llms.txt 与结构化数据：让网站事实更清楚

先让人能读懂

页面需要清楚解释公司、产品、应用场景与证据。重要事实应出现在可访问的正文中，而不是只藏在图片或需要登录的后台里。标题与段落围绕真实问题组织，每个结论说明条件和来源，链接到可核对的资质、产品文档或案例说明。这比堆砌术语更有用。

再核查可抓取与可索引

检查公开页面能否正常访问，网站地图是否包含有效页面，内部链接是否可达，robots.txt 与页面指令是否意外阻止抓取。Google 的 AI 功能文档指出，作为支持链接的页面需要符合其索引与摘要展示条件；满足技术要求也不意味着一定被抓取、索引或展示。不同 AI 平台的规则另行核查。

结构化数据，与正文一致

Organization、Service 和 Article 等结构化数据，是给机器提供更明确的页面语义。填写公司名称、服务范围、价格或文章信息时，必须与访客能看到的内容一致。不要在标签里写网页正文没有的客户数量、评分或合作关系。标签帮助解释信息，不应被说成能直接买到推荐位。

llms.txt 是事实索引，不是流量开关

它可以整理一句话定义、关键页面、服务摘要与联系入口，作为清晰的站点说明。不能据此承诺 AI 一定读取或引用。Google 的公开说明也明确，其 AI 搜索功能没有额外的特殊 schema 或 AI 文本文件要求。官网可以提供这份索引，但不能把它包装成保证排名的秘诀。

改造如何验收

检查正文事实是否准确；结构化数据能否解析、是否一致；网站地图与内部链接有没有失效；页面是否在移动端可读。将每个改动落到具体页面和核对标准。随后按相同题库复测，把“页面改造完成”与“观察到回答变化”作为两类记录，避免混淆履约与效果。