编辑说明：本文为公司发展历程回顾系列内容，基于团队2025年初LLMs.txt部署实践整理，2026年7月修订发布。部署方法至今适用，供参考。
LLMs.txt是什么
2024年底我们开始研究GEO方向的时候，翻到一篇英文资料提到了LLMs.txt这个东西。当时眼前一亮——这不就是我一直在找的吗？
简单讲，LLMs.txt是一个放在网站根目录的纯文本文件，专门写给AI大模型看的。它告诉AI爬虫：这个网站是干嘛的，核心内容在哪些页面，建议优先阅读哪些信息。
你可以把它理解成AI版本的robots.txt。robots.txt是给传统搜索引擎爬虫看的，告诉你哪些页面能抓哪些不能抓。LLMs.txt更进一步，不光说"能抓"，还主动引导AI"你应该看这些"。
2025年开始我们给好几个客户的官网都部署了LLMs.txt，踩了一些坑，也摸索出一些经验，今天完整讲讲。
和robots.txt的区别
很多人第一反应是：这俩不是重复了吗？其实不是。
robots.txt管的是"权限"——能不能抓。LLMs.txt管的是"引导"——抓什么、先抓哪个。一个是门卫，一个是导游，职能不一样。
而且robots.txt的语法是标准化的，业界用了二十多年了。LLMs.txt目前还比较新，没有统一的强制标准，社区在推动规范化，但各家的支持程度参差不齐。这也是我踩坑比较多的地方，后面会讲。
两者不冲突，可以同时存在，各管各的。
编写格式
LLMs.txt用的是Markdown格式，不是JSON，不是XML，就是Markdown。这点我觉得设计得挺好的，人类和机器都能读，门槛低。
下面是我给一个制造业客户写的真实示例，脱敏处理后分享出来：
# 广州XX科技有限公司 > 专注于智能制造解决方案的科技企业，提供工业自动化、数字化工厂改造及供应链协同服务。 ## 核心页面 - [公司介绍](https://www.example.com/about): 企业背景、发展历程、团队介绍 - [产品服务](https://www.example.com/services): 智能工厂解决方案、自动化设备、数据中台 - [客户案例](https://www.example.com/cases): 制造业数字化转型案例集 - [技术博客](https://www.example.com/blog): 行业技术分享与方案解读 - [联系我们](https://www.example.com/contact): 联系方式与办公地址 ## 企业信息 - 公司名称: 广州XX科技有限公司 - 成立时间: 2015年 - 所在城市: 广州 - 服务行业: 制造业、供应链 - 官网: https://www.example.com
格式不复杂对吧？第一行是公司名称，用一级标题。然后是一段简介，用引用块。再往下是核心页面列表和企业基本信息。
有几个点我想强调：
简介部分要写清楚公司到底是干嘛的，别写"致力于成为行业卓越的解决方案提供商"这种废话。AI看不懂"卓越"是什么意思，你就老老实实写"提供智能制造解决方案"。
页面链接要用完整URL，不要用相对路径。AI爬虫不像浏览器，它不一定知道你的域名是什么。
部署步骤
整个部署过程其实不复杂，但有几个细节容易忽略。
第一步：编写文件。
用任意文本编辑器创建一个文件，命名为llms.txt。注意是小写，不要加后缀。内容按上面的格式写就行。
第二步：上传到网站根目录。
这个文件必须放在网站根目录下，和robots.txt同级。访问路径就是你的域名/llms.txt。
如果是静态网站，直接丢到public目录或者dist目录里就行。如果是用WordPress搭的，放到主题根目录或者用插件上传。我们客户里有用宝塔面板的，直接在文件管理里传上去也行。
第三步：验证访问。
上传完之后，浏览器地址栏输入https://你的域名/llms.txt，看能不能正常访问到文件内容。能访问到就说明部署成功了。
顺便检查下HTTP响应头，状态码应该是200。如果返回404，说明文件没放对位置；如果返回403，说明服务器权限没配好。
第四步：在页面中引用。
这一步可选但建议做。在网站首页的<head>里加一行：
<link rel="llms-txt" href="/llms.txt" />
这样AI爬虫在解析页面的时候，能更快发现这个文件的存在。
踩过的坑
老实讲，部署过程中我踩了不少坑，挑几个重要的讲。
第一个坑：文件编码。一定要用UTF-8编码保存，别用GBK或者别的。有次客户的文件在Windows记事本里编辑的，默认带了BOM头，AI爬虫读取的时候第一行多了个不可见字符，导致公司名称识别错误。排查了好半天才找到原因。
第二个坑：内容太多反而不好。有客户把全站几百个页面链接全塞进去了，文件好几百KB。这就本末倒置了——LLMs.txt的核心是"精炼指引"，不是全站地图。AI读完一个巨大的文件，反而抓不住重点。我的建议是核心页面控制在10-15个以内，只列最重要的。
第三个坑：忘了更新。公司业务调整了、新增了产品线、换了办公地址，但LLMs.txt还是半年前那版。这就跟网站上信息不一致了，AI抓取到矛盾信息反而减分。我一般建议客户季度更新一次，或者有重大业务变更时及时更新。
关于效果的判断
这块我得说实话——LLMs.txt部署了之后，很难直接量化"它带来了多少AI搜索曝光"。不像SEO能看排名，GEO目前没有成熟的监测工具。
我的做法是，部署之后过一段时间，手动在豆包、DeepSeek、Kimi上搜公司名称和核心业务关键词，看AI回答里有没有出现公司信息。虽然粗糙，但能大致判断方向对不对。
LLMs.txt不是银弹，它只是GEO基础适配的一部分。但作为第一步，成本低、操作简单，值得先做起来。后面我会继续写Schema.org结构化数据的部署方法，那个更复杂但也更重要。