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Lo que dice la propuesta
El archivo llms.txt se describe en llmstxt.org, el sitio de la propuesta, publicada por Jeremy Howard el 3 de septiembre de 2024 y revisada el 10 de agosto de 2026. El texto se presenta a sí mismo como una propuesta para estandarizar el uso de un archivo /llms.txt. La palabra cuenta: no es una norma de un organismo, es una convención que cada uno es libre de adoptar.
El formato es deliberadamente sencillo. Un archivo Markdown en la raíz del sitio, que contiene:
- un título de nivel 1, único elemento obligatorio, con el nombre del sitio o del proyecto;
- un breve resumen en forma de cita;
- eventualmente algunos párrafos de explicación;
- secciones con título que enumeran enlaces, cada uno con una nota opcional. Una sección llamada «Optional» agrupa, por convención, lo que un agente puede saltarse cuando le falta espacio.
La propuesta recomienda también servir una versión Markdown limpia de las páginas útiles, en la misma dirección con .md añadido. La idea de fondo es acertada: una página HTML moderna está llena de menús, scripts y banners, y un modelo que debe extraer lo esencial en una ventana de contexto limitada sale ganando si recibe un texto ya limpio.
El sitio se preocupa de distinguir el archivo de sus vecinos:
Lo esencial
Tres archivos, tres funciones
- robots.txt dice quién tiene derecho a leer.
- sitemap.xml enumera todas las páginas para la indexación.
- llms.txt elige lo que un agente debería leer para entender el sitio, a petición.
Lo que se puede verificar de su uso real
Aquí es donde los artículos entusiastas se desbocan. Esto es lo que hemos podido verificar nosotros mismos, con fuentes abiertas.
En la publicación, la adopción es real. La versión 2 de la propuesta afirma que miles de sitios publican un llms.txt y que algunas plataformas de documentación lo generan automáticamente. No hemos contado esos miles de sitios, pero un ejemplo se verifica fácilmente: la documentación de OpenAI sobre sus robots remite ella misma a su /llms.txt como índice de su documentación, y ofrece versiones Markdown de sus páginas añadiendo .md a la dirección.
En la lectura por los buscadores, nada verificable. Lo que un proveedor publica para su propia documentación no dice lo que sus robots leen en otros sitios. Las páginas oficiales que hemos abierto van todas en el mismo sentido:
- La misma documentación de OpenAI describe sus robots (OAI-SearchBot para la búsqueda en ChatGPT, GPTBot para los modelos) hablando de robots.txt, nunca de llms.txt como criterio.
- La página de ayuda de Anthropic sobre sus robots no menciona llms.txt.
Google es el más explícito. A propósito de los AI Overviews y del modo IA, su documentación sobre las funciones de IA escribe:
No necesita crear nuevos archivos legibles por máquina, archivos de texto para IA ni marcado para aparecer en estas funciones.
La propia propuesta sigue siendo prudente: escribe que el archivo debía servir sobre todo en el momento en que un modelo responde (la inferencia) más que en el entrenamiento, y no pretende en ningún lugar que influya en la clasificación o en la elección de las fuentes citadas.
Nuestra conclusión, según lo que se puede verificar a 2 de octubre de 2026: ninguna fuente primaria permite afirmar que un gran buscador use llms.txt para decidir a quién citar. Quienes lo prometen extrapolan. Si un proveedor lo anuncia algún día por escrito, este artículo se actualizará.
Dónde sirve de verdad
El archivo tiene, sin embargo, un uso concreto, más modesto que el que se le atribuye: los agentes que leen un sitio a petición. Un asistente de código que debe aprender una biblioteca, un agente al que se le da la dirección de un sitio pidiéndole que responda a partir de su contenido, una herramienta interna que consulta una documentación. En estos casos, alguien ya ha decidido leer su sitio; llms.txt le evita adivinar por dónde empezar.
Lo que hemos hecho
Challenge Us: un índice y un corpus
Challenge Us es una aplicación de retos entre amigos y familia que hemos desarrollado. Su sitio publica dos archivos complementarios, un índice (/llms.txt) y un corpus (/aide/index.json), ambos escritos al construir el sitio a partir de las mismas listas que las páginas:
El índice dice adónde ir
Un resumen de la aplicación
Después la ayuda, el blog, las páginas de retos y las páginas legales, cada una con su enlace
El corpus dice qué leer
Para cada una de las 45 páginas de la base de conocimiento: la pregunta, la respuesta corta y el texto sin formato
La sección, la dirección canónica y la fecha de verificación
La versión de la aplicación en la que se verificó la respuesta
Como se producen a partir de la misma lista que las páginas publicadas, estos dos archivos no pueden desincronizarse del sitio: es la única condición por la que aceptamos un archivo más. Un llms.txt mantenido a mano siempre acaba mintiendo sobre lo que existe.
También decidimos lo que no haríamos: ni base vectorial ni fragmentación para un buscador semántico. Con unas pocas decenas de páginas, todo el corpus cabe en la ventana de contexto de un modelo. Montar la infraestructura antes de tener el contenido es quedarse con la infraestructura y sin el contenido.
Palmora Property: una carencia detectada en la auditoría y luego resuelta
En Palmora Property, una plataforma de intermediación inmobiliaria en Phuket a la que acompañamos, con un sitio en seis idiomas, la auditoría SEO y GEO del 22 de julio de 2026 señalaba la ausencia de llms.txt (la solicitud devolvía un 404). La habíamos clasificado como prioridad baja, estimada en dos o tres horas con un feed RSS del blog, muy por detrás del verdadero problema del día: un robots.txt que bloqueaba los robots de IA sin que lo supiéramos, que contamos en el artículo sobre cómo ser citado por ChatGPT. El archivo existe hoy, generado en cada solicitud: presentación de la plataforma, zonas principales, guías por idioma y por nacionalidad, portales de inmuebles.
¿Y este sitio?
Sí, desde octubre de 2026, una vez estabilizada la estructura: es el orden que recomendamos, primero la estructura y después el índice. /llms.txt enumera nuestras ofertas con su precio, nuestros casos de estudio, nuestras herramientas y las secciones del blog; /llms-full.txt añade cada artículo con su respuesta corta. Los dos se generan en cada construcción del sitio, a partir de las mismas listas que las páginas: no pueden decir otra cosa que el sitio.
¿Hay que publicar uno?
Sí, si se cumplen las tres condiciones siguientes, y sin esperar nada en materia de citas:
- El resto está en orden. Robots de IA autorizados a leer el sitio, páginas que responden a una pregunta desde el principio, hechos con fuente, datos estructurados fieles a lo que se muestra. Un llms.txt no compensa ninguna de estas carencias. Detallamos estos fundamentos en lo que debe entregar una agencia SEO en la era de la IA.
- Se genera, no se escribe a mano. Producido en el build desde sus colecciones de contenido o su catálogo, se mantiene correcto sin esfuerzo. Escrito a mano, envejece desde la segunda página añadida.
- Apunta a páginas que responden. Un índice de páginas vacías no sirve de nada. En un sitio multilingüe, apunta a páginas que existen en el idioma anunciado: los errores de hreflang requieren el mismo cuidado.
Lo esencial
Para saber si su llms.txt se lee, mire los registros de su servidor
Quién solicita /llms.txt y con qué frecuencia: es la única medida honesta disponible hoy.
La verificación de estos fundamentos forma parte de nuestra auditoría SEO, y su implantación en el tiempo, de nuestro motor SEO y GEO.
Preguntas frecuentes
¿Sustituye llms.txt a robots.txt?
No. robots.txt dice quién tiene derecho a leer su sitio y los robots de los grandes actores lo respetan. llms.txt no bloquea ni autoriza nada: sugiere qué leer a quien ya ha decidido leer. Si su robots.txt bloquea los robots de IA, ningún llms.txt cambiará nada.
¿Hace falta también un llms-full.txt?
Algunos sitios publican una versión que contiene todo el texto. Es útil cuando el corpus es pequeño y estructurado, como una documentación o una base de ayuda. Para Challenge Us, preferimos un JSON estructurado, más fácil de aprovechar por un programa que un largo archivo de texto. En este sitio, la versión completa enumera cada artículo con su respuesta corta en lugar de su texto íntegro.
¿Cuánto tiempo hace falta para crear uno?
Para un sitio cuyo contenido vive en colecciones o en una base de datos, bastan unas horas para generarlo automáticamente; era nuestra estimación para Palmora Property. El coste real es mantenerlo correcto, de ahí el interés de generarlo en cada construcción del sitio en lugar de escribirlo una vez.
Fuentes
- Llmstxt.org (nueva pestaña)llmstxt.org
- Documentación de OpenAI sobre sus robots (nueva pestaña)developers.openai.com
- Página de ayuda de Anthropic (nueva pestaña)support.claude.com
- Su documentación sobre las funciones de IA (nueva pestaña)developers.google.com
Jim · fundador de Brain Plus AI
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