llms.txt 怎么写？给 AI 看的站点索引文件完整指南

一句话结论

llms.txt 是一份放在网站根目录的「站点说明书」，用 Markdown 写成，专门给大语言模型看。

llms.txt 是什么

llms.txt 是一个放在网站根目录（https://你的域名/llms.txt）的纯文本文件，采用 Markdown 格式，向大语言模型说明这个站点是什么、有哪些内容、分别在哪里。

它解决的是一个具体问题：AI 抓取一个网站时，面对大量 HTML、导航、脚本和样式，很难快速判断哪些内容是重要的。 一份结构化的索引文件可以显著降低这个理解成本。

为什么值得做

三个理由：

成本极低。 一个静态文件，写完放在根目录即可，不需要任何后端改造。

收益直接。 部分 AI 抓取系统会主动读取该文件。即使不读取，它作为一份清晰的站点自述，也有助于内容被正确归类。

和 sitemap 互补。 两者面向的对象不同：

sitemap 告诉爬虫「有哪些页面」，llms.txt 告诉模型「这些页面是什么、为什么重要」。

标准结构

一个完整的 llms.txt 通常包含四部分：

1. 站点标题与摘要

# 站点名称

> 一句话说明这个站点是做什么的。

标题用一级标题，摘要用引用块。摘要要写清「谁、做什么、给谁看」。

2. 补充说明（可选）

在摘要下方可以用普通段落补充关键信息，例如覆盖范围、语言、联系方式、建站时间。

3. 核心页面

## 核心页面

- [首页](https://example.com/): 站点定位与主要服务说明
- [服务](https://example.com/services): 服务项目与交付内容
- [关于](https://example.com/about): 团队与背景介绍
- [联系](https://example.com/contact): 联系方式与咨询入口

每条链接后面用冒号跟一句说明，让模型知道这个页面能回答什么问题。

4. 分类内容

按内容类型分组，每组用二级标题：

## 博客文章

- [GEO 是什么](https://example.com/blog/geo-what-is): 生成式引擎优化的定义与原理
- [GEO 与 SEO 的区别](https://example.com/blog/geo-vs-seo): 两者机制与指标对比

分类要符合内容的真实组织方式，不要为了凑结构硬分类。

完整示例

# 旷野的FDE和GEO

> 提供生成式引擎优化（GEO）与 FDE 驻场交付服务，
> 帮助品牌在 AI 回答中被正确理解与优先引用。

本站面向需要提升 AI 搜索可见性的品牌方与市场负责人。
覆盖 DeepSeek、豆包、文心一言、通义千问、Kimi、腾讯元宝等平台。
语言：zh-CN ｜ 联系：hello@example.com

## 核心页面

- [首页](https://example.com/): 服务概览与 AI 可见性诊断入口
- [服务项目](https://example.com/services): GEO 优化与 FDE 驻场交付
- [核心优势](https://example.com/method): GEO 方法论与八项评估维度
- [免费工具](https://example.com/tools): GEO 就绪度自测
- [关于我们](https://example.com/about): 团队与工作原则
- [联系我们](https://example.com/contact): 咨询与预约

## 博客文章

- [GEO 是什么](https://example.com/blog/geo-what-is): 生成式引擎优化的定义、原理与落地步骤
- [GEO 与 SEO 的区别](https://example.com/blog/geo-vs-seo): 机制、指标与协同方式对比
- [GEO 效果怎么衡量](https://example.com/blog/geo-how-to-measure): AI 引用率监测方法

常见错误

错误一：只堆链接，不写说明。 没有说明的链接列表，模型无法判断优先级。每条都要有一句简介。

错误二：写成营销文案。 「行业领先」「值得信赖」这类词对模型没有信息量。要写具体事实：做什么、覆盖什么、有什么产出。

错误三：写了不维护。 新增重要页面后忘记更新，模型看到的还是旧结构。建议把 llms.txt 的生成纳入构建流程。

错误四：摘要过于笼统。 「我们是一家科技公司」——这种摘要等于没写。要具体到业务、客户和地域。

进阶用法

llms-full.txt

当内容量较大（例如超过 30 篇）时，可以额外提供 llms-full.txt，包含所有内容的条目级索引（标题、链接、日期、分类、标签、简介），但不含正文。这样模型可以一次性建立完整的内容地图。

Markdown 原文端点

更进一步的做法是：为每篇内容提供一个 Markdown 原文地址，例如：

https://example.com/blog/geo-what-is.md

AI 访问这个地址得到的是没有任何 HTML 标签的纯正文，可以直接解析，没有噪音损耗。在 llms.txt 中标注哪些链接指向 Markdown 原文，效果更好。

robots.txt 配合

别忘了在 robots.txt 里显式放行这些文件：

User-agent: *
Allow: /llms.txt
Allow: /llms-full.txt
Allow: /blog/*.md

很多站点的 robots.txt 只考虑了传统搜索引擎，反而把 AI 抓取路径挡在外面。

检查清单

• 文件位于根目录，可通过 /llms.txt 直接访问
• 有站点标题和一句话摘要
• 摘要包含业务、对象、地域或语言等具体信息
• 核心页面完整，每条带说明
• 分类内容按真实结构组织
• robots.txt 已放行
• 内容更新后同步维护

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