如果你最近有在關注 AI 跟 SEO 的交叉議題，應該有聽到一個新名詞：LLMs.txt。
聽起來超像什麼黑科技神器，但 Google 的 John Mueller 卻直接潑冷水：「這東西，就跟當年的 keywords meta tag 一樣……」。
這一句話，讓整個 SEO 圈開始炸鍋了。
所以，LLMs.txt 到底是什麼？對 SEO 來說，它重要嗎？該不該開始準備？
今天我們一次講清楚，而且用超白話的方式，讓你不用繞來繞去，馬上搞懂！
什麼是 LLMs.txt？
它的設計初衷與用途是什麼？
LLMs.txt，全名叫 Large Language Models.txt。
簡單來說，它就是一份「官方推薦資料清單」，告訴 AI 模型說：「欸欸，我網站上最重要、最該拿去參考的內容在這裡喔！」。
設計這個規格的人，目標很簡單：
- 減少 AI 爬整站時的資源浪費
- 幫助 AI 模型更精準地抓取、理解網站內容
- 同時也給網站主一點主導權，不用完全被動被AI亂讀
這個想法本身，其實是很好的。
尤其當大家都擔心自己網站內容被「無限爬取」的時代，能夠設定「我希望你讀這些」聽起來就像救星。
但理想很豐滿，現實卻超級骨感……
和 robots.txt 有什麼不一樣？
很多人會搞混 LLMs.txt 和 robots.txt。
但兩者其實本質差超多：
| robots.txt | LLMs.txt |
|---|---|
| 控制「搜尋引擎爬蟲」能不能抓取某些頁面 | 指引「大型語言模型」要優先讀哪些內容 |
| 是 SEO 基本必備規則 | 目前還沒變成標準 |
| Google、Bing、Yahoo 都遵守 | 幾乎沒有主流 AI 在遵守 |
簡單說，robots.txt 是用來「禁止」的，而LLMs.txt 是用來「推薦」的，而且現在幾乎沒人在鳥LLMs txt。
哪些 AI 公司會讀這個檔案嗎？
目前看起來，沒有。
John Mueller 直接講得很直白：從 server log 來看，幾乎沒看到任何大型 AI 模型有去讀 LLMs.txt。
像是：
- OpenAI（ChatGPT）
- Anthropic（Claude）
- Google DeepMind
- Meta（Llama系列）
這些主流 AI 都沒有出來說「我們會讀 LLMs.txt」這件事。
所以，即使你自己設定好了，理論上現在也沒有人在理你。
Google 的 John Mueller 怎麼看 LLMs.txt？
把它比喻成 keywords meta tag 是什麼意思？
如果你玩 SEO 很久，應該知道當年的 keywords meta tag。
那時候大家只要在 <meta name="keywords"> 裡亂塞一堆關鍵字，Google就會以為這是你的主題。
結果怎樣？
- 大家開始亂灌、塞爆無關關鍵字
- 網站實際內容跟 keywords 完全無關
- Google 最後直接不信 keywords 了，乾脆完全忽略它
John Mueller 的意思就是：
「LLMs.txt 很可能重蹈 keywords meta 的覆轍。你說你是什麼，並不代表你真的是什麼。」
現在的 AI 模型，比以前的搜尋引擎還要聰明得多。
它們不會只相信你的自述，它們會自己去爬、去分析、去理解。
LLMs.txt 目前真的沒人用嗎？
真的。
John 說得很明白，從目前的大型 AI crawler 行為來看，它們根本不去看 LLMs.txt。
為什麼？
因為 AI 已經有更有效率的「自己讀網頁」技術了，不需要你額外提供什麼清單。
所以現在你去設定 LLMs.txt，很可能只是自己爽而已，實際上沒什麼幫助。
Google 的 AI 抓內容方式早就更進化了
Google 使用的是一種叫做 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 的架構。
流程大概是這樣：
- 使用者問問題
- Google 先在龐大資料庫裡「搜尋」符合的內容（Retrieval）
- 再把找到的內容餵給 LLM
- 讓 AI 根據這些資料生成答案（Generation）
這意味著什麼？
Google AI 不是憑空想像答案，它是「根據檢索到的真實內容」來生成的。
所以，他們要的是真實、高品質、清楚的資料結構，不是你自己定義好的 LLMs.txt。
LLMs.txt 的潛在問題與風險
網站內容可能被「偽裝」或誤導？
假設網站主惡意操作，在 LLMs.txt 宣稱自己有超棒的醫療資訊，結果網站根本亂寫一通。
那 AI 要怎麼辦？相信你嗎？還是自己重新驗證？
這就是為什麼現在主流 AI 都不太信任單方面聲稱的資料來源。
網站擁有者說的內容 vs 實際內容
這種落差，就很像是過去黑帽 SEO 會做的事情。
說穿了，網路上的任何「自稱」資訊，都需要被驗證。
而不是單靠 LLMs.txt 這種「我說了算」的機制來決定。
AI 模型信任 LLMs.txt 的機率低嗎？
非常低。
尤其是大型語言模型越來越重視 真實性（factuality） 和 可追溯性（traceability），
它們寧願自己爬一次內容，也不會只相信一個單獨檔案。
那 SEO 應該怎麼做才真正有效？
LLMs.txt 不重要，那什麼才是重點？
- 清楚的頁面架構（h1/h2/h3 標題清楚）
- 有組織的內容脈絡（每個頁面主題明確）
- Schema 資料標記（幫助機器理解內容）
- E-E-A-T 的實際展現（真實作者、專業背景）
這些，才是讓 AI 模型真正懂你的網站、願意引用你的關鍵！
原始內容與結構化資料的價值
今天 AI 要找資料，不會是靠「你告訴我」這麼簡單。
是靠你的網站本身的內容深度、組織、權威性來決定。
所以，**結構化資料（schema.org）**變得越來越重要，
因為它可以讓機器更容易快速理解頁面含義，直接拉進答案庫。
Google 如何用 RAG 系統決定排名與回答？
簡單來說，誰的內容容易被讀懂，誰就容易被引用。
- 清楚分類
- 有上下文關係
- 不堆砌關鍵字
- 內容本身有價值
這些條件滿足了，才有可能成為 AI snippets 的來源！
LLMs.txt 還有機會翻身嗎？
未來可能會有 AI 願意讀取這類檔案？
也許。
如果未來 LLMs.txt 能達成一定的業界共識，像 sitemap 一樣變成常規，
那也許真的會有一線生機。
它是否能成為 AI 時代的內容指引？
可能，但一定需要「驗證」和「標準化」。
不然，就算設定了，還是會被懷疑、被忽略。
站在 SEO 的角度，我們要準備什麼？
目前，不要太投入 LLMs.txt。
但是，可以關注它的發展。
重點是：
- 優化內容品質
- 讓網站架構更好
- 讓資料更容易被 AI 理解
這才是現在更該做的事情。
目前先別浪費時間在 LLMs.txt 上
無論是人類還是 AI，最後真正能打動彼此的，還是「內容」。我們可以不急著去設定 LLMs.txt，因為就算你寫了，也不代表現在的主流 AI 會理會。但如果你的網站本身缺乏強大的內容體系，那才是真的會被市場淘汰。所以現階段，與其花時間在還不確定的規格上，不如把力氣花在打磨自己的內容深度、結構清晰度，這樣才是對 SEO 真正有幫助的長期投資。
當然，像 LLMs.txt 這種新的提案，我們還是可以保持關注。畢竟 SEO 世界一直都在變，新的東西出現時，早一點理解就能早一點做決策。不過，這種東西還沒有成為主流之前，真的沒必要砸大錢或花大量時間去配合。就像過去很多昙花一現的 SEO 技巧一樣，最終能撐下來的，永遠是那些有扎實內容、有清楚脈絡的網站。內容才是核心，流行只是加分。
內容才是真正經得起時間考驗的東西。趁現在還是黃金起跑點，打造好自己的內容體系，未來無論 SEO、AI 怎麼變，你都能走得穩、走得遠。如果想知道SEO文章怎麼寫？或是站外的反向連結是什麼？都可以參考以下連結喔！
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