คำตอบสั้น
ฉันจะสร้างไฟล์ llms.txt สำหรับเว็บไซต์ของฉันได้อย่างไร?
Crawl เว็บไซต์ของคุณเอง นำชื่อเรื่องและย่อหน้าแรกของแต่ละหน้า มาเขียนเป็นรายการ Markdown ภายใต้ชื่อเว็บไซต์ของคุณในไฟล์ที่ /llms.txt WebReaderAPI ทำการ crawl: สูงสุด 10,000 หน้าต่องาน เป็น Markdown พร้อม metadata ในราคาหนึ่งเครดิตต่อหน้า จาก US$0.07/1K หน้า ณ เดือนตุลาคม 2026 สคริปต์ Python ด้านล่างจะเขียนไฟล์ให้ ไม่ต้อง KYC จ่ายด้วยคริปโต
llms.txt โดยสรุป
| คืออะไร | ไฟล์ Markdown ที่เสนอให้วางไว้ที่ root ของเว็บไซต์ แสดงรายการหน้าเว็บสำคัญสำหรับ language model |
|---|---|
| การนำไปใช้ใน 1,000 เว็บไซต์ยอดนิยม | 9.3% (93 เว็บไซต์) เมื่อ 18 กันยายน 2026 ตามข้อมูลของ Rankability |
| ไซต์ที่มีไฟล์นี้ | จาก 4,088 เป็น 36,120 ระหว่างเดือนมิถุนายน 2025 ถึงพฤษภาคม 2026 ตามข้อมูลของ Originality.ai |
| การใช้งานที่วัดได้ | 97% ของไฟล์ llms.txt ไม่ได้รับคำขอเลยในการศึกษาของ Ahrefs จาก 137,000 โดเมน |
| ค่าใช้จ่ายในการสร้างด้วย WebReaderAPI | หนึ่งเครดิตต่อหนึ่งหน้าที่ crawl; 10,000 หน้า คิดเป็น US$3.75 |
llms.txt คุ้มค่าที่จะทำไหม?
ทำง่ายและมีต้นทุนต่ำ แต่ผลลัพธ์ที่วัดได้จนถึงตอนนี้ยังน้อย การนำไปใช้เพิ่มขึ้น: Rankability พบไฟล์นี้บน 9.3% ของ 1,000 เว็บไซต์อันดับต้น ๆ เมื่อวันที่ 18 กันยายน 2026 เทียบกับ 0.3% ในเดือนมิถุนายน 2025 แม้ว่าวิธีการจะเปลี่ยนไประหว่างการนับสองครั้งก็ตาม Originality.ai นับไซต์ที่มีไฟล์นี้เพิ่มขึ้นจาก 4,088 เป็น 36,120 ระหว่างเดือนมิถุนายน 2025 ถึงพฤษภาคม 2026
การใช้งานเป็นอีกเรื่องหนึ่ง การศึกษาของ Ahrefs จาก 137,000 โดเมนซึ่งรายงานโดย PPC Land เมื่อวันที่ 2 กรกฎาคม 2026 พบว่า 97% ของไฟล์ llms.txt ไม่ได้รับคำขอเลย และบอทดึงข้อมูลด้วย AI คิดเป็น 1.1% ของคำขอที่ไฟล์เหล่านี้ได้รับ ทำไฟล์นี้ถ้าเอกสารของคุณมีขนาดใหญ่และคุณต้องการดัชนีที่สะอาด แต่อย่าคาดหวังว่ามันจะเปลี่ยนวิธีที่ผู้ช่วยอ้างอิงถึงคุณด้วยตัวมันเอง
อะไรอยู่ในไฟล์ llms.txt?
ชื่อเรื่อง สรุปหนึ่งย่อหน้า แล้วตามด้วยรายการลิงก์ที่จัดกลุ่มพร้อมคำอธิบายสั้น ๆ แต่ละรายการ ไฟล์ขั้นต่ำมีลักษณะดังนี้:
# Example Docsในบรรทัดแรก ชื่อของไซต์หรือโปรเจกต์> One sentence on what the site covers.เป็นสรุปที่อยู่ในเครื่องหมายคำพูด## Guides,## API referenceและส่วนอื่น ๆ หนึ่งส่วนต่อหนึ่งส่วนของไซต์- [Page title](https://example.com/page): one line on what the page answers.สำหรับแต่ละหน้า
เขียนคำอธิบายให้เป็นข้อเท็จจริงและสั้น อย่าเขียนคำสั่งถึงระบบ AI ในไฟล์ เพราะผู้ช่วยเริ่มมองว่าข้อความแบบนั้นเป็นการบิดเบือน
import os
import time
from collections import defaultdict
from urllib.parse import urlparse
import requests
API = "https://webreaderapi.com/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["WEBREADER_API_KEY"]}
SITE = "https://docs.example.com/"
def first_paragraph(markdown):
for block in markdown.split("\n\n"):
block = block.strip()
if block and not block.startswith(("#", "-", "|", "!", ">")):
return " ".join(block.split())[:160]
return ""
job = requests.post(API + "/crawl", headers=HEADERS, json={"url": SITE, "limit": 300}, timeout=60).json()
pages, cursor, delay = [], None, 5
while True:
params = {"cursor": cursor} if cursor else {}
batch = requests.get(API + "/jobs/" + job["job_id"], headers=HEADERS, params=params, timeout=60).json()
pages += [p for p in batch.get("results", []) if "markdown" in p]
cursor = batch.get("next_cursor")
if batch["status"] == "done" and not cursor:
break
if not cursor:
time.sleep(delay)
delay = min(delay * 2, 60)
sections = defaultdict(list)
for p in pages:
path = urlparse(p["final_url"]).path.strip("/")
section = path.split("/")[0].replace("-", " ").title() if path else "Home"
summary = p.get("description") or first_paragraph(p["markdown"])
sections[section].append("- [" + p["title"] + "](" + p["final_url"] + "): " + summary)
lines = ["# Example Docs", "", "> Documentation for the Example product.", ""]
for name in sorted(sections):
lines += ["## " + name, ""] + sorted(sections[name]) + [""]
with open("llms.txt", "w", encoding="utf-8") as fh:
fh.write("\n".join(lines))
print(len(pages), "pages written to llms.txt")
สคริปต์ทำงานอย่างไร?
เริ่มงาน crawl หนึ่งงาน เก็บผลลัพธ์ทีละหน้า แล้วจัดกลุ่มหน้าตามโฟลเดอร์แรกของพาธ สำหรับแต่ละหน้า จะใช้ meta description เมื่อไซต์มีให้ มิฉะนั้นใช้ย่อหน้าแรกของ Markdown ตัดที่ 160 ตัวอักษร
เปลี่ยน SITE บรรทัดชื่อเรื่อง และบรรทัดสรุปให้ตรงกับโปรเจกต์ของคุณ และเพิ่ม limit สำหรับไซต์ที่ใหญ่ขึ้น สูงสุด 10,000 หน้าต่องาน ตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนเผยแพร่: ชื่อส่วนมาจากโครงสร้าง URL ของคุณและอาจต้องปรับด้วยมือ
robots.txt ของฉันต้องอนุญาตการ crawl หรือไม่?
ต้องอนุญาต WebReaderAPI อ่านเฉพาะสิ่งที่ robots.txt อนุญาตสำหรับ WebReaderAPI หรือสำหรับ robots ทั้งหมด และจะรอตาม Crawl-delay ที่คุณตั้งไว้ หากไซต์ของคุณเองบล็อก robots ให้เพิ่มกลุ่มที่อนุญาตโทเคนของเราในช่วงเวลาที่ crawl หน้าสำหรับ crawler ของเรา แสดงบรรทัดที่แน่นอน
หน้าที่ robots.txt ไม่อนุญาตจะถูกข้ามและไม่คิดค่าใช้จ่าย ดังนั้นไฟล์ที่เข้มงวดจึงไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม เพียงแต่จะไม่รวมหน้าเหล่านั้นไว้ใน llms.txt
มีค่าใช้จ่ายเท่าไร?
หนึ่งเครดิตต่อหนึ่งหน้าที่อ่าน สองเครดิตสำหรับหน้าที่ต้องใช้เบราว์เซอร์ ไซต์เอกสารขนาด 300 หน้าคิดเป็น 300 เครดิต หรือสูงถึง 600 เครดิตหากเป็นแอปพลิเคชัน JavaScript ซึ่งพอดีกับ 10,000 หน้า สำหรับ US$3.75 ณ เดือนตุลาคม 2026 และเครดิตที่เหลือจะคงอยู่ในบัญชีของคุณ: ไม่มีวันหมดอายุ
สร้างไฟล์ใหม่เมื่อเอกสารของคุณเปลี่ยน หากคุณเก็บผลลัพธ์จากการ crawl ไว้ คุณสามารถอ่านเฉพาะหน้าที่เปลี่ยนแล้วด้วยงานแบบ batch แทนการ crawl ทุกอย่างใหม่
llms.txt: คำถามที่พบบ่อย
我应该把 llms.txt ไฟล์วางไว้ที่ไหน?
ที่รากของไซต์ของคุณ เพื่อให้เข้าถึงได้ที่ /llms.txt เป็นข้อความธรรมดาหรือ Markdown บางไซต์ยังเผยแพร่ llms-full.txt พร้อมข้อความเต็มของหน้าที่ระบุไว้ด้วย
llms.txt แทนที่ robots.txt หรือไม่?
ไม่ robots.txt บอกว่า robots ควรข้ามพาธใด llms.txt แสดงรายการหน้าที่คุณต้องการให้โมเดลค้นพบ เก็บทั้งสองไฟล์ไว้ คู่มือ robots.txt ของเรา อธิบายความแตกต่าง
llms.txt จะทำให้ ChatGPT หรือ Claude อ้างอิงไซต์ของฉันหรือไม่?
ไม่มีหลักฐานว่ามันทำเช่นนั้นด้วยตัวมันเอง การศึกษาของ Ahrefs ที่รายงานในเดือนกรกฎาคม 2026 พบว่า 97% ของไฟล์ไม่ได้รับคำขอเลย หน้าที่ชัดเจนพร้อมคำตอบตรง ๆ และข้อเท็จจริงที่มีวันที่สำคัญกว่า
ฉันสร้าง llms.txt สำหรับไซต์ของคนอื่นได้หรือไม่?
ได้เฉพาะไซต์ของคุณเองหรือได้รับความยินยอมจากเจ้าของ ไฟล์นี้เป็นตัวแทนของไซต์ ดังนั้นเจ้าของไซต์ควรเป็นผู้เผยแพร่
แหล่งที่มา (2)
- ข้อมูลการนำ llms.txt ไปใช้ — Rankability (2026-09-18)
- การนำ llms.txt ไปใช้เพิ่มขึ้น 8.8 เท่า แต่ 97% ของไฟล์ไม่ได้รับคำขอ AI เลย — PPC Land (2026-07-02)