大家好，我是Neo。
在跨境圈和SEO圈里，一个叫 llms.txt 的新东西很火。有人说它是“网站喂给AI的说明书”，是我们在AI时代获取流量的“藏宝图”；也有人泼冷水，说这玩意儿压根没用，最后只会变成垃圾信息的重灾区。
谷歌、OpenAI这些大厂态度暧昧，但一些技术大牛公司已经悄悄用上了。那我们做独立站的，到底是该马上跟进，还是先等等看？
今天，我就带大家把 llms.txt 这个事儿彻底扒清楚，聊聊它到底是啥，有什么坑，以及我们现阶段最明智的做法是什么。
一、llms.txt 到底是个啥？
你可以把它理解成一个“AI专属版”的网站地图（Sitemap）。
我们都知道，网站是写给人看的，里面有各种花里胡哨的JS特效、弹窗、广告，导航结构也很复杂。但AI模型（LLMs）在抓取和理解这些内容时，就像一个脸盲症患者参加化装舞会——眼花缭乱，抓不住重点。
llms.txt 的提出者，Answer.AI的Jeremy Howard，他的想法很简单：咱们干脆在网站根目录放一个叫 llms.txt 的文件，用最朴素的格式，清清楚楚地告诉AI：
- “这是我网站上最重要的页面清单。”
- （可选）“这些页面的核心内容，我已经给你精简提炼好了，你直接拿去用就行。”
支持者认为，这就像给AI一张“藏宝图”，引导它直接找到你网站最有价值的内容，避免它在那些不重要的页面上浪费时间，或者错误地解读你的信息。
一个最简单的 llms.txt 文件可能长这样：
# 这是我网站最重要的页面
- /about-us.html
- /best-selling-product
- /how-to-choose-the-right-model
看起来很美好，对吧？但问题也随之而来。
二、为什么大厂们（暂时）不买账？
如果这个东西真的这么好，为什么谷歌、OpenAI这些手握AI大权的巨头们，没有第一时间拥抱它呢？参考文章和最新的行业动态都指出了一个核心问题——信任。
从平台的角度看，它们有三大顾虑：
1. 被滥用的黑历史
互联网是有记忆的。llms.txt 这种“网站自我声明”的机制，让人立刻想起了当年的 meta keywords 标签。站长们可以在这个标签里随便填写关键词，说自己的网站是关于“iPhone 15 Pro Max”的，结果点进去一看，是个卖狗粮的。最后，搜索引擎只能彻底无视这个标签。
llms.txt 也面临同样的风险。黑帽SEO玩家们已经想好了100种滥用它的方法：
- 内容隐藏（Cloaking）
：在 llms.txt里放一个链接，AI抓取的是一套内容，而用户访问时看到的是另一套。 - 关键词/链接堆砌
：把这个文件变成一个塞满关键词和垃圾外链的“小本本”。 - 内容投毒
：在里面植入带有偏见或误导性的指令，试图“污染”AI模型的回答。
2. 高昂的验证成本
平台要相信你 llms.txt 里写的东西，就必须去验证。它需要花费大量的计算资源，去比对 llms.txt 里的内容和你网站的实际内容、robots.txt、sitemap.xml 等等，看看你有没有说谎。
对于谷歌这种体量的公司来说，给全球几亿个网站增加这么一套验证流程，成本是天文数字。在没有证明 llms.txt 能带来巨大收益之前，这笔投入显然不划算。
3. 官方的冷淡表态
目前，官方的态度基本是“不采纳，不使用”。
- 谷歌
：搜索关系团队的Gary Illyes明确表示：“我们目前没有支持 llms.txt的计划。” John Mueller也说过，谷歌的AI Overviews不会用它，还是遵循“常规的SEO”规则。 - OpenAI
：虽然有人发现GPTBot会去爬网站的 /llms.txt路径，但OpenAI官方从未承认在生产环境中使用这些数据。更像是一种“实验性”的探索。
简单说，大厂们觉得，这个东西风险高、成本大、没标准，在建立起有效的“信任机制”之前，它们宁愿选择无视。
三、那为什么还有人趋之若鹜？
既然官方不认，为什么我们还能看到像Cloudflare, Vercel, Anthropic这些技术前沿公司在用 llms.txt 呢？
这就体现了“实干派”的逻辑：低成本的“未来赌注”。
- 抢占先机
：回顾SEO的历史，无论是Schema结构化数据，还是Featured Snippets（精选摘要），最早开始准备的那批网站，都在后来获得了巨大的流量红利。 llms.txt也一样，虽然现在没用，但万一哪天某个主流AI平台宣布支持了呢？提前布局的成本极低，但潜在回报可能很高。 - 内部价值
：对于很多公司来说，创建 llms.txt的过程，本身就是一次对自身核心内容的梳理。它能帮助团队明确：“我们最想让AI知道的是什么？” 这个文件可以用于公司内部的AI客服、文档机器人等，价值立竿见影。 - “民间”的希望
：尽管官方态度冷淡，但一些数据显示，某些AI模型可能已经在“偷偷”实验性地使用这些数据了。Vercel甚至报告说，他们10%的新用户注册来自ChatGPT，这归功于他们主动的AI优化，而不仅仅是传统SEO。
四、独立站卖家，我们到底该怎么办？
好了，分析了这么多，回到我们最关心的问题：作为独立站卖家，我们现在应该怎么做？
我的建议是：小步快跑，理性跟进，但不要All in。
具体来说，分三步走：
第一步：创建一个“基础版”的 llms.txt
花半个小时，创建一个最简单的 llms.txt 文件，放在你网站的根目录（和robots.txt平级）。
在这个文件里，只做一件事：列出你网站最重要的、最有价值的页面。
- B2C网站
首页、核心分类页、明星产品页、关于我们、联系我们、运输政策页。 - B2B网站
首页、核心产品/服务页、解决方案页、案例研究页、关于我们、联系我们。
关键原则：
- 只放链接，不放内容
现阶段千万不要使用 llms-full.txt把整个页面的内容都放进去。这等于把你的核心资产打包送给竞争对手和AI，风险太大。 - 保持精简
只放你最希望被AI理解和引用的页面，不要超过20个。 - 保持诚实
确保文件里列出的页面都是真实、公开、对用户有价值的。
第二步：把它当成一次“内容自检”
创建这个文件的过程，其实是你重新审视自己网站内容策略的好机会。问自己几个问题：
-
我的“关于我们”页面，是否清晰地传达了我的品牌故事和优势？ -
我的核心产品页，是否解决了用户最关心的所有问题？ -
如果AI要向用户介绍我的公司，我希望它引用哪几句话？这些话在我的网站上写清楚了吗？
把 llms.txt 当作一个“镜子”，而不是一个“流量磁铁”。它的价值在于帮你优化内容，而不是直接带来流量。
第三步：放平心态，回归SEO基本功
做完上面两步，就够了。不要指望明天AI就会给你带来流量。把主要精力放回已经被证明有效的事情上：
- 高质量的内容
AI和搜索引擎最终都奖励能解决用户问题的原创、深度内容。 - 清晰的网站结构
良好的导航和内链，对人和机器都友好。 - 完善的结构化数据（Schema）
这才是目前谷歌官方盖章认证的、能帮你获得富媒体摘要的“标准答案”。
总结
我们来总结一下关于 llms.txt 的核心观点：
- 它是什么
一个给AI看的、简化版的网站地图，用来指明你的核心内容。 - 现状如何
官方（谷歌/OpenAI）不认，但民间（技术公司）在探索。一半是海水，一半是火焰。 - 核心风险
：信任问题。容易被滥用，导致平台方不敢轻易采纳。 - 我们该怎么办
- 创建一个基础版的
llms.txt，只列出最重要的页面链接。 - 把它当作一次内容自检的机会
，优化你的核心页面。 - 不要抱有不切实际的幻想
，继续做好SEO基本功。
对待 llms.txt，我们的态度应该是：保持关注，小成本参与，但绝不上头。
这就像买了一张非常便宜的彩票，中奖了血赚，不中奖也无伤大雅。真正的财富，还是来源于你日复一日精心经营的网站内容和用户体验。
精彩文章
有任何问题和想交流的地方，可以加我微信
一起打造高效可落地的SEO
