搜索引擎优化的 LLMs.txt：如何帮助人工智能理解您的网站

引言

大型语言模型已不再只是“炫酷的聊天机器人”。人们正通过它们咨询产品问题、比较工具、核对价格并研究决策。

这意味着您的网站现在拥有两大核心受众：

• 人类用户通过传统搜索、社交渠道及直接访问抵达

• AI系统通过爬虫、连接器、集成开发环境及AI搜索功能抵达

传统SEO依然重要，但平行领域正迅速崛起：让内容更易于AI理解与复用。这正是llms.txt标准提案的价值所在。

对Ranktracker而言，llms.txt是AI就绪检查清单中一个小而精的环节。它不会取代SEO工作，但能帮助网站适应LLM实际消费网络内容的方式。

让我们深入解析其本质、起源，以及如何将其应用于真实商业网站（而非实验室演示）的合理实施方式。

llms.txt的通俗解释

llms.txt是放置在域名根目录的纯文本文件（通常采用Markdown格式），例如：

https://yourdomain.com/llms.txt

其作用很简单： 告知大型语言模型您网站上哪些是"优质内容"。

它无需AI代理猜测重要页面，而是提供精心筛选的关键URL地图：

• 文档

• 功能页面

• 定价与政策

• 重要指南与资源

• 其他支持大型语言模型的Markdown文件

它并非取代robots.txt或sitemap.xml：

• robots.txt= “此处为爬取本站的规则。”

• sitemap.xml= “此处提供可索引的URL列表”

• llms.txt= “此处内容最能体现我们的身份与业务范围。”

可将其视为一份简短而权威的指南： "若你是试图解析本网站的AI，请从这里开始。"

llms.txt的起源与实际应用者？

llms.txt 的理念由杰里米·霍华德（Jeremy Howard，fast.ai / Answer.AI）于2024年正式提出。他试图解决的问题是：

• 网站结构复杂：导航栏、广告、表单、JS、追踪器、冗余布局。

• LLM的上下文窗口有限，无法一次性吞下整个网站。

• 开发者、工具及AI代理通常需要一个干净、结构化的入口来获取文档或产品信息。

解决方案： 在/llms.txt路径下创建标准文件，该文件：

1. 以人类/AI可读的简洁方式描述项目或网站

2. 列出关键的Markdown或文本友好型资源

3. 若上下文受限，可选标记部分URL为"可选项"

如今我们看到早期采用者，尤其在开发者生态系统和文档密集型项目中，包括：

• API与组件库

• 文档生成器

• 部分SaaS文档平台

• 少数代理机构和SEO平台正在尝试GEO（生成式引擎优化）

关键细节：

• 主要大型语言模型供应商（OpenAI、Anthropic、Google等）尚未公开承诺像搜索引擎遵守robots.txt那样遵守llms.txt文件。

• 部分公司（如Anthropic和Nuxt UI）发布自有llms.txt文件供他人使用，但这无法保证其爬虫会为自家模型采纳该文件。

因此当前 llms.txt 的状态是：

• 该规范仅为提案标准，并非排名或检索的保证信号

• 适用于明确支持该协议的工具与工作流（如集成开发环境、智能助手、AI感知文档工具）

• 对复杂网站而言是良好的"未来保障"措施

添加该文件当天不必期待流量激增，但也不必投入数周工程时间来完善它。

llms.txt规范的实际运作机制

该规范刻意采用Markdown格式，因为它：

• 人类易于阅读

• 便于大型语言模型解析

• 结构化程度足以支持简单解析器和脚本

有效的 llms.txt 通常遵循以下结构：

1. H1标题 项目或网站名称

2. 引用块 网站或产品的简要说明

3. 可选说明段落 补充说明链接解读方式

4. 一个或多个H2分区 每个H2分区归纳文件或URL列表

5. 每个H2内包含带项目符号的链接列表 列表项由Markdown链接及可选注释构成： [链接标题](https://url)：可选描述

6. **可选## 可选章节 此处链接优先级较低，内容紧凑时可跳过

以下是通用网站的简化示例：

# your-website.com
> 本网站是面向X、Y、Z领域的在线平台，提供指南、工具及文档支持。
通过分步教程和产品文档，帮助用户完成A、B、C操作。
文档

API概览：认证机制、接口说明、速率限制及请求示例。
快速入门：10分钟上手指南。

政策条款

服务条款：法律条款与使用规范。
退款政策：退款与取消操作说明。

指南

入门指南：核心功能高阶操作指引。

可选内容

公司简介：发展历程、企业使命与团队介绍。
媒体资源：新闻资料包、品牌标识及媒体报道。

请注意本文件不涉及以下内容：

• 不包含所有博客文章或落地页

• 不替代网站地图

• 不包含爬取规则

它仅是精心整理的内容目录，旨在帮助任何大型语言模型向他人解释您的网站。

Ranktracker风格的llms.txt示例

为使内容更具实操性，以下是Ranktracker平台精简版llms.txt示例：

# ranktracker.com
> Ranktracker 是一款全能型SEO平台，助力营销人员和代理机构追踪关键词排名、发掘新关键词机会、检测技术问题并监控反向链接。
该平台将实时搜索结果页面数据、关键词情报与网站审计功能整合于单一SaaS平台。通过下方文档和指南，您可了解工具运作原理及其在日常SEO中的应用。
核心工具

排名追踪器：设置关键词追踪、地域定位、设备类型，解读排名位置与可见度。
关键词发现：关键词挖掘流程、难度评分、搜索意图分析及搜索结果快照。
搜索结果检查器：即时搜索结果分析、竞争对手对比及本地化结果。
网站审计：技术SEO检测、错误分类及修复优先级排序。
反向链接检测：反向链接发现、权威指标评估及锚文本分析。
反向链接监控：实时追踪新增、丢失及变更的反向链接。

指南与教育

SEO指南：涵盖SEO、AEO、GEO及搜索结果策略的深度教程。
Ranktracker学院：面向初学者与高级SEO从业者的系统化课程体系。

政策与公司

定价方案：套餐选择、计费模式及使用限制说明。
隐私政策：数据处理、隐私保护及合规条款。
服务条款：法律条款与使用规范。

可选内容

关于Ranktracker：公司沿革、使命与领导团队。
联系我们：团队联络方式。

任何理解 llms.txt 的 AI 代理或工具现可实现：

• 当用户询问"Ranktracker网站审计如何运作？"时，可直接跳转至对应文档

• 提取简洁的高级产品描述

• 避免包含过时或边缘URL（无法体现核心服务）

这就是其实际价值所在。

AI优先时代为何需要llms.txt

既然已有SEO和网站地图，为何还要费心创建？

因为大型语言模型以独特方式处理网络内容：

• 它们受限于上下文窗口大小，无法一次性加载整个网站至内存。

• 原始HTML冗余杂乱。导航栏、广告位、侧边栏及JS代码均与价值主张无关

• 在编码和文档领域，人们越来越多地通过IDE、编辑器和专业工具内置的AI进行查询。这些工具通常需要单一、清晰、结构化的权威数据源。

llms.txt 实质传达的是：

"若你的上下文窗口空间有限，这些是应优先加载的URL。"

对于开发者文档而言，这几乎是毋庸置疑的选择。而对营销导向型网站来说，更重要的是面向未来保障，确保规范性说明易于查找。

llms.txt vs robots.txt vs sitemap.xml

这三者容易混淆，让我们明确区分：

robots.txt

• 存放于/robots.txt

• 为特定用户代理设置允许 /禁止访问规则

• 搜索引擎及部分AI爬虫会遵循此配置尊重用户偏好

• 可阻止访问特定文件夹或文件

sitemap.xml

• 通常位于/sitemap.xml（可引用其他站点地图）

• 列出可索引网址及元数据（最后修改时间、优先级等）

• 帮助爬虫高效发现内容

llms.txt

• 位于/llms.txt

• 包含经过筛选的重要且适合大型语言模型的URL列表

• 采用Markdown格式编写，而非XML

• 提供语境与结构而非规则

robots.txt关乎访问权限。 sitemap.xml 关乎覆盖范围。 llms.txt关乎优先级与理解。

它们是互补关系，而非替代关系。

llms.txt当前能为您实现的实际价值

直截了当地说：

• 目前尚无确凿证据表明 llms.txt 能直接提升流量、排名或AI引用频率。

• 主要大型语言模型供应商尚未像搜索引擎对站点地图那样宣布官方支持。

那为何还要费心？

因为这是项低投入、低风险的基础维护工作，能带来：

• 使您的网站更易集成至AI优先工具（IDE插件、智能助手、明确使用llms.txt的AI搜索产品）。

• 让团队内部轻松将AI助手（如ChatGPT或Claude）指向规范文档： "仅使用https://example.com/llms.txt链接的文档作答。"

• 当 llms.txt 或类似规范成为更广泛的地理位置/LLM标准时，助您抢占先机。

不妨将其视为在富媒体结果普及前添加结构化数据的做法。早期采用者未必能立即获益，但当使用率攀升时，他们已占据显著优势。

当前最适合使用 llms.txt 的场景

对某些网站而言，llms.txt几乎是过度设计；对另一些网站，它已展现出极高价值。

其价值最大化的场景包括：

• 当您拥有功能复杂、模式多样的产品时

• 您维护开发者文档（API、SDK、组件、集成方案）

• 您的网站覆盖广阔信息领域（高校、大型内容库、法规立法中心）

• 您期望用户能在工具内部（IDE、编辑器、CLI等）通过AI咨询产品问题

示例：

• 一个提供独立API文档、仪表盘文档、webhook文档及集成文档的SaaS平台

• SEO平台（如Ranktracker）需支持多模块、帮助中心及深度指南

• 托管服务商（含知识库文章、教程及平台专属工作流）

对于仅有五页的小型宣传网站，添加 llms.txt 虽易操作，但因内容本就简洁，效果将不甚显著。

分步指南：如何为网站创建 llms.txt 文件

无需特殊插件或AI工具即可高效完成。以下是实用操作流程：

1. 确定何为"规范"内容

首先回答：

• 哪些页面阐述了我们的核心产品或服务？

• 哪些文档或指南应作为AI的固定参考依据？

• 哪些政策或法律页面绝不能被误解？

• 哪些页面已过时或内容冗余，不应被展示？

大型网站应控制在数十至数百个URL，而非数千个。

2. 将URL划分为逻辑板块

构建如下粗略结构：

• ## 产品文档

• ## 入门指南

• ## 定价与政策

• ## 指南与教程

• ## 可选

这符合人类和AI对内容的认知方式。

3. 使用Markdown格式编写llms.txt内容

遵循规范：

1. H1 标题（填写您的网站或项目名称）

2. 引用块内置简洁摘要（1-3句话）

3. 补充背景的简短段落

4. H2分区：[标题](URL)的项目符号列表：描述

5. ## 可选部分用于补充链接

保留描述内容：

• 简洁且信息丰富

• 杜绝冗余内容与营销术语

• 聚焦用户将学到或实现的内容

4. 保存文件并上传至根目录

• 将文件保存为llms.txt（UTF-8 编码）

• 上传至网站根目录（/），与robots.txt及可能的sitemap.xml文件并存

• 确认浏览器可访问https://yourdomain.com/llms.txt

5. 可选：使用生成器或CMS集成

若您使用WordPress、Drupal、文档工具或现代静态网站生成器，可能会发现：

• 可自动从导航菜单或文档生成 llms.txt 的插件

• 可同时输出HTML与.md页面版本的文档生成工具，并附带匹配的llms.txt文件

自动化工具虽便利，但仍需人工筛选编辑文件。核心价值在于体现主观优先级排序，而非简单堆砌菜单结构。

llms.txt、SEO、AEO、GEO与LLMO：它们如何关联？

各类缩写层出不穷：

• SEO– 经典搜索引擎优化

• AEO——答案引擎优化（优化内容以在AI答案和概述中显示）

• 生成式引擎优化（GEO）——针对生成式AI系统优化内容

• LLMO——针对基于大型语言模型的发现与品牌提及进行优化

llms.txt 定位何处？

它是实现AEO/GEO的技术支撑之一：

• SEO和内容仍是核心支撑（主题覆盖、权威性、链接建设、意图覆盖）。

• 结构化数据、清晰的信息架构和强大的实体使您的内容更易理解。

• llms.txt文件为重要页面添加机器可读索引，专为AI代理而非网页爬虫优化。

对于Ranktracker用户群体，可建立这样的认知模型：

SEO助你被发现。 

AEO/GEO帮助AI准确理解你。 llms.txt正是支持这一目标的微型技术工具之一。

监控与维护 llms.txt

发布后请将其视为技术架构的常规组件进行管理。

需重点关注事项：

• 可访问性：https://yourdomain.com/llms.txt能否在无重定向循环、身份验证或 404 错误的情况下加载？

• 服务器日志/分析：

  • 您是否观察到AI相关用户代理对/llms.txt文件的访问量随时间增长？

  • 您的生态系统中是否有开发者工具或代理引用该文件？

• 内容偏移：

  • 当您推出重大新功能或淘汰旧功能时，请更新该文件。

  • URL变更时（迁移、文档结构调整），请保持链接有效。

• 冲突项：

  • 确保 llms.txt 文件不指向被 robots.txt 阻止的内容

  • 确保描述内容与页面实际呈现内容一致

从Ranktracker角度出发，您还可：

• 使用排名追踪器监控可能与AI答案互动的品牌查询（如"[产品]评测"、"如何使用[功能]"、"[品牌]定价"）。

• 使用关键词查找器发现用户实际输入的"AI相关"查询，如"如何在AI搜索中显示"或"llms.txt示例"。

• 使用SERP检查器查看目标关键词何时何地出现AI概述或答案型结果，并持续观察其可见性随时间的变化趋势。

你无法将变化完全归因于 llms.txt，但至少能获得关于整体人工智能优化效果的数据。

那么……现在就该实施 llms.txt 吗？

诚实的答案是：

• 若期待排名立即提升，您可能会失望。

• 若希望网站更易于AI代理、工具及未来爬虫理解，花一两小时做好合理设置是值得的。

支持方：

• 复杂的SaaS平台

• 开发者文档

• 大型知识库

• 在AEO/GEO领域投入重金的品牌

llms.txt是技术栈中合理且低门槛的补充。

对于小型网站而言，它更像是锦上添花的选项而非必需品，但实施门槛低，值得一次性配置并定期维护。

换言之：将 llms.txt 视作早期结构化数据的处理方式。它并非策略核心，却是为人工智能搜索发展趋势做好准备的明智之举。