人工智能爬虫正在改变网络的阅读方式。
多年来，只有 Google 和 Bing 等搜索引擎才能大规模抓取网站。如今，大型语言模型正在做同样的事情。他们抓取训练模型的内容、检索答案并为人工智能搜索系统提供支持。
这一转变创建了一个新文件，许多网站现在都在添加：法学硕士.txt。
有些人认为它将成为人工智能的 robots.txt。
有人断言这会影响的排名聊天GPT 和谷歌SGE。
但网上大多数解释都是不完整的。
llm.txt到底是什么？
为什么创建它？
更重要的是，它真的有帮助吗搜索引擎优化？
在本指南中，您将了解 llm.txt 是什么、它的工作原理、当今哪些 AI 系统使用它，以及将其添加到您的网站是否可以提高 AI 搜索的可见性。
最后，您将确切地知道 llm.txt 何时重要、何时不重要。
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什么是 llm.txt？
llm.txt 是一个提议的标准，允许网站所有者控制大型语言模型访问和使用其内容的方式。
简单来说，它是专门为AI系统设计的权限文件。
就像 robots.txt 告诉搜索引擎爬虫它们可以爬行和索引哪些页面一样，llm.txt 告诉 AI 爬虫是否允许它们收集内容以进行训练、检索和生成答案。
该文件放置在网站的根目录中，通常位于：
https://example.com/llm.txt
当人工智能爬虫访问站点时，它可以在收集任何数据之前读取此文件。该文件传达允许系统对该域上的内容执行的操作。
这包括内容是否可用于训练人工智能、是否可以检索内容以获取实时答案以及网站的某些部分是否受到限制。
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llm.txt 中的“LLM”是什么意思？
LLM 代表大语言模型。
这些是等工具背后的人工智能系统聊天GPT，谷歌双子座，克劳德和困惑。他们经过训练，可以使用从网络、许可出版商和专有来源收集的大量数据集来阅读和生成类似人类的文本。
随着这些系统得到更广泛的部署，它们开始大规模抓取网站。不仅要检索信息以获取答案，还要收集数据以进行训练和微调。
创建 llm.txt 的目的是为网站所有者提供一种直接向这些系统传达规则的方法。
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llm.txt 旨在控制什么
与仅控制爬行和索引的robots.txt不同，llm.txt专注于内容收集后如何使用。
它可以声明是否允许人工智能系统：
使用这些内容来训练新模型。
将内容存储在内部���据集中。
检索内容以回答用户问题。
仅访问网站的某些部分。
这个区别很重要。
robots.txt 回答了这个问题：
“你能抓取这个页面并为其建立索引吗？”
llm.txt 回答了另一个问题：
“你可以使用这些内容来训练系统或生成答案吗？”
llm.txt 不是什么
llm.txt 不是排名文件。
它不会影响谷歌排名。
它不会改进索引。
它不会提高人工智能搜索的知名度。
其目的是治理，而不是优化。
它的存在是为了给予出版商控制权和法律透明度，而不是提供搜索引擎优化优势。
这一点至关重要，因为当前围绕 llm.txt 的大部分讨论都错误地将其视为排名信号。
它不是。
为什么创建 llm.txt
创建 llm.txt 是因为现有的 Web 标准不是为人工智能而构建的。
几十年来，robots.txt 就足够了。它控制搜索引擎如何抓取和索引网站。它回答了一个简单的问题：哪些页面可以出现在搜索结果中？
但大型语言模型引入了完全不同的用例。
人工智能系统不仅仅是索引页面。他们收集大量文本用于训练模型，将其存储在内部数据集中，并重复使用它在商业产品中生成答案。
robots.txt 无法控制其中任何一个。
不受控制的人工智能爬行的兴起
作为 ChatGPT、Bard 和等工具克劳德 随着流行，出版商开始注意到一些新的东西。
他们的内容出现在人工智能答案中。
他们的文章在没有署名的情况下被转述。
他们的付费墙和许可材料被间接引用。
在许多情况下，这种情况是在未经同意的情况下发生的，也没有任何技术方法可以选择退出。
与搜索引擎不同，人工智能训练管道并不总是尊重 robots.txt。有些爬虫完全忽略了它。其他人早在任何规则存在之前就收集了内容。
这造成了严重的法律和道德问题。
版权、许可和出版商压力
冲突很快就超出了 SEO 范围。
新闻机构、学术出版商和内容平台开始注意到对版权侵权和数据使用的担忧。人工智能公司因在训练数据中使用专有内容而提起了几起备受瞩目的诉讼。
与此同时，监管机构开始检查人工智能模型如何获取信息以及出版商是否对该过程有任何控制权。
出版商需要一种能够清晰传达权限的机制。
不只是为了爬行。
但用于内容的培训、存储和重用。
为什么 robots.txt 还不够
robots.txt 设计于 20 世纪 90 年代。
它假设爬虫索引页面然后显示链接。
它不区分：
索引和训练。
读取和存储。
显示链接并生成答案。
robots.txt 中没有任何指令表示：
“您可以抓取此页面，但不能用它来训练模型。”
llm.txt 正是旨在填补这一空白。
llm.txt 的目标
创建 llm.txt 是为了介绍明确同意进入人工智能数据收集。
其目的是为网站所有者提供一种声明方式：
人工智能系统是否可以收集其内容。
该内容是否可以用于培训。
是否可以重复用于答案生成。
人工智能平台不会依赖模糊的法律解读，而是会检查标准文件并知道他们可以做什么。
这使得 llm.txt 较少关注 SEO，而更多关注治理。
它是AI时代的控制层。
为什么这对 SEO 和出版商很重要
尽管 llm.txt 不是排名因素，但它标志着一个重要的转变。
网络正在从开放式爬行转向基于权限的访问。
随着人工智能监管的加强和许可变得更加普遍，平台将更喜欢经过明确授权且在法律上可以安全重复使用的内容。
在这种环境下，llm.txt 可能不���提高排名。
但它可能会决定资格。
可以培训哪些内容？
哪些内容可以引用？
哪些内容可以出现在AI答案中？
llm.txt 如何工作？
llm.txt 作为位于网站根目录的权限文件，并将使用规则直接传达给 AI 爬虫。
当人工智能系统访问域时，它可以做的第一件事就是请求位于 llm.txt 的文件。该文件包含描述爬虫如何与网站内容交互的指令。 llm.txt 不像 robots.txt 那样控制索引行为，而是专注于控制所收集内容在访问后的使用方式。
该��件不会影响搜索引擎对页面进行排名或索引的方式。它的唯一作用是确定是否允许人工智能系统收集、存储和重用内容以进行训练或生成答案。
AI爬虫如何读取llm.txt
当AI爬虫遇到网站时，它可以在获取任何页面之前检查llm.txt。爬虫使用用户代理来识别自身，然后查找适用于该代理或所有人工智能系统的规则。
如果文件允许访问，爬网程序就会根据定义的权限继续收集内容。如果文件阻止某些操作，则爬网程序应遵守这些限制。
这个过程是自愿的。
与搜索引擎不同，目前没有强制执行机制。 llm.txt完全依赖AI平台的配合。该文件在技术上不会阻止访问。它仅传达意图。
爬虫是否遵循这些规则取决于运行它的平台。
训练权限与检索权限
llm.txt 最重要的设计目标之一是将训练与检索分开。
训练是指收集内容并将其存储在用于构建或微调模型的数据集中。这是数据的长期使用，具有重大的版权和许可影响。
检索是指临时访问内容以实时回答用户的问题。内容可以被引用、总结或引用，但不会永久添加到训练数据集中。
llm.txt 允许发布者允许其中一个并限制另一个。
例如，网站可以允许其内容用于实时答案，但阻止其包含在训练数据中。或者它可以阻止两者。
robots.txt 中不存在这种区别。
路径级和节级控制
llm.txt 还可以将权限应用于网站的特定部分。
出版商可能允许 AI 访问博客文章，但阻止访问高级文档、用户仪���板或许可研究。该文件可以定义允许哪些目录以及限制哪些目录。
这使得 llm.txt 对于在同一域下发布公共和专有内容的网站特别有用。
发布者可以更精确地控制访问，而不是阻止整个爬虫。
如果 llm.txt 丢失会发生什么
如果网站没有 llm.txt 文件，大多数 AI 爬虫会将其视为隐式权限。
他们可以根据其内部政策对网站进行爬网、收集内容并重复使用。没有默认限制。
这是引入 llm.txt 的另一个原因。
如果没有它，出版商就没有明确的方式来表达同意或拒绝。
llm.txt 不做什么？
llm.txt 不会像 robots.txt 那样阻止抓取。
它不会阻止 Googlebot 为页面建立索引。
它不会阻止 Bing 对内容进行排名。
它并不能保证人工智能系统会遵守规则。
��也不会追溯删除已收集用于培训的内容。
其作用具有前瞻性。
它影响未来的爬行和未来的数据收集，而不是过去的使用。
为什么 llm.txt 仍处于实验阶段
目前，llm.txt 还不是官方互联网标准。
没有单一的管理机构强制执行语法、合规性或解释。不同的平台可能会以不同的方式实现它，或者完全忽略它的一部分。
这使得 llm.txt 更像是一种信号机制而不是控制机制。
但随着监管、许可和出版商协议的扩大，这一信号变得越来越重要。
随着时间的推移，人工智能平台可能会更喜欢明确说明权限的内容，因为这可以降低法律风险。
目前哪些AI爬虫和平台支持llm.txt
对 llm.txt 的支持仍然有限且支离破碎。
尽管该文件引起了 SEO 和出版界的关注，但尚未在主要人工智能平台上得到普遍采用。大多数系统仍然主要依赖于传统的搜索引擎索引及其自己的内部策略，而不是正式的 llm.txt 标准。
在决定是否实施之前，了解目前谁支持 llm.txt、谁不支持它至关重要。
OpenAI 和 GPTBot
OpenAI 运行自己的爬虫，通常称为 GPTBot。
该爬虫主要用于收集数据用于训练和微调大型语言模型，而不是用于 ChatGPT 浏览等产品中的实时检索。 GPTBot 尊重 robots.txt 并提供有关发布者如何阻止或允许访问的文档。
截至目前，OpenAI 尚未正式宣布全面支持 llm.txt 作为标准化控制文件。存在一些实验性的实现，但 OpenAI 的主要访问控制机制仍然是 robots.txt 和合同许可协议。
实际上，添加 llm.txt 不会改变 ChatGPT 目前检索或引用内容的方式。
Perplexity 和 PerplexityBot
Perplexity 运行检索管道和它自己的爬虫，通常被标识为 PerplexityBot。
Perplexity 一直是尊重发布者权限的更透明的平台之一。它支持 robots.txt 并遵守发布商级别的抓取和索引限制。
有限的公开证据表明 Perplexity 积极大规模执行 llm.txt 指令。虽然已经讨论了一些实验支持，但 Perplexity 的检索系统仍然严重依赖于 Bing 的索引及其自身的排名逻辑。
这意味着 llm.txt 目前不会影响网站是否出现在 Perplexity 答案中。
人类和 ClaudeBot
Anthropic 运营 Claude 和相关研究模型。
据观察，ClaudeBot 正在爬行网站，Anthropic 提供了通过 robots.txt 和合同条款控制访问的文档。然而，没有官方确认 ClaudeBot 一致地解析或执行 llm.txt 中的指令。
Claude 的大部分实时检索功能依赖于许可的数据源和合作伙伴索引，而不是直接开放的网络爬行。
与 OpenAI 一样，llm.txt 目前在 Claude 答案的可见性方面没有发挥任何有意义的作用。
AppleBot 和 Apple Intelligence
Apple 运营 AppleBot，支持 Siri 和 Apple 搜索生态系统中的搜索和 AI 服务。
AppleBot 尊重 robots.txt 并为发布者提供有关抓取控制的文档。目前没有公开证实苹果已采用 llm.txt 作为训练或检索的访问控制机制。
鉴于苹果对隐私和许可的重视，未来的支持是可能的，但截至目前，llm.txt 并不影响苹果的 AI 可见性。
Google、Gemini 和 Google SGE
Google 不支持 llm.txt。
谷歌的人工智能系统完全依赖于 Googlebot、其主要网络索引和许可的出版商合作伙伴关系。对人工智能使用的控制是通过现有的 robots.txt 规则、noarchive 指令和发布商协议来处理的。
谷歌公开表示，其人工智能系统遵循与传统搜索相同的抓取和索引规则。
添加 llm.txt 对 Google 索引、排名或包含在 Gemini 或 SGE 答案中没有影响。
llm.txt 采用的当前现实
目前，没有主要的人工智能平台依赖 llm.txt 作为主要控制信号。
大多数平台仍然依赖于：
用于爬行控制的Robots.txt。
用于检索的搜索引擎索引。
培训数据的许可协议。
内部内容重用政策。
这意味着 llm.txt 目前无法确定您的内容是否出现在 AI 答案中。
不影响检索。
不影响排名。
它不影响引用频率。
为什么支持可能会随着时间的推移而增加
尽管目前的采用有限，但方向是明确的。
随着法规的增加和许可变得更加正式，人工智能平台将需要一种标准化的方式来表达和尊重出版商的许可。 llm.txt 提供了一个简单、透明的机制来执行此操作。
未来，平台可能会开始：
优先选择明确允许重复使用的内容。
请勿使用阻碍训练或检索的内容。
排除权限不明确的来源。
在这种环境下，llm.txt 可能不会提高排名。
但它可能会决定资格。
llm.txt 与 robots.txt：有什么区别？
乍一看，llm.txt 和 robots.txt 看起来很相似。
两者都是放置在网站根目录下的文本文件。
两者都将规则传达给自动化系统。
两者都会影响机器与网络内容的交互方式。
但它们解决的是完全不同的问题。
掌握这种区别至关重要，因为许多解释错误地将 llm.txt 描述为 robots.txt 的替代品。它不是。
不同的起源，不同的目的
robots.txt 创建于 20 世纪 90 年代，用于控制搜索引擎抓取。
它唯一的工作是告诉爬虫它们可以获取哪些 URL 并为其建立索引。它是在机器发现内容并将其显示为搜索结果中的链接的世界中设计的。
llm.txt 是为不同的世界创建的。
大型语言模型不仅仅抓取页面。他们收集训练内容，将其存储在内部数据集中，并重复使用它以在人工智能产品内生成答案。 robots.txt 没有语言可以控制任何这些行为。
llm.txt 的存在是为了控制内容收集后如何使用，而不是是否被索引。
爬行与使用控制
robots.txt 回答了一个狭窄的问题：
“您可以抓取此页面吗？”
如果 robots.txt 中的爬网程序被阻止，则它不应获取该页面。如果允许，爬虫可以将其编入索引并将其显示在搜索结果中。
llm.txt 回答了一组不同的问题。
它不专注于爬行。它侧重于使用。
它告诉人工智能系统它们收集的内容是否可以用于训练、存储在长期数据集中并重新用于生成答案。
这是一个根本性的转变。
robots.txt 控件访问。
llm.txt 控件许可。
索引与训练和检索
robots.txt 是围绕索引构建的。
它的目标是控制搜索引擎中出现的内容。
llm.txt 是围绕训练和检索构建的。
其目标是控制内容是否可以合并到模型的知识中或在人工智能响应中重用。
这种区别很重要，因为人工智能系统可以合法地抓取页面，但仍会被限制使用其内容。
robots.txt 无法表达该规则。
llm.txt即可。
排名与治理
robots.txt 可能会间接影响排名。
如果页面被阻塞，则无法对其建立索引。如果无法编入索引，则无法排名。
llm.txt 根本不影响排名。
它不会更改索引。
不影响搜索引擎抓取。
它不会修改排名算法。
它的作用是治理，而不是优化。
这就是为什么 llm.txt 不是 SEO 排名工具。
它是一种法律和政策控制机制。
互补而非竞争
llm.txt 并非旨在取代 robots.txt。
他们注定要一起工作。
robots.txt 继续控制搜索引擎可以抓取和索引哪些页面。
llm.txt 添加了一个附加层，用于控制 AI 系统如何使用其收集的内容。
典型的现代网站最终可能会同时使用：
robots.txt 用于管理索引和抓取预算。
llm.txt 来管理培训和重用权限。
每个文件管理数据管道的不同阶段。
为什么存在混乱
大部分混乱来自于时间安排。
robots.txt 成为 SEO 工具，因为搜索引擎主导了网络发现。
lmm.txt 的出现正值人工智能系统主导内容重用之际。
由于两者都涉及爬虫和文本文件，因此经常将它们直接进行比较。但底层系统根本不同。
将 llm.txt 视为排名工具会导致错误的策略。
它不是优化文件。
这是一份同意文件。
这对 SEO 策略意味着什么
对于 SEO 来说，要点很简单。
robots.txt 对于抓取控制和索引仍然至关重要。
llm.txt 是可选的且有目的的。
添加 llm.txt 不会提高当今的排名或知名度。
但了解它可以让您的网站为未来做好准备，在未来，权限和许可决定人工智能系统可以使用哪些来源。
llm.txt 对 SEO 有帮助吗？
简短的回答是否定的。
llm.txt 不会提高搜索排名、增加索引或直接影响 Google、Bing 或任何其他搜索引擎评估您的网页的方式。它不是排名信号、抓取指令或任何已知搜索引擎算法的一部分。
目前，llm.txt有对传统 SEO 性能没有可衡量的影响。
Google 在抓取或排名页面时不会读取 llm.txt。 Bing 不使用它作为排名因素。添加文件不会改变您的立场、您的印象或您的有机流量。
这一点很重要，因为当前围绕 llm.txt 的大部分讨论都错误地将其视为一种优化技术。
它不是。
为什么llm.txt不影响排名
搜索引擎和人工智能系统在不同的管道上运行。
Google 的排名系统依赖于 Googlebot、索引系统和排名算法，这些算法根据相关性、权威性、链接、用户信号和数百个其他因素来评估内容。 llm.txt 不参与此过程的任何部分。
生成答案的 AI 系统也不会直接从 llm.txt 检索内容。他们从搜索引擎索引、许可数据源和内部检索系统检索文档。这些系统依赖于传统的 SEO 信号，而不是权限文件。
即使 AI 爬虫读取 llm.txt，它也不会使用该信息来对您的内容进行排名或偏好。
它仅使用它来决定是否可以收集或重用内容。
为什么 llm.txt 也不是 AI 排名信号
一些出版商认为允许通过 llm.txt 访问将增加被 ChatGPT、Perplexity 或 Gemini 引用的机会。
这些系统不是这样工作的。
人工智能检索系统首先从搜索引擎索引和可信数据源中选择候选者。只有在此之后，他们才会评估权威性、相关性、新鲜度和实体信号。
llm.txt 不是此选择过程的一部分。
允许通过 llm.txt 进行访问并不会使您的内容更具相关性。
它不会使您的网站更具权威性。
它不会增加您被找回的可能性。
它仅决定您的内容是否在法律上允许被收集或重复使用。
llm.txt 未来可能发挥间接作用。
尽管 llm.txt 目前对 SEO 没有帮助，但它可能会影响将来的资格。
随着监管的加强和许可变得更加正式，人工智能平台将需要更清晰的许可框架。平台将越来越喜欢明确授权重复使用的内容，因为它可以降低法律风险。
在那种环境下，llm.txt可能会变成过滤器而不是排名因素。
它可能不会将您的内容推得更高。
但它可能决定您的内容是否被允许进入系统。
完全阻止人工智能训练或检索的网站可能会逐渐从人工智能答案中消失，不是因为它们排名不佳，而是因为它们不再有资格使用。
这是一个微妙但重要的转变。
llm.txt 的真正 SEO 影响
从实际的 SEO 角度来看，llm.txt 是公正的。
它不会帮助你排名。
它不会损害您的排名。
它不会增加流量。
今天它唯一真正的影响是治理。
它使您可以控制人工智能系统如何收集和重用您的内容。这种控制权可能会在以后变得具有战略价值，但它不会产生短期的搜索引擎优化收益。
如果您的目标是在 Google 中的曝光度或在 AI 答案中的引用，那么 llm.txt 并不是重要的杠杆。
权威性、主题深度、结构、链接、实体和新鲜度仍然主导着当今使用的每个检索系统。
最终判决
llm.txt 对传统意义上的 SEO 没有帮助。
它不是优化文件。
这是一个权限文件。
它的价值是合法的和战略的，而不是算法的。
目前，提高 AI 可见性的最佳方法仍然是做 SEO 一直要求的事情：发布权威内容，构建主题集群，获得引用，并使您的页面易于计算机理解。
llm.txt 不会取代其中任何一个。
llm.txt 是否会提高 AI 可见性或引用次数？
在目前的形式下，llm.txt 不会提高 AI 可见性或增加您的内容在 AI 生成的答案中被引用的可能性。
AI 系统不使用 llm.txt 作为排名或检索信号。他们不会扫描文件来决定信任哪些来源、检索哪些页面或提取哪些段落。相反，他们几乎完全依赖传统的搜索索引、许可数���集和评估权威性、相关性、新鲜度和实体强度的内部排名系统。
如果您的网站今天出现在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 或 Copilot 中，那是因为您的内容在底层搜索系统中排名良好并通过了信任过滤器，而不是因为 llm.txt 允许访问。
允许或阻止通过 llm.txt 进行访问不会使您的网站更加明显。
为什么选择没有 llm.txt 的引文
当人工智能系统生成答案时，它首先从受信任的索引（例如 Google 或 Bing）或从许可的出版商来源检索候选文档。这些候选者的排名使用与经典 SEO 非常相似的信号：主题相关性、域信任、链接权威、品牌认知度和内容质量。
仅在选择页面后，系统才会检查是否可以安全地重用该内容。
llm.txt 不是选择阶段的一部分。
这是许可阶段的一部分。
这意味着 llm.txt 可以防止重用，但不能引起选择。
在 llm.txt 变得相关之前，您的页面必须已被视为最佳答案之一。
为什么允许访问不会增加引用
一些出版商认为，明确允许 AI 通过 llm.txt 访问将使平台更有可能引用其内容。
这个假设可以理解，但不正确。
人工智能系统并不是在寻找可以重复使用的内容。
他们正在寻找最能回答问题的内容。
仅在系统决定使用哪些页面后才检查权限。
如果您的内容不够权威而无法检索，则永远不会查阅 llm.txt。
如果您的内容足够可信，llm.txt 并不会提高其成功机会。
它仅决定是否允许重用。
llm.txt 如何降低可见性
虽然 llm.txt 不会提高可见性，但它可以降低可见性。
如果您完全��止训练和检索，人工智能系统可能会完全停止使用您的内容。随着时间的推移，您的品牌可能会从人工智能答案中消失，不是因为您的排名下降，而是因为您的内容不再符合重复使用的条件。
这是 llm.txt 直接影响可见性的少数情况之一。
它不会创建新的引用。
但它可以消除现有的。
对于依靠人工智能曝光来提高品牌知名度或产生需求的出版商来说，过度限制性的规则可能会悄然消除一个重要的分销渠道。
llm.txt 可能影响可见性的唯一场景
llm.txt 可能影响可见性的唯一现实情况是在未来，当权限成为资格的一部分时。
随着许可协议的扩大和监管的收紧，人工智能平台将越来越青睐明确授权重复使用的内容。在这种环境下，平台可能会排除权限不明确或限制性的来源，即使它们在其他方面具有权威性。
在这种情况下，llm.txt 仍然不会提高排名。
但它可以决定您的内容是否被允许进入系统。
这不是优化的好处。
这是合规性要求。
今天真正提高人工智能引用的是什么
如果您的目标是更频繁地出现在 AI 答案中，则 llm.txt 不是解决方案。
引文由驱动检索的相同因素驱动：主题权威、强大的实体、编辑引文、简洁的结构、清晰的定义、新鲜的内容和整个网络的信任信号。
人工智能系统重复引用相同的来源是因为它们信任这些来源，而不是因为这些来源允许通过文件进行访问。
人工智能可见性的途径仍然是通过 SEO。
什么时候应该使用 llm.txt（什么时候不应该使用）
您是否应该使用 llm.txt 较少取决于 SEO，而更多取决于您希望 AI 系统如何使用您的内容。
对于大多数网站，不需要 llm.txt。
如果您的网站发布公共博客内容、教育资源或营销页面，添加 llm.txt 不会提高排名、提高可见性或改变搜索引擎对待您的内容的方式。在这些情况下，除非您有特定的法律或许可问题，否则该文件几乎没有提供任何实际好处。
然而，在某些情况下，llm.txt 变得具有战略重要性。
当 llm.txt 有意义��
llm.txt 对于需要控制内容重用方式的发布商最有用。
这包括新闻机构、学术出版商、SaaS 文档门户以及托管许可、专有或付费材料的网站。在这些环境中，风险不是 SEO 性能，而是未经授权的培训和重新分发。
如果您的内容位于付费专区、受许可协议约束或为受限受众创建，则 llm.txt 为您提供了一种明确声明不允许人工智能系统收集或重复使用该内容的方法。
对于想要允许实时检索但阻止训练的公司也很有用。这使得人工智能系统可以在答案中引用和参考内容，而无需将其永久存储在训练数据集中。
对于与监管机构或法律团队合作的大型品牌和出版商来说，llm.txt 正在成为治理和合规性而不是优化的一部分。
当 llm.txt 通常不需要时
对于大多数 SEO 驱动的网站来说，llm.txt 没有提供任何有意义的优势。
如果您的目标是流量、排名或引用，则该文件将无法帮助您实现其中任何目标。无论 llm.txt 是否存在，人工智能系统都会继续根据传统 SEO 信号检索您的内容并对其进行排名。
在许多情况下，添加 llm.txt 会带来不必要的复杂性。
如果您在不了解后果的情况下意外阻止检索或训练，则可能会降低您在人工智能系统中的长期可见性，而不会获得任何回报。
对于博客、联属网站、代理网站和信息发布者，llm.txt 通常是可选的且优先级较低。
如何创建 llm.txt 文件（带有示例）
创建 llm.txt 文件在技术上很简单，但您在其中编写的规则的含义可能很重要。
该文件放置在您网站的根目录/llm.txt 中。这个位置是固定的。支持该标准的人工智能爬虫只会在这个确切的地址查找文件。如果缺少，系统通常会认为默认情况下允许访问。
该文件本身是一个简单的文本文档，格式类似于robots.txt。它包含一组指令，用于确定规则适用于哪些人工智能系统以及允许这些系统执行哪些操作。
尽管语法仍在不断发展，但大多数实现都遵循简单的结构，从用户代理声明开始，然后列出与训练、检索和存储相关的权限。
基本 llm.txt 示例
允许检索但阻止训练的最小 llm.txt 文件可能如下所示：
用户代理：*
允许：/
禁止训练：/
这告诉任何人工智能爬虫它可以访问该站点以进行检索和回答问题，但它可能不会收集用于训练模型的内容。
阻止训练和检索的更严格的版本可能如下所示：
用户代理：*
禁止：/
禁止训练：/
这声明人工智能系统不应检索或训练该网站的任何内容。
实际上，大多数使用 llm.txt 的发布商更喜欢允许检索但限制训练的衡量方法。
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路径级规则如何工作
llm.txt 还可以将规则应用于网站的某些部分。
这对于在同一域下发布公共内容和专有内容的网站非常有用。例如，一家 SaaS 公司可能允许 AI 访问其博客，但阻止访问内部文档和客户仪表板。
该规则的简化版本可能如下所示：
用户代理：*
允许：/博客/
禁止：/app/
禁止训练：/
这允许从博客部分进行检索，同时阻止对应用程序区域的访问并阻止对网站内容的任何培训。
由于该标准仍在不断发展，因此并非所有爬虫都会一致地解释路径级规则。这使得测试和监控尤为重要。
上传并测试文件
创建文件后，必须将其上传到您的域的根目录，以便可以通过访问它。 https://yourdomain.com/llm.txt。
上传后，您可以通过直接在浏览器中打开 URL 来验证文件是否可公开访问。如果文件返回 404 错误或重定向，爬虫将无法读取它。
目前还没有类似于 Google robots.txt 测试器的 llm.txt 通用测试工具。确认行为的唯一可靠方法是监控爬虫日志并观察特定人工智能机器人随着时间的推��如何与您的网站交互。
需要理解的重要限制
llm.txt 在技术上不会阻止访问。
它不会阻止爬虫获取页面。它仅传达许可。合规性完全取决于人工智能平台是否选择尊重该文件。
这也意味着 llm.txt 不会覆盖现有的抓取行为。如果爬虫忽略该标准，则该文件无效。
此外，llm.txt 不会删除已收集的内容。它只会影响未来的抓取和未来的数据使用。
您应该关心 llm.txt 吗？
llm.txt 如今对 SEO 没有帮助。它不会提高排名、增加流量或使��的内容更有可能出现在人工智能答案中。所有主要的人工智能系统仍然依赖于传统的 SEO 信号，例如权威性、相关性、链接和主题深度。
然而，llm.txt 标志着一个重要的转变。随着人工智能监管和许可的扩大，许可可能成为资格的一部分。未来，某些内容可能会从人工智能系统中消失，不是因为它排名不佳，而是因为它没有被授权重用。
对于大多数网站，llm.txt 是可选的。如果您的目标是知名度和增长，请专注于建立权威和发布一流内容。 llm.txt 是一种治理工具，而不是一种优化策略。
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