如何实现LLMs.txt：分步技术指南
了解如何在您网站上实施LLMs.txt，以帮助AI系统更好地理解您的内容。为所有平台（包括WordPress、Shopify和静态网站）提供完整的分步指南。...
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理解 LLMs.txt —— 基础知识
LLMs.txt 是一种建议中的网络标准，旨在让网站所有者能够直接与人工智能系统沟通，规定其内容应如何被使用和解读。该标准由 Answer.AI 的 Jeremy Howard 于 2024 年 9 月提出，功能类似 robots.txt，但它专为 AI 应用设计，而非搜索引擎爬虫。该文件以 Markdown 格式编写，放在网站域名的根目录下，这样愿意遵守的 AI 系统可以轻松发现它。LLMs.txt 试图解决的核心问题，是内容创作者与 AI 平台之间缺乏标准化沟通机制——目前网站所有者没有可靠的方法来指定其内容在 AI 训练和推理中应如何被处理、引用或使用。与已经被广泛采纳、尊重数十年的 robots.txt 不同，LLMs.txt 代表了在 AI 时代建立类似规范的新尝试。这一标准反映了内容创作者对于 AI 系统未经明确归属或许可框架使用其作品的日益担忧。
LLMs.txt 的工作原理 —— 技术结构
LLMs.txt 被放置在网站的根目录（如 example.com/llms.txt），并采用结构化的 Markdown 格式，向 AI 系统传达内容使用偏好。该文件通常包含 H1 标题、对其目的的块引用摘要，以及用 H2 标题组织的详细部分，分别指定不同内容类别和使用准则。与采用简单文本语法和特定指令的 robots.txt 不同，LLMs.txt 利用 Markdown 的灵活性，允许更细致、可读性更强的指令。它也不同于主要用于帮助搜索引擎发现和优先抓取内容的 XML 站点地图。其关键区别在于，LLMs.txt 旨在传达意图和偏好，而不仅仅是列出可用内容或阻止访问。网站所有者可以指定哪些内容应优先用于 AI 训练，哪些应被排除，以及当 AI 系统使用其作品时如何进行归属。
| 文件类型 | 作用 | 受众 | 格式 | 影响 |
|---|---|---|---|---|
| LLMs.txt | 传达 AI 使用偏好 | AI 系统与大模型 | Markdown | 自愿遵守 |
| robots.txt | 控制爬虫访问与索引 | 搜索引擎 | 文本指令 | 广泛尊重的标准 |
| XML 站点地图 | 优先内容发现 | 搜索引擎 | XML 结构 | 提高索引效率 |
当前现实 —— 采纳与有效性
尽管 LLMs.txt 已经推出一年多，但没有任何主流 AI 平台——包括 OpenAI、Google、Anthropic 或 Meta——在其系统中支持该标准。Google 的 John Mueller 也明确表示公司认为 LLMs.txt 对其运营没有必要，这表明成熟的 AI 平台对于采用该标准的动力有限。这种缺乏采纳，导致了一种信息误区：一些 SEO 工具和内容创作者将 LLMs.txt 宣传为必备实践，而现实却是，它对当前 AI 系统处理内容几乎没有实际影响。主流 AI 平台可能回避实施 LLMs.txt 的原因包括：
- 缺乏强制机制：与 robots.txt 不同，无法技术性地验证其是否被遵守
- 商业模式冲突：AI 公司从不受限制地获取训练数据中获益
- 偏好操纵攻击：研究显示标准化偏好文件可能被利用或操控
- 自愿性质：缺乏法律支持，采纳完全可选
- 利益冲突：不同利益相关方对 AI 内容使用有不同目标
这种宣传与现实的脱节，凸显了在没有行业广泛共识的情况下建立新网络标准的挑战。
潜在益处 —— 如果被采纳
如果主流 AI 平台采纳并尊重 LLMs.txt 标准，内容创作者将获得显著好处。网站所有者可以更好地控制其内容被 AI 系统解读和使用的方式，可能带来更好的归属实践，以及 AI 生成输出中对其作品的更准确呈现。从 AI 系统的角度，遵守 LLMs.txt 可通过提供关于网站目的、结构和预期用途的明确上下文，提升内容理解能力，从而产生更准确、相关的 AI 回应。资源优化也将得到改善，AI 系统可优先处理高质量、明确授权的内容，而不是在全网无差别抓取。此外，实施 LLMs.txt 还可作为数字化存在的前瞻性保障，在更成熟的 AI 系统出现并可能尊重此类标准前，提前明确自身偏好。对于关心 AI 如何使用其内容的组织而言，即使目前尚未强制执行，拥有标准化的偏好传达机制，也是朝着更透明 AI 实践迈出的重要一步。
实施指南 —— 如何创建 LLMs.txt
创建 LLMs.txt 文件非常简单，不需要除基础文件创建外的技术专长。现在许多主流 SEO 工具如 AIOSEO、Rank Math、Yoast 和 Squirrly 都内置了 LLMs.txt 生成器，让使用这些平台的网站所有者轻松完成操作。对于手动实施者，基本结构包括：用 H1 标题（通常为“# LLMs.txt”）、块引用解释文件目的，以及用 H2 分节详细说明内容类别和使用偏好。该文件应保存为“llms.txt”，并上传至你域名的根目录，使其可通过 yourdomain.com/llms.txt 访问。对于偏爱命令行工具的开发者，llms_txt2ctx CLI 工具也可用于生成和管理 LLMs.txt 文件。最佳实践包括明确指定应优先处理的内容类型、清晰声明归属要求，并随内容策略调整定期更新该文件。虽然实施很简单，但要记住，其有效性完全取决于 AI 平台是否愿意遵守此标准。
真实评估 —— 你该用它吗？
是否实施 LLMs.txt 在 SEO 和内容创作社区引发了真实的争论，双方观点均有其道理。Squirrly 持谨慎而诚实的态度——承认 LLMs.txt 易于实施，但目前没有任何主流 AI 平台遵守，因此没有可衡量的收益。而 Rank Math 则更为乐观，将 LLMs.txt 定位为前瞻性最佳实践，建议内容创作者为可能的未来采纳提前准备。实际上，实施 LLMs.txt 不会损害你的网站或 SEO 表现，但也不会为 AI 系统当前处理你内容方式带来直接、可见的好处。对于大多数网站所有者来说，时间和资源更适合投入到经过验证的 SEO 基础——高质量内容创作、技术 SEO 优化、合理内链和移动端适配——这些都已被证明能提升可见性和流量。但对于极度关心 AI 使用其内容的组织，LLMs.txt 作为记录偏好的方式，哪怕目前未被执行，也是一种合理的前瞻性保障。平衡的建议是：如果你有合适工具和时间可以实施，但不必将其置于核心 SEO 和内容策略之上。
AmICited.com 关联 —— AI 内容监控
AmICited.com 是一个用于验证和监控 AI 系统如何在全网引用和使用内容的平台，是 LLMs.txt 实施的天然补充。LLMs.txt 让你能向 AI 系统传达偏好，而 AmICited 则让你能够监控这些偏好是否被尊重，以及你的内容实际如何被 AI 生成输出所使用。该平台帮助内容创作者追踪引用、验证归属准确性，并了解 AI 内容使用的整体格局——通过数据驱动的洞察，判断你的 LLMs.txt 指南是否产生实际影响。将 AmICited.com 与 LLMs.txt 结合使用，组织可以建立完整的监控框架：通过 LLMs.txt 设定偏好，同时借助 AmICited 的验证工具追踪真实 AI 引用模式。这样，你可以衡量 LLMs.txt 实施的有效性，并根据 AI 的实际行为调整策略，而不是基于假设。当 AI 平台有可能采纳 LLMs.txt 标准时，AmICited 在验证合规性和确保内容偏好被尊重方面将变得更加重要。
展望未来 —— LLMs.txt 的未来
LLMs.txt 的发展轨迹尚不明朗，但其背后的核心话题——AI 系统是否应尊重内容创作者偏好——很可能还将持续演变。社区推动完善与推广该标准的努力仍在继续，各方正努力证明其价值并鼓励主流 AI 平台采纳。下一个关键节点将是，是否有大型 AI 公司率先支持 LLMs.txt，这有可能引发行业更广泛采纳。在此之前，LLMs.txt 处于一种“边界空间”：技术上合理易用，但因缺乏平台支持而在实践中无效。内容创作者应关注官方渠道与行业动态，及时了解 AI 平台采纳情况，因为如果主流平台认为该标准有利，其推广速度可能会很快。现阶段，LLMs.txt 更适合作为有潜在未来意义的新兴标准，而非当下必须执行的实践。真实的评估是：保持关注，方便时可以实施，但在 AI 与内容创作格局继续成熟与稳定前，仍应聚焦于经过验证的策略。
