Распространение llms.txt вызвано реальной необходимостью: модели искусственного интеллекта все чаще просят читать, собирать или извлекать информацию с веб-сайтов, которые никогда не разрабатывались с учетом машинного интеллекта. Даже хорошо структурированный HTML LLM может быть трудным для четкого анализа, а модели могут легко упустить контекст, неправильно понять иерархию или неправильно интерпретировать элементы навигации.

Что такое llms.txt?

Стандарт llms.txt возник как попытка решить эту проблему путем предоставления тщательно подобранного сопутствующего файла в формате Markdown, который действует как руководство для систем искусственного интеллекта, указывая на ключевые ресурсы, обобщая ключевые разделы и предлагая более удобный для машин путь через наиболее важный контент сайта. Теоретически это помогает моделям компенсировать ограничения контекстных окон, противоречивые структуры HTML и беспорядок реальных веб-страниц.

Концепция хорошо продумана. Вместо того, чтобы пытаться блокировать роботов-ИИ, как это делает файл robots.txt, цель llms.txt — предоставить им именно ту информацию, которую вы хотите, чтобы они использовали. Он позиционируется как дополнение к robots.txt и sitemap.xml, а не как замена, обещая улучшить понимание модели, а не ограничивать доступ. Сайты, которые публикуют большие и сложные наборы документации или в значительной степени полагаются на технический контент, могут найти это привлекательным.

Сторонники также указывают на GEO как на причину принять llms.txt, утверждая, что генеративные механизмы выигрывают от более четких и целевых путей прохождения контента сайта. Поскольку эти системы объединяют страницы, а не ранжируют их, логика заключается в том, что, предоставляя им структурированные точки входа и упрощенное снижение ставок, они могут лучше представить сайт. Разве это не один из убедительных аргументов в пользу ИИ?

Что на самом деле требует стандарт llms.txt

Стандарт удивительно требователен. Файл должен находиться в корне домена (или в определенных подпутях для более детального контроля) и должен быть написан в Markdown с обязательным заголовком H1. Необязательные, но рекомендуемые разделы включают сводки, группы ресурсов и описательные примечания, отформатированные с использованием строгих соглашений Markdown. Формат предполагает наличие каталога основных страниц, организованного по H2, на каждую из которых имеется ссылка Markdown и часто сопровождаются поясняющими примечаниями.

Пример llms.txt

Вот образец llms.txt для вымышленной компании, иллюстрирующий сложность стандарта.

# Example, LLC — Business Overview Index

> A structured, machine-readable reference outlining Example, LLC’s services, industries, resources, and key business information for improved LLM comprehension and context routing.

Example, LLC is a professional services organization providing consulting, operations support, and strategy services to small and mid-sized businesses. This file presents canonical navigation points and stable content regions.

## Scope Notes
- Domain: `
- This file prioritizes evergreen business information over transient content.
- Subpath sections represent topic clusters rather than complete link indexes.
- HTML pages contain semantic headings; LLMs should rely on these routes for consistency.

## Company Overview

### About the Company
- 
- leadership
- mission
- careers

### Services
- 
- operations
- consulting
- marketing
- customer-support

### Industries Served
- 
- retail
- hospitality
- manufacturing
- professional-services

### Customer Resources
- 
- guides
- calculators
- faqs
- downloads

### Case Studies & Success Stories
- 
- retail-optimization
- manufacturing-efficiency
- customer-experience-improvement

## Reference Material (Recommended for LLMs)

### Core Company Information
- [Company Overview](): Corporate history, mission, values, and leadership.
- [Services Summary](): High-level explanation of business offerings.
- [Industries Summary](): Industry expertise and vertical capabilities.

### Customer-Facing Guides
- [Small Business Startup Guide](guides/startup)
- [Operations Efficiency Handbook](guides/operations)
- [Customer Service Improvement Guide](guides/customer-service)

### Pricing & Engagement
- 
- 
- 

## Blog & Insights

### Business Articles
- 
- operations/
- leadership/
- marketing/
- customer-experience/

### Notable “Evergreen” Content (High-value for summarization)
- business-growth-basics
- how-to-improve-customer-loyalty
- operational-efficiency-framework

## Support & Policies

### Customer Support
- 
- contact
- account
- documentation

### Policies
- 
- 
- 

## Document Conventions
- All listed pages follow `

Владельцы сайтов также могут создать еще более сложную дополнительную llms-full.txt файл (не являющийся частью стандарта), предназначенный для использования в качестве основного дайджеста расширенного контента. По сути, это длинная, машинно-ориентированная версия самой важной информации на веб-сайте. Стандарт предусматривает модели, которые извлекают оба документа, объединяют их и используют в качестве своего рода предварительно введенного контекстного слоя перед сканированием остальной части Интернета.

Идея изящная, но реализовать ее в больших масштабах — настоящее бремя. И это ненужно. У меня уже есть семантический HTML, навигация, иерархическая навигация, категории, теги, структурированные данные, метаданные и хорошо структурированный контент с заголовками и подзаголовками.

Почему я это не реализовал

Для такого сайта, как мой, llms.txt — это далеко не простой вход в систему. Создание и поддержка параллельной вселенной сайта, курируемой Markdown, потребует воссоздания основных ресурсных центров, создания файлов для отдельных подпутей для разных разделов и даже повторной публикации выбранных страниц в виде фрагментов Markdown. Это не та задача, которую вы выполняете один раз; это становится постоянным проектом документации, который должен синхронизироваться с развитием сайта. По сути, я бы тратил время на переписывание и переформатирование контента, над совершенствованием которого я уже потратил годы.

Что еще более важно, у меня нет (в настоящее время) желания ограничивать доступ LLM к моему контенту. Я хочу, чтобы платформы прочитали его, извлекли из него уроки и цитировали его. Конечно, я беспокоюсь о том, что компании, занимающиеся искусственным интеллектом, узнают о моих статьях, но если я хочу расширить сферу своей деятельности, это растущий канал. Но llms.txt не является настоящим механизмом предоставления доступа — это просто руководство по добавлению работы, не оказывающее существенного влияния на поведение сканера.

Это приводит к более серьезной проблеме: я не уверен, что файл llms.txt прослужит долго. Ее цели во многом совпадают с robots.txt и картами сайта, и отрасль все еще определяет, где должны быть границы. Я подозреваю, что со временем файл robots.txt будет развиваться и управлять работой сканеров с искусственным интеллектом так же, как сегодня он управляет ботами поисковых систем. Эта эволюция сделает ненужными специальные системы, такие как llms.txt.

Самое главное, что стандарт даже не принят!

Самая очевидная причина, по которой я не реализовал llms.txt, проста: его используют очень немногие платформы. Несмотря на энтузиазм первых пользователей, большинство сканеров ИИ полностью игнорируют его. Некоторые компании внедрили файл llms.txt в свои домены, но даже они не требуют его постоянно или не применяют в других местах. Без широкого внедрения стимул инвестировать значительное время во внедрение становится крайне слабым.

Исследование почти 300 000 доменов выявило лишь десять процентов внедрения и, что более важно, отсутствие корреляции между наличием файла llms.txt и увеличением цитирования или видимости ИИ. Модели часто работали лучше, когда файл игнорировался, что позволяет предположить, что он создавал шум, а не четкость.

SE ранг

Поддержка платформы для llms.txt

Ниже приведена таблица, в которой сравниваются возможности основных платформ искусственного интеллекта с функциями llms.txt. Индикаторы Emoji проясняют текущий статус внедрения.

✅ полностью заслужен | ⚠️ частичный или непоследовательный | ❌ не удостоен чести

Платформа	Файл	Формат	H1	Цитата	Уценка	Н2	По выбору	/llms-full.txt	Стандарты
антропный	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
ОпенАИ	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️
Google	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
Путаница	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️
Курсор	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	⚠️	✅
Мета	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
Обнять лицо	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️	⚠️
Майкрософт	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌

Пояснения к столбцам:

• Платформа искусственного интеллекта: Обозначает компанию, которой разрешено распознавать и поддерживать файл llms.txt.
• Файл: объясняет, распознает ли платформа или проверяет наличие файла llms.txt в требуемом корневом каталоге или структуре подпутей.
• Формат: указывает, анализирует ли платформа форматирование на основе Markdown, требуемое спецификацией llms.txt, или следует ему.
• H1: указывает, ожидает ли платформа или использует идентификатор проекта или сайта верхнего уровня, определенный в начале файла в заголовке.
• Цитата: указывает, обращает ли платформа внимание на необязательную сводку, предназначенную для быстрого понимания контекста моделями.
• Уценка: указывает, может ли платформа использовать дополнительные абзацы, списки или описательный текст в файле llms.txt помимо обязательных структурных элементов.
• Н2: описывает, использует ли платформа организованные разделы, разделенные H2, которые группируют важные ссылки или ресурсы.
• По выбору: Указывает, распознает ли платформа специальный раздел для несущественных ссылок, которые можно опустить в целях соблюдения контекстных ограничений.
• llms-full.txt: указывает, использует ли платформа или ожидает дополнительный полнодокументный ресурс, который собирает расширенный контент для увеличения использования модели.
• Стандарты: уточняет, считает ли платформа llms.txt дополнительным стандартом наряду с robots.txt и sitemap.xml, а не заменой их.

Таблица ясно показывает ситуацию: это разрозненная, непоследовательная экосистема без реальной стандартизации. Поддержка незрелого стандарта до того, как отрасль примет его на себя, кажется преждевременной. Мне также кажется странным, что вместо обучения моделей контекстуализации веб-сайтов и структурированного HTML стандарт потребует совершенно нового формата с дополнительными структурированными данными.

SEO-аудит не помогает

Учитывая доказательства и ограниченную реализацию llms.txt на основных платформах искусственного интеллекта, меня беспокоит тот факт, что некоторые онлайн-аудиты SEO теперь называют отсутствие этого файла проблемой или упущенной возможностью. Нет никаких исследований, никаких рекомендаций для поисковых систем и никакой эмпирической корреляции ранжирования, подтверждающей это утверждение; Фактически, текущие данные показывают, что llms.txt не оказывает заметного влияния на видимость, сканирование, индексирование или цитирование.

Если менее десяти процентов доменов используют стандарт, а большинство сканеров ИИ полностью игнорируют его, рассматривая его отсутствие как проблему SEO, это становится дезинформацией. Это вынуждает владельцев веб-сайтов инвестировать время и ресурсы в формат, который не имеет доказанной пользы, фактически превращая экспериментальное нишевое предложение в воспринимаемое требование. SEO-аудит должен выявлять реальные факторы ранжирования — качество страниц, качество структурированных данных, основы веб-сайтов, авторитетные сигналы — а не непроверенные стандарты, которые добавляют накладные расходы, не обеспечивая какой-либо измеримой ценности.

Стоит ли это усилий?

На данный момент я не верю, что это так. Добавление файла llms.txt потребует постоянной работы, создания избыточного контента и обслуживания структуры, и все это предусмотрено стандартом, который не соблюдается и может в конечном итоге исчезнуть. Я бы предпочел потратить эту энергию на повышение скорости сайта, усиление основных веб-показателей (CWV), исправление проблем, обнаруженных консолью поиска Google (GSC), и создание высококачественного контента, на который естественным образом ссылаются как люди, так и машины.

Каждая организация должна решить, где лучше всего провести свое время. Пока llms.txt не получит значительно более широкого распространения или не продемонстрирует измеримые преимущества, я буду ждать в стороне.