LLMs.txt 是 2024 年 9 月由 Answer.AI 共同創辦人 Jeremy Howard 提出的一項新標準，目的是幫助大型語言模型（LLM）更有效地理解和索引網站內容。這個概念如同傳統的 robots.txt 和 sitemap.xml 檔，只不過這個檔案是專門針對 AI 系統設計，為網站提供結構化的內容導覽，讓 LLM 能夠更精準地獲取和理解網站的核心資訊。儘管這項標準在開發者社群中快速獲得關注，但其實際效果和必要性仍存在相當爭議，不管如何，在 AI 時代的SEO已經開始產生新的搜尋生態變化，越來越多的人從AI生成結果中得到答案，如何讓自家網站內容快速被 AI 收錄，任何相關發展技術我想皆值得關注。

AI搜尋優化策略發展時程表：從傳統SEO到新興AI優化方法

LLMs.txt 的基本概念與運作原理

標準格式與結構設計

LLMs.txt 採用 Markdown 格式，通常放置在網站根目錄下（如 example.com/llms.txt），其結構包含幾個關鍵元素：標題（H1）用於標示網站或專案名稱、簡介區塊使用引用格式（blockquote）提供網站摘要、以及使用 H2 標題分類的連結清單，每個連結後可附加簡短描述。這種格式既保持人類可讀性，也確保 LLM 能夠輕鬆解析其中的結構化資訊。

LLMx.txt 基本結構規範

LLMs.txt 檔案遵循以下標準格式，按順序包含這些元素：

1. 標題（必須）

# 網站或專案名稱

使用 H1 標題（一個 # 符號）
這是唯一必須的欄位

2. 簡介區塊（建議）

> 簡短的網站或專案描述，包含理解檔案內容所需的關鍵資訊

使用 blockquote 格式（> 符號開頭）
簡潔地描述網站核心功能或目的

3. 詳細說明（可選）

可以包含任何類型的 Markdown 內容（段落、清單等），
但不能使用標題，提供專案的詳細資訊和解讀指南。

4. 分類連結清單（可選）

## 分類名稱

- [連結標題](URL): 可選的連結說明
- [另一個連結](URL)

5. Optional 區塊（特殊）

## Optional

- [次要資源](URL): 在需要較短內容時可以跳過的資源

LLMs.txt 範例

標準還提供兩種主要變體：基本的 /llms.txt 檔案提供網站內容的索引導航，而 /llms-full.txt 則包含完整的文檔內容。後者特別適用於技術文檔，可將所有相關資訊整合在單一檔案中，減少 LLM 需要多次請求不同頁面的問題。許多平台還建議在一般網頁 URL 後加上 .md 擴展名來提供該頁面的 Markdown 版本，進一步增強 AI 的內容理解能力。

與傳統網站標準的差異

LLMs.txt 與 robots.txt 和 sitemap.xml 在目的和功能上存在根本差異。robots.txt 主要用於控制搜尋引擎爬蟲的行為，告訴它們哪些頁面可以訪問、哪些應該避開；sitemap.xml 則為搜尋引擎提供網站所有重要頁面的結構化清單，幫助建立索引。相比之下，LLMs.txt 不是要控制或限制 AI 爬蟲，而是主動提供精煉的內容，專門針對 LLM 的理解需求進行優化。

這種差異反映了 AI 系統的獨特挑戰：LLM 受限於上下文視窗大小，無法處理完整的網站內容，同時它們需要清晰、簡潔的資訊來避免產生錯誤或幻覺。因此，LLMs.txt 的設計理念是主動提供「策劃過的內容」，而非僅僅允許或禁止訪問。

比較 robots.txt（控制搜尋機器人）與 LLMS.txt（透過內容過濾與索引控制 AI 模型）

目前的採用狀況與產業反應

技術平台的積極響應

自 2024 年 9 月提出以來，LLMs.txt 在技術文檔和開發者工具領域獲得快速採用。Mintlify 文檔平台率先支援 LLMs.txt，讓平台上數千個開發工具的文檔一夜之間變得對 LLM 友好。Anthropic 也為其 API 文檔建立了 llms.txt 與 llms-full.txt 檔案，Cursor、Vercel、FastHTML 等技術平台紛紛跟進，顯示出開發者社群對這項標準的興趣。

社群工具的發展也相當活躍，包括 directory.llmstxt.cloud 這樣的索引網站收集公開的 llms.txt 檔案，以及各種自動生成工具和外掛程式的出現。這些發展表明，至少在技術文檔領域，LLMs.txt 確實回應了實際需求，特別是在開發環境中，LLM 需要快速訪問 API 文檔和程式設計指南的情況下。

主要 AI 公司的態度

然而，主要的 LLM 供應商對 LLMs.txt 的態度卻相當保守。Google 的 Gary Illyes 最近表示：「Google 不會使用 LLMs.txt，要讓您的內容出現在 AI 摘要中，只需使用符合正常規範的 SEO 準則即可。您不需要 GEO、LLMO （大型語言模型最佳化）或其他任何內容」。而 OpenAI、Anthropic 和 Google 等主要公司都未正式承諾支援這項標準，這大大限制了其實際影響力。

主要 AI 公司尚未支援 llms.txt 標準

雖然開發者社群積極採用 LLMs.txt，但如果主要的 AI 系統不讀取這些檔案，其實際效果就相當有限。一些網站管理員報告稱，他們的伺服器日誌顯示很少有 AI 爬蟲實際訪問 llms.txt 檔案，只有少數專門的工具在使用

實際效果備受爭論

技術限制與實施困難

以現在的技術發展來看， LLM 已經具備相當強的內容解析能力，能夠從原始 HTML 中提取有用資訊，而不需要額外的指導檔案。Google 的 John Mueller 指出，如果 AI 系統需要驗證 LLMs.txt 中宣稱的內容是否屬實，它們仍然需要檢查原始網頁，這就使得額外檔案變得多餘。

此外，LLMs.txt 也存在被濫用的風險，網站所有者可能在該檔案中提供與實際內容不符的資訊，試圖誤導 AI 系統，這種情況與過去 keywords meta tag 被濫用的問題類似。這種潛在的操控可能促使 AI 公司選擇直接分析原始內容，而非依賴網站提供的摘要。

社群意見分歧

業界對 LLMs.txt 的看法存在明顯的分歧。支持者認為它為網站提供了主動控制 AI 理解其內容的機會，特別是在技術文檔領域，能夠顯著提升 AI 助手的準確性和效率。一些用戶報告，在 Cursor 等支援 LLMs.txt 的 IDE 中，加入相關檔案確實能改善程式碼生成的準確性。

然而，另外的看法是，如果主要 AI 公司不採用這項標準，個別網站的努力就沒有意義。他們認為 LLMs.txt 可能是「解決不存在問題的方案」（solution in search of a problem），因為現代搜尋引擎和 AI 系統已經能夠有效處理傳統網站結構。

AI 搜尋優化的新興趨勢

從 SEO 到 GEO 的典範轉移

隨著生成式 AI 的普及，傳統的搜尋引擎優化（SEO）正面臨根本性變革。新興的概念包括生成式引擎優化（GEO）、答案引擎優化（AEO）和 AI 代理優化（AAO），這些策略都針對 AI 系統的特殊需求進行設計。與傳統 SEO 追求關鍵字排名不同，這些新方法更關注內容被 AI 正確理解和引用的機率。

GEO 強調內容的語義結構和主題明確性，讓 AI 能夠更容易摘錄和整合資訊。AEO 則專注於提供結構化的問答內容，特別適合語音助理和 AI 摘要功能。AAO 更進一步，考慮 AI 代理如何代表用戶執行任務，需要網站提供清晰的服務資訊和操作指南。

網站是否應該加入LLMs.txt

當前的實施策略

對於考慮採用 LLMs.txt 的網站，專家建議採取謹慎但開放的態度。目前最適合實施 LLMs.txt 的領域包括技術文檔、API 參考資料和開發者工具，這些內容本身就具有結構化特性，容易轉換為 AI 友好格式。對於一般商業網站，則可以考慮將 LLMs.txt 作為長期策略的一部分，但不應樂觀認為加入這樣的文件就能產生立竿見的成效。

實施時建議採用動態生成的方式，確保檔案內容與網站結構保持同步。同時，應該注意使用 noindex 標頭防止 LLMs.txt 檔案本身被搜尋引擎索引，避免造成用戶困惑。

技術發展趨勢

隨著多模態 LLM 的發展，LLMs.txt 規範可能需要擴展以支援圖片、影片等非文字內容的描述。此外，即時資料管道和內容新鮮度權重等概念也可能被納入未來版本中。模型上下文協議（MCP）等新興標準也可能與 LLMs.txt 形成互補關係，提供更完整的 AI 內容互動方案。

從長遠來看，LLMs.txt 的成功很大程度上取決於主要 AI 公司的態度轉變。如果 OpenAI、Google 或 Anthropic 開始正式支援這項標準，將可能引發廣泛採用。然而，如果這些公司繼續依賴現有的內容解析技術，LLMs.txt 可能只會在特定技術領域保持相關性。

結論：理性看待新興標準

LLMs.txt 代表了網站所有者主動適應 AI 時代的一次嘗試，其核心理念——為 AI 系統提供結構化、精煉的內容——確實具有價值。在技術文檔和開發者工具領域，它已經展現出實際效用，幫助 AI 助手提供更準確的技術支援。

然而，其廣泛採用仍面臨重大挑戰，主要是缺乏主要 AI 供應商的正式支援。Google 專家的負面評價和實際使用數據的稀少，都顯示這項標準尚未成為主流。對於網站管理者而言，明智的做法是密切關注技術發展，在合適的情況下進行小規模測試，但不應將其視為 AI 搜尋優化的萬能解決方案。

真正的 AI 搜尋優化更可能來自於內容品質的提升、結構化資料的完善，以及對用戶需求的深度理解，而非單純依賴新的技術標準。在這個快速變化的領域中，保持學習和適應的心態比盲目追隨任何單一趨勢都更為重要。

關於 LLMs.txt 的常見問題 (FAQ)

Google 或其他搜尋引擎會使用我的 LLMs.txt 嗎？

根據目前的資訊，搜尋引擎並不會直接使用 LLMs.txt，因為它們針對自身的索引機制進行了最佳化。
然而，隨著人工智慧整合的不斷發展，可以想像，未來搜尋引擎可能會利用 LLMs.txt 等人工智慧友善的內容格式。

LLMs.txt 能提升我的 SEO 排名嗎？

問題	回答
Google 或其他搜尋引擎會使用我的 LLMs.txt 嗎？	根據目前的資訊，搜尋引擎並不會直接使用 LLMs.txt，因為它們針對自身的索引機制進行了最佳化。然而，隨著人工智慧整合的不斷發展，可以想像，未來搜尋引擎可能會利用 LLMs.txt 等人工智慧友善的內容格式。
LLMs.txt 能提升我的 SEO 排名嗎？	不能提供保證。Google 專家有提及目前不使用 LLMs.txt，因為他們認為 Google 索引機制已經夠強大。但是我們建議可以嘗試採用此標準來提升網站的可見度。隨著用戶越來越依賴 LLM 來查詢與搜尋內容，經過 LLM 優化的內容可能對網站的可見度會有極大的幫助。
如果我有 LLMs.txt，我還需要 robots.txt 或 sitemap.xml 嗎？	它們的用途不同： - robots.txt：告訴爬蟲機器人哪些頁面 / 資料夾可以或不可以抓取 - sitemap.xml：列出所有可供搜尋引擎索引的頁面 - LLMs.txt：提供人類（和人工智慧）可讀的頁面摘要或全文，以直接輔助人工智慧模型

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什麼是LLMs.txt：網站置入LLMs.txt 對 AI搜尋的影響性解析