llms.txt: para qué sirve este archivo y si conviene publicar uno

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El archivo llms.txt es un mapa del sitio en Markdown pensado para los agentes de IA: se propuso en 2024 para que una IA encuentre rápido la página correcta de una documentación, no para mejorar un posicionamiento. Google escribe en su guía de julio de 2026 que lo ignora, y dos estudios no encuentran ningún efecto en las citas de las IA.

No hemos medido el efecto de llms.txt en ningún motor. Este artículo se basa en la especificación, la documentación de Google (leída el 21 de octubre de 2026), dos estudios leídos en su fuente y un sondeo de 26 sitios que hicimos con curl ese mismo día. Cómo probamos explica por qué algunos artículos siguen siendo informativos. Para la definición del GEO, consulta GEO: definición y diferencias con el SEO.

¿Qué es el archivo llms.txt?

Es un archivo de texto en Markdown que se coloca en la raíz de una web (/llms.txt) o en una subcarpeta, presenta el sitio en pocas líneas y enlaza a las páginas útiles. La propuesta, redactada por Jeremy Howard en 2024 y llevada a la versión 2 en 2026, pide que esas páginas tengan también una versión limpia en Markdown, para que un agente no tenga que depurar el HTML.

El formato es sencillo. Solo el título de nivel 1 es obligatorio. Después vienen, en este orden, un resumen en forma de cita, párrafos libres y secciones de nivel 2 que contienen listas de enlaces. Una sección llamada «Optional» agrupa los enlaces que un agente puede saltarse si le falta espacio.

# Mi sitio

> Una frase que dice qué es el sitio y para quién.

## Guías
- [Empezar](https://ejemplo.com/empezar.md): instalación en 5 minutos
- [Precios](https://ejemplo.com/precios.md): tabla de planes

## Optional
- [Historial de versiones](https://ejemplo.com/versiones.md)

¿Para qué sirve realmente llms.txt?

Sirve para guiar a un agente de IA que busca información mientras ayuda a un usuario, por ejemplo un asistente de código que consulta la documentación de una biblioteca. Según la propuesta, se usa sobre todo para documentación de software, y su autor lo piensa en primer lugar para la inferencia (responder a una solicitud), aunque el entrenamiento de los modelos también podría aprovecharlo.

No es, por tanto, ni un archivo de posicionamiento ni un archivo de permisos. Los tres archivos de la raíz de un sitio no tienen el mismo papel:

La propuesta aclara que llms.txt no sustituye al sitemap: un sitemap es demasiado grande para caber en la ventana de contexto de un modelo, y no contiene las versiones legibles por una IA.

¿Quién publica un archivo llms.txt?

De los 26 sitios que probamos el 21 de octubre de 2026, 12 publican un archivo llms.txt real, 12 devuelven un 404 y 2 rechazan la solicitud. Nuestra muestra es elegida, no aleatoria: no dice nada sobre la proporción real en la web.

Para no contar páginas falsas, exigimos un código 200, un tipo que no fuera HTML y un contenido que empezara por «#». Los cuatro editores de IA publican el archivo para su documentación, pero la documentación de Google Search no. A mayor escala, SE Ranking encontró un archivo en el 10,13 % de casi 300.000 dominios, con una adopción de entre el 8 y el 11 % sea cual sea el tráfico del sitio.

¿Leen llms.txt las IA y Google?

Para Google la respuesta está escrita: su guía de optimización para la IA generativa, actualizada el 10 de julio de 2026, incluye los archivos llms.txt entre lo que se puede ignorar. Google Search no los usa, y publicar uno ni perjudica ni ayuda a su visibilidad. En cuanto a OpenAI, Perplexity y Anthropic, las páginas que leímos sobre sus robots no dicen que los usen para elegir sus fuentes.

Dos estudios miden el efecto, con sus límites:

Ninguno de los dos estudios prueba que llms.txt sea inútil en todas partes, sobre todo para los asistentes de código que leen documentación. Solo muestran que, para que te citen en respuestas de búsqueda, hoy no hay señales de efecto.

¿Hay que publicar un archivo llms.txt?

Depende de tu sitio. Si publicas documentación técnica o una API, es el caso de uso de la propuesta, y el archivo puede ayudar a los agentes de código que la consultan. Si tu sitio es un medio o un comparador, nada de lo que leímos muestra una mejora en las citas: no le dediques tiempo y no lo vendas como una garantía.

Nuestro propio archivo se genera automáticamente a partir de nuestros artículos, en los tres idiomas, con sus descripciones. No nos cuesta nada mantenerlo y no esperamos nada de él. No hemos medido si los robots lo solicitan.

Si decides publicar uno, importan tres cosas: un título y un resumen exactos, enlaces a las páginas que de verdad quieres que se lean, y una comprobación con curl de que se sirve con un 200 y un contenido que empieza por «#». Un sitio mal configurado puede devolver una página HTML con un 200 para una dirección que no existe, y parece que hay un archivo cuando no lo hay. Ninguno de los 26 sitios de nuestro sondeo lo hacía, pero es la comprobación del contenido lo que lo garantiza.

¿Qué hacer entonces para que te citen?

Las fuentes que leímos coinciden en lo demás: páginas indexadas y rastreables, un robots.txt que no bloquee a los robots de búsqueda de las IA y un contenido con punto de vista propio. Nuestra guía de auditoría GEO gratis muestra cómo comprobar estos puntos y medir si se cita una marca. Para seguir el resultado cada mes sin hacerlo a mano, comparamos cuatro herramientas en nuestra comparativa de herramientas de seguimiento de visibilidad en IA, y nuestra elección para empezar es Hikoo, que el 12 de octubre de 2026 anunciaba una prueba de 7 días sin tarjeta de crédito.

Lo que no hemos verificado

• El efecto de un llms.txt en ChatGPT, Perplexity, Claude o Gemini: no hicimos ninguna prueba, leímos estudios y documentación.
• Si los robots de IA solicitan el llms.txt de nuestro sitio: no hemos analizado nuestros registros.
• El método y los datos brutos de SE Ranking y OtterlyAI: leímos sus páginas, no reprodujimos sus mediciones.
• La representatividad de nuestros 26 sitios: la muestra es elegida y solo probamos la raíz de cada dominio.
• La documentación de OpenAI, Perplexity y Anthropic sobre sus robots, consultada el 18 de octubre de 2026.
• La demanda fuera de Francia: el volumen de búsqueda citado (de 1.000 a 1.300 al mes según cómo se escriba «llms txt») viene de una herramienta que solo cubre Francia.