LLMS.TXT 終極指南：你的網站需要一份「AI 說明書」

想像一下，你的網站是一本內容豐富的百科全書，裡頭不僅充滿內容，也包含了厚重的目錄、註腳，甚至是廣告頁面。現在，一個名為「大型語言模型」（LLM）的超級速讀者來到你的書架前，它不喜歡閱讀雜亂的頁面，只想快速抓住核心重點。傳統的網頁標準，如 HTML、導航選單、廣告和繁瑣的JavaScript程式碼，對這個超級速讀者而言，無異於一堆難以消化、充滿干擾的噪音，這就是 LLM 在處理傳統網站內容時所面臨的困境。
 

LLMS.TXT 檔案正是在這樣的背景下應運而生的一項”非正式”提案，此提案給網站所有者提供一個主動掌控內容呈現方式的工具，可以被視為內容創作者在 AI 時代爭取主動權的表現。這項技術的出現，將內容優化的重心從過往的「讓搜尋引擎找到我」轉向了「讓 AI 機器人理解我」。
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從零開始深度理解 llms.txt 核心概念與目的

它到底是什麼？給 LLM 的專屬內容精選地圖

LLMS.TXT 是一個特殊的文字檔案，通常放置在網站的根目錄下，其核心目的在於幫助大型語言模型（LLMs），更準確、更有效率地理解網站內容。你可以將它想像成一個專門為 AI 機器人設計的內容精選地圖。它不是為了一般搜尋引擎的索引功能而生，而是為了讓基於 LLM 的系統，如 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Perplexity 等，能夠直接獲取網站的核心知識。
這個檔案的格式採用了 Markdown 語法，這是一種兼具人類可讀、機器可解析的輕量級標記語言。相較於充滿複雜標籤的 HTML 網頁，Markdown 的簡潔性使得 AI 能夠更快速地處理內容，並提取出其核心要點，從而為使用者的查詢提供更精準、更有效的回答。
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為什麼它會誕生？揭開 LLM 的「消化不良」問題

LLMS.TXT 的誕生是因為 LLM 在處理網站內容時，有一個根本性瓶頸，LLM 的上下文窗口雖然不斷擴大，但依然無法將整個網站的HTML結構完整載入。這使得 LLM 在試圖從傳統網頁中擷取資訊時，必須面對網站的導航欄、廣告、彈出式視窗以及各種 JavaScript 程式碼。LLMS.TXT 被創造於解決這個問題，透過提供一個乾淨、清晰、可處理的內容，來彌補當前 AI 應用與網頁設計之間的差距，如果 LLM 能夠處理這些複雜的結構，並擁有無限的上下文窗口，那麼 LLMS.TXT 的必要性就會大大降低。也正是因為 AI 爬蟲與傳統網頁結構之間存在瓶頸，導致 LLM 需要一個專門為其設計的、去蕪存菁的數據，而非僅僅依賴於從混亂的網頁結構中猜測內容。
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三大檔案的連結關係：llms.txt、robots.txt 與 sitemap.xml 的各自角色

在討論 LLMS.TXT 時，一個常見的疑問是：它與現有被官方認可的 robots.txt 和 sitemap.xml 檔案有何不同？這三個檔案雖然都與網站的索引有關聯，但它們各自扮演著不同的角色，共同構成了網站與爬蟲溝通的三部曲。
 

• robots.txt： 負責決定「誰能來」，其主要目的在於控制搜尋引擎機器人如何爬取網站，允許或阻止特定頁面或索引被爬取或索引。它屬於傳統的搜尋引擎優化（SEO）範疇，重點在於提供可爬取的結構，讓頁面更容易被發現。

• sitemap.xml： 負責指引「路徑在哪」，這是一個網站所有頁面的清單，旨在幫助搜尋引擎發現並索引網站內容。它是一個全面的地圖，但並未提供任何內容的摘要或重點。

• llms.txt： 負責闡明「重點是什麼」，其核心目的是讓 LLM 更好地理解網站內容，並以簡單清晰的格式呈現關鍵資訊。它屬於生成式引擎優化（GEO）的範疇，提升內容在 AI 平台上的可見度和可用性。
   

它們的關係並非取代，而是互補，llms.txt 專為 AI 系統設計，而 robots.txt 和 sitemap.xml 則主要服務於搜尋引擎機器人，這種互補性意味著網站所有者可以進行更精細的控制，根據不同的機器人目的，提供不同的內容呈現方式。例如，一個網站可以選擇在 robots.txt 中阻止 Googlebot 爬取某些頁面，但在 llms.txt 中為 LLM 提供這些內容的精選版本，這種「分眾爬取」的可能性，為未來的網站操作有了不同進行模式。

lms.txt、robots.txt 與 sitemap.xml 比較表

業界風向球：誰在支持？誰又在觀望？

一項新技術標準的推廣，不僅取決於其技術價值，更仰賴於業界巨頭的態度，關於 LLMS.TXT，業界目前呈現出兩種截然不同的聲音。

支持者聯盟：一場由內容創作者發起的運動

LLMS.TXT 提案由澳洲技術專家 Jeremy Howard 於去年 9 月提出，並在技術社群與內容創作者中獲得了廣泛關注。這場運動的參與者多半認為，llms.txt 是在 AI 時代保護內容資產、確保資訊準確呈現的重要一步。一些 LLM 公司也對此表達了支持，儘管 OpenAI、Anthropic 和 Google 等主流提供商尚未正式聲明其爬蟲會使用這個標準，但 Anthropic 已發布了自己的 llms.txt 檔案，這本身就是一個值得關注的訊號。一些開源社群也展現了極大的熱情，多個相關工具和外掛已經出現，例如用於自動生成 llms.txt 檔案的 Markdowner、WordPress 插件、以及 Docusaurus 和 VitePress 等文件系統的插件。

巨人觀望：Google 與 Ahrefs 的觀點

與支持者的熱情形成鮮明對比的是，搜尋引擎與 SEO 領域的巨頭們則持謹慎甚至懷疑的態度。Google 的 John Mueller 在 Bluesky 上明確表示，目前沒有任何主要的 AI 系統（包括 Google 自己的）正在使用 llms.txt 檔案。他指出，目前在伺服器日誌中，消費者 LLM 或聊天機器人尚未顯示出對 llms.txt 檔案的抓取行為。

知名 SEO 工具公司 Ahrefs 的 Ryan Law 則將其與過時的 keywords meta 標籤相比較，其潛台詞是：「不要試圖告訴我你的內容是什麼，讓我自己用演算法來判斷」。他認為，現有的 robots.txt 和 sitemap.xml 已經能幫助爬蟲理解網站內容，且缺乏證據顯示 llms.txt 能改善 AI 檢索或提升網站流量。

Google 和 Ahrefs 認為，他們基於機器學習的爬蟲已經能有效處理網頁資訊，因此一個額外的、由內容方提供的文件並非必要。llms.txt 在現階段缺乏主流應用，如果主流 LLM 提供商不使用它，網站所有者就不會去創建；如果網站所有者不創建，主流 LLM 提供商就沒有動力去支援它。除非有某個主要參與者公開宣布支援並使用它，否則這個標準很難突破目前的狀態，達到廣泛普及。

〈 Google - John Mueller觀點：貼文連結 〉

〈 Ahrefs - Ryan Law觀點：貼文連結 〉

實戰指南：手把手教你建立 llms.txt 檔案

儘管業界態度存在分歧，但對於那些希望為未來做好準備的網站所有者來說，了解如何創建 llms.txt 檔案仍然是必要的。由於其部署成本極低，這是一個非常可以嘗試的投資。

llms.txt 檔案格式與內容規範：一份給 AI 的精準摘要

根據 llmstxt.org 的官方規範，一個有效的 llms.txt 檔案必須遵循嚴格的 Markdown 結構：

1. H1 標題： 這是唯一必備的區塊，符號為 (#)，用於標示專案或網站的名稱。

2. 摘要區塊： 使用 Markdown 的區塊引用符號 (>)，提供專案的簡短摘要和關鍵資訊。

3. 詳細資訊： 在摘要之後，可以加入更多詳細的專案資訊，以段落或列表形式呈現，但不使用任何標題。

4. 連結列表區塊： 每個連結列表必須以 H2 標題（例如 ## Docs 或 ## Examples）進行區分。列表中的每個項目都必須是 Markdown 超連結格式 - [name](url)，並可選擇性地添加簡短描述。

5. Optional 區塊： 這是該格式的一個特殊設計，在 H2 標題中使用 ## Optional，用於放置次要資訊。這使得 LLM 在上下文空間有限時，可以選擇性地忽略此區塊的內容，優先處理核心資訊。

這種高度簡潔與結構化的設計，恰好體現了給 AI 寫內容的核心原則：簡潔、清晰、避免歧義。這種格式的目的是為了讓 LLM 能夠使用經典程式技術（如解析器和正則表達式）來精確地提取資訊，而無需完全依賴其神經網路來理解內容。

llms.txt 部署與整合步驟：從檔案創建到監控

部署 llms.txt 的過程非常簡單，通常只需要以下幾個步驟：

1. 創建檔案： 使用 Markdown 編輯器創建一個名為 llms.txt 的檔案，並確保其內容遵循上述規範。

2. 上傳至根目錄： 將檔案上傳到網站的根目錄（例如 https://yourwebsite.com/llms.txt）。對於 WordPress 網站，可以手動將檔案添加到 public_html 資料夾，或使用專用的 WordPress 插件。

3. 在 robots.txt 中引用（可選）： 一些提案建議在 robots.txt 中添加一行 LLMS-txt: /llms.txt 來明確告知 AI 爬蟲此檔案的存在。雖然這不是必須的，但可以增加檔案被發現的可能性。

4. 驗證可訪問性： 在瀏覽器中輸入 https://yourwebsite.com/llms.txt，確保檔案可以公開訪問。

5. 定期更新： 確保 llms.txt 的內容與網站的最新資訊保持同步。

部署後，監控來自 AI 系統的請求至關重要，這能幫助評估檔案的影響，了解所提供的資訊如何被使用，以及哪些 AI 機器人正在訪問你的網站。

llms.txt 範例

策略思考：你現在該部署 llms.txt 嗎？

潛在的微小優勢與低風險：一場值得一試的操作

對於網站所有者來說，現在面臨的考量點並非技術層面的行或不行，而現在是否值得投資。從 Ahrefs 的觀點來看，llms.txt 部署成本極低，因為它只是一個托管在網站根目錄下的 Markdown 文件，也就是說，即使未來這項技術沒有被主流採用，網站所有者的損失也幾乎為零。

但是潛在的收益卻是巨大的，如果未來某個主流 LLM（例如 OpenAI 或 Google）真的將其作為標準，那麼早期採用者將擁有優勢。對於內容驅動型網站、技術文件網站或需要確保品牌資訊準確呈現的企業網站而言，這是一個潛在回報遠大於投入成本和風險的投資。

llms.txt 與「生成式引擎優化」（GEO）的未來

這場關於 llms.txt 的討論，已經為我們展示了 AI 時代內容優化的新方向：從單純的「可被發現」轉向「可被理解與應用」。這正是生成式引擎優化（GEO）的核心，GEO 不僅僅是提高流量，更讓你的內容被 AI 準確使用，從而在 AI 的回答中獲得更高的「可見度」和「權威性」。

傳統的 SEO 可能為網站帶來流量，但 llms.txt 則可能直接讓你的品牌資訊或產品細節成為 AI 回應的精選摘要。例如，當使用者向 AI 詢問某個產品的退貨政策時，如果你的 llms.txt 檔案清晰地提供了相關資訊，AI 的回答就更有可能直接引用你的網站，這是一種全新的行銷渠道。

結論：llms.txt 會成為下一個 SEO 標準嗎？

LLMS.TXT 作為一個新興提案，目前仍處於實驗和討論階段，它既不是解決所有問題的萬靈丹，也不是毫無價值的噱頭，其最終能否普及，將取決於主流 LLM 提供商的態度，以及整個內容社群的參與程度。

但這場討論本身已經為我們提供了重要的啟發，它迫使內容創作者重新思考，在一個由 AI 主導的資訊世界中，如何有效且精準地傳達資訊，這是一個從被動等待 AI 爬取，轉變為主動引導 AI 理解的思維。
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給網站所有者的行動建議：

• 對於絕大多數網站，特別是內容非技術性或非數據驅動的網站，目前無需急於部署 llms.txt。

• 對於內容密集、技術文檔或需要確保品牌資訊準確呈現的網站，可將其視為一項低成本的投資。
   

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