Google 官方指南把话说透了：llms.txt 这类特殊标记、把内容分块、专门为 AI 重写一遍、追虚假「提及」、过度堆结构化数据——这 5 类做法对生成式 AI 功能没有作用。生成式结果仍由核心排名与质量系统驱动。先用这份停止清单把正在做的无用功挑出来，再把力气挪回内容本身。
方法 · 一图看懂
1
停掉「AI 专用标记文件」 — llms.txt 一类文件不在 Google 的读取路径上；写了不等于被读
2
停掉「把内容切块」 — 为方便 AI 读取而拆分文章结构，官方明确说不需要
3
停掉「专门为 AI 重写一遍」 — 同一件事再产一份 AI 版，不会让它更容易被引用
4
停掉「追被点名」 — 追求出现在 AI 答复里，不是可核验、可操作的排名因素
5
停掉「堆结构化数据」 — 结构化数据仍只服务常规富媒体结果，堆再多不加分
6
把力气挪回内容本身 — 生成式结果读的仍是同一套核心排名与质量信号：原创、有用、可核验
原理 · 为什么有效
生成式 AI 功能不是另一套排名系统 —— 它是同一套核心排名与质量系统的前端：先在自己已有质量信号的内容里检索（检索增强），再用检索到的内容生成答复，并把一个问题拆成多个子查询分别去找。既然入口是同一套系统，内容能不能被引用，就取决于它本来在搜索里够不够好，而不取决于你有没有为 AI 多做一层加工。官方的这句结论，把「AI 专用优化」整条路打回原形。
适用场景
适用：自己写内容、自己发内容的站点（个人站、博客、内容站、产品官网）—— 尤其是已经有人在加 llms.txt、做分块、产 AI 专用版的站。不适用：① 内容只走社交平台、本来就不指望被搜索索引的账号；② 想控制自家内容会不会被 AI 引用的合规诉求 —— 那要看搜索侧的退出开关与爬虫策略，不是靠这些标记；③ 想看 AI 带来多少曝光的 —— 那是另一份报告的事，与「要不要做标记」无关。