llms.txt là gì: nên đặt gì trong đó và bạn có cần một file không

llms.txt có mục đích gì?

Kiểm tra nhanh: Mở yoursite.com/llms.txt. Nếu bạn thấy lỗi 404, bạn vẫn có thể bắt đầu với 10 dòng.

llms.txt là một tệp Markdown được đề xuất, cung cấp cho các công cụ ngôn ngữ lớn một bản đồ được tuyển chọn về các trang quan trọng của một trang web. Nó nhằm mục đích giúp xác định tài liệu hữu ích dễ dàng hơn; nó không phải là sự thay thế cho trang web của bạn, sơ đồ trang web (sitemap) hay một lời hứa về khả năng hiển thị trong các câu trả lời AI.

Đề xuất mô tả việc đặt tệp tại thư mục gốc của trang web, nơi nó có thể trỏ đến nội dung đã chọn. Trong thực tế, hãy nghĩ về nó như một chỉ mục ngắn được viết cho một độc giả kỹ thuật: nó cho độc giả biết tổ chức của bạn làm gì và nơi tìm thông tin đáng tin cậy. Bản thân tệp không làm cho các trang cơ bản đó trở nên chính xác, đầy đủ hay dễ sử dụng.

Trước khi quyết định tạo một tệp, hãy kiểm tra xem trang web của bạn có một bộ trang công khai rõ ràng đáng để trỏ đến hay không. Đối với một Web3 project, đó có thể bao gồm tổng quan sản phẩm, tài liệu, thông tin bảo mật, chi tiết token và hướng dẫn hỗ trợ—nhưng chỉ bao gồm tài liệu đã được xuất bản và phê duyệt để tham khảo công khai.

Đề xuất và lý do của nó được mô tả tại llmstxt.org. Hãy đọc nó như một quy ước cần đánh giá, không phải bằng chứng rằng một nền tảng cụ thể nào đó sử dụng tệp này hoặc sẽ trích dẫn các trang của bạn. Để có bức tranh rộng hơn về cách các tín hiệu kỹ thuật phù hợp với AI search, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về technical AEO.

SEO hay khả năng hiển thị trên AI có cần nó không?

Hầu hết các trang web nên quyết định dựa trên tính hữu ích của bản đồ trang, chứ không phải dựa trên giả định rằng việc xuất bản nó sẽ cải thiện hiệu suất tìm kiếm. Nếu bạn có thể chỉ ra một bộ sưu tập nhỏ, ổn định gồm các trang công khai hữu ích, một tệp được bảo trì tốt có thể giúp truyền đạt đường dẫn đọc ưa thích của bạn. Nếu các trang của bạn đã lỗi thời, mâu thuẫn hoặc vẫn đang thay đổi, hãy sửa những vấn đề đó trước.

Sử dụng kiểm tra quyết định nhanh này:

• Nhóm của bạn có thể kể tên các trang cung cấp thông tin đáng tin cậy về dự án không?
• Các trang đó có công khai, hiện tại và có thể truy cập được đối với độc giả không có quyền truy cập đặc biệt không?
• Có ai đó có thể chịu trách nhiệm cập nhật tệp khi một trang thay đổi không?
• Tệp có thêm một lộ trình rõ ràng hơn qua trang web so với việc chỉ liên kết đến các trang chính của nó không?

Nếu câu trả lời chủ yếu là có, việc soạn thảo tệp là một nhiệm vụ kỹ thuật hợp lý, có độ phức tạp thấp. Nếu không, hãy ưu tiên tài liệu nguồn. Một chỉ mục được đánh bóng trỏ đến các tuyên bố không rõ ràng không phải là bằng chứng hữu ích về tổ chức của bạn.

Để xem xét thực tế một trang Web3, hãy thu thập các liên kết đến tổng quan dự án, tài liệu sản phẩm, tiết lộ bảo mật, các kênh xã hội chính thức và thông tin hỗ trợ. Loại bỏ các bản sao và giải quyết các mô tả mâu thuẫn trước khi bạn xuất bản. Nếu mục tiêu là khả năng khám phá rộng hơn trong các câu trả lời AI, hãy kết hợp quyết định này với đánh giá khả năng hiển thị AI thay vì coi một tệp là một kế hoạch hiển thị hoàn chỉnh.

So sánh llms.txt và schema.org

llms.txt và schema.org giải quyết các công việc khác nhau. llms.txt là một chỉ mục được đề xuất, có thể đọc được bởi con người, về các trang đã chọn; schema.org cung cấp từ vựng có cấu trúc có thể mô tả các thực thể và nội dung trang theo một định dạng nhất quán hơn.

Sử dụng schema.org khi bạn cần mô tả một thực thể, sản phẩm, bài báo hoặc tổ chức thực tế bằng các thuộc tính phù hợp. Giữ cho việc đánh dấu phù hợp với thông tin mà độc giả có thể thấy trên trang. Sử dụng llms.txt, nếu bạn chọn xuất bản nó, để định hướng độc giả đến một bộ tài nguyên đã được tuyển chọn. Không có định dạng nào sửa chữa nội dung nguồn yếu kém và chúng không thể thay thế cho nhau.

Một thứ tự triển khai hữu ích là làm cho các trang quan trọng trở nên rõ ràng trước, áp dụng dữ liệu có cấu trúc phù hợp ở những nơi phù hợp, sau đó xem xét liệu một chỉ mục văn bản riêng có giúp ích cho việc điều hướng hay không. Từ vựng chính thức có sẵn tại schema.org. Để biết thêm về cách chọn và xác thực đánh dấu, hãy đọc hướng dẫn của chúng tôi về schema markup cho AI search.

Danh sách kiểm tra llms.txt 6 điểm của bạn

Thực hiện các bước sau theo thứ tự và giữ một bản sao có ghi ngày tháng của mỗi phiên bản. Một tệp ngắn, trung thực tốt hơn một tệp dài, vì vậy hãy dừng lại ở những trang thực sự quan trọng.

• Liệt kê 10 đến 20 trang bạn muốn máy móc đọc.
• Viết một dòng đơn giản cho mỗi trang: nó bao gồm nội dung gì.
• Đặt tệp tại thư mục gốc của tên miền.
• Kiểm tra rằng robots.txt không chặn các trang đó.
• Giữ cho tệp luôn cập nhật khi các trang thay đổi.
• Kiểm tra với 5 câu hỏi trợ lý trước và sau.

Các thuật ngữ trong một dòng

llms.txt (nói một cách đơn giản: một tệp văn bản trỏ các công cụ AI đến các trang hữu ích nhất của bạn).

Thư mục gốc của tên miền có nghĩa là địa chỉ web cấp cao nhất, ví dụ example.com/.

Viết một tệp hữu ích, từng dòng một

Nguyên tắc chung: Liệt kê 10 đến 20 trang công khai ổn định. Loại bỏ bất kỳ trang nào mà bạn không muốn bị trích dẫn.

Một tệp llms.txt hữu ích là ngắn gọn, chính xác và được xây dựng từ các trang mà độc giả nên tin tưởng như các nguồn chính thống. Bắt đầu bằng một mô tả bằng ngôn ngữ đơn giản về tổ chức, sau đó nhóm hoặc liệt kê các trang giải thích rõ nhất về công việc của tổ chức.

Một dàn ý đơn giản có thể trông như thế này:

• Một tiêu đề cấp cao nhất với tên dự án
• Một mô tả ngắn không phóng đại những gì dự án làm
• Các liên kết đến các trang cốt lõi, mỗi liên kết kèm một giải thích ngắn
• Các nhóm tùy chọn cho tài liệu, bảo mật, thông tin sản phẩm hoặc hỗ trợ

Ví dụ, một mô tả liên kết có thể là: “Tài liệu — thiết lập sản phẩm, các mạng được hỗ trợ và hướng dẫn sử dụng.” Sử dụng mô tả phù hợp với đích đến; đừng gắn nhãn một trang tiếp thị là tài liệu kỹ thuật. Liên kết đến các URL công khai chuẩn, không phải các bản xem trước tạm thời hoặc các trang yêu cầu đăng nhập.

Trước khi xuất bản, hãy kiểm tra mọi URL, tiêu đề và mô tả. Xác nhận rằng các chi tiết token, tham chiếu hợp đồng, tuyên bố bảo mật và tuyên bố sản phẩm nhất quán với các trang được liên kết và được những người chịu trách nhiệm về chúng phê duyệt. Giữ các lộ trình bí mật, bảng điều khiển nội bộ và tài liệu chưa được phát hành ra khỏi tệp. Chỉ định một người chịu trách nhiệm để các bản cập nhật trang web kích hoạt việc xem xét chỉ mục và giữ cho văn bản dễ đọc thay vì nhồi nhét các từ khóa lặp đi lặp lại.

Xuất bản nó trên trang web của bạn

Triển khai llms.txt bằng cách chuẩn bị các trang nguồn, tạo một tệp có thể đọc được, xuất bản nó tại vị trí dự định và kiểm tra kết quả trực tiếp. Công việc thực tế thường đơn giản khi quyền sở hữu nội dung và quyền truy cập trang web rõ ràng.

Đầu tiên, hãy lập một danh sách ngắn các trang công khai giải thích chính xác về tổ chức. Kiểm tra rằng mỗi trang tải được và nội dung của nó là hiện tại. Tiếp theo, viết tệp dưới dạng văn bản kiểu Markdown đơn giản với một bản tóm tắt ngắn và các liên kết được gắn nhãn rõ ràng; tránh biến nó thành một bản sao thứ hai của trang web của bạn. Sau đó, đặt nó tại thư mục gốc của trang web để nó có thể được truy cập tại đường dẫn dự kiến, thường là /llms.txt.

Sau khi xuất bản, hãy mở URL trong trình duyệt và xác minh rằng phản hồi hiển thị văn bản dự định thay vì trang lỗi, vòng lặp chuyển hướng hoặc nội dung không liên quan. Kiểm tra các liên kết từ tệp trực tiếp, không chỉ từ bản nháp của bạn. Thêm quyền sở hữu vào quy trình bảo trì trang web thông thường của bạn, đặc biệt khi tài liệu sản phẩm hoặc các chi tiết dự án chính thức thay đổi.

Giữ một bản ghi về phiên bản đã xuất bản và các trang nguồn của nó. Nếu bạn đã tổ chức công việc kỹ thuật hướng tới AI, hãy bao gồm tệp trong một đánh giá thiết lập llms.txt và AI crawler rộng hơn. Điều đó giúp đánh giá tệp cùng với khả năng truy cập trang và các tín hiệu kỹ thuật khác dễ dàng hơn mà không coi nó như một giải pháp độc lập.

Làm thế nào để kiểm tra xem nó có giúp ích không?

Bằng chứng thực tế là liệu tệp có chính xác, có thể truy cập và hữu ích như một bản đồ hay không—chứ không phải liệu sự hiện diện của nó có chứng minh rằng một hệ thống AI đã sử dụng nó hay không. Hãy tách biệt các câu hỏi đó khi đánh giá công việc.

Bạn có thể xác minh những thứ mà nhóm của bạn kiểm soát: rằng /llms.txt có sẵn, nội dung khớp với bản nháp đã được phê duyệt, các liên kết hoạt động và các trang được liên kết cung cấp thông tin như mô tả của chúng đã hứa. Bạn cũng có thể xem xét liệu các trang nguồn quan trọng có rõ ràng và nhất quán hay không. Ghi lại ngày kiểm tra và phiên bản của tệp để người xem xét trong tương lai có thể thấy những gì đã thay đổi.

Đừng suy luận về sự chấp nhận từ việc xuất bản. Nếu bạn theo dõi các câu trả lời từ các sản phẩm AI, hãy ghi lại sản phẩm, lời nhắc, ngày tháng, câu trả lời và bất kỳ nguồn nào được trích dẫn. So sánh các quan sát một cách thận trọng: lời nhắc và câu trả lời có thể khác nhau và việc một trích dẫn xuất hiện trong một lần kiểm tra không chứng minh rằng tệp đã gây ra nó. Một audit trích dẫn hữu ích sẽ xem xét các nguồn và cách diễn đạt xuất hiện, chứ không chỉ là tên thương hiệu của bạn có xuất hiện hay không.

Đối với một Web3 project, hãy kiểm tra các câu trả lời dựa trên tài liệu chính thức hiện tại và các tiết lộ. Nếu một câu trả lời trình bày sai về một chuỗi, tính năng hoặc chi tiết token, hãy cải thiện trang có thẩm quyền trước; sau đó xem xét liệu tệp của bạn có trỏ độc giả đến đúng nguồn hay không.

Những gì llms.txt không thể kiểm soát và bước tiếp theo

llms.txt là một quy ước được đề xuất, vì vậy việc xuất bản nó không xác lập rằng Google hoặc bất kỳ sản phẩm AI nào đọc nó, sử dụng các liên kết của nó hoặc trích dẫn các trang của bạn. Mỗi nền tảng kiểm soát hành vi thu thập dữ liệu, lựa chọn và trả lời của riêng nó và những kết quả đó không bị kiểm soát bởi tác giả của tệp.

Bước tiếp theo hữu ích nhất là làm cho thông tin cơ bản trở nên đáng tin cậy. Giữ một nguồn rõ ràng cho các sự kiện quan trọng của dự án, gắn nhãn chính xác tài liệu kỹ thuật và tài liệu quảng cáo, và đảm bảo rằng các trang công khai thống nhất về tên và mô tả. Một tệp trỏ đến các tài nguyên này sau đó có thể phục vụ như một hướng dẫn ngắn gọn thay vì một tuyên bố không được hỗ trợ về hành vi của nền tảng.

Nếu bạn đã có các trang nguồn mạnh, hãy tạo một bản nháp và yêu cầu chủ sở hữu nội dung và chủ sở hữu kỹ thuật kiểm tra nó. Nếu tài liệu nguồn không đồng đều, hãy chuẩn bị một danh sách trang trước và ưu tiên các chỉnh sửa. Đối với các nhóm Web3 đang lên kế hoạch cho một nỗ lực rộng hơn, hướng dẫn về khả năng hiển thị AI search của chúng tôi giải thích cách công việc kỹ thuật phù hợp cùng với nội dung và các tham chiếu bên ngoài.

Gửi tên miền của bạn và các trang bạn coi là có thẩm quyền. Chúng tôi sẽ xem xét các nguồn được đề xuất, kiểm tra xem tệp llms.txt có phải là bước tiếp theo hợp lý hay không và phác thảo các bản sửa lỗi cụ thể cần thực hiện trước khi xuất bản.

Cách hoạt động

1. Chọn các trang nguồnLiệt kê các trang công khai giải thích về tổ chức, sản phẩm, tài liệu và hỗ trợ của bạn. Xác nhận rằng mỗi trang đều hiện tại và có thẩm quyền.
2. Giải quyết thông tin mâu thuẫnSo sánh các mô tả và sự kiện dự án trên các trang đã chọn. Sửa các điểm không nhất quán tại nguồn của chúng trước khi liên kết đến chúng.
3. Soạn thảo tệp MarkdownViết một phần giới thiệu ngắn gọn và thêm các liên kết rõ ràng với mô tả chính xác. Bỏ qua tài liệu riêng tư, tạm thời hoặc chưa được phê duyệt.
4. Xuất bản tại thư mục gốc của trang webĐặt tệp tại /llms.txt và kiểm tra URL trực tiếp, nội dung của nó và từng liên kết đích.
5. Phân công bảo trì và xem xétGhi lại ai chịu trách nhiệm cập nhật và kiểm tra tệp khi các trang quan trọng thay đổi. Đánh giá nó dựa trên khả năng truy cập và độ chính xác, không phải các giả định về sự chấp nhận của nền tảng.