大型語言模型（LLMs），例如 ChatGPT、Claude 及 Gemini，已廣泛抓取公開網頁內容作訓練之用，然而不少網站管理員可能未意識到其網站內容早已成為這些 AI 模型的數據來源。為此，一個名為 LLMs.txt 的新標準應運而生，它提供了一個清晰的框架，讓網站擁有者能夠向 AI 爬蟲（AI crawlers）明確指示其內容的使用方式，從而重新掌握內容的控制權。
在 AI 生成答案日益主導搜尋結果的今天，LLMs.txt 的出現顯得尤其關鍵。它雖然不直接影響搜尋排名，卻賦予網站更大的主導權，決定其內容是否被用於 AI 模型訓練，以及如何參與 AI 驅動的資訊生態系統。
LLMs.txt 是甚麼？
LLMs.txt 是一個簡單的純文字檔案，需放置於網站域名的根目錄（root directory）。它的核心功能是引導 AI 爬蟲，例如 OpenAI 的 GPTBot、Google 的 Google-Extended 及 Anthropic 的 ClaudeBot 等，明確指出哪些內容可以被用於 AI 模型訓練數據集，以及哪些內容應被豁免。
功能上，它類似於傳統的 Robots.txt，但兩者的關注點截然不同。Robots.txt 主要管理搜尋引擎爬蟲的網站內容抓取及索引行為，旨在影響網站的搜尋可見度；而 LLMs.txt 則專注於 AI 模型訓練數據的取用許可，旨在界定您的公共內容是否成為 GPT-4、Claude 或 Gemini 等模型的訓練素材。
透過 LLMs.txt，網站管理員可以精確控制：
* 各個 AI 爬蟲的存取權限。
* 特定內容是否可用於 AI 訓練。
* 網站如何參與 AI 生成答案。
* 透明地記錄您的數據共享規則。
隨著 AI 公司大規模收集訓練數據，LLMs.txt 提供了一個此前未有的內容使用同意層，回應了網站擁有者對數據所有權和未經授權使用的日益關注。
為何 LLMs.txt 現時如此重要？
AI 模型開發商從公開可用的內容中獲取海量數據，作為其訓練的基礎。2023 年 OpenAI 推出 GPTBot 時，同時提供了一個讓網站選擇退出的途徑。Google 隨後也推出了 Google-Extended，允許發佈商限制其內容用於 AI 訓練。Anthropic 及其他主要 AI 公司亦相繼採納類似機制。
這項轉變意義深遠：您的內容可能已成為 AI 生態系統的一部分，除非您明確選擇退出。LLMs.txt 正成為一個行業標準，正是因為網站擁有者對數據使用需要更清晰的界定。在此之前，並沒有正式的方法來表達您的內容是否可以被 AI 模型重新用於訓練管道。現在，您只需一個檔案即可定義這項選擇。
另一方面，生成式搜尋工具（Generative Search Tools）日益依賴訓練數據來產生答案。若您阻止 AI 爬蟲，您的內容可能不會出現在這些輸出中；若允許存取，則可能被引用於對話式回應，這與品牌規劃 LLM SEO 策略息息相關。
LLMs.txt 如何運作？
LLMs.txt 是一個位於您域名根目錄的純文字檔案，例如 `yoursite.com/llms.txt`。支援此協議的 AI 爬蟲會讀取它，以理解哪些內容可以使用。
檔案中可以包含類似 Robots.txt 的指令，例如：
“`
User-agent: GPTBot
Disallow: /
User-agent: Google-Extended
Allow: /
“`
您可以為特定 AI 爬蟲授予全局許可 (`Allow: /`) 或阻止所有存取 (`Disallow: /`)，甚至使用 `*` 通配符來設定所有 AI 爬蟲的預設規則。
目前支援 LLMs.txt 的主要 AI 爬蟲包括：
* GPTBot (OpenAI)
* Google-Extended (Google)
* ClaudeBot (Anthropic)
* CCBot (Common Crawl)
* PerplexityBot
與 Robots.txt 的主要區別
Robots.txt 和 LLMs.txt 服務於互補但截然不同的目的：
| 特性 | Robots.txt | LLMs.txt |
| 目標 | 控制傳統搜尋引擎爬蟲的網站存取及索引。 | 管理 AI 模型對內容的訓練使用權限。 |
| 影響 | 影響網站的搜尋排名、索引狀態及搜尋結果呈現。 | 影響內容在生成式 AI 系統中的呈現方式及版權保護。 |
| 對象 | Googlebot、Bingbot 等傳統搜尋引擎爬蟲。 | GPTBot、ClaudeBot、Google-Extended 等 AI 爬蟲。 |
兩者相輔相成，隨著 AI 驅動的搜尋體驗擴展，兩者將共同協助您保護內容並界定可見性規則。
企業應否採用 LLMs.txt？
雖然 LLMs.txt 目前不直接影響搜尋排名，但它左右著您的內容在生成式結果中的呈現方式。
允許存取：有助於提升內容在 AI 生成答案中的曝光機會，對於尋求最大化品牌能見度的企業而言，可能是一個策略性選擇。
阻止存取：則能有效保護專有或敏感內容，對於擁有獨特知識產權或需要嚴格遵守數據合規要求的行業（如醫療、金融、法律）尤為重要。
這份檔案賦予網站發佈者更大的自主權，明確界定其內容如何與 AI 訓練系統互動。這不僅是保護知識產權的工具，更是企業在 AI 驅動時代，提升品牌在生成式答案中能見度及影響力的策略性部署。對於正在實施 LLM 優化（LLM optimization）策略的企業而言，LLMs.txt 更是一個不可或缺的環節，確保其內容在 AI 環境中得到精確且受控的利用。
來源名稱：Neil Patel
來源連結：https://neilpatel.com/