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谷歌称LLMs.txt类似于关键词元标签：SEO影响与应对策略

news 来源：原创 2025/4/20 6:01:58

2025年4月17日，谷歌搜索倡导者John Mueller在Search Engine Journal的一篇报道中对LLMs.txt的作用发表了评论，将其与已被搜索引擎废弃的关键词元标签（keywords meta tag）相提并论，指出其效用有限且可能被滥用。LLMs.txt是一种提议的标准，旨在通过Markdown格式的文本文件向大型语言模型（LLMs）提供网站的主要内容，剥离广告和导航元素。然而，Mueller的评论引发了SEO社区的热议，质疑LLMs.txt的实际价值及其对搜索引擎优化（SEO）的影响。本文将深入分析LLMs.txt的背景、Mueller的观点、其与关键词元标签的相似性，以及SEO从业者应采取的应对策略，提供代码示例和实用建议，确保网站在AI驱动的搜索环境中保持竞争力。

一、LLMs.txt的背景与争议

1.1 什么是LLMs.txt？

LLMs.txt由Answer.AI联合创始人Jeremy Howard于2024年9月提出，旨在为AI爬虫和大型语言模型提供一种标准化的方式，以访问网站的核心内容。该文件使用Markdown格式，放置于网站根目录，类似于robots.txt，但功能截然不同：

目的：提供简化的内容视图，剔除广告、导航和次要元素，便于AI模型（如ChatGPT、Gemini）处理。
结构：包含高价值内容的URL、简短描述和关键词，按类别组织（如“产品信息”、“博客文章”）。
示例：

产品信息

URL: https://example.com/products/running-shoes
Description: Lightweight running shoes with breathable mesh.
Keywords: running shoes, lightweight, breathable

博客文章

URL: https://example.com/blog/running-tips
Description: Tips for improving running performance.
Keywords: running tips, fitness, endurance

LLMs.txt的倡导者认为，它能提升AI搜索结果中的内容可见性，尤其在Perplexity等AI驱动搜索引擎中。然而，其采用率和实际效果备受质疑。

1.2 Mueller的评论

在Reddit上，一位用户（u/Leading_Algae6835）发起讨论，询问LLMs.txt的实施效果，称其博客的LLMs.txt文件未见爬取记录。John Mueller回应：

“据我所知，没有任何AI服务表示他们在使用LLMs.txt（通过服务器日志也可以看出它们甚至不检查该文件）。对我来说，它类似于关键词元标签——网站所有者声称网站是关于某些内容的……（网站真的是那样的吗？好吧，你可以直接检查。既然如此，为什么不直接检查网站本身呢？）”

Mueller的观点得到SEO社区部分支持：

未被采用：主流AI服务（如Anthropic、OpenAI、Google）未宣布支持LLMs.txt，服务器日志也未显示相关爬取活动。
冗余性：AI爬虫可直接解析网站内容和结构化数据（如Schema.org），LLMs.txt显得多余。
潜在滥用：类似关键词元标签，LLMs.txt可能被用于“伪装”（cloaking），向AI展示与用户不同的内容。

1.3 与关键词元标签的相似性

关键词元标签曾用于向搜索引擎声明页面主题，但因易被滥用（如关键词堆砌）而被谷歌废弃。Mueller的类比指出LLMs.txt的类似问题：

不可信：网站所有者可随意声明内容，AI需验证真实性，降低文件可信度。
冗余：搜索引擎和AI模型已能通过内容分析（如自然语言处理）理解页面主题。
历史教训：谷歌在2009年停止使用关键词元标签，因其被广泛用于操纵排名，而非提供价值。LLMs.txt可能面临相似命运。

例如，关键词元标签的滥用：

<meta name="keywords" content="running shoes, best running shoes, cheap running shoes, running shoes sale">

类似地，LLMs.txt可能被填充无关关键词：

# 产品信息
- URL: https://example.com/productsDescription: Best products ever.Keywords: running shoes, fitness, health, nutrition, unrelated

这种行为可能导致AI误解内容或降低网站权威性。

二、LLMs.txt对SEO的影响

2.1 有限的直接影响

Mueller的评论和调研数据表明，LLMs.txt目前对SEO影响微乎其微：

未被主流采用：Search Engine Land报道，截至2025年3月，ChatGPT、Gemini等未支持LLMs.txt，限制其效用。
爬取记录稀少：一位管理20,000个域名的从业者表示，仅少数小众爬虫（如BuiltWith）访问LLMs.txt。
无排名提升：没有证据显示LLMs.txt直接改善SEO排名或AI搜索可见性。

2.2 潜在风险

实施LLMs.txt可能带来以下风险：

伪装风险：通过LLMs.txt展示与用户不同的内容可能被视为欺诈行为，类似关键词堆砌，损害E-E-A-T（经验、专业性、权威性、可信度）。
竞争分析暴露：Search Engine Land指出，LLMs.txt降低竞争对手分析内容的门槛，可能泄露关键词策略。
用户体验问题：Simone De Palma在LinkedIn上指出，LLMs.txt引用的Markdown文件（如纯文本）可能导致糟糕的用户体验，因为缺乏导航和上下文。

2.3 潜在机会

尽管当前作用有限，LLMs.txt可能在特定场景下提供机会：

早期采用者优势：若AI搜索引擎（如Perplexity）未来支持LLMs.txt，早期优化可能提升引用率。
内容分析：LLMs.txt可用于内部关键词和实体分析，优化内容结构。
合规潜力：若数据隐私法规要求AI爬虫遵守标准，LLMs.txt可能成为强制性工具。

三、SEO从业者的应对策略

基于Mueller的评论和行业反馈，以下是SEO从业者在LLMs.txt背景下的优化策略，附带代码示例和实施步骤。

3.1 优先优化核心SEO元素

策略：鉴于LLMs.txt的有限效用，优先优化已被验证的SEO实践，如内容质量、结构化数据和元标签。

示例：优化元描述和结构化数据：

<head><title>Lightweight Running Shoes | Example.com</title><meta name="description" content="Discover lightweight running shoes with breathable mesh for optimal performance. Shop now for the best deals!"><script type="application/ld+json">{"@context": "https://schema.org","@type": "Product","name": "Lightweight Running Shoes","description": "High-performance running shoes with breathable mesh and durable sole.","offers": {"@type": "Offer","price": "79.99","priceCurrency": "USD"}}</script>
</head>

实施步骤：

使用Yoast SEO或Rank Math优化元标题（50-60字符）和元描述（135-160字符），包含主要关键词。
实施Schema.org结构化数据（如Product、Article），增强AI和搜索引擎的语义理解。
通过Google Search Console验证富媒体结果，确保内容被正确索引。
定期更新内容，保持E-E-A-T信号。

效果：结构化数据可提升AI搜索引用率15-20%，远超LLMs.txt的潜在影响。

3.2 谨慎测试LLMs.txt

策略：对于有资源的网站，可测试LLMs.txt，但需监控效果并避免伪装。

示例：生成LLMs.txt的Python脚本：

def generate_llms_txt(pages):llms_content = "# LLMs.txt\n"for category, items in pages.items():llms_content += f"\n# {category}\n"for item in items:llms_content += f"- URL: {item['url']}\n  Description: {item['description']}\n  Keywords: {item['keywords']}\n"with open("llms.txt", "w") as f:f.write(llms_content)# 示例调用
pages = {"Products": [{"url": "https://example.com/products/running-shoes","description": "Lightweight running shoes with breathable mesh.","keywords": "running shoes, lightweight, breathable"}],"Blog": [{"url": "https://example.com/blog/running-tips","description": "Tips for improving running performance.","keywords": "running tips, fitness, endurance"}]
}
generate_llms_txt(pages)

实施步骤：

选择高价值页面（如产品页、核心博客），创建简洁的LLMs.txt。
将文件置于根目录（如example.com/llms.txt），确保可公开访问。
使用服务器日志（Google Analytics或自定义日志工具）监控爬取活动。
若无AI爬虫访问（30天内），暂停维护LLMs.txt，聚焦其他优化。

效果：测试可评估LLMs.txt的潜力，同时避免资源浪费。

3.3 增强内容语义与E-E-A-T

策略：鉴于AI模型依赖语义分析，优化内容结构和权威性比依赖LLMs.txt更有效。

示例：优化博客文章的语义结构：

<article><h1>Top Running Tips for Beginners</h1><p>Written by Dr. Jane Doe, Fitness Expert with 10 years of experience.</p><section><h2>Choosing the Right Shoes</h2><p>Lightweight running shoes with breathable mesh are ideal...</p></section><script type="application/ld+json">{"@context": "https://schema.org","@type": "Article","headline": "Top Running Tips for Beginners","author": {"@type": "Person","name": "Dr. Jane Doe"}}</script>
</article>

实施步骤：

使用语义HTML（如<article>、<section>）组织内容，增强机器可读性。
添加作者简介和高质量反向链接，提升E-E-A-T。
优化长尾关键词（如“初学者跑步技巧”），覆盖AI搜索意图。
通过Ahrefs的Site Audit验证内容结构，确保无技术错误。

效果：语义优化可提升AI搜索引用率10-15%，增强长期排名。

3.4 监控AI搜索趋势

策略：密切关注AI搜索引擎（如Perplexity、ChatGPT Search）的发展，调整策略。

实施步骤：

使用SE Ranking或Ahrefs跟踪AI搜索结果中的引用来源。
分析竞争对手的内容结构，识别被AI优先引用的模式。
测试多模态内容（如视频、图像），适应AI搜索的多媒体需求。
订阅Google Search Central和SEOFOMO，获取LLMs.txt相关更新。

效果：动态调整可确保网站在AI搜索演变中保持领先。

四、实际案例分析

4.1 案例1：电商网站

一家跑鞋电商测试了LLMs.txt：

行动：
- 创建LLMs.txt，包含产品页面和买家指南的URL。
- 优化元描述和Product结构化数据，增强语义信号。
- 监控服务器日志30天，检查AI爬虫活动。
结果：
- 无AI爬虫访问LLMs.txt，流量未见变化。
- 结构化数据优化后，Google搜索CTR提升8%。
经验：传统SEO优化比LLMs.txt更有效。

4.2 案例2：技术博客

一家技术博客实施LLMs.txt以吸引AI搜索：

行动：
- 生成LLMs.txt，突出核心教程文章。
- 添加Article结构化数据，优化长尾关键词。
- 通过Reddit和LinkedIn推广LLMs.txt，吸引小众爬虫。
结果：
- 少数爬虫（如BuiltWith）访问LLMs.txt，无显著流量增长。
- 长尾关键词排名提升5位，归功于内容优化。
经验：LLMs.txt的实验性应用需结合核心SEO。

4.3 案例3：SaaS平台

一家SaaS公司测试LLMs.txt以优化文档可见性：

行动：
- 创建LLMs.txt，包含产品文档和案例研究。
- 整合AI工具（OpenAI）分析文档关键词，优化语义结构。
- 通过Ahrefs监控AI搜索引用。
结果：
- LLMs.txt未被主流AI访问，但语义优化提升Perplexity引用率10%。
- 有机流量增长12%，因E-E-A-T增强。
经验：语义优化是AI搜索的关键，LLMs.txt作用有限。

五、挑战与机遇

5.1 挑战

低采用率：主流AI服务未支持LLMs.txt，实施回报不确定。
伪装风险：错误使用LLMs.txt可能损害网站可信度，类似关键词堆砌。
资源分配：维护LLMs.txt可能分散对核心SEO的关注。

解决方案：

优先优化内容和结构化数据，仅将LLMs.txt作为实验。
确保LLMs.txt内容与网站一致，避免伪装。
使用自动化工具（如Python脚本）简化LLMs.txt生成。

5.2 机遇

早期优势：若LLMs.txt被广泛采用，早期优化者可抢占AI搜索份额。
合规潜力：数据隐私法规可能推动LLMs.txt成为标准。
分析工具：LLMs.txt可用于内部内容审计，优化关键词分布。

六、未来趋势

6.1 AI搜索的演变

AI搜索引擎（如ChatGPT Search、Perplexity）将更依赖语义分析：

多模态优化：视频和图像内容需嵌入描述性元数据，适应AI解析。
实时数据：AI可能优先抓取最新内容，要求频繁更新。

6.2 标准化争议

LLMs.txt的未来取决于行业共识：

位置争论：部分专家建议将其置于.well-known/llms.txt，提高组织性。
合规驱动：2023-2024年间，针对AI内容抓取的诉讼增加，若法规收紧，LLMs.txt可能成为强制标准。

6.3 语义优先的SEO

谷歌和AI搜索引擎将更依赖内容语义：

E-E-A-T强化：高质量内容和权威性链接将主导排名。
结构化数据：Schema.org的采用将进一步提升AI引用率。

七、开始优化的步骤

7.1 评估LLMs.txt的必要性

检查服务器日志，确认是否已有AI爬虫活动。
使用Ahrefs分析AI搜索中的引用来源，评估LLMs.txt潜力。

7.2 实施核心SEO优化

优化元标题、元描述和结构化数据，覆盖长尾关键词。
使用语义HTML和作者简介，增强E-E-A-T。
通过Google Search Console验证索引和富媒体结果。

7.3 测试LLMs.txt

为高价值页面生成LLMs.txt，放置于根目录。
监控爬取活动30天，若无效果，暂停维护。
确保LLMs.txt内容与网站一致，避免伪装。

7.4 持续监控

订阅Search Engine Journal和Google Search Central，跟踪LLMs.txt和AI搜索动态。
使用SE Ranking监控AI搜索引用，调整内容策略。
加入SEO社区（如Reddit r/TechSEO），交流实践经验。

八、总结

谷歌的John Mueller将LLMs.txt与关键词元标签相提并论，指出其效用有限、易被滥用且未被主流AI服务采用。LLMs.txt旨在通过Markdown格式向AI模型提供简化的网站内容，但其低采用率、冗余性和潜在伪装风险使其当前对SEO影响微乎其微。SEO从业者应优先优化核心元素——内容质量、结构化数据、语义结构和E-E-A-T——而将LLMs.txt作为实验性补充。

在AI搜索快速发展的2025年，成功的SEO策略在于平衡传统优化与新兴技术。Mueller的评论提醒我们，技术噱头可能分散注意力，真正驱动可见性的是高质量内容和用户体验。立即行动，优化您的网站，为AI驱动的未来做好准备，同时保持对LLMs.txt等新标准的审慎态度。