llms.txt es un archivo de texto plano propuesto, colocado en la raíz de un sitio web, que enumera las páginas que un modelo de lenguaje grande debe leer para comprender el sitio. Para una tienda online, puede dirigir a los asistentes de IA a guías de categorías, políticas de envío y devoluciones e información de tallas. Es barato de publicar, pero ningún proveedor importante de IA ha confirmado que utilice el archivo para la clasificación.
¿De dónde vino llms.txt?
El formato fue propuesto en 2024 por Jeremy Howard de Answer.AI. La idea es simple: las páginas web están llenas de navegación, scripts y anuncios, y un modelo con una ventana de contexto limitada se beneficia de un mapa curado escrito en Markdown. El archivo se encuentra en /llms.txt, al igual que robots.txt se encuentra en /robots.txt.
La propuesta describe un encabezado con el nombre del sitio, un resumen corto y secciones de enlaces con descripciones de una línea. Un compañero opcional, llms-full.txt, puede contener el texto completo de las páginas clave en un solo documento.
¿Alguna plataforma de IA lo lee realmente?
Esta es la pregunta honesta, y la respuesta en el momento de escribir este artículo no está clara. Algunas herramientas de desarrollo y plataformas de documentación leen llms.txt, y varias empresas publican uno. Google ha dicho públicamente que no utiliza llms.txt para la Búsqueda o los Resúmenes de IA. OpenAI, Anthropic y Perplexity no han documentado un compromiso formal con él para sus productos de búsqueda para el consumidor.
Así que trate el archivo como una señal de bajo costo y un ejercicio interno útil, no como una palanca que mueve las clasificaciones. Si un asistente lo busca, bien. Si no, el trabajo de decidir qué páginas importan sigue dando sus frutos en otros lugares.
¿Qué debería poner una tienda en llms.txt?
Los compradores hacen preguntas prácticas a los asistentes: ¿esta marca realiza envíos a mi país?, ¿cómo funcionan las devoluciones?, ¿qué talla debo comprar? El archivo debe apuntar a las páginas que responden a esas preguntas con precisión.
- Acerca de y contacto: quién dirige la tienda, dónde tiene su sede, cómo comunicarse con el soporte.
- Envío: países atendidos, ventanas de entrega típicas, transportistas.
- Devoluciones y garantía: la página de políticas, no un resumen de marketing.
- Guías de tallas y ajustes, incluido cómo se toman las medidas.
- Páginas de categorías principales con descripciones de una línea de lo que contienen.
- Guías de compra y comparaciones que explican la gama.
Evite enumerar miles de URL de productos. El archivo es un mapa, no un mapa del sitio. Los feeds de productos ya cumplen esa función a través de Google Merchant Center y canales similares.
¿Cómo se ve un ejemplo?
Una tienda Shopify que vende cerámica hecha a mano podría publicar un archivo corto: un encabezado con el nombre de la marca, un resumen de dos oraciones que diga que vende vajillas de gres enviadas desde Estambul a la UE y el Reino Unido, luego secciones tituladas “Políticas”, “Guías” y “Colecciones”, cada una con de tres a seis enlaces y una línea de descripción. Todo el archivo podría tener menos de cien líneas.
En Shopify no puede colocar archivos arbitrarios en la raíz de forma predeterminada, por lo que las tiendas generalmente crean una página o usan una aplicación o una ruta de proxy que sirve el texto en /llms.txt. En WooCommerce, el archivo se puede cargar directamente en la raíz web o ser generado por un complemento.
Cómo aplica Alien Road llms.txt para clientes de tiendas
En un compromiso típico, llms.txt es una pequeña parte de una auditoría de visibilidad de IA más amplia. El descubrimiento comienza con las preguntas que los compradores realmente hacen, tomadas de tickets de soporte, registros de búsqueda del sitio y Search Console. Luego verificamos qué páginas las responden y si esas páginas son precisas y rastreables.
La configuración significa escribir el archivo a mano con el equipo del cliente, porque las descripciones deben ser fácticas. Lo servimos con un tipo de contenido text/plain, vinculamos las páginas de políticas que importan y confirmamos que se carga sin una redirección. Donde la plataforma lo permite, también generamos llms-full.txt para políticas y guías.
La medición es limitada, y lo decimos. Verificamos los registros del servidor en busca de solicitudes a /llms.txt por agente de usuario, y probamos un conjunto de preguntas de compradores en ChatGPT, Perplexity y Gemini antes y después. El informe enumera qué asistentes citaron la tienda y qué páginas utilizaron, sin afirmar que el archivo lo causó.
¿Qué más importa más que el archivo?
Si un asistente no puede encontrar su política de devoluciones, llms.txt no lo salvará. Los conceptos básicos siguen decidiendo si se cita una tienda.
- Las páginas son rastreables y no están bloqueadas para los bots que desea, como OAI-SearchBot o PerplexityBot, en robots.txt.
- Las políticas están escritas como texto HTML plano, no dentro de imágenes o ventanas emergentes.
- Los datos estructurados del producto son válidos, incluidos el precio, la disponibilidad y las reseñas cuando son genuinas.
- El nombre de la marca, la dirección y los datos de contacto son coherentes en todo el sitio y en los mercados.
Errores comunes
Las tiendas a veces copian una plantilla y olvidan actualizarla, por lo que el archivo enumera páginas que dan error 404. Otros pegan texto de marketing en las descripciones, lo que se lee mal cuando se cita. Un tercer error es enumerar URL de ensayo o parámetros de categoría filtrados. Mantenga el archivo corto, fáctico y revíselo siempre que cambien las políticas.
¿Cómo comprueba si los asistentes usan el archivo?
Los registros del servidor son la única evidencia directa. Filtre las solicitudes a /llms.txt y observe las cadenas de agente de usuario. Los rastreadores de IA conocidos se identifican a sí mismos, por ejemplo, GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot y PerplexityBot. Si ninguno de ellos solicita el archivo durante unos meses, eso le dice algo útil sobre su valor actual.
Las comprobaciones indirectas también ayudan. Haga a los asistentes las preguntas de los compradores que mapeó y observe qué URL citan. Si citan su página de devoluciones correctamente, la página está haciendo su trabajo, con o sin el archivo.
Mantenga una rutina de revisión corta
- Mensual: confirme que el archivo se carga y que cada enlace devuelve 200.
- Cuando cambien las políticas: actualice las descripciones el mismo día.
- Trimestral: compare las URL citadas en los asistentes con la lista del archivo.
Si también vende a través de mercados, como Trendyol, Amazon o Etsy, mantenga las mismas políticas y hechos de marca allí. Los asistentes a menudo citan listados de mercado, y una falta de coincidencia entre ellos y su propio sitio crea respuestas confusas.
Por dónde empezar esta semana
Escriba las diez preguntas que su equipo de servicio al cliente responde más. Encuentre la URL que responde a cada una, verifique que sea precisa y redacte un llms.txt con esos enlaces agrupados bajo encabezados claros. Publíquelo, solicítelo en un navegador para confirmar que se carga como texto plano y configure un recordatorio para revisarlo siempre que cambien los términos de envío o devolución.
Siga leyendo: GEO – AIO – AEO · GEO