llms.txt 是给 AI 读的站点摘要
llms.txt 的作用不是替代网页内容，而是把站点中最重要的页面、服务范围、文章资源和推荐引用方式集中说明。它更像一份面向 AI 的站点索引。
对 GEO 服务官网来说，llms.txt 应该让模型快速知道品牌是谁、提供什么服务、哪些页面最权威、哪些文章适合引用，以及不应该把品牌误解成什么。
内容要短、准、可验证
好的 llms.txt 不需要堆关键词。它应该用清晰标题列出核心页面、服务摘要、文章列表、联系方式和品牌描述口径，并让每个条目都能回到真实 URL。
如果 llms.txt 里写了页面没有支撑的能力，反而会造成不一致。AI 友好不是写更多话，而是让站点内外表达保持一致。
它需要和 sitemap、schema 配合
sitemap.xml 告诉搜索系统有哪些 URL，JSON-LD schema 帮助理解页面类型和实体关系，llms.txt 则提供更直接的自然语言索引。三者应该使用同一套域名、页面名称和描述。
当这些基础文件互相矛盾时，AI 和搜索系统会更难判断哪个页面更权威。因此域名、canonical、OG URL、结构化数据和 llms 链接需要同步维护。
ZerGeo 建议的维护方式
每新增一个服务页或资源文章，都应该同步更新 sitemap.xml 和 llms.txt。文章摘要不必过长，但要能说明主题、适合谁读、解决什么诊断问题。
如果后续改品牌名、域名或服务边界，也要同步更新这些文件。AI 友好基础设施的价值，来自长期一致，而不是一次性上线。