如何撰寫 llms.txt：5 步驟讓 AI 爬蟲讀懂你的網站

撰寫 llms.txt 共 5 步：定義網站定位、列出核心服務、整理術語與 FAQ 連結、加入關鍵事實清單、放置於網站根目錄 /llms.txt。完整流程約 30 分鐘可完成生成式搜尋引擎優化基礎建置。

llms.txt 是 2024 年由 Jeremy Howard 提出的新興標準，用來幫助大型語言模型（ChatGPT、Claude、Perplexity）快速理解網站的核心定位與資訊架構。本教學以生成式搜尋引擎優化（GEO）角度說明如何撰寫一份完整 llms.txt。

步驟

  1. 撰寫 H1 標題與一句話定位：在檔案最上方寫 # 網站名稱，緊接著用 > 引用區塊寫一句話定位（30-50 字），明確指出產品類型、目標市場與核心差異化。AI 模型會優先讀取這段。（範例：> 台灣首套以實測數據為基石的生成式搜尋引擎優化（GEO）SaaS 平台）
  2. 列出核心服務（## Core Services）：用 ## 二級標題建立「核心服務」區塊，每項服務以 - [標題](URL): 說明 格式列出，建議 3-5 項，每項說明控制在 1-2 句。（URL 必須是絕對路徑（https://yourdomain.com/...），AI 才能正確引用。）
  3. 建立術語與概念區塊（## 概念與術語）：列出網站最重要的 5-10 個專業術語，連到對應的術語頁或部落格文章。這幫助 AI 在使用者問「什麼是 X」時找到你的內容。
  4. 加入關鍵事實清單（## 關鍵事實）：整理 8-15 條結構化事實：公司全名、統編、創立年份、產品規格、技術堆疊、聯絡 Email。這些是 AI 引用品牌時最常需要的資訊。（每條事實獨立成行，格式為「欄位：值」，不要寫成段落。）
  5. 部署到網站根目錄並驗證：將檔案命名為 llms.txt 放於 /public/llms.txt（Vite/Next.js）或網站根目錄，確認能透過 https://yourdomain.com/llms.txt 直接存取且回傳 200 與 Content-Type: text/plain。（用 curl -I https://yourdomain.com/llms.txt 驗證 HTTP 標頭。）

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