llms.txt 終極指南：業界巨頭觀點、操作實戰、核心概念

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」。

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。

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。

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.xm詳細比較表

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。

llma.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。

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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