# llms.txt 怎么写？给 AI 看的站点索引文件完整指南

> llms.txt 是放在网站根目录、供大语言模型快速理解站点结构的索引文件。本文给出 llms.txt 的作用、标准写法、完整示例、常见错误，以及 llms-full.txt 与 Markdown 原文端点的进阶用法。

- 站点：旷野的FDE和GEO（https://kuangye-geo.pages.dev）
- 原文：https://kuangye-geo.pages.dev/blog/llms-txt-guide
- 发布日期：2026-09-12
- 分类：GEO 方法
- 标签：llms.txt、GEO、技术优化、结构化数据

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## 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：

| 文件 | 面向对象 | 内容 |
|---|---|---|
| `sitemap.xml` | 搜索引擎爬虫 | 纯 URL 列表 |
| `llms.txt` | 语言模型 | 站点定位 + 分类 + 条目简介 + 链接 |

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

```markdown
# 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

```markdown
## 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：

```markdown
## 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

```markdown
# 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

如果你不确定自己的站还缺哪些 GEO 技术项，可以用 [GEO 就绪度自测工具](/tools) 检查，或 [联系我们](/contact) 做一次完整诊断。

## 常见问题（FAQ）

### llms.txt 是官方标准吗？

它是由社区提出并被广泛采纳的约定，不是 W3C 或搜索引擎官方的强制标准。但已有大量 AI 相关站点采用，且部分 AI 抓取系统会主动读取该文件，属于低成本高收益的投入。

### llms.txt 和 sitemap.xml 有什么区别？

sitemap.xml 面向搜索引擎爬虫，只列 URL；llms.txt 面向语言模型，除了链接还包含站点定位、内容分类和条目简介，让模型在不抓取全文的情况下先建立整体认知。

### 网站内容很少，还需要 llms.txt 吗？

需要，而且成本极低。哪怕只有十个页面，一份写清楚「我是谁、提供什么、核心页面在哪」的 llms.txt 也能显著降低 AI 的理解成本。

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