llms.txt est un fichier texte brut proposé, placé à la racine d’un site Web, qui répertorie les pages qu’un grand modèle de langage doit lire pour comprendre le site. Pour une boutique en ligne, il peut orienter les assistants IA vers des guides de catégories, des politiques d’expédition et de retour, et des informations sur les tailles. Il est peu coûteux à publier, mais aucun fournisseur majeur d’IA n’a confirmé qu’il utilisait le fichier pour le classement.
D’où vient llms.txt ?
Le format a été proposé en 2024 par Jeremy Howard d’Answer.AI. L’idée est simple : les pages Web sont pleines de navigation, de scripts et de publicités, et un modèle avec une fenêtre de contexte limitée bénéficie d’une carte organisée écrite en Markdown. Le fichier se trouve à /llms.txt, tout comme robots.txt se trouve à /robots.txt.
La proposition décrit un en-tête avec le nom du site, un court résumé et des sections de liens avec des descriptions d’une ligne. Un compagnon optionnel, llms-full.txt, peut contenir le texte intégral des pages clés dans un seul document.
Une plateforme d’IA le lit-elle réellement ?
C’est la question honnête, et la réponse au moment de la rédaction est incertaine. Certains outils de développement et plateformes de documentation lisent llms.txt, et plusieurs entreprises en publient un. Google a déclaré publiquement qu’il n’utilise pas llms.txt pour la recherche ou les aperçus IA. OpenAI, Anthropic et Perplexity n’ont pas documenté d’engagement formel à son égard pour leurs produits de recherche grand public.
Traitez donc le fichier comme un signal à faible coût et un exercice interne utile, et non comme un levier qui modifie les classements. Si un assistant le récupère, tant mieux. Sinon, le travail consistant à décider quelles pages sont importantes porte toujours ses fruits ailleurs.
Que devrait mettre une boutique dans llms.txt ?
Les acheteurs posent des questions pratiques aux assistants : cette marque livre-t-elle dans mon pays, comment fonctionnent les retours, quelle taille dois-je acheter. Le fichier doit pointer vers les pages qui répondent à ces questions avec précision.
- À propos et contact : qui gère la boutique, où est-elle basée, comment contacter le support.
- Expédition : pays desservis, délais de livraison typiques, transporteurs.
- Retours et garantie : la page de politique, pas un résumé marketing.
- Guides des tailles et des coupes, y compris la façon dont les mesures sont prises.
- Pages de catégories principales avec des descriptions d’une ligne de ce qu’elles contiennent.
- Guides d’achat et comparaisons qui expliquent la gamme.
Évitez de lister des milliers d’URL de produits. Le fichier est une carte, pas un plan de site. Les flux de produits remplissent déjà ce rôle via Google Merchant Center et des canaux similaires.
À quoi ressemble un exemple ?
Une boutique Shopify vendant de la céramique faite à la main pourrait publier un fichier court : un en-tête avec le nom de la marque, un résumé en deux phrases indiquant qu’elle vend de la vaisselle en grès expédiée d’Istanbul vers l’UE et le Royaume-Uni, puis des sections intitulées “Politiques”, “Guides” et “Collections”, chacune avec trois à six liens et une ligne de description. L’ensemble du fichier pourrait faire moins de cent lignes.
Sur Shopify, vous ne pouvez pas déposer de fichiers arbitraires à la racine par défaut, donc les boutiques créent généralement une page ou utilisent une application ou une route proxy qui sert le texte à /llms.txt. Sur WooCommerce, le fichier peut être téléchargé directement à la racine Web ou généré par un plugin.
Comment Alien Road applique llms.txt pour les clients de boutiques
Dans un engagement typique, llms.txt est une petite partie d’un audit de visibilité IA plus large. La découverte commence par les questions que les acheteurs posent réellement, tirées des tickets de support, des journaux de recherche du site et de la Search Console. Nous vérifions ensuite quelles pages y répondent et si ces pages sont précises et explorables.
La configuration signifie écrire le fichier à la main avec l’équipe du client, car les descriptions doivent être factuelles. Nous le servons avec un type de contenu text/plain, lions les pages de politique qui comptent et confirmons qu’il se charge sans redirection. Là où la plateforme le permet, nous générons également llms-full.txt pour les politiques et les guides.
La mesure est limitée, et nous le disons. Nous vérifions les journaux du serveur pour les demandes à /llms.txt par agent utilisateur, et nous testons un ensemble de questions d’acheteurs dans ChatGPT, Perplexity et Gemini avant et après. Le rapport liste quels assistants ont cité la boutique et quelles pages ils ont utilisées, sans prétendre que le fichier en est la cause.
Qu’est-ce qui compte plus que le fichier ?
Si un assistant ne peut pas trouver votre politique de retour, llms.txt ne vous sauvera pas. Les bases décident toujours si une boutique est citée.
- Les pages sont explorables et non bloquées pour les bots que vous souhaitez, comme OAI-SearchBot ou PerplexityBot, dans robots.txt.
- Les politiques sont écrites sous forme de texte HTML brut, pas à l’intérieur d’images ou de fenêtres contextuelles.
- Les données structurées des produits sont valides, y compris le prix, la disponibilité et les avis lorsqu’ils sont authentiques.
- Le nom de la marque, l’adresse et les coordonnées sont cohérents sur tout le site et les places de marché.
Erreurs courantes
Les boutiques copient parfois un modèle et oublient de le mettre à jour, donc le fichier liste des pages qui renvoient une erreur 404. D’autres collent du texte marketing dans les descriptions, ce qui se lit mal lorsqu’il est cité. Une troisième erreur consiste à lister des URL de staging ou des paramètres de catégorie filtrés. Gardez le fichier court, factuel et révisé chaque fois que les politiques changent.
Comment vérifiez-vous si les assistants utilisent le fichier ?
Les journaux du serveur sont la seule preuve directe. Filtrez les demandes à /llms.txt et regardez les chaînes d’agent utilisateur. Les crawlers IA connus s’identifient eux-mêmes, par exemple GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot et PerplexityBot. Si aucun d’entre eux ne demande le fichier sur quelques mois, cela vous dit quelque chose d’utile sur sa valeur actuelle.
Les vérifications indirectes aident aussi. Posez aux assistants les questions d’acheteurs que vous avez cartographiées et notez quelles URL ils citent. S’ils citent correctement votre page de retour, la page fait son travail, avec ou sans le fichier.
Maintenez une routine de révision courte
- Mensuel : confirmez que le fichier se charge et que chaque lien renvoie 200.
- Lorsque les politiques changent : mettez à jour les descriptions le même jour.
- Trimestriel : comparez les URL citées dans les assistants avec la liste du fichier.
Si vous vendez également via des places de marché, comme Trendyol, Amazon ou Etsy, gardez les mêmes politiques et faits de marque là-bas. Les assistants citent souvent les listes de places de marché, et une inadéquation entre elles et votre propre site crée des réponses confuses.
Par où commencer cette semaine
Notez les dix questions auxquelles votre équipe de service client répond le plus. Trouvez l’URL qui répond à chacune, vérifiez qu’elle est exacte et rédigez un llms.txt avec ces liens regroupés sous des en-têtes clairs. Publiez-le, demandez-le dans un navigateur pour confirmer qu’il se charge en texte brut, et définissez un rappel pour le réviser chaque fois que les conditions d’expédition ou de retour changent.
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