Igual que hace años apareció el robots.txt para hablar con los buscadores, ahora surge un nuevo archivo pensado para la era de la IA: llms.txt. Es sencillo de crear y te coloca por delante de la mayoría de webs, que aún no lo conocen.
¿Qué es llms.txt?
Es un archivo de texto que colocas en la raíz de tu web (tudominio.es/llms.txt) y que ofrece a los modelos de lenguaje (LLMs) un resumen claro y ordenado de tu negocio y tu contenido más importante. La idea: darle a la IA la información esencial "masticada", en lugar de obligarla a deducirla de una web llena de menús, banners y código.
En qué se diferencia de robots.txt
- robots.txt dice a los rastreadores qué pueden o no rastrear. Es permiso de acceso.
- llms.txt les resume y prioriza tu contenido para que lo entiendan mejor. Es contexto.
No se sustituyen: se complementan. Lo ideal es tener los dos bien configurados.
Qué incluir en tu llms.txt
Se escribe en formato Markdown, que es legible para humanos y para máquinas. Una estructura típica:
- El nombre y una descripción de tu negocio en una o dos frases.
- Qué ofreces (servicios o productos principales).
- Para quién es (tu público).
- Enlaces a tus páginas clave (servicios, contacto, FAQ).
- Tu contacto.
Regla de oro: claridad y honestidad. El llms.txt no es para "engañar" a la IA, sino para ayudarle a representarte bien. Información clara = recomendaciones precisas.
Cómo crearlo, paso a paso
- Crea un archivo de texto llamado exactamente
llms.txt. - Redáctalo en Markdown con las secciones de arriba, en lenguaje claro.
- Súbelo a la raíz de tu web, de modo que sea accesible en
tudominio.es/llms.txt. - Mantenlo actualizado cuando cambien tus servicios o datos.
¿Es obligatorio? ¿Funciona ya?
Es un estándar emergente: aún no todos los modelos lo usan de forma oficial, y conviene ser honesto con eso. Pero es muy barato de implementar, no tiene inconvenientes y te posiciona como una web "AI-ready" desde ya. En un terreno que se mueve rápido, adelantarse compensa.
En AdaptaWeb implementamos el llms.txt como parte de la optimización, junto a los datos estructurados y la configuración de acceso para los rastreadores de IA.