GenAI时代LLMs.txt的作用及SEO影响

基于大语言模型（LLM）的搜索引擎正日益普及，数百万用户正在使用 Perplexity.ai、ChatGPT 联网搜索等工具。高德纳（Gartner）预测，明年搜索引擎流量将下降 25%。如今的用户不再青睐基于关键词的传统搜索引擎，更倾向于使用类 ChatGPT 界面，能够精准回答自身问题。这一趋势严重冲击了搜索引擎优化（SEO）等传统模式，全球搜索量预计将大幅下滑。

为了让基于大语言模型的搜索引擎更好地利用网络内容，业内提出一项方案：将所有内容整合进一个名为 llms.txt 的单一文件中，采用 Markdown 格式存储。得益于新一代大语言模型更大的上下文窗口，LLM 搜索引擎可在运行时直接读取并处理这些 llms.txt 文件，无需再解析网页原生内容。该文件可像 robots.txt 和 sitemap.xml 一样，放置在网站根目录下。

LLMs.txt 的用途

llms.txt 文件的核心作用，是向 LLM 驱动的搜索引擎提供对大模型友好的内容。

目前，LLM 搜索引擎服务商需要通过网络爬虫或机器人定期抓取网站内容、解析、格式化并存储以备检索，这一过程存在大量资源浪费：

• 存储成本高昂

• 内容解析耗时增加，导致用户服务延迟升高

• 内容可能无法实时更新，需要持续耗费资源进行爬取

这也给内容管理系统（CMS）厂商与网站管理员带来压力，需要扩容基础设施以应对爬虫与机器人访问。

而 llms.txt 可将网站全部内容以对 LLM 友好的 Markdown 格式，搭配相关元数据统一呈现，帮助 LLM 搜索引擎高效使用内容，使你的内容被纳入模型生成结果，并获得指向原网站的引用链接。

如何生成 LLMs.txt

Vitepress 插件提供开箱即用的工具集，可直接从网站或文档站内容生成符合规范的 llms.txt 文件。市面上也有部分商用工具，只需输入网站 URL 即可自动生成。部分文档平台与内容管理系统（CMS）除 sitemap.xml 外，已原生支持输出 llms.txt。

LLMs.txt 的价值

llms.txt 的真正价值，体现在LLM 搜索引擎推理时直接使用内容的过程中：用户输入提示词后，系统会实时查询 llms.txt，利用网站或文档内容生成有效回答。

由于多数大模型已支持百万级 token 上下文，LLM 搜索引擎可将整个 llms.txt 加载到上下文窗口中，直接用文件内容生成回复，并生成指向原网站或文档的准确引文来源，方便用户按需交叉验证答案。

用户点击引用链接时，LLM 搜索引擎会自动追加 UTM 参数（如来源标识），这些数据可被谷歌分析（Google Analytics）捕获，标记为 AI 来源流量。

随着用户大量转向 AI 驱动的搜索引擎，品牌方必须通过提供可信的站点内容提升曝光度，以此为官网或文档站引流。

llms.txt 会在新增、更新、删除内容时同步更新，确保 AI 搜索引擎获取高价值、实时准确的内容，以更低延迟为用户提供高精度回答。

LLMs.txt 的应用现状

目前 llms.txt 的普及速度较慢，仅有少数文档平台厂商与 CMS 服务商将其作为产品功能提供给用户。该文件尚未获得万维网联盟（W3C）或其他网络标准组织的认证，也暂不明确 AI 搜索引擎是否真的在推理阶段使用 llms.txt。

此外，LLM 搜索引擎服务商缺乏配套分析工具，导致网站管理员与文档团队无法衡量部署 llms.txt 的实际效果；同时归因难度较高，仅能在 URL 参数中添加来源标识，无法更精细量化价值。

LLM 搜索引擎服务商需要提供更多信息与激励，才能鼓励网站所有者将全部内容以 Markdown 格式开放。

由于 LLM 搜索引擎尚未推出类似谷歌搜索控制台（Google Search Console）的产品，针对生成式 AI 时代优化内容已成为必要举措，而 llms.txt 正是向大模型提供准确、实时内容的重要方向 —— 用户核心需求正是快速获得精准答案。

生成式 AI 时代 LLMs.txt 的未来

LLM 搜索引擎服务商正在快速创新并拓展服务能力，分析与归因问题终将得到解决，届时 llms.txt 有望成为生成式 AI 领域的通用标准。

随着用户对 LLM 搜索引擎的使用需求持续增长、智能体工作流规模化落地，llms.txt 将在现代互联网生态中扮演不可或缺的角色。