Cómo funciona
Este prototipo mantiene la estructura de la página real de la herramienta, pero por ahora no llama a APIs reales.
Step 1
Ingresa el sitio web que quieres describir
Usa la URL de tu página de inicio o el dominio principal que quieres que la AI entienda.
Step 2
Ver la salida de LLMs.txt
La vista previa muestra una estructura simplificada común, que normalmente se publica en /llms.txt.
Step 3
Organiza el contenido según las recomendaciones de la página antes de publicar
Una vez confirmada la dirección del borrador, revisa las páginas clave, publica los archivos y mantenlos actualizados a medida que cambie el sitio.
Qué es llms.txt
LLMs.txt es un archivo de texto ligero que ayuda a la AI a comprender tu sitio web de forma más directa. Suele enumerar las páginas que quieres que los modelos lean primero, junto con notas breves que explican por qué esas páginas son importantes.
No es un sustituto formal de la documentación técnica existente, sino una guía de contenido orientada a AI. Ayuda a los motores de respuestas y a los sistemas de AI a encontrar y comprender más rápido las páginas clave que mejor representan su marca, sus productos y su documentación.
Por qué importa
Cada vez más usuarios descubren productos, comparan opciones y buscan proveedores de servicios a través de herramientas de AI como ChatGPT, Perplexity y Gemini. Si tu sitio web no le dice claramente a la AI quién eres, qué haces, para quién eres y qué páginas son las más importantes, la AI puede ignorarte, malinterpretarte o citar contenido inexacto. La función de LLMs.txt es organizar en un archivo de entrada claro la información que quieres que la AI entienda primero:
- Ayuda a la AI a comprender más rápido tu marca, productos, servicios y clientes objetivo
- Guía a la AI hacia tus páginas más importantes, como la página de inicio, las páginas de producto, la documentación, los casos de estudio y la página de precios
- Reduce las interpretaciones erróneas, las omisiones y los resúmenes inexactos de AI sobre tu negocio
- Proporciona la base para GEO / AI Search Optimization
- Haz que tu sitio web sea más fácil de leer, citar y recomendar para las herramientas de AI
No garantiza que aparezcas de inmediato en las respuestas de AI, pero puede hacer que tu sitio pase de “esperar a que la AI adivine” a “decirle activamente a la AI cómo debe entenderte”.
Diferencias entre LLMs.txt, robots.txt y sitemap.xml
Estos archivos resuelven problemas diferentes. Funcionan mejor como complemento entre sí que como sustitutos.
| Dimensión | LLMs.txt | robots.txt | sitemap.xml |
|---|---|---|---|
| Uso principal | Explica qué páginas son importantes y cómo deben interpretarse | Controlar las reglas de acceso de rastreo | Enumere las URL por descubrir |
| Ideal para la expresión | Marca, producto, documentación y contexto clave | Permitir o bloquear rutas | Ayuda a los motores a descubrir páginas |
| Contenido típico | Resúmenes breves y enlaces agrupados | Reglas y directivas | Lista estructurada de URL |
Cómo publicarlo
La ejecución en sí no es realmente complicada. La clave está en elegir las páginas correctas y mantenerlas de forma continua después.
Step 1
Primero, escribe un breve resumen del sitio web
En una o dos frases, explica a qué se dedica la empresa y qué páginas debe considerar la AI como fuentes principales.
Step 2
Enumera solo las páginas más importantes
Prioriza el contenido de producto, precios, documentación, ayuda y educación, en lugar de incluir todas las URL.
Step 3
Publicar en el directorio raíz del sitio
Recomendamos publicarlo en /.well-known/llms.txt o en la raíz como /llms.txt, ya que estas rutas son más estándar y más estables.
Step 4
Actualiza de inmediato cuando cambien las prioridades
Después de lanzar un producto nuevo, reemplazar páginas antiguas o reorganizar la estructura de la documentación, debes reorganizar este archivo.
Para quién es
- Responsables de sitios web que quieren empezar con una puesta en orden de baja barrera y luego decidir si continúan con un trabajo más profundo de AI visibility.
- Equipos de SEO, GEO y contenido que primero necesitan definir qué URL representan la marca.
- Equipos de producto con mucha documentación que quieren guiar a los modelos más rápido hacia las páginas de producto, la documentación de incorporación y el contenido de soporte.