RefBaseは、Question（問い） → Category（産業・知識領域） → Cluster（知識ドメイン） → Entity（企業・商品等） → Reference（問い別の回答） → Evidence（根拠）という6層の階層で知識を構造化しています。 AIやクローラーは、llms.txtをCategory・Cluster・Entity・代表的な問いの一覧を提供する発見・案内情報として利用し、そこからEntityやReferenceのURL（1問いにつき1URL）へアクセスして具体的な回答とEvidence（出典URL付き）を取得できるように設計されています。 sitemapもEntity/Reference/Cluster/Directoryの4種類に分割されており、Reference（Question単位のページ）が最も件数の多いURL群として個別にインデックス可能な形で公開されています。 この構造は、単一の企業ページに情報を詰め込むのではなく、AIが受け取る問いの単位（Question）でページを分割することで、AIが特定の問いに対して的確なページを引用できるようにする狙いがあります。
「RefBaseの技術的な構造を知りたい」「AI向けにどうページ設計すればよいか参考にしたい」という相談に向いています。
Entity単位ではなくQuestion単位でページを分割している点が、一般的な企業サイトのAbout/FAQページと異なります。