DeepSeek + Python:我写了一个脚本,自动生成了5000个SEO产品描述
昨天半夜，Miss Meng给我甩过来一个 Excel 表格，里面密密麻麻躺着 5000 个 SKU。她跟我说：“阿哲，这些都是新选的品，运营团队写废了也写不完，外包给写手太贵，用那几个所谓的‘AI 批量生成插件’，出来的东西全是‘车轱辘话’，SEO 根本没法看。你是搞技术的，能不能想想办法？”我看了一眼表格，只有干巴巴的产品名称和几个简单的属性词。我回了她一句：“Miss Meng，能用代码解决的重复劳动，就别用人。给我半小时写个脚本，今晚睡一觉，明天早上你来收货。”很多人觉得“批量生成”就是单纯的找个 AI 问一问。错！那样你得到的是 5000 篇垃圾。在 SEO 的世界里，没有结构化、没有埋词、没有痛点挖掘的内容，等于 0。今天阿哲就带大家硬核一把，不讲虚的，直接公开我如何用Python + DeepSeek API，一夜之间生成 5000 个高转化、SEO 友好的产品详情页（Product Description）。
一、 为什么要用 DeepSeek？（技术视角的性价比暴击）
以前我用 OpenAI 的 GPT-4 API 做这种事，效果好，但是贵。跑 5000 个品，稍微心疼一下钱包。但DeepSeek（尤其是 DeepSeek-V3）的出现，简直是 API 界的“价格屠夫”。它的 Token 价格大概只有 GPT-4o 的几十分之一，跑完这 5000 个品，可能也就一杯瑞幸的钱。对于电商这种结构化要求高的内容，V3 的指令遵循能力完全够用，甚至在中文理解和多语言翻译上（如果你做小语种站点）有奇效。它的 API 完美兼容 OpenAI 的 SDK，我的旧脚本改个 base_url 就能跑。二、 拒绝垃圾内容：设计一个“SEO 专家级”的 Prompt
脚本的核心不是 Python，而是Prompt（提示词）工程。很多卖家用 AI 写描述，只会说：“Write a description for this product.” 结果 AI 给你吐出一堆：“Here is a high-quality product...” ——这种废话，谷歌爬虫看都不看。：3-5 个带 Emoji 的核心优势，方便用户扫描。：增加页面长度和相关性，抢占谷歌 PAA（People Also Ask）位置。Prompt 模板代码化（Python 伪代码示例）：请根据我提供的【产品名称】和【属性】，撰写一篇高转化的产品描述。1. 输出格式为 HTML 代码（方便直接导入 Shopify/WP）。3. 使用 列表展示 5 个核心功能，每个功能前加一个合适的 Emoji。5. 必须包含一个 FAQ 模块，解答用户最关心的 3 个问题。6. 严禁使用 "best", "top quality" 等空洞的形容词，要用数据或场景说话。三、 极客实操：Python 自动化脚本逻辑
别被代码吓到，逻辑其实非常简单，就三步：读取 -> 处理 -> 保存。Step 1: 读取数据源 (Pandas)我们用 Python 的 pandas 库读取那个 Excel 表格。df = pd.read_excel('products.xlsx')假设表格里有一列叫 'Product Name' 和 'Features'
Step 2: 循环调用 DeepSeek API这是核心。我们遍历每一行产品，把信息喂给 DeepSeek。from openai import OpenAIDeepSeek 兼容 OpenAI SDK
api_key="sk-你的DeepSeek密钥",base_url="https://api.deepseek.com"def generate_seo_desc(product_name, features):response = client.chat.completions.create({"role": "system", "content": system_prompt},{"role": "user", "content": f"Product: {product_name}, Features: {features}"}return response.choices.message.content批量跑起来
for index, row in df.iterrows():description = generate_seo_desc(row['Product Name'], row['Features'])把结果存回表格
df.at[index, 'SEO Description'] = descriptionprint(f"第 {index+1} 个产品搞定：{row['Product Name']}")Step 3: 导出结果跑完之后，直接保存为新的 CSV 文件。df.to_csv('seo_products_ready.csv', index=False)拿到这个 CSV，直接去 Shopify 后台 -> Products -> Import，5000 个产品瞬间上架，且每个都带着完美的 HTML 排版和 SEO 结构。四、 避坑指南：技术宅的血泪经验
别一股脑发 5000 个请求，DeepSeek 的接口会限流。在脚本里加个 time.sleep(1)，让它慢点跑，稳比快重要。网络总会波动的。代码里要加 try...except，如果某条报错了，记录下来跳过，别因为一条数据让整个脚本崩掉。虽然 AI 很强，但不要 100% 信任。跑完后，随机抽取 10-20 条人工读一遍，看看有没有幻觉（比如 AI 瞎编了参数）。阿哲总结
Miss Meng看到结果后问我：“这得省多少人工费？” 我算了一下，按外面找写手一篇 5 美金算，这波操作价值2.5 万美金。而我只花了几块钱 API 费和半小时写代码。很多卖家还在用手敲，或者花几千块买那种本质上就是“套壳 API”的笨重插件。其实，只要稍微懂一点点代码，或者学会用 Cursor 这种 AI 编程工具帮你写代码，你就能构建自己的技术壁垒。如果你手里也有几千个产品没法优化，或者想学怎么用 AI 编程工具（Cursor）写出这个脚本——关注我。下次我在群里直播演示怎么用Cursor + DeepSeek从零手搓这个脚本，连代码都不用你自己敲。
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