Следующая великая идея Веба или следующий магнит для спама

Недавно на конференции меня спросили, является ли предложение llms.txt чем-то значительным. Честно говоря, поначалу я не был впечатлён, и я сейчас объясню почему. Друг бросил мне вызов, чтобы я действительно разобрался в этом, и она была права. После того, как я углубился в детали, я теперь понимаю это гораздо лучше. Но, что удивительно, это более глубокое понимание фактически укрепило мои первоначальные опасения. Речь идёт не только о моём личном мнении, хотя. Я начал думать об этом с точки зрения человека, управляющего поисковой системой или AI-платформой. Что заставило бы их *хотеть* использовать этот протокол, или что их остановило бы? Этот сдвиг в перспективе привёл меня к некоторым мыслям, которыми я думаю стоит поделиться.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Традиционные поисковые системы — не единственный способ, которым люди находят информацию в интернете. Новые инструменты, работающие на больших языковых моделях (LLMs), меняют то, как мы обнаруживаем и взаимодействуем с веб-контентом. Новое предложение под названием llms.txt направлено на то, чтобы помочь веб-сайтам лучше работать с этими инструментами. Однако, оно сталкивается с теми же проблемами доверия и проверки, которые привели к провалу аналогичных усилий в прошлом. В этой статье объясняется, чего пытается достичь llms.txt, почему платформы могут колебаться с его принятием, какие потенциальные риски злоупотребления существуют и что необходимо для того, чтобы он действительно был полезен.

Что файл llms.txt надеялся исправить

Современные веб-сайты созданы для людей, используя много JavaScript, сложные меню, всплывающие окна и рекламу. Однако, большие языковые модели (LLMs) часто работают с ограничениями – они могут обрабатывать только ограниченное количество текста за один раз, читать документы один раз и не обладают расширенными возможностями поиска, к которым мы привыкли. Answer.AI предложил решение: простой текстовый файл под названием ‘llms.txt’, размещенный на главной странице веб-сайта. Этот файл будет содержать список наиболее важных страниц и даже может включать основной контент напрямую, облегчая AI-системам поиск ключевой информации, не застревая в ненужных деталях.

Вместо блокировки AI-инструментов, этот файл лучше рассматривать как тщательно организованный путеводитель по самому важному контенту вашего веб-сайта. Идея заключается в том, чтобы представить этот контент в понятной и простой для восприятия форме, гарантируя, что AI-инструменты смогут его найти и точно интерпретировать.

Проблема доверия, которая никогда не умирает

Работая в веб-разработке уже долгое время, я не раз с этим сталкивался. Помните мета-ключевые слова? Раньше сайты набивали их терминами в надежде на повышение в рейтинге, но это быстро стало бесполезным, потому что все злоупотребляли этим. Затем у нас была разметка авторства – способ сигнализировать об экспертности – и угадайте что? Её тоже взломали. Структурированные данные, использующие schema.org, наконец-то заработали, но потребовалось много лет сотрудничества между поисковыми системами, чтобы установить правила и убедиться, что все играют честно. Теперь у нас есть эта идея ‘llms.txt’, где издатели по сути *говорят* поисковым системам, о чем их контент. Это следует той же схеме: потенциально полезный сигнал, который зависит от честности издателей. Честно говоря, без какого-либо способа проверки, любой простой файл, который мы добавляем на свои сайты, может быть легко использован.

The Abuse Playbook (Что спам-команды видят немедленно)

Команды, отвечающие за политику платформ, вполне обоснованно обеспокоены простой проблемой: если веб-сайт публикует файл – скажем, названный ‘llms.txt’ – и делает какие-либо заявления о его содержимом, как платформа может проверить, соответствует ли файл тому, что видят пользователи, или является ли информация достоверной? Это открывает дверь для нескольких потенциальных рисков безопасности и сценариев злоупотреблений.

Маскировка через манифест. Сайт перечисляет страницы в файле, которые скрыты от обычных посетителей или находятся за платной стеной, затем AI-инструмент поглощает контент, который никто другой не видит.
Отравление или предвзятость контента. Если агенты больше доверяют записям манифеста, чем обходу запутанного HTML, злоумышленник может разместить манипулятивные инструкции или предвзятые списки, которые повлияют на последующие результаты.
Внешние цепочки ссылок. Файл может указывать на URL-адреса за пределами домена, фермы перенаправлений или контентные острова, делая ваш сайт каналом или усилителем некачественного контента.
Отмывание доверия. Наличие манифеста может привести к тому, что LLM присвоит более высокий вес указанным URL-адресам, поэтому тонкая или спамная страница получит повышение исключительно из-за видимости структуры.

Многие эксперты указали на потенциальную возможность злоупотребления. Некоторые в индустрии предполагают, что система llms.txt может быть использована для сокрытия вредоносного контента. Однако отзывы показывают, что на самом деле лишь немногие её используют. Хотя это ограничивает количество известных случаев злоупотреблений, это также означает, что меньше мер безопасности было подвергнуто испытаниям.

Почему платформы колеблются

Платформы обычно рассматривают новые запросы на модерацию контента как проблемные, поскольку они увеличивают расходы, потенциальные риски и требуют больше работы для обеспечения соблюдения правил. Вот как они об этом думают.

Как digital-маркетолог, работающий с LLM, одним из первых, на чем я сосредотачиваюсь, является качество данных. Если файл ‘llms.txt’ – который содержит информацию, используемую для обучения модели – полон ошибок, спама или не соответствует тому, что фактически находится на нашем веб-сайте, это на самом деле может *навредить* качеству генерируемого контента. Нам всегда нужно спрашивать себя: использование этого файла сделает ответы нашей модели более точными, или оно увеличит риск распространения неверной или вводящей в заблуждение информации?

Наконец, есть вопрос о борьбе со злоупотреблениями. Если кто-то создаёт список вводящих в заблуждение веб-адресов, которые затем использует модель ИИ, кто несёт ответственность за последствия? Это владельцы веб-сайтов, поставщик платформы ИИ или компания, создавшая модель? Это серьёзный юридический вопрос, который необходимо решить.

Наконец, существует риск получения вредных ответов. Если ИИ извлекает информацию из данного источника, он может генерировать ответы, которые являются неточными или предвзятыми. Это усугубит существующую проблему предоставления ИИ некорректных, вводящих в заблуждение или даже опасных советов, которым люди могут следовать.

Google подтвердила, что не использует файл llms.txt для своих AI Overviews и продолжает использовать стандартные методы ранжирования поиска. Джон Мюллер также заявил, что ни одна из систем искусственного интеллекта в настоящее время не использует этот файл. Это говорит о том, что без широкого доверия и принятия файловый стандарт, такой как llms.txt, может фактически представлять собой большую опасность, чем пользу.

Почему внедрение без управления терпит неудачу

Все процветающие веб-стандарты имеют несколько ключевых общих черт: организацию для их надзора, чётко определённый набор терминов и способ обеспечения соблюдения этих терминов. Стандарты, которые выдерживают испытание временем, быстро устанавливают одну вещь: кто отвечает за правила.

Schema.org добился успеха, потому что предоставил простое решение. Он начался как партнерство между крупными поисковыми системами – Bing, Google, Yahoo и Yandex – которые работали вместе, чтобы создать стандартизированную систему для разметки веб-контента. Они установили четкие правила и способ для владельцев веб-сайтов предоставлять обратную связь. Когда возникали проблемы, такие как поддельные отзывы или неточная информация о продуктах, поисковые системы сотрудничали для их решения и улучшения руководящих принципов системы. Система оставалась эффективной, потому что не контролировалась одной компанией и не полагалась на саморегулирование.

В отличие от многих ранних веб-технологий, robots.txt оставался полезным благодаря своей простоте. Он не пытался определить, *что* является хорошим или значимым контентом, а только *какие* области веб-сайта следует избегать поисковым роботам. Этот прямой подход ограничивал возможности для злоупотреблений, поскольку он не полагался на доверие между владельцами веб-сайтов и поисковыми системами. Самым большим риском было случайное блокирование собственного контента, и не было никакой выгоды от предоставления ложной информации в файле.

LLM работают в уникальной среде, где издатели по сути определяют, что важно в их контенте, и даже то, что они считают правдой. В отличие от других форматов данных, нет центрального органа, управляющего им – нет правил, которым нужно следовать, нет проверок на точность и нет способа предотвратить злоупотребления. Любой может создавать этот тип данных, но в настоящее время ни одна из крупных компаний, занимающихся искусственным интеллектом, публично его не использует. Хотя они могут экспериментировать с ним внутри компании, не было никаких официальных объявлений о его внедрении.

Что нужно было бы изменить, чтобы доверие восстановить?

Переход от перспективной концепции к надёжному источнику информации требует усилий и инвестиций. Это всегда связано с затратами, будь то деньги или время, которое люди тратят на работу над этим – и в конечном итоге, это переводится в деньги.

Во-первых, подтверждение подлинности. Подпись или проверка на основе DNS могли бы связать файл llms.txt с владением сайтом, снижая риск подделки. (затраты для веб-сайта)
Во-вторых, перекрёстная проверка. Платформы должны подтверждать, что указанные URL-адреса соответствуют действующим общедоступным страницам и выявлять несоответствия или маскировку посредством автоматических проверок. (затраты для движка/платформы)
Во-первых, прозрачность и ведение журналов. Публичные реестры манифестов и журналы обновлений сделали бы изменения заметными и позволили бы проводить аудит сообществом. (затраты для кого-то)
Четвёртое, оценка выгоды. Платформам необходимы эмпирические доказательства того, что включение llms.txt приводит к значимым улучшениям в правильности ответов, точности цитирования или представлении бренда. До тех пор это остаётся спекулятивным. (стоимость для движка/платформы)
Наконец, предотвращение злоупотреблений. Необходимо создать механизмы для обнаружения и наказания за спам или манипулятивное использование манифестов. Без этого спам-команды просто предполагают негативную выгоду (затраты для движка/платформы).

Пока всё не будет готово, платформы, вероятно, будут рассматривать файл llms.txt как ненужный или совершенно бесполезный. В лучшем случае он может предложить незначительное улучшение, но также возможно, что он вообще не окажет никакого влияния.

Реальная ценность сегодня

Хотя файл llms.txt всё ещё может быть полезен владельцам веб-сайтов, на него не следует полагаться для автоматического увеличения трафика или улучшения позиций в поисковой выдаче. Рассматривайте его как способ помочь вашей команде организовать и выделить наиболее важные страницы, на которых вы хотите, чтобы системы искусственного интеллекта сосредоточились. Если на вашем сайте много документации, используются внутренние инструменты искусственного интеллекта или он подключается к партнерским инструментам, которыми вы управляете, создание и тестирование файла манифеста может быть полезным.

Если вы надеетесь напрямую улучшить то, как большие общедоступные AI-модели, такие как от Google, OpenAI или Perplexity, реагируют на ваш контент, будьте осторожны. В настоящее время нет доказательств того, что они используют систему llms.txt. Рассматривайте llms.txt как способ *отразить* ваш контент, а не *привлечь* трафик. И помните, создание и поддержание этих файлов в актуальном состоянии требует усилий, поэтому подумайте, стоят ли потенциальные преимущества затраченной работы.

Заключительные мысли

Я разрабатываю веб-сайты уже давно, и я заметил, что веб *всегда* пытается сообщить машинам, что важно. Каждые несколько лет мы придумываем новый стандарт, новый способ сказать ‘это ключевая информация’. Но большой вопрос всегда остаётся прежним: можем ли мы *доверять* этой информации? Идея llms.txt хорошая, но прямо сейчас у нас нет надёжных способов её проверить. Пока мы не получим надёжные методы проверки, чёткое управление и доказательства того, что это действительно работает, llms.txt останется немного дикой картой – полной потенциала, но также и потенциальных проблем.

Смотрите также

2025-11-13 17:41