Când cineva caută vizibilitate într-un mediu necunoscut, apar rapid recomandări tehnice și soluții miraculoase. Recent, analiza SE Ranking, care a inspectat aproape 300.000 de domenii, indică faptul că fișierul llms.txt nu pare să ofere, deocamdată, un avantaj măsurabil în modul în care site-urile sunt citate de modelele mari de limbaj (LLM). Adoptarea rămâne modestă, iar legătura cu citările pe platforme precum Google sau OpenAI pare inexistentă pentru moment.
SE Ranking a identificat llms.txt pe doar 10, 13% din domeniile scanate, adică aproape nouă din zece site-uri nu au implementat formatul. Deși unii prezintă llms.txt ca o posibilă bază pentru vizibilitatea în AI, datele sugerează mai degrabă experimente izolate decât o adopție pe scară largă. Surprinzător, utilizarea nu este concentrată la brandurile mari: site-urile cu trafic foarte mare erau chiar ușor mai puțin predispuse să folosească fișierul decât cele de nivel mediu. Poate că marile companii au alte priorități sau preferă să nu modifice ce funcționează deja.
Ca să verifice dacă llms.txt influențează apariția site-urilor în răspunsurile LLM, SE Ranking a evaluat frecvența citărilor la nivel de domeniu în output-urile modelelor relevante. Au aplicat teste statistice și un model XGBoost pentru a estima contribuția fiecărui factor. Rezultatul principal a fost surprinzător pentru susținătorii fișierului: eliminarea caracteristicii legate de llms.txt a îmbunătățit, de fapt, acuratețea modelului. Concluzia lor este că llms.txt nu pare să influențeze direct frecvența citărilor, cel puțin nu încă. Analize statistice mai simple au confirmat lipsa unei corelații semnificative.
Aceste concluzii sunt în linie cu ghidurile publice ale platformelor. Google nu a menționat llms.txt ca un semnal folosit în AI Overviews sau AI Mode; în ghidul pentru căutări AI, Google subliniază evoluția Search bazată pe sistemele și semnalele sale curente, fără a enumera llms.txt ca intrare. Similar, documentația OpenAI pentru crawleri se concentrează pe setările din robots.txt și recomandă permiterea OAI-SearchBot acolo unde se dorește descoperirea pentru funcțiile lor de căutare, fără a afirma că llms.txt afectează clasarea sau citările. SE Ranking notează totuși că unele loguri SEO arată că GPTBot accesează ocazional fișiere llms.txt, dar frecvența este redusă și nu pare corelată cu rezultatele de citare la scară.
Ce înseamnă toate acestea pentru administratorii de site-uri? Dacă vrei o soluție simplă și cu risc scăzut pentru a te pregăti în eventualitatea în care llms.txt devine relevant, este ușor de adăugat și puțin probabil să producă probleme tehnice. Dar dacă aștepți un impuls imediat în vizibilitatea din răspunsurile AI, datele arată că nu ar trebui să te bazezi pe asta. Practic, llms.txt se încadrează în aceeași categorie cu alte tactici timpurii pentru vizibilitatea AI: merită testat dacă se potrivește fluxurilor tale de lucru, dar nu e o soluție demonstrată pe care să o vinzi intern ca certă.
Analiza SE Ranking contestă ideea că un singur fișier ar putea schimba rapid modul în care LLM-urile selectează sursele. Mai degrabă, marile platforme par să utilizeze mecanisme și semnale complexe deja existente, iar experimentarea cu noi formate rămâne fragmentară. Pe termen scurt, cifrele concrete, 300.000 de domenii analizate, 10, 13% adopție și niciun semnal clar de corelație, arată că llms.txt rămâne un instrument opțional și neconcludent. Luând în calcul recomandările Google și OpenAI, prioritățile rămân optimizarea generală a conținutului și respectarea regulilor din robots.txt. Merită testat, dar nu va schimba strategia SEO peste noapte.
SE Ranking, 10, 13% adopție și acel test cu XGBoost demonstrează că speculațiile despre llms.txt pot grăbi așteptările, dar datele temperează entuziasmul. Vrei să implementezi fișierul pe site sau preferi să aștepți clarificări suplimentare din partea Google și OpenAI?
Fii primul care comentează