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llms.txt 现在到底有没有用：三组数据和一个务实结论

这半年里我们被问得最多的一个问题是「llms.txt 到底要不要做」。市面上两种极端说法都在传：一种说它是 AI 时代的 robots.txt，不做就出局；另一种说它纯属自嗨，没人读。两种说法都不准确。先看三组公开数据。

数据一：采用率约一成

据 SE Ranking 对 30 万个域名的统计，在这个概念被讨论约十八个月后，llms.txt 的采用率约为 10.13%。更早的统计显示 2025 年的采用率仅 2.13%，且其中约四成是插件自动生成的空壳文件。 增长是真的，但远谈不上普及。

数据二：AI 爬虫几乎不抓这个文件

这是最关键的一组。有监测统计显示，在 62,100 次 AI 爬虫访问中，只有 84 次请求指向 llms.txt——占比约 0.1%。GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、OAI-SearchBot、Google-Extended 在实际抓取中，绝大多数情况下直接爬 HTML，跳过了这个文件。

数据三：没有任何厂商作出承诺

截至 2026 年第一季度，OpenAI、Google、Anthropic、Meta、Mistral 均未公开承诺在生产系统中读取或采纳 llms.txt。它也不是 W3C 或 IETF 的标准，只是一个社区约定。

那我们为什么还是写了

我们自己的站点部署了 llms.txt 与 llms-full.txt，理由有两个，都跟「被 AI 爬虫读取」无关。

第一，IDE 类 AI 代理确实会读。Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Cline、Aider 这类工具在被指向一个站点时，会常规性地去抓 /llms.txt 与 /llms-full.txt。这类工具的使用者里， 有相当一部分是技术型采购与工程师——对做技术产品的企业来说，这不是一个可以忽略的人群。

第二，也是更重要的：写这份文件的过程本身有价值。它逼着你把「我们是谁、卖什么、 参数区间多少、凭什么可信」压缩成一段无歧义、可独立成立的事实描述。这段描述写出来之后， 真正该做的事是把它同步到官网正文、About 页、外部平台简介里——那些 HTML 正文才是爬虫真正会读的地方。

务实结论：llms.txt 成本极低（半小时），写；但不要把它当主力， 更不要相信任何「写了 llms.txt 就能被 AI 推荐」的说法。具体写法见 《如何写一份 llms.txt》。

ChatGPT 和 Perplexity 的引用来源，重合度只有约 11%

如果你只在一个地方投放内容，然后指望所有 AI 都能读到你——这个假设在数据面前站不住。

两个平台，两套来源体系

一项覆盖约 6.8 亿条引用的分析发现，被 ChatGPT 与 Perplexity 同时引用的域名占比只有约 11%。也就是说，近九成的来源只被其中一个平台采用。两者的偏好差异相当明显： ChatGPT 更倾向维基百科与成熟新闻源；Perplexity 的 .edu 域名占比（约 3.2%）与国别顶级域占比（约 4.4%） 在主流引擎中最高，且明显集中于医学、政府与学术出版机构。

社区平台占了超过一半的引用

同一批数据显示，社区类平台（Reddit、Quora 等）合计占据约 52.5% 的引用份额， 高于品牌自有域名的 47.5%。在专业类查询中，LinkedIn 是六大 AI 平台上被引用最多的单一域名。

对出海企业来说，这条数据的含义很直接：你官网写得再好，也只是在争夺不到一半的引用份额。 另外一半在专业社区里，靠的是真实的技术讨论，不是发广告。

单一来源依赖是有风险的

2025 年 10 月 Reddit 就抓取问题起诉 Perplexity 之后，Perplexity 的 Reddit 引用量下降了约 86%，空缺主要由 YouTube 补上（YouTube 目前约占 Perplexity 前十来源份额的 16.1%）。 一场诉讼就能让某个来源的权重在几个月内塌掉——这不是你能预测或控制的变量。

我们从中得出的三条做法

• 至少覆盖三类性质不同的来源：自有域名、行业专业平台、真实社区讨论。不要押注单一渠道。
• 用实测决定投哪里，而不是看权重榜单。拿你品类的典型问题去问 ChatGPT 和 Perplexity， 看它们实际引用了谁——那才是有效清单。
• 保证跨来源的口径一致。同一参数在三个地方是三个数，等于三个地方都不可用—— AI 恰恰是靠交叉验证来决定敢不敢引用的。

另一个值得注意的数字：即使是任一平台上被引用最多的域名，通常也不超过总引用量的 5%。 引用是高度分散的，这对新进入者其实是好消息——不存在一个赢家通吃的位置。 具体的平台筛选方法见 《如何选择值得投放的行业技术平台》。