DeepSeek: las claves para posicionar en la era de la IA
DeepSeek abre su API de búsqueda y revela cómo mide la autoridad de las webs: ¿qué significa para el SEO y el GEO?
DeepSeek acaba de dar un paso interesante para quienes trabajamos en SEO, GEO y posicionamiento en buscadores de inteligencia artificial. La compañía ha abierto el acceso a sus API de búsqueda y recuperación de contenidos, permitiendo consultar directamente su índice y descubrir algo que hasta ahora resultaba difícil de observar: qué nivel de autoridad asigna a las páginas web y cómo las puntúa para ordenar sus resultados.
Lo más interesante no es únicamente que podamos acceder a ese índice, sino que los resultados incluyen métricas que permiten investigar cómo DeepSeek selecciona y prioriza las fuentes de información. Y los primeros experimentos han revelado comportamientos bastante curiosos, especialmente en relación con la autoridad de los dominios, las plataformas de terceros y la capacidad del buscador para detectar contenidos de baja calidad.
¿Estamos ante una nueva oportunidad para entender cómo funcionan los motores de búsqueda que alimentan a la inteligencia artificial? Todo apunta a que sí, aunque conviene interpretar los primeros resultados con cierta prudencia.
DeepSeek abre sus API de Search y Fetch
El 17 de octubre de 2026, DeepSeek anunció la disponibilidad pública de sus API de Search y Fetch, dos servicios que permiten realizar búsquedas sobre su propio índice y recuperar el contenido de páginas web.
Según la compañía, este motor de búsqueda ya se utiliza para alimentar las búsquedas realizadas en sus servicios y trabaja con un índice de cientos de miles de millones de páginas. DeepSeek también asegura procesar cientos de millones de solicitudes diarias, aunque estas cifras proceden de la propia empresa.
La apertura de las API es especialmente interesante porque introduce una capa de transparencia que no siempre encontramos en los sistemas de búsqueda utilizados por los asistentes de inteligencia artificial. En lugar de analizar únicamente las respuestas que genera un modelo, ahora podemos consultar los resultados de su motor de búsqueda y estudiar algunas de las señales utilizadas para clasificarlos.
DeepSeek también afirma que su buscador incorpora mecanismos para filtrar spam SEO, intentos de manipulación GEO y contenido de inteligencia artificial de baja calidad. Sin embargo, como veremos, los primeros experimentos muestran que esos filtros todavía dejan pasar determinados resultados cuestionables.
Otro aspecto llamativo es el precio. Tanto Search como Fetch tienen una tarifa publicada de 0,75 dólares por cada 1.000 solicitudes facturables, lo que abre posibilidades interesantes para realizar auditorías y experimentos sin afrontar costes elevados.
Un experimento que empieza a revelar cómo funciona el buscador
Para investigar el comportamiento de estas API, el especialista SEO Suganthan Mohanadasan realizó un experimento cuyos resultados publicó el 19 de octubre de 2026.
Durante las pruebas, efectuadas el 17 de octubre desde Dubái, ejecutó 110 solicitudes: 93 consultas de Search y 17 de Fetch. Aproximadamente 103 fueron facturables, con un coste total cercano a los ocho céntimos de dólar.
El análisis incluyó consultas relacionadas con SEO y GEO, búsquedas sobre herramientas propias, comparaciones entre dominios, pruebas de localización, filtros de fechas y observación del comportamiento del sistema de recuperación de páginas web.
Aunque se trata de una muestra limitada y no permite conocer todos los detalles del algoritmo de DeepSeek, los resultados ofrecen pistas relevantes sobre cómo evalúa las fuentes.
Y hay un detalle que merece especial atención: tener contenido relevante e indexado no significa necesariamente recibir una buena puntuación ni aparecer entre los primeros resultados.
DeepSeek utiliza dos métricas que deberíamos conocer: authority y rerank_score
Una de las principales novedades de la API Search es que cada resultado incluye dos campos relacionados con su valoración y posicionamiento. Estas métricas permiten ir más allá de comprobar si una URL aparece en una búsqueda y empezar a estudiar cómo es evaluada.
Authority: una puntuación de autoridad de 0 a 4
El campo authority representa el nivel de autoridad que DeepSeek asigna a una fuente. Según su documentación, utiliza una escala que va de 0 a 4, además del valor -1 para aquellos casos en los que no se conoce la autoridad.
Las puntuaciones de 3 o 4 identifican fuentes consideradas altamente autoritativas. Sin embargo, esto no significa necesariamente que todas sus páginas sean fiables, relevantes o de calidad, algo que queda bastante claro al analizar los resultados del experimento.
Aunque DeepSeek describe esta métrica como una propiedad de la página, las pruebas apuntan a que podría estar fuertemente vinculada al host desde el que se publica el contenido.
Rerank_score: relevancia, autoridad y actualidad
El segundo campo es rerank_score, una puntuación de 0 a 3 que combina señales como la relevancia respecto a la consulta, la autoridad de la fuente y la actualidad del contenido.
DeepSeek considera que una puntuación igual o superior a 1,5 corresponde a resultados de alta calidad. Esta métrica resulta especialmente interesante porque permite estudiar las diferencias entre documentos relacionados con una misma consulta y comprobar qué fuentes reciben un mejor posicionamiento.
En una muestra de 1.000 resultados correspondientes a 20 búsquedas sobre SEO y GEO, las puntuaciones oscilaron entre 0,75 y 2,70, con una mediana de 1,63. Aproximadamente el 68 % de los resultados obtuvieron una puntuación igual o superior a 1,5.
Los resultados aparecían ordenados de acuerdo con su rerank_score. Esto permite utilizar la API para analizar rankings, aunque todavía no conocemos el peso específico de cada señal dentro del cálculo.
La autoridad parece depender más del host que de cada página
Probablemente, uno de los descubrimientos más interesantes del experimento tiene que ver con la forma en la que DeepSeek distribuye la autoridad.
El investigador realizó 16 consultas con el operador site: sobre 12 hosts diferentes. En todas ellas observó el mismo comportamiento: todas las URL devueltas para un mismo host recibían idéntica puntuación de autoridad.
Entre los resultados se encontraban las siguientes valoraciones:
| Sitio web | Authority |
|---|---|
| suganthan.com | 1 |
| growth-memo.com | 1 |
| reddit.com | 2 |
| medium.com | 2 |
| ahrefs.com | 3 |
| moz.com | 3 |
| searchengineland.com | 3 |
| linkedin.com | 3 |
| zenodo.org | 4 |
Es importante interpretar correctamente estos datos. No representan una clasificación universal y definitiva de la calidad de esas webs, sino los valores observados durante las pruebas realizadas con la API.
El caso de Reddit aporta una pista adicional. Mientras que www.reddit.com recibió una autoridad de 2, el subdominio qh.reddit.com obtuvo un 1. Esto sugiere que DeepSeek podría evaluar los hosts de forma independiente, en lugar de asignar una única puntuación compartida a todo el dominio registrable.
Si esta hipótesis se confirma, la autoridad del lugar donde publicamos podría tener un peso importante en la visibilidad de nuestros contenidos dentro del buscador de DeepSeek.
Ahora bien, tampoco podemos concluir que todo dependa de la autoridad. La relevancia, la actualidad y otras señales siguen formando parte del proceso de clasificación, y el experimento no permite aislar su contribución exacta.
¿Por qué algunas herramientas posicionan mejor en marketplaces que en sus propias webs?
Otra parte del análisis se centró en seis consultas relacionadas con herramientas y contenidos creados por el propio investigador.
Las búsquedas incluían conceptos como el seguimiento de citas de Gemini, extensiones de Chrome para analizar las consultas fan-out de ChatGPT, integraciones MCP con Google Search Console y herramientas para comprobar el acceso de rastreadores de inteligencia artificial.
Los resultados fueron sorprendentes porque, en muchos casos, los primeros puestos estaban ocupados por plataformas de distribución y repositorios de software, en lugar de por las webs de los autores originales.
Entre las plataformas destacadas aparecían Chrome Web Store, PyPI, npm, Apify, WordPress.org y GitHub. Su presencia sugiere que determinados ecosistemas de distribución pueden contar con ventajas de posicionamiento en búsquedas relacionadas con herramientas técnicas.
Por ejemplo, un artículo del investigador sobre cómo descubrir las fuentes citadas por Gemini apareció en la posición 48, con un rerank_score de 1,14. Su herramienta FanoutFox alcanzó la posición 32 en una consulta relacionada con extensiones de Chrome, con un rerank_score de 1,37, pero quedó fuera de los primeros 50 resultados al utilizar determinadas localizaciones.
En ambos casos, el contenido recibió una autoridad de 1, mientras que diferentes plataformas de terceros ocuparon posiciones superiores.
Una implicación interesante para nuestra estrategia GEO
Durante años hemos trabajado el SEO pensando principalmente en la autoridad y relevancia de nuestra propia web. Sin embargo, en los entornos de búsqueda asociados a modelos de inteligencia artificial también merece la pena prestar atención a los lugares donde distribuimos nuestro contenido, nuestras herramientas y nuestro conocimiento.
Imaginemos una empresa que desarrolla un conector para Microsoft Dynamics 365 o una herramienta relacionada con Microsoft Copilot. Además de crear una buena página de producto y documentación técnica, podría tener sentido publicar esa solución en los catálogos, repositorios o marketplaces especializados que correspondan.
No significa que debamos abandonar nuestros propios canales ni publicar indiscriminadamente en cualquier plataforma. La enseñanza es que la distribución del contenido y la autoridad de las plataformas donde aparece pueden convertirse en factores relevantes para mejorar su descubrimiento.
Conviene recordar, eso sí, que una posición elevada en la API Search no garantiza que un modelo de DeepSeek termine citando esa fuente en sus respuestas. Estamos observando el comportamiento del motor de búsqueda, no todas las decisiones posteriores que intervienen en la generación de una respuesta.
Los filtros contra el spam de DeepSeek todavía tienen puntos débiles
DeepSeek asegura que su buscador está diseñado para reducir el spam SEO, la manipulación GEO y los contenidos generados con inteligencia artificial de baja calidad. Se trata de un objetivo importante, especialmente cuando los modelos utilizan información externa para construir respuestas que los usuarios pueden interpretar como fiables.
Sin embargo, los experimentos encontraron resultados que ponen de manifiesto algunas limitaciones de estos mecanismos.
Entre los ejemplos figuraban archivos PDF alojados en un dominio gubernamental estadounidense con títulos relacionados con supuestos generadores gratuitos de Robux. También aparecieron contenidos promocionales cuestionables sobre productos CBD publicados bajo un host perteneciente a Columbia Business School.
Lo más llamativo es que ambos tipos de resultados recibieron una autoridad de 4, la máxima registrada en las pruebas. Otro caso correspondía a un dominio asociado a un antiguo parlamentario británico que posicionaba contenido relacionado con casinos y apuestas.
Estos ejemplos no permiten medir cuántas páginas fraudulentas o de baja calidad consigue eliminar DeepSeek, pero sí demuestran que algunos contenidos cuestionables superaron sus filtros.
El problema de heredar la autoridad de un dominio
Aquí aparece un fenómeno conocido en SEO: el abuso de la reputación de un sitio, también denominado parasite SEO en determinados contextos.
Cuando un sistema concede una valoración elevada a un host, existe el riesgo de que contenidos de terceros publicados en ese mismo entorno se beneficien de su autoridad, aunque su calidad o relación con la temática original sean cuestionables.
Esto podría explicar por qué determinados documentos recibieron una puntuación máxima a pesar de que su contenido no parecía justificarla. La autoridad del alojamiento podría estar influyendo más que las características individuales del documento.
Para el GEO, esta cuestión tiene implicaciones importantes. Si los sistemas de inteligencia artificial recuperan información de fuentes que consideran autoritativas sin evaluar suficientemente cada página, pueden terminar utilizando contenidos poco fiables.
La autoridad de una fuente y la fiabilidad de un documento no son exactamente lo mismo. Es una distinción que los buscadores y los sistemas de recuperación utilizados por la IA necesitan resolver cada vez mejor.
La localización también influye en los resultados de DeepSeek
Uno de los aspectos que deberíamos incorporar a cualquier auditoría SEO o GEO es la localización geográfica de las búsquedas.
Durante las pruebas, las consultas realizadas desde Dubái sin especificar una localización devolvieron los mismos resultados que aquellas en las que se utilizó explícitamente una dirección IP de Emiratos Árabes Unidos. Esto es compatible con la posibilidad de que DeepSeek utilice la ubicación de la solicitud como referencia cuando no se indica otra.
Al cambiar la localización a Reino Unido o Estados Unidos, se modificaron las puntuaciones de entre 26 y 41 resultados sobre un máximo de 50. También se sustituyeron entre 4 y 15 URL, aunque las variaciones medias de puntuación fueron relativamente pequeñas.
Por tanto, la localización parece afectar principalmente al orden y a la composición de los resultados, sin alterar de manera radical la escala de puntuación.
Para quienes trabajamos con empresas internacionales, este detalle es relevante. Una auditoría realizada desde una infraestructura ubicada en otro país podría no reflejar correctamente los resultados del mercado que queremos analizar.
La recomendación es sencilla: cuando utilicemos la API para comparar posicionamiento, debemos establecer explícitamente el parámetro localization con una dirección IP representativa del mercado que queremos estudiar.
Las fechas pueden marcar la diferencia en las búsquedas recientes
Otro descubrimiento interesante tiene que ver con los filtros temporales.
DeepSeek permite utilizar operadores como after: y before: para limitar los resultados a determinados periodos. Durante el experimento, estos filtros respetaron las fechas observadas, pero también provocaron que desaparecieran todos los documentos para los que el buscador no tenía una fecha identificada.
En la muestra de 1.000 resultados, aproximadamente un 11 % incluía el valor date: null. Cuando se aplicaban filtros de fecha, las páginas sin una fecha reconocida quedaban excluidas de los resultados.
Esto abre una reflexión para los responsables de sitios web y los profesionales del SEO técnico. Un artículo puede contener información actualizada y ser perfectamente relevante, pero perder oportunidades de visibilidad en búsquedas recientes si el sistema no consigue identificar correctamente su fecha.
Para reducir ese riesgo, tiene sentido revisar que nuestras páginas incluyan fechas de publicación y modificación cuando correspondan, que estén representadas correctamente en los datos estructurados y que la información sea coherente con el contenido visible.
No basta con añadir una fecha en cualquier lugar. Lo importante es comprobar que el motor de búsqueda la interpreta correctamente y la devuelve en sus resultados.
DeepSeek Fetch: un comportamiento que merece atención
La segunda API presentada por DeepSeek es Fetch, diseñada para recuperar el contenido de una URL.
Durante las pruebas, el investigador examinó las solicitudes recibidas por servidores bajo su control y descubrió un comportamiento peculiar: las peticiones no se identificaban explícitamente como procedentes de DeepSeek.
El agente de usuario observado correspondía a Firefox 149 sobre Linux, mientras que la cabecera Accept-Language indicaba preferencias de chino simplificado. Además, cinco solicitudes examinadas procedían de direcciones IP pertenecientes a Huawei Cloud en Hong Kong, dentro del ASN AS136907.
Tampoco aparecían identificadores específicos de DeepSeek en cabeceras como From, ni firmas que permitieran atribuir directamente las solicitudes al servicio.
¿Y qué ocurre con JavaScript?
Las pruebas de recuperación mostraron que Fetch cargaba recursos CSS, pero no ejecutaba JavaScript ni cargaba imágenes en el escenario examinado. Tampoco se activó una solicitud XHR utilizada como comprobación durante el experimento.
Esto implica que los contenidos que dependen de la ejecución de JavaScript podrían no recuperarse correctamente mediante este mecanismo concreto.
Para quienes desarrollamos páginas con renderizado del lado del cliente, aplicaciones web o documentación técnica dinámica, este comportamiento merece atención. El contenido fundamental debería ser accesible sin depender exclusivamente de la ejecución de JavaScript, especialmente si queremos facilitar su recuperación por diferentes sistemas automatizados.
Sin embargo, hay una distinción importante: estas observaciones corresponden a Fetch y no demuestran que el rastreador utilizado para construir el índice de DeepSeek funcione exactamente igual.
Fetch también recuperó páginas bloqueadas en robots.txt
Quizá el resultado más controvertido fue comprobar que Fetch devolvía contenido de tres URL que incluían restricciones para User-agent: * en sus archivos robots.txt.
Entre los ejemplos se encontraban rutas de httpbin.org, Wikipedia y Google Search. En las pruebas, las reglas de exclusión no impidieron que la API devolviese contenido de esas páginas.
El investigador no pudo verificar si Fetch había solicitado previamente el archivo robots.txt, por lo que no es posible afirmar con certeza cuál fue el proceso seguido.
Lo que sí sabemos es que las restricciones observadas no evitaron la recuperación de esos contenidos. Esto vuelve a recordar algo importante: robots.txt establece directrices de rastreo para los agentes que deciden respetarlas, pero no constituye un mecanismo de control de acceso ni una barrera de seguridad.
En cualquier caso, tampoco sería correcto extrapolar estos resultados a todo el ecosistema de rastreo e indexación de DeepSeek.
Cómo podemos utilizar la API de DeepSeek para investigar nuestro posicionamiento
Más allá de las curiosidades técnicas, la gran oportunidad de esta novedad es que podemos empezar a diseñar experimentos reproducibles sobre la visibilidad de nuestras webs.
La API Search permite enviar una consulta y recibir resultados acompañados de sus puntuaciones de autoridad y relevancia. Por ejemplo, podríamos ejecutar una petición como esta:
curl -s https://api.deepseek.com/v1/tools/search \
-H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "Microsoft Copilot Dynamics 365",
"count": 50
}'La clave debe estar configurada previamente en la variable de entorno DEEPSEEK_API_KEY. La solicitud devolverá los resultados disponibles para esa consulta, junto con información que podemos utilizar para investigar su clasificación.
Para una auditoría SEO/GEO, empezaría por cinco líneas de trabajo:
- Medir nuestra visibilidad real. Seleccionar las consultas relevantes para el negocio y registrar qué URL aparecen, en qué posiciones y con qué valores de
authorityyrerank_score. No deberíamos limitarnos a buscar nuestra marca, sino analizar también consultas informativas, comparativas y transaccionales. - Analizar la autoridad asignada a nuestros hosts. Utilizar consultas con el operador
site:para comprobar qué puntuaciones reciben nuestros dominios y subdominios. Sería interesante comparar nuestra web corporativa, el blog, la documentación técnica y otros entornos de publicación. - Estudiar a los competidores y las plataformas externas. Observar si los primeros puestos corresponden a webs especializadas, medios, comunidades, marketplaces o repositorios. Esta información puede ayudarnos a decidir dónde publicar, distribuir o complementar nuestros contenidos.
- Comprobar localización y actualidad. Repetir las pruebas con diferentes configuraciones geográficas y verificar cómo se comportan los documentos al aplicar filtros temporales. También conviene revisar qué fechas reconoce DeepSeek en nuestras páginas.
- Monitorizar la recuperación de contenidos. Examinar los registros del servidor para identificar patrones compatibles con Fetch y comprobar qué contenido puede recuperar. El patrón observado de Firefox, idioma chino y Huawei Cloud puede servir como indicio técnico, pero no debería utilizarse por sí solo para bloquear tráfico, porque también podría afectar a solicitudes legítimas.
Lo interesante sería automatizar estas mediciones y almacenar los resultados a lo largo del tiempo. De esta forma, podríamos descubrir si una modificación en nuestros contenidos, una nueva publicación o la distribución de una herramienta en un marketplace coincide con cambios en nuestra visibilidad.
Eso sí, necesitaríamos controlar variables como las fechas, la localización y los cambios del propio buscador para evitar atribuir cualquier variación a una acción SEO concreta.
¿Estamos ante una nueva forma de medir el GEO?
Llevamos tiempo intentando responder a una pregunta que cada vez resulta más importante para las empresas: ¿por qué una inteligencia artificial utiliza determinadas fuentes y no otras cuando responde a sus usuarios?
El problema es que los sistemas de IA combinan diferentes procesos. Pueden interpretar una pregunta, generar consultas adicionales, recuperar documentos, seleccionar fragmentos y utilizarlos para construir una respuesta. La presencia en los resultados de búsqueda es solo una parte de ese recorrido.
Por eso, las métricas de DeepSeek resultan valiosas, pero no deberían confundirse con un indicador definitivo de visibilidad en respuestas generativas.
Una URL con un buen rerank_score tiene una valoración favorable dentro de los resultados observados, pero eso no demuestra que vaya a convertirse en una cita, una recomendación o una fuente utilizada en todas las respuestas del asistente.
Tampoco hay evidencia suficiente para trasladar directamente estas puntuaciones a otros ecosistemas como ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini o Google AI Mode. Cada uno puede emplear diferentes mecanismos de búsqueda, recuperación, selección de fuentes y generación de respuestas.
Lo que sí podemos hacer es aprovechar esta transparencia para mejorar nuestras hipótesis y diseñar pruebas más precisas. En lugar de hablar de autoridad o visibilidad en IA como conceptos abstractos, empezamos a disponer de datos concretos con los que trabajar.
Qué significa todo esto para las empresas y los profesionales SEO
La apertura de estas API pone sobre la mesa tres cuestiones que considero especialmente relevantes.
La primera es que la autoridad sigue importando, pero debemos entender cómo la interpreta cada sistema. Los experimentos sugieren que el host puede influir significativamente en las valoraciones de DeepSeek, aunque todavía desconocemos cuánto pesa frente a la relevancia y otras señales.
La segunda es que la presencia digital de una empresa no debería limitarse a su propia web. Los repositorios, marketplaces, plataformas especializadas y comunidades pueden actuar como puntos de descubrimiento relevantes, especialmente para productos tecnológicos y herramientas profesionales.
Y la tercera es que el SEO técnico continúa siendo fundamental. La accesibilidad del contenido, las fechas correctamente identificadas, la estructura de las páginas y el comportamiento frente a los sistemas de recuperación siguen teniendo consecuencias prácticas, incluso cuando hablamos de buscadores basados en inteligencia artificial.
No estamos ante la desaparición del SEO tradicional, sino ante un ecosistema donde necesitamos comprender más mecanismos y evaluar nuevas fuentes de visibilidad.
Conclusión: DeepSeek nos da una nueva ventana para investigar el posicionamiento en IA
La principal novedad de DeepSeek no es que haya publicado otra API de búsqueda. Lo relevante es que permite inspeccionar señales de autoridad y clasificación de resultados, aportando información que puede ayudarnos a comprender mejor una parte del funcionamiento de su motor.
Los primeros experimentos muestran comportamientos interesantes, como la aparente relación entre autoridad y host, el buen rendimiento de algunas plataformas de distribución, la exclusión de páginas sin fecha en búsquedas temporales y las limitaciones de los filtros contra contenidos cuestionables.
Pero conviene recordar el alcance del análisis. Hablamos de 110 solicitudes realizadas en una jornada, con seis consultas objetivo y pruebas adicionales sobre diferentes características del servicio. Es un punto de partida prometedor, no una auditoría exhaustiva del algoritmo de DeepSeek.
Desde mi punto de vista, lo más interesante para quienes trabajamos en SEO y GEO es que ahora tenemos una herramienta adicional para experimentar. Podemos medir, comparar, formular hipótesis y descubrir qué características comparten las fuentes mejor clasificadas.
La gran pregunta ya no es únicamente si nuestro contenido está indexado o si aparece en Google. También necesitamos investigar cómo lo descubren, evalúan y recuperan los sistemas que proporcionan información a los asistentes de inteligencia artificial.
Y esa es, precisamente, una de las grandes oportunidades del SEO en esta nueva etapa.
Información basada en la publicación I tested DeepSeek’s new search API. Here’s how it ranks and scores websites1.
- Las pruebas, puntuaciones y comportamientos descritos proceden de su investigación; las interpretaciones y recomendaciones estratégicas se presentan como posibles aplicaciones de esos resultados. ↩︎
