Google搜索倡导者John Mueller明确反对仅为大型语言模型（LLM）构建独立的Markdown或JSON页面。他认为，目前并无证据表明LLM需要访问普通用户无法看到的专用页面。
该讨论源于Lily Ray在Bluesky平台上的提问，她询问Google对于“为LLM创建单独格式页面并向机器人提供URL”这一新兴趋势的看法。此举反映了部分出版商试图以AI更易理解的格式制作内容副本的现状。
Mueller：LLM具备解析HTML能力，无需专用格式
Mueller回应称，Google并未要求此类设置。他指出，LLM从训练之初便已具备读取和解析常规网页的能力，处理HTML并非难事。若AI系统真的偏好特定格式，相关运营公司必然会公开宣扬，而非保持沉默。
针对“单独格式是否有助于更快传达关键信息”的追问，Mueller表示，虽然某些页面可能更利于AI理解，但这通常与文件格式无关，而是取决于内容质量及JavaScript的使用情况。他特别强调，过多的JavaScript仍是许多AI系统解析内容的障碍。
综上，从Google视角来看，网站无需专门为迎合LLM而克隆Markdown或JSON版本的页面。
结构化数据与平台规范的重要性
尽管通用内容无需专用格式，但在特定场景下，遵循平台明确定义的结构化标准至关重要。Matt Wright以OpenAI电子商务产品提为例，指出JSON模式在AI搜索中发挥着关键作用。当平台发布具体规范时，使用对应的结构化提要才能确保数据被准确摄取和展示。
Chris Long的观察也佐证了这一点：使用了正确产品模式的编辑类网站，更容易被纳入ChatGPT的引用来源中。这表明，结构化数据的价值在于符合明确的集成规范，而非盲目转换文件格式。
SEO策略建议：回归基础与合规优化
此次交流为SEO从业者提供了明确指引：与其耗费资源构建“LLM优化”的克隆页面，不如专注于提升现有页面的加载速度、可读性及内容结构。
在LLM提供商发布更具体的通用指南前，务实的做法包括：
- 保持HTML代码整洁规范；
- 减少阻碍内容解析的不必要JavaScript；
- 仅在平台有明确文档支持时实施结构化数据。
AI驱动的搜索变化虽快，但核心原则未变。关注官方规范并夯实技术基础，仍是应对AI搜索变革的最佳策略。