¿Qué es llms.txt?
Respuesta corta
llms.txt es un archivo de texto en Markdown que se publica en la raíz de una web (/llms.txt) para ofrecer a los modelos de lenguaje y a los agentes de IA un resumen del sitio y una lista comentada de sus páginas clave. Es una propuesta abierta de septiembre de 2024, no un estándar, y hoy ningún gran buscador confirma usarlo.
Para entender qué es llms.txt conviene ir al origen. La idea la publicó Jeremy Howard, cofundador de Answer.AI, el 3 de septiembre de 2024 en «/llms.txt—a proposal to provide information to help LLMs use websites». La especificación vive en llmstxt.org, que se revisó por última vez el 10 de agosto de 2026. En las búsquedas aparece a menudo como llms txt, sin punto, pero el nombre del fichero es siempre el mismo, en minúsculas y con punto.
El problema que intenta resolver es práctico. Una página web está pensada para personas: menús, banners, scripts, anuncios. Convertir ese HTML en texto limpio es, en palabras de la propia propuesta, «difícil e impreciso», y las ventanas de contexto de los modelos siguen siendo demasiado pequeñas para cargar un sitio entero. El archivo llms.txt ofrece un atajo: un índice corto, en Markdown, con lo que importa.
Conviene tener claro qué no es. No controla el acceso de los bots (eso lo hace robots.txt), no sirve para que tu contenido entre o salga del entrenamiento de los modelos y no es una señal de posicionamiento. Está pensado para el momento de la consulta: cuando un usuario o un agente necesita entender tu web ahora.
Formato del archivo llms.txt (y qué es llms-full.txt)
El formato es Markdown con una estructura fija, y casi todo es opcional. Según la especificación, el archivo contiene, en este orden:
- Un H1 con el nombre del proyecto o del sitio (
# Nombre). Es la única sección obligatoria. - Un blockquote (
> …) con un resumen breve que contenga la información clave para entender el resto. - Cero o más bloques de texto (párrafos o listas, sin encabezados) con detalles o instrucciones de uso.
- Cero o más secciones H2 (
## Título) con «listas de archivos»: cada elemento es un enlace Markdown[nombre](url), seguido opcionalmente de:y una nota. - Una sección
## Optional, por convención, para los enlaces secundarios que un agente puede saltarse cuando necesita un contexto más corto.
# Asesoría Ejemplo
> Asesoría fiscal, laboral y contable para autónomos y pymes de Valencia. Atención presencial y online, en español y valenciano.
Datos clave: fundada en 2009, 12 personas en plantilla, tarifas públicas en la página de precios. No llevamos asuntos penales.
## Servicios
- [Asesoría fiscal para autónomos](https://www.example.com/servicios/fiscal.md): trimestrales, IVA y declaración de la renta
- [Asesoría laboral](https://www.example.com/servicios/laboral.md): nóminas, contratos y altas en la Seguridad Social
## Empresa
- [Precios](https://www.example.com/precios.md): tarifas mensuales por tipo de cliente
- [Contacto y horarios](https://www.example.com/contacto.md): dirección, teléfono y horario de atención
## Optional
- [Blog](https://www.example.com/blog.md): novedades fiscales y laborales comentadasVersiones .md de cada página
La propuesta va un paso más allá: que las páginas útiles para un agente ofrezcan una versión en Markdown limpio en la misma URL con .md añadido (pagina.html.md) o con la extensión sustituida (pagina.md). Para URLs sin nombre de archivo, se añade index.html.md o index.md. La revisión actual también describe cómo anunciarlas: rel="alternate" type="text/markdown" para la versión Markdown y rel="describedby" para el llms.txt que la cubre, ya sea con <link> o con una cabecera HTTP Link.
Puedes publicar el archivo en la raíz (/llms.txt) o en una subruta, como /docs/llms.txt, y entonces cubre solo las páginas que cuelgan de ella.
¿Y llms-full.txt?
llms-full.txt no aparece en la especificación de llmstxt.org. Es una variante que desarrolló Mintlify junto con Anthropic: en vez de un índice de enlaces, contiene el texto completo de la documentación en un solo archivo, para que un modelo o un asistente de programación lo cargue de golpe. Anthropic, por ejemplo, enlaza su llms-full.txt desde su llms.txt.
¿Necesita tu empresa un llms-full.txt?
Casi nunca. Tiene sentido cuando publicas documentación técnica extensa (una API, un software, manuales) que la gente pega en Cursor, Claude Code o ChatGPT. Para una web corporativa de 20 páginas, el llms.txt normal basta.
¿Lo leen ChatGPT, Google o Claude?
Respuesta directa, a 9 de octubre de 2026: ningún gran buscador ni asistente ha confirmado que use el llms.txt de otras webs para decidir qué citar o cómo posicionar. Google lo ha descartado por escrito para su Búsqueda. Esto es lo que se sabe, con fecha.
- 17 de junio de 2025. John Mueller escribe en Bluesky: «FWIW no AI system currently uses llms.txt» («por lo que sé, ningún sistema de IA usa llms.txt actualmente»), según Search Engine Roundtable.
- 23 de julio de 2025. Gary Illyes, en el Search Central Deep Dive de Asia-Pacífico, afirma que Google no soporta llms.txt y no tiene previsto hacerlo (Search Engine Land).
- Mayo de 2026. Chrome añade a Lighthouse una categoría experimental, «Agentic Browsing», con una auditoría de llms.txt. Solo comprueba que el archivo se sirva sin errores de servidor; si da 404 la marca como «no aplicable», porque el archivo es «opcional por ahora».
- Junio de 2026. Preguntado por esa aparente contradicción, Mueller lo califica de «puramente especulativo por ahora» y aconseja crearlo cuando una plataforma de IA que te trae clientes lo pida (Search Engine Journal). Semanas después, en el pódcast Search Off the Record, añade que no sirve para diferenciar unas webs de otras, aunque puede ayudar a un sistema automatizado que ya está dentro de tu sitio (SEJ).
- Hoy. La guía oficial de Google para funciones de IA generativa (actualizada el 10 de julio de 2026) incluye «LLMS.txt files» entre lo que puedes ignorar: no hace falta crear archivos de texto para IA ni Markdown para aparecer en la Búsqueda de Google, porque la Búsqueda no los usa. Crearlos para otros servicios, dice, no perjudica.
OpenAI, Anthropic y Perplexity
Los tres publican un llms.txt para su propia documentación de desarrolladores (OpenAI, Anthropic, Perplexity). Pero ninguno ha documentado que ChatGPT, Claude o Perplexity lean ese archivo en otras webs para elegir fuentes. Sus guías para webmasters hablan de robots.txt, que es lo que respetan sus rastreadores. Publicar un archivo para tus desarrolladores no es lo mismo que usarlo como señal de búsqueda.
Lo que dicen los registros de servidor
Los estudios con datos reales apuntan en la misma dirección:
- SE Ranking (noviembre de 2025, ~300.000 dominios): el 10,13 % tenía llms.txt y no encontró relación estadística entre tenerlo y ser citado por la IA (SEJ).
- OtterlyAI (febrero de 2026, 90 días, un sitio de pruebas): 84 peticiones a
/llms.txtde más de 62.100 visitas de bots de IA, en torno al 0,1 % (OtterlyAI). - Ahrefs (junio de 2026, 137.210 dominios, tráfico de mayo de 2026): el 28 % publica llms.txt, pero el 97 % de esos archivos no recibió ni una sola petición en el mes. En el 3 % restante, solo el 19,5 % de las peticiones venía de bots de IA; su conclusión es que el público más claro son los agentes y las herramientas de programación, como Claude Code (Ahrefs).
- EZY.ai (julio de 2026, 83 webs, 12 semanas; empresa que vende herramientas de AEO): GPTBot pidió llms.txt 7 veces frente a 3.990 peticiones de robots.txt; ClaudeBot, 9 frente a 3.120; PerplexityBot, ninguna (EZY.ai).
28 %
de los dominios analizados publica llms.txt
Ahrefs, 137.210 dominios, mayo de 2026
97 %
de esos archivos no recibió ninguna petición en un mes
Ahrefs, junio de 2026
84
peticiones a /llms.txt de más de 62.100 visitas de bots de IA en 90 días
OtterlyAI, febrero de 2026
Conclusión honesta
A octubre de 2026, llms.txt no mueve tu visibilidad en Google, ChatGPT, Claude ni Perplexity. Que un bot descargue el archivo tampoco significa que lo use: Ahrefs recuerda que «descargado» no equivale a «leído».
llms.txt y SEO: entonces, ¿sirve para algo?
La relación entre llms.txt y SEO se resume rápido: para posicionar, no sirve. Para otras cosas, sí, y por eso merece unos 30 minutos si tu web tiene contenido que alguien querrá usar con una IA. Estos son los casos en los que aporta algo real:
- Agentes y herramientas de programación. Claude Code, Cursor y asistentes parecidos descargan un llms.txt cuando el usuario se lo indica o cuando navegan por una documentación. Es el uso que confirman los datos de Ahrefs.
- Documentación y productos técnicos. Si tienes una API, un software o manuales, un índice así (y quizá un llms-full.txt) facilita que tus clientes trabajen con tu producto desde su asistente.
- Usuarios que pegan tu web en un chat. Un cliente que da a ChatGPT o a Claude la URL de tu llms.txt le entrega un resumen fiel de tu negocio en lugar de dejar que el modelo interprete tu HTML.
- Orden interno. Escribirlo te obliga a decidir cuáles son tus 15 páginas importantes y a resumir tu negocio en una frase verificable. Ese mismo trabajo mejora tu contenido para el posicionamiento en IA.
También tiene costes. Si las páginas cambian y el archivo no, publicas una versión desactualizada de tu negocio. Ahrefs, además, menciona el riesgo de inyección de instrucciones: es un archivo pensado para que lo lean modelos, así que trátalo como código y revisa quién puede editarlo.
Lo esencial
- llms.txt es un índice en Markdown para la IA, propuesto en septiembre de 2024. No es un estándar.
- Google dice por escrito que su Búsqueda no lo usa. OpenAI, Anthropic y Perplexity no han confirmado usarlo.
- Los registros muestran que los grandes bots de IA casi nunca lo piden; quien lo usa son agentes y herramientas de programación.
- Merece 30 minutos si tienes documentación o quieres un resumen fiel de tu negocio. No merece presupuesto como táctica de SEO.
- Antes que llms.txt van robots.txt, un contenido claro y los datos estructurados.
llms.txt vs robots.txt vs sitemap.xml
Los tres viven en la raíz del dominio y se confunden a menudo, pero hacen cosas distintas. Solo robots.txt decide qué pueden rastrear los bots de IA; si quieres afinarlo, tienes la guía de robots.txt para la IA.
| Criterio | llms.txt | robots.txt | sitemap.xml |
|---|---|---|---|
| Propósito | Resumir la web y señalar sus páginas clave para modelos y agentes | Decir a los rastreadores qué URLs pueden rastrear | Listar las URLs para que los buscadores las descubran |
| Quién lo lee | Agentes y herramientas de programación cuando se les indica; ningún gran buscador confirmado | Googlebot, Bingbot, GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot y casi todo bot legítimo | Google, Bing y otros buscadores |
| Formato | Markdown: H1, blockquote y secciones H2 con listas de enlaces | Texto plano con directivas User-agent, Allow y Disallow | XML según el protocolo de sitemaps.org |
| Estándar | Propuesta comunitaria (llmstxt.org, 2024) | RFC 9309 del IETF (2022) | Protocolo sitemaps.org 0.9 |
| Efecto en ranking | Ninguno demostrado; Google dice que no lo usa | Indirecto: lo que bloqueas no se rastrea | Indirecto: ayuda a descubrir URLs, no a posicionarlas |
| Obligatorio | No | No, pero casi universal | No; muy recomendable en webs grandes |
El orden de prioridad para una pyme es claro: primero un robots.txt que no bloquee por error a los bots que quieres, después un sitemap correcto y un contenido que responda preguntas reales (lo explico en SEO, AEO y GEO), y por último, si te encaja, llms.txt.
Generador de llms.txt
Si has llegado buscando un generador de llms txt, aquí lo tienes: es la forma más rápida de crear un llms.txt que cumpla la especificación. Rellena los campos con los datos de tu web; viene precargado con una bodega ficticia para que veas el resultado; las URLs usan example.com, un dominio reservado para ejemplos.
Antes de subirlo
Sustituye todas las URLs por las tuyas y ábrelas una a una. Activa «Enlazar versiones .md» solo si tu web sirve de verdad esas versiones Markdown; si no, los enlaces darán 404.
Cómo crear un llms.txt en 6 pasos
Crear un llms.txt a mano lleva menos de una hora para una web corporativa. Estos son los pasos, en orden:
Elige las páginas que importan
Haz una lista corta, de 10 a 30 URLs, con lo que un agente necesitaría para entender y recomendar tu negocio: servicios o productos, precios, contacto, quiénes sois y las guías o fichas más útiles. Deja fuera páginas legales, etiquetas y paginaciones.
Escribe el H1 y el resumen
Empieza con una línea # con el nombre del sitio o de la empresa, que es lo único obligatorio. Debajo, un blockquote (>) de una o dos frases que diga qué haces, para quién y dónde, con datos verificables y sin eslóganes.
Agrupa los enlaces en secciones H2
Crea secciones ## (por ejemplo Servicios, Empresa, Guías) y, en cada una, una lista de enlaces en formato - [Nombre](URL absoluta): nota breve. La nota explica qué encontrará el modelo en esa página.
Deja lo secundario en «Optional»
Añade al final una sección ## Optional con los enlaces prescindibles, como el blog o las noticias. Por convención, un agente puede saltarse esa sección cuando necesita un contexto más corto.
Publícalo en la raíz del dominio
Sube el archivo como /llms.txt para que responda con código 200, en UTF-8 y como text/plain o text/markdown. En Next.js va en la carpeta public; en WordPress puede generarlo un plugin como Yoast SEO o AIOSEO. No lo bloquees en robots.txt.
Valida, enlázalo y mantenlo
Comprueba que carga, que todos los enlaces responden y que la auditoría llms.txt de Lighthouse no da error. Enlázalo desde el pie de la web, revisa en tus registros del servidor quién lo pide y actualízalo cada vez que cambien las páginas que enumera.
Si quieres ver un archivo real, el de esta web está en josegalan.dev/llms.txt: un H1, un resumen de lo que hago y las páginas de servicios y proyectos. Lo mantengo igual que el resto del sitio, porque un archivo que contradice la web resta credibilidad en vez de sumarla.
Errores frecuentes
URLs relativas en vez de absolutas, enlaces a páginas que ya no existen, un resumen lleno de eslóganes, cientos de enlaces sin criterio y un archivo servido como HTML o con redirecciones. Cualquiera de ellos anula lo poco que el archivo puede aportar.
Preguntas frecuentes sobre llms.txt
¿Qué es llms.txt?
El archivo llms.txt es un fichero de texto en Markdown que se publica en la raíz de una web (/llms.txt) para dar a los modelos de lenguaje y a los agentes de IA un resumen del sitio y una lista comentada de sus páginas clave. Lo propuso Jeremy Howard, de Answer.AI, el 3 de septiembre de 2024. Es una propuesta abierta, no un estándar oficial.
¿Sirve llms.txt para el SEO?
No. Usar llms.txt para el SEO no tiene ningún efecto demostrado, ni en Google ni en ChatGPT. Google dice en su guía para funciones de IA generativa (actualizada en julio de 2026) que su buscador no lo usa, y ni OpenAI, ni Anthropic ni Perplexity han documentado que sus buscadores lo tengan en cuenta. Los estudios de SE Ranking y Ahrefs no encuentran relación entre tener el archivo y recibir más citas.
¿Qué diferencia hay entre llms.txt y llms-full.txt?
llms.txt es un índice: título, resumen y enlaces a las páginas importantes. llms-full.txt, en cambio, reúne el contenido completo de esas páginas en un único Markdown, para que un modelo lo cargue de una vez. No forma parte de la especificación original: lo popularizaron Mintlify y Anthropic para documentación técnica. En una web corporativa pequeña rara vez hace falta.
¿llms.txt sustituye a robots.txt?
No. robots.txt indica a los rastreadores qué URLs pueden rastrear y es lo que respetan GPTBot, ClaudeBot o PerplexityBot. llms.txt solo sugiere qué contenido importa y no concede ni quita permisos: si bloqueas un bot en robots.txt, tener el índice para la IA no lo desbloquea. Revisa primero robots.txt; lo demás puede esperar.
¿Dónde se pone el archivo llms.txt?
En la raíz del dominio, de forma que responda en https://tudominio.es/llms.txt con código 200, en UTF-8 y como texto plano o Markdown. La especificación también admite colocarlo en una subruta, como /docs/llms.txt, para cubrir solo esa sección. En Next.js basta con dejarlo en la carpeta public; en WordPress, Yoast SEO o AIOSEO pueden generarlo.
¿Cada cuánto hay que actualizar el archivo llms.txt?
Cada vez que cambien las páginas que enlaza: un servicio nuevo, una URL que desaparece o un precio que se actualiza. Un llms.txt con enlaces rotos o datos que contradicen la web es peor que no tenerlo. Lo práctico es revisarlo con cada cambio importante del sitio o, mejor, generarlo automáticamente desde el CMS o en cada despliegue.
Fuentes
- Jeremy Howard, /llms.txt—a proposal to provide information to help LLMs use websites, Answer.AI, 3 de septiembre de 2024.
- Especificación llms.txt, llmstxt.org (revisada el 10 de agosto de 2026).
- Google Search Central, Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search (actualizada el 10 de julio de 2026).
- Chrome for Developers, Lighthouse: llms.txt y Agentic Browsing scoring (5 de mayo de 2026).
- Search Engine Roundtable, Google: No AI System Currently Uses LLMs.txt, 18 de junio de 2025.
- Search Engine Land, Google says normal SEO works for ranking in AI Overviews and llms.txt won't be used, 24 de julio de 2025.
- Search Engine Journal, Google says llms.txt is purely speculative for now, 2 de junio de 2026, y Google's Mueller says llms.txt can't help LLMs differentiate sites, 15 de junio de 2026.
- Search Engine Journal, llms.txt shows no clear effect on AI citations (SE Ranking, 300K dominios), 20 de noviembre de 2025.
- OtterlyAI, The llms.txt experiment, 5 de febrero de 2026.
- Ahrefs, Analizamos 137K sitios: el 97 % de los archivos llms.txt nunca se leen, 15 de junio de 2026.
- EZY.ai, We put llms.txt on 83 websites, 27 de julio de 2026.
- Mintlify, What is llms.txt? (origen de llms-full.txt), actualizado el 14 de marzo de 2026.
Este artículo se ha creado con ayuda de la IA y lo ha revisado José Galán. Cuido mucho cada publicación y cada traducción, pero aun así se puede colar algún error. Si encuentras uno, escríbeme: me ayudarás a mejorar.
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