossen werden sollen. In den Änderungsprotokollen von DeepSeek heißt es, SEO-Spam, GEO-Manipulation und minderwertige KI-generierte Inhalte würden gefiltert. GEO steht für Maßnahmen, mit denen Inhalte so gestaltet werden, dass sie mit größerer Wahrscheinlichkeit in KI-Antworten zitiert werden. Man könnte es als KI-Variante der SEO bezeichnen, die auf bessere Platzierungen in Suchergebnissen abzielt.
Dass eine Suchmaschine KI-Optimierung ausdrücklich selbst als Gegenstand der Überwachung nennt, ist ein symbolischer Schritt. Auch Google erklärte am 15. Mai, dass seine Spamrichtlinien für generative KI-Antworten in der Google-Suche gelten. Je mehr KI-Antworten zu einem neuen „Ort für Sichtbarkeit“ werden, desto offener tritt der Wettlauf zwischen denjenigen zutage, die diese Antworten gezielt beeinflussen wollen, und denjenigen, die das verhindern möchten.
Aus den veröffentlichten Unterlagen geht allerdings nicht hervor, was genau DeepSeek unter GEO-Manipulation versteht, wie sie erkannt wird oder wie die Autoritätsstufen und Relevanzscores zustande kommen. Dass es Bewertungskriterien gibt, ist nun klar; wie sie im Einzelnen gestaltet sind, bleibt jedoch weiteren Veröffentlichungen vorbehalten.
Was können Websitebetreiber erkennen?
Der praktische Nutzen für Websitebetreiber besteht darin, dass sie selbst überprüfen können, wie ihre Website in der DeepSeek-Suche erscheint. Mit einer „site:“-Suche lassen sich bis zu 50 Seiten der eigenen Website abrufen, jeweils mit Angaben zu Autorität und Relevanz. Da eine Anfrage weniger als einen Cent kostet, ist das Ausprobieren erschwinglich.
Wenn die erwarteten Ergebnisse ausbleiben, lässt sich allerdings nicht nachvollziehen, warum. Befindet sich die Seite außerhalb des Index, ist sie an einem Filter gescheitert oder wurde sie aus einem anderen Grund ausgeschlossen? Weder der Nutzerleitfaden noch die API-Referenz bieten eine Möglichkeit, diese Fälle voneinander zu unterscheiden.
Die offene Frage nach der Identität des Crawlers
Ein weiterer offener Punkt ist der Umgang mit dem Crawling. Die Fetch API gibt eine einzelne Seite im Markdown-Format zurück. Laut Leitfaden richtet sie sich nach der Verfügbarkeit der jeweiligen Website und deren Zugriffsrichtlinien. Eine für die EU bestimmte Übersicht zu den Trainingsdaten von DeepSeek-V4 erklärt, die Crawler seien so konzipiert, dass sie gängige Standards wie robots.txt respektieren. Welche Crawler damit gemeint sind, wird jedoch nicht ausdrücklich gesagt.
Weder im Leitfaden zur Veröffentlichung noch in der API-Referenz, den Änderungsprotokollen oder der Ankündigung wird ein Name für den Crawler des Suchindex genannt. Auch der User-Agent, mit dem sich Fetch zu erkennen gibt, bleibt unerwähnt. Im Verzeichnis Known Agents, das Informationen zu Crawlern sammelt, ist DeepSeekBot aufgeführt; er wird dort als Bot für KI-Trainingsdaten beschrieben. Ob eine Sperre von DeepSeekBot in der robots.txt auch die Aufnahme in den Suchindex beeinflusst, lässt sich den öffentlich zugänglichen Seiten nicht entnehmen.
Zwischen Komfort und mangelnder Transparenz
Mit der Veröffentlichung gibt es nun eine weitere Möglichkeit, die Sichtbarkeit in der KI-Suche anhand von Zahlen zu überprüfen. Solange aber nicht nachvollziehbar ist, worauf die Bewertungen beruhen, lässt sich aus den Zahlen allein nur schwer ableiten, welche Maßnahmen sinnvoll sind.
Spannend wird sein, wie DeepSeek in seiner Dokumentation die Definition von GEO-Manipulation, die Festlegung der Stufen und den Namen des Indexierungs-Crawlers konkretisiert. Die praktische Nutzbarkeit der API und die Transparenz der Bewertungskriterien dürften darüber entscheiden, ob sich diese beiden Aspekte als Maßstäbe für die Bewertung der KI-Suche etablieren.
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