Статья · 6 минут

llms.txt: что это за файл и нужен ли он вашему сайту

Короткий ответ: llms.txt — текстовый файл в корне сайта, написанный в разметке Markdown, где компания и её страницы описаны простым языком. Идея в том, чтобы языковая модель прочитала готовое описание вместо того, чтобы вытаскивать обрывки смысла из вёрстки. Предложил его Джереми Ховард из Answer.AI в сентябре 2024 года. Официальным стандартом файл не стал, обязательной поддержки со стороны OpenAI, Google или Яндекса нет. Делается он за час, весит килобайты и ничего не ломает — поэтому мы его ставим, но обещать по нему рост трафика было бы враньём.

Зачем он вообще понадобился

Обычная веб-страница написана для браузера: меню, баннеры, всплывающие окна, десяток скриптов и текст, размазанный по вложенным блокам. Человек всё это отфильтровывает не задумываясь. Языковой модели приходится разбирать вёрстку и угадывать, что здесь главное, — и на этом шаге теряются или искажаются именно факты: чем компания занимается, сколько стоит, где работает.

llms.txt решает задачу в лоб: рядом с сайтом кладётся его же содержание, но в чистом виде. Ближайший понятный аналог — robots.txt, только адресован он не поисковым роботам, а языковым моделям, и не запрещает, а рассказывает.

Как он устроен

Формат намеренно простой, никаких схем и валидаторов. Файл лежит по адресу вашсайт.ру/llms.txt и состоит из четырёх частей:

  • Заголовок первого уровня — название компании или проекта.
  • Абзац-выжимка сразу под ним: чем занимаетесь, в одном-двух предложениях.
  • Разделы с фактами: что делаете, чего не делаете, цены, условия работы, контакт.
  • Список ссылок на ключевые страницы с пояснением, что на каждой находится.

Главное правило — писать фактами, а не прилагательными. «Разработка сайтов от 120 000 ₽, срок 2–3 недели, исходный код передаём заказчику» модель процитирует. «Индивидуальный подход и высокое качество» она выбросит, потому что цитировать здесь нечего.

llms.txt и llms-full.txt: в чём разница

llms.txtllms-full.txt
Объём1–2 страницыбез жёсткого предела, обычно 5–15 страниц
Что внутривыжимка и ссылки на разделыполные тексты: ответы на вопросы, описания услуг, условия
Для чегомодель понимает, о чём сайт, и куда смотреть дальшемодель отвечает на конкретный вопрос, не заходя на сайт
Обязателеннет, но с него начинаютнет, делается вторым шагом

Разумный порядок такой: сначала короткий файл, потом развёрнутый. Второй имеет смысл, когда у вас есть что разворачивать — блок частых вопросов, описания услуг, условия работы. Если разворачивать нечего, длинный файл превратится в воду, и это будет хуже, чем его отсутствие.

Читают ли его нейросети на самом деле

Здесь начинается часть, которую обычно пропускают, а мы напишем прямо. Публичных подтверждений от OpenAI, Google, Anthropic или Яндекса о том, что их краулеры специально ищут и учитывают llms.txt, нет. Файл распространяется снизу: его выкладывают сервисы документации, библиотеки, отдельные компании, и вокруг него сложилась привычка, а не обязательство.

При этом эффект от файла не сводится к тому, читает ли его конкретный краулер. Пока вы его пишете, вы вынуждены сформулировать про свою компанию простые факты: что делаете, за сколько, в какие сроки, чего не берёте. Эти же формулировки потом уезжают в тексты страниц, в разметку и в описания — а вот они точно читаются всеми.

Наша позиция: llms.txt стоит одного часа работы и нескольких килобайт. При такой цене его отсутствие объяснить труднее, чем наличие. Но подавать его как «секрет попадания в ChatGPT» нечестно — попадание туда обеспечивают факты на самих страницах, разметка и упоминания вас в других источниках.

Как сделать свой

  • Выпишите факты: услуги, цены с цифрами, сроки, условия, чего не делаете. Последнее важно: границы — тоже факт, и они спасают от нецелевых обращений.
  • Сложите в Markdown по структуре выше. Заголовки — обычными решётками, ссылки — обычными квадратными скобками.
  • Положите файл в корень сайта, чтобы он открывался по адресу /llms.txt. На конструкторе это чаще всего невозможно, и это одно из его ограничений.
  • Проверьте, что файл отдаётся как текст и открывается в браузере без скачивания.
  • Обновляйте вместе с ценами. Устаревший файл хуже отсутствующего: модель процитирует старую цифру, и объясняться придётся вам.

Посмотреть работающий пример можно прямо здесь: наш файл лежит на devradar.kratost.ru/llms.txt, развёрнутая версия — на devradar.kratost.ru/llms-full.txt. Ссылки открываются, там ровно то, что описано выше.

Частые вопросы

Чем llms.txt отличается от robots.txt?

robots.txt управляет доступом: он говорит поисковому роботу, какие разделы обходить, а какие нет. llms.txt ничем не управляет — он рассказывает, чем вы занимаетесь, и делает это в удобном для языковой модели виде. Файлы не заменяют друг друга и спокойно живут рядом.

Он заменяет разметку schema.org?

Нет, они про разное. JSON-LD описывает конкретную страницу в строгом формате, который умеют читать поисковые системы, и от него зависят расширенные сниппеты в выдаче. llms.txt описывает компанию целиком свободным текстом. Разметка обязательна, llms.txt — дополнение к ней.

Не утащат ли конкуренты наши цены из этого файла?

Утащат ровно то же, что и с сайта: цены, услуги и условия у вас и так на открытых страницах. Файл не раскрывает ничего сверх этого. Единственное, чего в нём быть не должно, — внутренние данные: себестоимость, скидочная политика, контакты сотрудников.

Как понять, что файл дал результат?

Прямой способ: спросить у ChatGPT, Алисы и Perplexity то, что спросил бы ваш клиент, и посмотреть, называют ли вас и с какими фактами. Косвенный: считать переходы с нейросетей по реферерам — они видны отдельной строкой, если аналитика настроена. Без второго «нас стали советовать» остаётся ощущением.

Нужен ли он маленькому сайту на пять страниц?

Нужен даже больше, чем большому. У маленького сайта мало текста, и модели просто не из чего собрать про вас связное описание. Один файл на страницу-две закрывает этот пробел целиком, а стоит он час работы.

Посмотрим ваш сайт

Скажем, что мешает ему приносить посетителей, и во сколько обойдётся это починить. Бесплатно и ни к чему не обязывает.

Оптимизация под ИИ