你真的可以向AI引擎提交内容吗？还是只能等待和祈祷？

让我帮你设定现实的预期：

你可以控制的：

你无法控制的：

• ChatGPT的训练数据何时更新
• 哪些具体页面被选中用于训练
• Perplexity何时索引新内容
• AI系统的优先级决策

现实情况： 没有“AI版的Search Console”。 你无法强制被收录。 你可以做的是消除障碍，构建信号。

把精力放在可控的事情上：

1. 访问权限优化
2. 内容质量
3. 外部信号

不要纠结于你无法控制的部分。

关于llms.txt——目前的情况如下：

它是什么： 一种为AI系统设计的建议标准（类似robots.txt）。 为AI爬虫提供内容偏好和使用建议。

llms.txt示例：

# example.com的llms.txt

# AI系统优先内容
Preferred: /guides/
Preferred: /documentation/
Preferred: /faq/

# 提供事实信息的内容
Factual: /research/
Factual: /data/

# 经常更新的内容
Fresh: /blog/
Fresh: /news/

# AI相关询问联系方式
Contact: ai-inquiries@example.com

当前采纳度：

• 尚未被广泛识别
• 无法保证AI系统一定读取
• 属于前瞻性部署
• 实现成本极低

我的建议： 部署它（只需10分钟）。 没有坏处，可能有好处。 向有读取能力的系统展示你对AI的关注。

它不是万能钥匙，但属于免费的优化措施。

网站地图对AI的作用比大多数人想象的要大。

为什么网站地图有助于AI：

• 提供内容结构
• 显示更新频率
• 指示内容优先级
• 帮助爬虫发现页面

网站地图最佳实践：

1. 包含所有重要页面
2. lastmod日期真实准确
3. 合理的优先级信号
4. 动态生成（自动更新）
5. 提交给Google（AI会利用Google数据）

大型网站的网站地图索引示例：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<sitemapindex xmlns="...">
  <sitemap>
    <loc>https://site.com/sitemap-main.xml</loc>
    <lastmod>2026-01-01</lastmod>
  </sitemap>
  <sitemap>
    <loc>https://site.com/sitemap-blog.xml</loc>
    <lastmod>2026-01-01</lastmod>
  </sitemap>
</sitemapindex>

我们的观察： 出现在网站地图中的页面被发现速度明显快于孤立页面。 准确的lastmod日期可提升更新后被重新爬取的速度。

像维护Google网站地图那样维护你的AI网站地图。

外部信号就是你的“提交机制”。

外部信号如何触发AI发现：

1. Reddit提及

   • AI积极监控Reddit
   • 相关讨论里带链接=更快被发现
   • 只做真实参与

2. 新闻报道

   • AI关注新闻源
   • 新闻稿分发有助于发现
   • 行业媒体提及

3. 社交分享

   • 活跃讨论容易吸引注意
   • LinkedIn、Twitter互动
   • 有机传播

4. 权威引用

   • 其他网站链接到你
   • Wikipedia收录
   • 行业数据库收录

原理： AI系统不仅仅爬你的网站。 它们会从全网理解内容。 你的内容被别处提及时，才会引起AI注意。

实操方式： 新内容发布后？

1. 在相关Reddit版块真实分享
2. 在社交平台宣传
3. 推送给行业媒体
4. 从已被爬取的页面做内链

这就是你的“提交”流程。

页面速度会影响AI爬虫行为。

我们的观察：

速度为何重要：

• AI爬虫有资源上限
• 慢页面消耗更多处理成本
• 快页面更优先被爬
• 慢站点容易超时

优化重点：

1. 服务器响应时间
2. 图片优化
3. 精简阻塞性JavaScript
4. 使用CDN
5. 设置缓存头

我们的案例： 把首屏时间从2.1秒提升到0.6秒。 GPTBot访问频率从每月变成每周。

你不能直接提交，但可以让爬取更顺畅。

内链对于AI发现页面的作用被严重低估了。

原理： AI爬虫通过跟踪链接发现新页面。 从高频被爬页面内链的新内容会更快被发现。 孤立页面可能永远不会被爬。

策略：

1. 识别高频被爬页面

   • 查服务器日志，看AI bot常访问哪些页面

2. 从这些页面给新内容做内链

   • 首页“最新内容”区
   • 相关内容推荐组件
   • 正文里的上下文内链

3. 创建主题枢纽页

   • 主题中心页，聚合相关内容
   • 资源中心
   • 分类页面

我们的做法：

• 首页展示最新5篇内容
• 博客Top10文章有“相关推荐”区
• 主要主题设内容枢纽页

从首页内链的新内容被发现速度是孤立内容的3倍。

结构化数据有助于AI理解内容优先级。

有助于发现的Schema：

文章Schema：

• datePublished
• dateModified
• 作者信息
• 标题

FAQ Schema：

• 标示问答内容
• 易于AI提取

HowTo Schema：

• 标示教程内容
• 步骤分明

组织Schema：

• 实体信息
• sameAs链接

作用： Schema不能保证被收录。 但有助于AI理解内容类型和相关性。 结构良好的类型化内容更可能被优先处理。

实践建议： 所有内容都加Schema。 用Google丰富结果测试工具校验。 在Search Console监控报错。

Schema是信号，不是提交，但它是有用的信号。

监控你的优化是否有效。

服务器日志分析：

留意这些User Agent：

• GPTBot（OpenAI）
• PerplexityBot
• ClaudeBot
• anthropic-ai
• Google-Extended

要跟踪的内容：

• 访问频率
• 被爬页面
• 状态码（200/错误）
• 访问模式及变化

简单日志筛查：

grep -i "gptbot\|perplexitybot\|claudebot" access.log

健康爬取的表现：

• 定期访问（每天-每周）
• 关键页面被爬取
• 没有错误响应
• 活跃度逐步提升

预警信号：

• 完全没有AI爬虫访问
• 403/500等错误多
• 活跃度下降
• 只爬首页

如果看不到AI爬虫，先排查访问权限。 能看到，说明你的优化起作用了。

所以，真实的答案是：没有直接提交，但有很多可以做的事。

我的行动计划：

技术基础：

• 审查robots.txt确保AI爬虫可访问
• 部署llms.txt
• 优化页面速度
• 维护准确的网站地图

发现信号：

• 新内容从已爬页面做内链
• 建立外部信号（Reddit、PR、社交）
• 实施Schema标注

监控：

• 分析服务器日志中的AI爬虫
• 跟踪爬取频率和模式
• 监控访问错误

思路转变： 不是“提交等待收录” 而是“消除障碍，构建信号”

结果相似，做法不同。

感谢大家——现在我清楚哪些事情确实可行了。