خلاصه خبر
پروتکل llms.txt به عنوان یک فایل راهنما برای ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی پیشنهاد شده که هدف آن ارائه فهرستی از مهمترین صفحات و محتوای هر وبسایت به صورت ساختاریافته است. این ایده توسط Answer.AI مطرح شده تا به مدلهای زبانی بزرگ کمک کند محتوای ارزشمند را از میان کدهای پیچیده و عناصر غیرضروری وبسایتها بهتر شناسایی کنند.
با این حال، این پروتکل با چالشهای جدی اعتماد و سوءاستفاده مواجه است. شرکتهای بزرگ مانند گوگل اعلام کردهاند که از llms.txt در سرویسهای هوش مصنوعی خود استفاده نمیکنند و هیچ سیستم AI شناختهشدهای در حال حاضر این فایلها را نمیخواند. نگرانی اصلی امکان کلودینگ، پرکردن کلمات کلیدی و دستکاری نتایج توسط مالکان سایتها است.
تحلیل پیمان امیدی، متخصص سئو و دیجیتال مارکتینگ
پیمان امیدی
متخصص سئو و دیجیتال مارکتینگ
مدیر سئو در بزرگ ترین و پرترافک ترین وب سایت های ایرانی از جمله :
hashtino.ir و aylinweb.com و modirtolls.com و و modirmentor.com و emmiz.ir و adinoshop.ir و ithome.ir و …صدها سایت دیگر
مشاور سئو بزرگ ترین برندها ایرانی.
پروتکل llms.txt در ادامه سنت طولانی استانداردهای وب برای کمک به ماشینها در درک محتوا قرار می گیرد. این ایده شبیه به متا تگ کیوردز، نشانهگذاری نویسندگی و دادههای ساختاریافته است که همگی با چالش سوءاستفاده مواجه شدهاند.
نقاط قوت:
- ارائه محتوای ارزشمند به صورت ساختاریافته و قابل دسترس برای مدلهای AI
- کمک به غلبه بر چالشهای فنی مانند JavaScript سنگین و قالبهای داینامیک
- امکان تمرکز روی صفحات مهم برای تیمهای داخلی
نقاط ضعف:
- عدم پذیرش توسط پلتفرمهای بزرگ مانند گوگل و OpenAI
- هزینه نگهداری و بهروزرسانی فایل برای وبسایتها
- عدم وجود شواهد تجربی مبنی بر بهبود نتایج
فرصتها:
- استفاده در سیستمهای داخلی و ابزارهای تحت کنترل مستقیم
- توسعه استانداردهای قابل اعتماد با حاکمیت مناسب
- بهبود نمایش برند در نتایج هوش مصنوعی در صورت پذیرش گسترده
تهدیدها:
- سوءاستفاده گسترده از طریق کلودینگ و دستکاری محتوا
- ایجاد محتوای متقلبانه و خطرناک در نتایج AI
- اتلاف منابع برای توسعهدهندگان بدون بازدهی مشخص
چالش اصلی llms.txt مسئله اعتماد است. بدون مکانیزمهای تأیید، نظارت و شفافیت، این پروتکل میتواند به ابزاری برای اسپمرها تبدیل شود. تجربه تاریخی نشان میدهد استانداردهای موفق وب مانند schema.org تنها زمانی پایدار میمانند که حاکمیت قوی و همکاری بین پلتفرمها وجود داشته باشد.
کاربردها برای مخاطبان مختلف
برای مالکان وبسایتها: در حال حاضر ایجاد llms.txt تنها برای اهداف آزمایشی و داخلی توصیه میشود. این فایل میتواند به تیمها کمک کند صفحات مهم خود را شناسایی کنند، اما انتظار تأثیر مستقیم روی رتبهبندی یا نمایش در نتایج هوش مصنوعی را نداشته باشند.
برای متخصصان سئو: بهتر است منابع خود را روی بهینهسازی سنتی و تولید محتوای باکیفیت متمرکز کنند. پیادهسازی llms.txt ممکن است وقتگیر باشد و در حال حاضر بازدهی مشخصی ندارد.
برای توسعهدهندگان: میتوانند این پروتکل را برای سیستمهای داخلی یا ابزارهای تحت کنترل خود پیادهسازی کنند، جایی که مسئله اعتماد حل شده است.
برای پلتفرمهای هوش مصنوعی: بهتر است قبل از پذیرش این استاندارد، مکانیزمهای تأیید و شناسایی سوءاستفاده را توسعه دهند تا از ایجاد محتوای دستکاری شده جلوگیری شود.