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llms.txt 与 llms-full.txt

llms.txt 为支持的 AI 工具提供你网站的简明地图：一个 H1、一句话摘要，以及分组的链接。截至 2026 年，geodeck 会为每个已验证域名生成 /llms.txt，并提供上限为 50,000 字节的干净全文副本 /llms-full.txt。Google 官方文档表示，llms.txt 对 Google AI 搜索并非必需，但有更清晰页面地图时，其他一些工具也能加以利用。

规范

我们遵循llmstxt.org提案：带有网站名称的H1、块引用摘要，然后是H2分组的链接列表。AI爬虫获取此内容而非HTML。

示例

# Acme Corp

> Acme is a B2B SaaS that ships logistics dashboards.

## Product
- [Pricing](https://acme.com/pricing): Two plans, starts at €19/month.
- [API](https://acme.com/api): REST + integrations.

## Resources
- [Docs](https://acme.com/docs)
- [Changelog](https://acme.com/changelog)

geodeck 多快会刷新这些文件？

文件在每次 webhook 事件和每日站点地图差异 cron 时重建。响应在 edge 缓存最多 5 分钟（公共 CDN）或 10 分钟（共享缓存）。

什么是 Markdown Mirror？

每个被跟踪的 URL 都会以 Markdown 形式镜像到 /llms-full.txt，这样 AI 系统无需解析完整 HTML 就能获取更清晰的源文本。

如何在 llms.txt 评分中达到 100/100？

geodeck 自动生成你的 llms.txt。满分意味着生成的文件完整且结构良好。

  1. 验证你的域名。没有已验证的域名，geodeck 无法发布 llms.txt。
  2. 导入 sitemap 或添加 URL。域名详情页面 → Index 标签 → 导入 Sitemap。至少需要 15 个 URL。
  3. 添加页面标题和摘要。geodeck 从页面的 title 和 Meta 描述中提取。确保每个页面有唯一标题和 Meta 描述（50-160 字符）。
  4. 启用 Markdown Mirror（Agency 计划）。llms-full.txt 可額外得 10 分。
  5. 保持文件大小在范围内。文件应在 200 到 50,000 字节之间。

分数 100/100：域名已验证（llms.txt 可访问）、H1 存在、blockquote 摘要存在、3+ 节、15+ 列表项、llms-full.txt 可访问、文件大小 200-50,000 字节。

llms.txt 分数如何计算？

分数为 0-100，衡量 llms.txt 文件的完整度和结构：

  • 文件找到且可访问（+20 分） - 最重要的信号。没有它，分数为 0。
  • 带网站名的 H1 标题（+15 分） - 自动生成。
  • Blockquote 摘要段落（+15 分） - geodeck 使用你的首页 Meta 描述。
  • 至少 1 个节（+10 分） - 一个节是一个将相关链接分组的 H2 标题。
  • 3 个以上节（+10 分） - geodeck 按类别对 URL 分组。
  • 5 个以上列表项（+10 分） - 导入至少 5 个页面。
  • 15 个以上列表项（+5 分） - 导入 15+ 页面。
  • llms-full.txt 可访问（+10 分） - 完整 Markdown Mirror。Agency 计划或 webhook 已启用时可用。

llms.txt 对 AI 搜索真的重要吗？

Google 的AI 功能文档明确表示不需要特殊文件，而schema.org 的入门指南则采取相反的思路，要求你直接标记页面本身，而不是发布一个附加文件。提出生成引擎优化概念的GEO 论文使用真实查询的基准测试来验证究竟是什么真正影响可见性，而不是假设某种文件格式本身就有用。llms.txt 只是纯粹的Markdown，所以无论哪种方法最终胜出，一起保留它的成本几乎为零。

你不需要创建新的机器可读文件、AI 文本文件或标记，即可出现在这些功能中。

— Google Search Central documentation, “AI features and your website”

schema.org 提供了一套共享词汇，网站管理员可以用它以 Google、Microsoft、Yandex 和 Yahoo! 等主要搜索引擎能够理解的方式标记页面。

— schema.org, “Getting started with schema.org using Microdata”

我们通过引入 GEO-bench——一个涵盖多个领域的多样化用户查询及相关网络来源的大规模基准——来促进系统化评估。

— Aggarwal et al., “GEO: Generative Engine Optimization” (arXiv:2311.09735)

还可以阅读什么？

继续阅读 geodeck 文档，或前往平台页面。

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