LLMS.TXT 终极指南：业界巨头观点、操作实战、核心概念

想像一下，你的网站是一本内容丰富的百科全书，里头不仅充满内容，也包含了厚重的目录、注脚，甚至是广告页面。现在，一个名为「大型语言模型」（LLM）的超级速读者来到你的书架前，它不喜欢阅读杂乱的页面，只想快速抓住核心重点。传统的网页标准，如 HTML、导航选单、广告和繁琐的JavaScript程式码，对这个超级速读者而言，无异于一堆难以消化、充满干扰的噪音，这就是 LLM 在处理传统网站内容时所面临的困境。
 

LLMS.TXT 档案正是在这样的背景下应运而生的一项”非正式”提案，此提案给网站所有者提供一个主动掌控内容呈现方式的工具，可以被视为内容创作者在 AI 时代争取主动权的表现。 这项技术的出现，将内容优化的重心从过往的「让搜寻引擎找到我」转向了「让 AI 机器人理解我」。
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从零开始深度理解 llms.txt 核心概念与目的

它到底是什么？给 LLM 的专属内容精选地图

LLMS.TXT 是一个特殊的文字档案，通常放置在网站的根目录下，其核心目的在于帮助大型语言模型（LLMs），更准确、更有效率地理解网站内容。你可以将它想像成一个专门为 AI 机器人设计的内容精选地图。它不是为了一般搜寻引擎的索引功能而生，而是为了让基于 LLM 的系统，如 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Perplexity 等，能够直接获取网站的核心知识。
这个档案的格式采用了 Markdown 语法，这是一种兼具人类可读、机器可解析的轻量级标记语言。相较于充满复杂标签的 HTML 网页，Markdown 的简洁性使得 AI 能够更快速地处理内容，并提取出其核心要点，从而为使用者的查询提供更精准、更有效的回答。
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为什么它会诞生？揭开 LLM 的「消化不良」问题

LLMS.TXT 的诞生是因为 LLM 在处理网站内容时，有一个根本性瓶颈，LLM 的上下文窗口虽然不断扩大，但依然无法将整个网站的HTML结构完整载入。这使得 LLM 在试图从传统网页中撷取资讯时，必须面对网站的导航栏、广告、弹出式视窗以及各种 JavaScript 程式码。 LLMS.TXT 被创造于解决这个问题，透过提供一个干净、清晰、可处理的内容，来弥补当前 AI 应用与网页设计之间的差距，如果 LLM 能够处理这些复杂的结构，并拥有无限的上下文窗口，那么 LLMS.TXT 的必要性就会大大降低。也正是因为 AI 爬虫与传统网页结构之间存在瓶颈，导致 LLM 需要一个专门为其设计的、去芜存菁的数据，而非仅仅依赖于从混乱的网页结构中猜测内容。
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三大档案的连结关系：llms.txt、robots.txt 与 sitemap.xml 的各自角色

在讨论 LLMS.TXT 时，一个常见的疑问是：它与现有被官方认可的 robots.txt 和 sitemap.xml 档案有何不同？这三个档案虽然都与网站的索引有关联，但它们各自扮演着不同的角色，共同构成了网站与爬虫沟通的三部曲。
 

• robots.txt： 负责决定「谁能来」，其主要目的在于控制搜寻引擎机器人如何爬取网站，允许或阻止特定页面或索引被爬取或索引。它属于传统的搜寻引擎优化（SEO）范畴，重点在于提供可爬取的结构，让页面更容易被发现。

• sitemap.xml： 负责指引「路径在哪」，这是一个网站所有页面的清单，旨在帮助搜寻引擎发现并索引网站内容。它是一个全面的地图，但并未提供任何内容的摘要或重点。

• llms.txt： 负责阐明「重点是什么」，其核心目的是让 LLM 更好地理解网站内容，并以简单清晰的格式呈现关键资讯。它属于生成式引擎优化（GEO）的范畴，提升内容在 AI 平台上的可见度和可用性。
   

它们的关系并非取代，而是互补，llms.txt 专为 AI 系统设计，而 robots.txt 和 sitemap.xml 则主要服务于搜寻引擎机器人，这种互补性意味着网站所有者可以进行更精细的控制，根据不同的机器人目的，提供不同的内容呈现方式。例如，一个网站可以选择在 robots.txt 中阻止 Googlebot 爬取某些页面，但在 llms.txt 中为 LLM 提供这些内容的精选版本，这种「分众爬取」的可能性，为未来的网站操作有了不同进行模式。

lms.txt、robots.txt 与 sitemap.xml 比较表

业界风向球：谁在支持？谁又在观望？

一项新技术标准的推广，不仅取决于其技术价值，更仰赖于业界巨头的态度，关于 LLMS.TXT，业界目前呈现出两种截然不同的声音。

支持者联盟：一场由内容创作者发起的运动

LLMS.TXT 提案由澳洲技术专家 Jeremy Howard 于去年 9 月提出，并在技术社群与内容创作者中获得了广泛关注。这场运动的参与者多半认为，llms.txt 是在 AI 时代保护内容资产、确保资讯准确呈现的重要一步。一些 LLM 公司也对此表达了支持，尽管 OpenAI、Anthropic 和 Google 等主流提供商尚未正式声明其爬虫会使用这个标准，但 Anthropic 已发布了自己的 llms.txt 档案，这本身就是一个值得关注的讯号。一些开源社群也展现了极大的热情，多个相关工具和外挂已经出现，例如用于自动生成 llms.txt 档案的 Markdowner、WordPress 插件、以及 Docusaurus 和 VitePress 等文件系统的插件。

巨人观望：Google 与 Ahrefs 的观点

与支持者的热情形成鲜明对比的是，搜寻引擎与 SEO 领域的巨头们则持谨慎甚至怀疑的态度。 Google 的 John Mueller 在 Bluesky 上明确表示，目前没有任何主要的 AI 系统（包括 Google 自己的）正在使用 llms.txt 档案。他指出，目前在伺服器日志中，消费者 LLM 或聊天机器人尚未显示出对 llms.txt 档案的抓取行为。

知名 SEO 工具公司 Ahrefs 的 Ryan Law 则将其与过时的 keywords meta 标签相比较，其潜台词是：「不要试图告诉我你的内容是什么，让我自己用演算法来判断」。他认为，现有的 robots.txt 和 sitemap.xml 已经能帮助爬虫理解网站内容，且缺乏证据显示 llms.txt 能改善 AI 检索或提升网站流量。

Google 和 Ahrefs 认为，他们基于机器学习的爬虫已经能有效处理网页资讯，因此一个额外的、由内容方提供的文件并非必要。 llms.txt 在现阶段缺乏主流应用，如果主流 LLM 提供商不使用它，网站所有者就不会去创建；如果网站所有者不创建，主流 LLM 提供商就没有动力去支援它。除非有某个主要参与者公开宣布支援并使用它，否则这个标准很难突破目前的状态，达到广泛普及。

〈 Google - John Mueller观点：贴文连结 〉

〈 Ahrefs - Ryan Law观点：贴文连结 〉

实战指南：手把手教你建立 llms.txt 档案

尽管业界态度存在分歧，但对于那些希望为未来做好准备的网站所有者来说，了解如何创建 llms.txt 档案仍然是必要的。由于其部署成本极低，这是一个非常可以尝试的投资。

llms.txt 档案格式与内容规范：一份给 AI 的精准摘要

根据 llmstxt.org 的官方规范，一个有效的 llms.txt 档案必须遵循严格的 Markdown 结构：

1. H1 ​​标题： 这是唯一必备的区块，符号为 (#)，用于标示专案或网站的名称。

2. 摘要区块： 使用 Markdown 的区块引用符号 (>)，提供专案的简短摘要和关键资讯。

3. 详细资讯： 在摘要之后，可以加入更多详细的专案资讯，以段落或列表形式呈现，但不使用任何标题。

4. 连结列表区块： 每个连结列表必须以 H2 标题（例如 ## Docs 或 ## Examples）进行区分。列表中的每个项目都必须是 Markdown 超连结格式 - [name](url)，并可选择性地添加简短描述。

5. Optional 区块： 这是该格式的一个特殊设计，在 H2 标题中使用 ## Optional，用于放置次要资讯。这使得 LLM 在上下文空间有限时，可以选择性地忽略此区块的内容，优先处理核心资讯。

这种高度简洁与结构化的设计，恰好体现了给 AI 写内容的核心原则：简洁、清晰、避免歧义。这种格式的目的是为了让 LLM 能够使用经典程式技术（如解析器和正则表达式）来精确地提取资讯，而无需完全依赖其神经网路来理解内容。

llms.txt 部署与整合步骤：从档案创建到监控

部署 llms.txt 的过程非常简单，通常只需要以下几个步骤：

1. 创建档案： 使用 Markdown 编辑器创建一个名为 llms.txt 的档案，并确保其内容遵循上述规范。

2. 上传至根目录： 将档案上传到网站的根目录（例如 https://yourwebsite.com/llms.txt）。对于 WordPress 网站，可以手动将档案添加到 public_html 资料夹，或使用专用的 WordPress 插件。

3. 在 robots.txt 中引用（可选）： 一些提案建议在 robots.txt 中添加一行 LLMS-txt: /llms.txt 来明确告知 AI 爬虫此档案的存在。虽然这不是必须的，但可以增加档案被发现的可能性。

4. 验证可访问性： 在浏览器中输入 https://yourwebsite.com/llms.txt，确保档案可以公开访问。

5. 定期更新： 确保 llms.txt 的内容与网站的最新资讯保持同步。

部署后，监控来自 AI 系统的请求至关重要，这能帮助评估档案的影响，了解所提供的资讯如何被使用，以及哪些 AI 机器人正在访问你的网站。

llms.txt 范例

策略思考：你现在该部署 llms.txt 吗？

潜在的微小优势与低风险：一场值得一试的操作

对于网站所有者来说，现在面临的考量点并非技术层面的行或不行，而现在是否值得投资。从 Ahrefs 的观点来看，llms.txt 部署成本极低，因为它只是一个托管在网站根目录下的 Markdown 文件，也就是说，即使未来这项技术没有被主流采用，网站所有者的损失也几乎为零。

但是潜在的收益却是巨大的，如果未来某个主流 LLM（例如 OpenAI 或 Google）真的将其作为标准，那么早期采用者将拥有优势。对于内容驱动型网站、技术文件网站或需要确保品牌资讯准确呈现的企业网站而言，这是一个潜在回报远大于投入成本和风险的投资。

llms.txt 与「生成式引擎优化」（GEO）的未来

这场关于 llms.txt 的讨论，已经为我们展示了 AI 时代内容优化的新方向：从单纯的「可被发现」转向「可被理解与应用」。这正是生成式引擎优化（GEO）的核心，GEO 不仅仅是提高流量，更让你的内容被 AI 准确使用，从而在 AI 的回答中获得更高的「可见度」和「权威性」。

传统的 SEO 可能为网站带来流量，但 llms.txt 则可能直接让你的品牌资讯或产品细节成为 AI 回应的精选摘要。例如，当使用者向 AI 询问某个产品的退货政策时，如果你的 llms.txt 档案清晰地提供了相关资讯，AI 的回答就更有可能直接引用你的网站，这是一种全新的行销渠道。

结论：llms.txt 会成为下一个 SEO 标准吗？

LLMS.TXT 作为一个新兴提案，目前仍处于实验和讨论阶段，它既不是解决所有问题的万灵丹，也不是毫无价值的噱头，其最终能否普及，将取决于主流 LLM 提供商的态度，以及整个内容社群的参与程度。

但这场讨论本身已经为我们提供了重要的启发，它迫使内容创作者重新思考，在一个由 AI 主导的资讯世界中，如何有效且精准地传达资讯，这是一个从被动等待 AI 爬取，转变为主动引导 AI 理解的思维。
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给网站所有者的行动建议：

• 对于绝大多数网站，特别是内容非技术性或非数据驱动的网站，目前无需急于部署 llms.txt。

• 对于内容密集、技术文档或需要确保品牌资讯准确呈现的网站，可将其视为一项低成本的投资。
   

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