话说我们有个给某B2B外贸公司做的独立站，上个月底，和我们对接的运营小哥很惊讶地和我们说：
“除了传统的Google和外链来源，还多了来自GPT的流量。”
除了SEO，还有AI LLM EO
在这个向外卷的时代，我们和我们的客户都在思考如何让更多潜在客户看到自己。
而AI大模型，已经成了大家找信息、要答案、跟世界互动的新方式：
- 很多人遇事不决，先打开Deepseek或者豆包或者GPT先问一下）。
- 大家不光在搜索框里敲字找信息了，他们开始直接问AI，让AI来给他们总结、分析，然后直接给出答案或者方案。
我们之前意识到，光把网站做得功能齐全，做好SEO（包括琢磨算法和关键词、折腾网站的速度、可读性、robots.txt、sitemap.xml等等）可不够了。
还需要让AI大模型看到，索引，并且优化得能让大模型推荐。
而这个事情，也有很多比我们更聪明的人一直在探索。
从大模型对更全、更准、更有效的信息角度出发，Jeremy Howard提出的 llms.txt 方案，是供给端的一个可行性很高的方案。
关于 Jeremy Howard 关于标准化使用 llms.txt 的提案原文，可以点击此处查看原文翻译版本
最重要的是，目前Anthropic (Claude)和Perplexity这些大模型或拥有联网检索能力的大模型应用，已经逐步开始支持 llms.txt 。
经过内部探讨，我们拍板决定：从今往后，我们团队做的所有网站，都得把 llms.txt 这玩意儿给加上，同时对旧站的维护过程中，也加入 llms.txt （不额外收费）！
从“被动挨打”到“主动出击”
我们做的网站（可能是一个外贸独立站，可能是一个公司官网，可能是一个个人博客，可能是一个卖线上服务的SaaS等等）不光要让搜索引擎喜欢，更要让AI喜欢（或者说让AI对其评价更好）。
传统的网站，对AI来说，会包括一堆“噪音”和“垃圾信息”——各种酷炫的动画、各种格式标记、各种开发框架自带的技术信息、还有关联度可能很低的广告（但会误导大模型）。
AI得吭哧吭哧地花大力气去分析、筛选，搞不好还会“脑补”出一些不靠谱的东西，给出不准确的答案。 llms.txt 就是一个能让AI更高效、更准确地理解我们客户网站的“精髓”的可选方案。
不只是个技术文件，更是网站和AI大模型之间建立“官方热线”的关键！它让我们从以前“被动地等着AI来读取/分析/理解”，变成了“主动地去告诉AI我有啥”，手把手地引导它精准地理解和展示客户的品牌信息。
和robots.txt以及sitemap.xml有咩不同？
| 文件名称 | 核心目的 | 主要受众 |
|---|---|---|
robots.txt | 管理爬虫行为： 告诉搜索引擎爬虫（如Googlebot、Baiduspider）哪些页面可以抓取，哪些页面禁止抓取，以避免服务器过载或保护隐私内容。 | 传统搜索引擎爬虫（Web Crawlers） |
sitemap.xml | 提供网站地图： 列出网站所有可供搜索引擎索引的页面URL，帮助搜索引擎更全面地发现和抓取网站内容，尤其对新站或内容更新频繁的网站有益。 | 传统搜索引擎爬虫（Web Crawlers） |
llms.txt | 优化AI理解： 为大型语言模型（LLMs）提供网站最核心、最精华、最纯净的内容指引，帮助AI更高效、准确地理解网站信息，减少“幻觉”和误报。 | 大型语言模型（LLMs）及其驱动的应用（如AI聊天机器人、AI搜索引擎） |
robots.txt、sitemap.xml 和 llms.txt 都是网站与外部“机器人”世界沟通的重要桥梁。robots.txt 设定了“边界”，sitemap.xml 提供了“地图”，而 llms.txt 则提供了“精华导览”。
合理配置这“三剑客”，将是我们给客户做开发时，涉及对外公开服务的网站的默认项。
目的在于共同确保了：网站内容能够被搜索引擎和AI大模型高效、准确地发现、索引和理解，从而在不同的信息消费场景中发挥最大价值。
我们是怎么把llms.txt“塞”进开发流程的？
把 llms.txt 不是随便生成个文件那么简单。这背后，需要双方的持续配合，我们得深入了解客户的业务，还得重新琢磨内容的呈现方式。我们通常会这么干：
-
内容“大扫除”和“战略部署”： 项目刚开始，我们就会跟客户坐下来好好聊聊，把网站里那些核心内容、关键产品/服务信息、品牌故事、技术文档什么的，都捋一遍。我们会引导客户想想，哪些信息是他们最希望AI能准确传达给用户的。这可不光是技术活儿，更是帮客户把品牌的核心价值再“提炼”一遍。
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高质量Markdown内容“生产线”：
llms.txt的核心就是提供高质量的Markdown版本内容。我们会帮客户把这些核心信息，转化成简洁、清晰、没废话的Markdown格式。比如产品介绍、API文档、常见问题解答、公司简介等等。我们得确保这些Markdown内容既能让AI高效地“啃”，也能让人类读起来舒服。 -
llms.txt文件“精雕细琢”： 搞定了内容，我们就会严格按照
llms.txt的规矩，把文件结构搭起来。我们会巧妙地利用H1、H2标题、引用块和链接列表，确保AI能一眼就找到最重要的信息。至于那些虽然有点用但不是特别重要的内容，我们会把它放到“Optional”部分，这样AI在需要“速读”的时候就可以跳过。 -
“售后服务”和“持续升级”：
llms.txt可不是一劳永逸的。随着客户业务发展，网站内容更新，llms.txt也得跟着“升级”。我们会给客户详细的维护建议，还会提供一些工具支持，确保llms.txt永远都是最新、最棒的。
举个例子，一家SaaS公司的核心产品除了面向普通用户的网页界面，还有面向技术用户的复杂API服务。精心配置的 llms.txt，提供了详细的API文档Markdown版本。理想的结果是开发者可以直接通过AI编程助手，根据 llms.txt 提供的准确信息，快速找到解决方案。这不光让用户用得爽，也大大减轻了客服的负担，一举两得。
下篇文章，我们会给分享我们关于 llms.txt的技术笔记，包括如何在wordpress/react/vue等各种技术框架里面实现静态/动态 llms.txt，以及持续分享我们对 llms.txt的技术解读，以及其他有意思的网站的 llms.txt！
关于 Jeremy Howard 关于标准化使用 llms.txt 的提案原文，可以点击此处查看原文翻译版本
关于我们： 我们是一家专业的技术服务公司。我们提供小而美但集中于单点问题快速解决的工具/系统，覆盖方案咨询、软件开发、系统集成和人工智能解决方案，为客户做官网、landing page、独立站是外延服务的重要部分。具体包括：
关于我们：
- IT服务层面：①定制开发（针对业务痛点定制单点高可用工具或系统）；②系统集成连接（无缝连接新旧系统与内部外部SaaS工具，实现跨平台业务流自动化）；③信息化数字化咨询（基于数字化提效行业实践，以及技术方案落地实施经验积累，提供针对性的单点咨询服务）。
- AI服务层面：①AI工作流自动化（将AI决策嵌入业务流，如询盘→CRM自动化，压缩端到端处理时间及人力成本60%以上）；②多模态AI洞察（AI+文本、图像、语音、视频，从文件到数据再到信息，发现隐藏业务价值）；③AI知识库驱动内容创作生成（基于行业知识库与业务Insight，生成社交媒体Post/营销文案/产品文档……）。 欢迎通过联系我们，沟通您的定制需求，获取您的专属方案。
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