# 什么是 AI 友好型网站？

AI 友好型网站既要方便用户阅读，也要让机器准确提取企业事实、服务和证据。

## 核心结论
AI 友好型网站首先必须是对用户有用、对搜索引擎可访问的网站；结构化数据和 llms.txt 只能辅助理解，不能替代正文事实与证据。

## 从可访问性开始，而不是从特殊文件开始

关键页面应返回稳定的 200 状态，拥有唯一 Canonical，并能从导航或正文链接抵达。站点地图只提交希望进入搜索结果的规范 URL。表单结果页、站内搜索页和演示数据页不应混入索引目标。

- 使用语义化标题和真实的 HTML 链接。
- 为中英文页面设置双向 hreflang。
- 让重要事实拥有稳定、可描述的独立页面。

## 让页面同时回答“是什么、为什么、凭什么”

服务页不仅要列出名称，还要说明适用对象、业务问题、输入资料、交付物、实施边界和验证方式。案例和研究页应公开日期、方法、样本和限制，让读者能够判断结论是否适用。

Schema 应当与页面可见内容一致，并通过稳定的 Organization、Brand、Article、Service 等实体连接页面，而不是添加页面上不存在的声明。


## 性能也是信息可达性的一部分

移动端首屏过慢会增加离开率，也会让抓取和用户体验变差。优先优化 HTML 响应、首屏图片发现顺序、图片尺寸和缓存，而不是只压缩非关键脚本。

- 首屏 LCP 图片使用正确尺寸、现代格式和高加载优先级。
- 带哈希的静态资源使用长期不可变缓存。
- 用真实用户数据与实验室测试共同判断性能。
## 方法与适用边界
检查顺序是访问与索引、信息架构、正文证据、结构化数据、性能和转化。特殊爬虫文件放在基础问题解决之后。

## 限制
没有任何单一 Schema、robots 指令或 llms.txt 文件能够保证 AI 引用。不同平台对公开网页和专用爬虫的使用方式也会变化。

## 常见问题
### 企业应该如何使用这篇指南？
检查顺序是访问与索引、信息架构、正文证据、结构化数据、性能和转化。特殊爬虫文件放在基础问题解决之后。

### 使用这些结论时需要避免什么误解？
没有任何单一 Schema、robots 指令或 llms.txt 文件能够保证 AI 引用。不同平台对公开网页和专用爬虫的使用方式也会变化。

## 参考来源
- [Google：AI 搜索功能优化指南](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide)
- [Google：Core Web Vitals](https://developers.google.com/search/docs/appearance/core-web-vitals)

---

- 网页地址: https://eraso.cn/insights/ai-friendly-website/
- 品牌事实: https://eraso.cn/brand/
- LLM 内容索引: https://eraso.cn/llms.txt