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llms.txt 值得做吗：一份 2026 年的采用数据与实测
结论先给：llms.txt 值得做，但别指望它马上带流量——它成本极低、采用增长很快，可没有一家主流 AI 平台确认真的读它。把它当一张便宜的期权，而不是必做的 SEO。
AI 平台靠爬虫收集它要引用的内容。但页面重度依赖 JavaScript、导航冗长、历史内容堆积，都会让爬虫找不到你最重要的那几页——而爬虫没抓到的内容，就不会出现在 AI 回答里。llms.txt 的思路是：别让爬虫在站里乱转，直接给它一份「重点内容清单」。
它想解决什么问题
- 现代网页难读：多数 AI 爬虫只能读页面的基础 HTML，读不到靠 JavaScript 加载的内容。llms.txt 用清晰的结构帮爬虫快速理解。
- 信息过载：爬虫不知道你站里哪些内容重要，可能把预算花在过时的博客上，产出质量更差的回答。
- 爬取预算有限：如果爬虫把耐心耗在导航栏和 cookie 弹窗上，可能根本走不到你想被引用的产品页。
采用数据：14 个月约 17.5 倍
来源给出两组数字：2025 年 7 月只有 951 个域名发布了 llms.txt，到 2026 年 9 月已有 16,670 个。但放大看，这仍只是海量活跃网站里的很小一部分。
本站计算——把增长折算成月均速度：从 2025-07 到 2026-09 约 14 个月，16,670 ÷ 951 ≈ 17.5 倍；折算月均复合增长率约为 17.5 的 14 次方根 ≈ 1.22，也就是每月大约 +22%。增长曲线是真的，但绝对数量还很小，窗口仍然开着。
平台到底认不认？
目前没有任何主流 AI 平台确认会读取或依赖 llms.txt。来源还提到：Google 的 John Mueller 也确认了这一点；不过 Anthropic 在自己官网放了一份 llms.txt，Google 的 Lighthouse 也新增了实验性的检查项来检测该文件——这些是「态度信号」，不等于爬虫真的在用。
更关键的是一个实测：来源称其在 2025 年 3 月给旗下一个站点加了 llms.txt，但没发现它和 AI 结果表现之间有关联；查服务器日志，2025 年 8 月中到 10 月下，该文件没收到过 Google-Extended、GPTBot、PerplexityBot 或 ClaudeBot 的任何访问。
要做的话怎么做
结构用 Markdown：一个 H1 放站点或产品名，可选一段「>」引用作简介，再用若干 H2 分组，每组下面用「- [标题](URL): 说明」列条目。文件命名为小写 llms.txt，放在站点根目录（即 /llms.txt）。内容优先放常青、规范页：产品页、较新的博客、价格页、关于与联系页；跳过登录门后、个性化、重复或很快过期的页面。
本站实测——RefHub 自己就在站点根发布了一份 /llms.txt，按栏目分组列出全站 79 个页面（含 Muse 教程、资讯改写稿、价格库与工具）。这类文件不会自动带来流量，但成本几乎为零，适合当实验长期观察。
以为加了 llms.txt 就能提升 AI 可见度——目前没有任何主流平台确认会读它。
把登录后、个性化或很快过期的页面也塞进去——这些页面不适合给爬虫当入口。
文件名或位置写错（如 Llms.TXT、放进子目录）——规范用的是小写 llms.txt，且放在站点根。
自检清单
常见问题
llms.txt 能提升 AI 搜索可见度吗？
目前没有证据。没有任何主流 AI 平台确认会读取它；来源的实测也没发现它和 AI 结果表现之间存在关联。
哪些平台在用 llms.txt？
没有主流平台确认读取。不过 Anthropic 在自己官网放了该文件，Google 的 Lighthouse 也加了实验性检查项——属态度信号，不等于爬虫在用。
llms.txt 该怎么放？
用 Markdown 写成小写 llms.txt，放在站点根目录（/llms.txt）；一个 H1 放站点名，可选简介，再用 H2 分组，条目写成「- [标题](URL): 说明」。
文件里该放哪些页面？
优先常青、规范页：产品页、较新的博客、价格页、关于与联系页；跳过登录门后、个性化、重复或很快过期的页面。
来源参考
以上为外部来源；本文为 RefHub 用自己的结构重写，事实以来源页为准，价格与政策会变，请回源核对当日。
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