Genesis

Velké jazykové modely se potýkají s kritickým architektonickým omezením: jejich kontextová okna jsou příliš malá na zpracování celých webových stránek. Převod složitých webových stránek obsahujících navigaci, reklamy, JavaScript a CSS na čistý text vhodný pro LLM je obtížný a nepřesný.

Jeremy Howard, spoluzakladatel Fast.ai a přednášející na univerzitách v Queenslandu a Stanfordu, si všiml, že většinu HTML na stránkách tvoří menu, sledovací skripty, opakující se sekce a reklamy - prvky, které spotřebovávají cenné žetony v kontextovém okně LLM, aniž by přispívaly podstatnou hodnotou. Inspirován jednoduchostí robots.txt vytvořil Howard standard, který umožňuje majitelům stránek poskytovat LLM strukturované odborné znalosti na jediném dostupném místě.

Technické specifikace

Standard llms.txt definuje přesnou strukturu založenou na formátu Markdown, která kombinuje čitelnost pro člověka s možností programového zpracování. Soubor musí být v hlavní cestě  /llms.txt  stránky a obsahují následující části v určitém pořadí:

Požadované prvky:

• Nadpis H1 - název projektu nebo místa (pouze povinná část)

Nepovinné, ale doporučené prvky:

• Blokové citace - stručné shrnutí projektu obsahující klíčové informace nezbytné pro pochopení zbytku souboru
• Popisné oddíly - nula nebo více oddílů markdown (odstavce, seznamy) bez záhlaví, které obsahují podrobné informace o projektu a o tom, jak interpretovat dodané soubory
• Sekce H2 se seznamy souborů - nula nebo více oddílů oddělených nadpisy H2, které obsahují seznamy adres URL s dalšími podrobnostmi
• Sekce "Volitelné - sekce zvláštního zájmu. V případě potřeby kratšího kontextu mohou být adresy URL v nich obsažené vynechány

Specifikace odkazu:

Každý seznam souborů musí obsahovat požadovaný název hypertextového odkazu(url) následovaný případně výrazem  :  a poznámky k souborům.

Přípona .md


Z návrhu také vyplývá, že stránky obsahující informace užitečné pro LLM by měly poskytovat čistou verzi markdown pod stejnou adresou URL s přidaným textem  .md  (nebo  index.html.md  pro adresy URL bez názvů souborů).

Příklad implementace

Níže je uvedena profesionální šablona llms.txt připravená k přizpůsobení a implementaci:

Klíčové kontextové informace:
- První důležitá poznámka o povaze činnosti nebo technologie
- Druhá poznámka upřesňující rozsah nebo omezení
- Třetí poznámka vysvětlující cílové publikum

## Hlavní zdroje

- [Domovská stránka](https://example.com): Úvod a nejnovější oznámení
- [Dokumentace API](https://example.com/api): Kompletní technická dokumentace s příklady
- [Průvodce rychlým startem](https://example.com/quickstart): Úvod krok za krokem pro nové uživatele
- [Nejlepší postupy](https://example.com/best-practices): Ověřené vzory a doporučení

## FAQ a podpora

- [Často kladené dotazy](https://example.com/faq): Odpovědi na nejčastější dotazy uživatelů
- [Řešení problémů](https://example.com/troubleshooting): Diagnostický průvodce běžnými problémy
- [Kontakt](https://example.com/contact): Kontaktní formulář a firemní údaje

## Zdroje pro vývojáře

- [Reference API](https://example.com/api-reference): Úplná dokumentace koncových bodů (endpoints)
- [Příklady kódu](https://example.com/code-examples): Praktické implementace a případové studie
- [Changelog](https://example.com/changelog): Historie změn a aktualizací

## Volitelné

- [Historie společnosti](https://example.com/history): Vývoj projektu a milníky
- [Archiv blogu](https://example.com/blog-archive): Starší blogové příspěvky
- [Zásady ochrany osobních údajů](https://example.com/privacy): Podrobné informace o ochraně dat

Komplexní pokyny naleznete na webových stránkách: https://llmstxt.org

Důležité pokyny:

• Velikost souboru by měla být pro optimální výkon omezena na ~100 KB
• Kódování: UTF-8
• Formát: čistý Markdown bez HTML
• Všechny adresy URL by měly být absolutní (absolutní, např. https://example.com/url), nikoli relativní
• Odkazy musí vést na aktivní zdroje (vyhněte se chybám 404)

Nepovinný soubor llms-full.txt

Norma rovněž stanoví volitelný soubor  llms-full.txt , který obsahuje kompletní rozpracovanou dokumentaci v jediném souboru. Zatímco  llms.txt  slouží jako obsah,  llms-full.txt  poskytuje kompletní obsah všech propojených dokumentů, což umožňuje systémům umělé inteligence přistupovat k celé bázi znalostí na základě jediného požadavku.

Seznam inspirací a map souborů llms.txt a llms-full.txt naleznete zde: https://llmstxt.site

Validace a testování

Zkontrolujte:

• Poloha a dosažitelnost (HTTP 200, žádné smyčky předávání)
• Hlavičky HTTP (Content-Type: text/plain nebo text/markdown; charset UTF-8)
• Délka obsahu a komprese GZIP/Brotli
• Čerstvost obsahu a kanonické adresy URL
• Licence a atributy vztahů s umělou inteligencí - jak mohou modely umělé inteligence používat váš obsah
• Správnost syntaxe Markdown, struktura (H1, H2, správnost odkazů), např. na stránce: https://markdownlivepreview.com

Ruční testy přístupnosti:

# Content-Type: text/plain; charset=utf-8
# Content-Length: [velikost]
curl https://vase-stranka.cz/llms.txt
# Ověřte obsah a formátování

Testy s LLM

• Předejte adresu URL souboru llms.txt modelům ChatGPT, Claude, Gemini
• Ptejte se na klíčové informace z vašeho webu
• Ověřte, zda AI správně používá uvedené zdroje a odkazy

Sledování protokolů a analýza provozu v systému GA4:

Sledujte provoz od uživatelských agentů:

• GPTBot (OpenAI)
• Claude-Web (Anthropic)
• GoogleOther (Google AI)
• PerplexityBot (Perplexity)
• Další roboti s umělou inteligencí

Zvýšení počtu návštěv těchto botů po zavedení llms.txt je ukazatelem účinnosti. Výzkum Insightland prokázal 600% nárůst počtu návštěv GPTBot podle implementace llms.txt.

10 nejčastějších chyb

Chyba 1: Nesprávné umístění souboru

Problém: Soubor umístěný do podadresáře místo do kořenového adresáře
Řešení: Soubor vždy umístěte přesně pod  https://twojastrona.pl/llms.txt , ne v  /seo/llms.txt  ani  /ai/llms.txt .

Chyba 2: Chybí povinné záhlaví H1

Problém: Spuštění souboru bez záhlaví úrovně 1

Řešení: První řádek musí obsahovat  # Název projektu.

Chyba 3: Nesprávné kódování

Problém: Soubor uložený v jiném kódování než UTF-8.

řešení: Uložte soubor s explicitním kódováním UTF-8. Ve většině editorů: Soubor → Uložit s kódováním → UTF-8.

Chyba 4: Překročen limit velikosti

Problém: Soubor větší než 100 KB

Řešení: Omezte obsah na nejdůležitější zdroje. Použijte llms-full.txt kompletní dokumentaci.

Chyba 5: Nesprávná syntaxe odkazů Markdown

Problém:  Název (https://url)  místo Title(https://url)  (mezera před závorkami)

Řešení: Ujistěte se, že mezi nimi není mezera  ]  a  ( .

Chyba 6: Žádný blokový citát s popisem

Problém: Vynechání kontextuálního popisu projektu.

řešení: Přidat  > Krátký popis  za nadpisem H1 pro lepší pochopení ze strany LLM.

Chyba 7: Mrtvé odkazy a chyby 404

Problém: Odkazy vedoucí na neexistující zdroje.

Řešení: Pravidelně testujte všechny adresy URL pomocí nástrojů, jako je například nástroj pro kontrolu nefunkčních odkazů.

Chyba 8: Nadbytek irelevantního obsahu

Problém: Seznam všech podstránek bez stanovení priorit.

řešení: Vyberte 5-15 nejdůležitějších zdrojů. Kvalita > kvantita.

Chyba 9: Nepoužití sekce "Volitelné"

Problém: Všechny zdroje jsou stejně důležité

Řešení: Umístěte sekundární zdroje do  ## Nepovinné takže je lze přehlédnout s omezeným kontextem.

Chyba 10: Neověřování po implementaci a neaktualizace

Problém: Předpoklad, že soubor funguje bez testování, bez aktualizace obsahu.
Řešení: Po každé změně proveďte ověření a testování přístupnosti. Přidání informací o aktualizaci do mapy -> Poslední aktualizace

Funguje to?

Podle údajů BuiltWith říjen 2025, 844 473 stránek implementovala standard llms.txt. Analýza 300 000 domén provedená společností SE Ranking ukázala, že míra přijetí je následující 10.13%, přičemž většina nasazení pochází z odvětví vývojářských nástrojů, platforem pro technickou dokumentaci a technologických společností, kde jsou asistenti kódování s umělou inteligencí pro podnikání zásadní.

Standard llms.txt přijaly přední technologické společnosti Anthropic (dokumentace Claude), Cloudflare, Stripe, Perplexity, Cursor, Solana, ElevenLabs, Hugging Face, Raycast, Yoast, DataForSEO, Zapier, Mintlify.

Případová studie 1: Insightland

Výsledky:

• Zvýšení počtu návštěv GPTBot o 600% (od několika stovek až po téměř 2 000 návštěv)
• Perplexity-Uživatel se objevil 7krát během 3 dnů
• TikTok, Moz, Amazon, Petalbot, Bytedance a Bing bots visited llms.txt file
• Zvýšení celkové návštěvnosti webu
• Žádný negativní dopad na tradiční pozice SEO

Případová studie 2: WordLift

Výsledky:

• Zvýšení organické návštěvnosti o ~25% po implementaci llms.txt
• Lepší indexování pomocí umělé inteligence, bohatší viditelnost ve znalostních panelech a úryvcích

Případová studie 3: Mintlify

Výsledky:

• Zkrácení doby zpracování dokumentace v rámci LLM o 40%
• Zlepšení přesnosti odpovědí umělé inteligence pomocí 30%
• Tisíce webů s technickou dokumentací automaticky obdržely soubory llms.txt

Případová studie 4: Cloudsential

Výsledky:

• Výrazné zvýšení viditelnosti v oblasti umělé inteligence
• Cloudsential se objevuje jako hlavní zdroj dotazů souvisejících s ChatGPT SEO

Důkazy o účinnosti GEO

Studie generativní optimalizace motorů (GEO) provedené vědeckým týmem ukázaly, že použití strategií optimalizace obsahu pro generativní motory může zvýšit viditelnost zdroje o až 40% v odpovědích generovaných umělou inteligencí.

Nejúčinnější metody GEO:

• Přidávání citací - zvýšení viditelnosti o více než 40 %
• Přidávání statistik - zvýšení viditelnosti o více než 30 %
• Optimalizace plynulosti obsahu - výrazný nárůst
• Citace zdrojů - výrazné zlepšení
• Technická terminologie - mírné zlepšení

V rámci studie bylo provedeno systematické hodnocení na základě srovnávacího testu GEO-BENCH sestávající z 10 000 různých dotazů z různých oblastí.

Integrace do ekosystému GEO/AEO

Standard llms.txt je základním prvkem širší strategie generativní optimalizace pro motory (GEO) a optimalizace pro motory odpovědí (AEO). Zde jsou uvedeny klíčové prvky úplného, holistického přístupu:

1. SEO už není "must have", vsaďte na GEO/AEO

Tradiční SEO zůstává klíčové, ale samo o sobě nezaručuje viditelnost v modelech LLM. Stále více analýz ukazuje, že ani značky s dobře rozvinutou SEO se v odpovědích modelů neobjevují vždy. Zároveň existují příklady značek, které nemají prakticky žádné aktivity v oblasti SEO, a přesto je LLM cituje, což naznačuje, že viditelnost v UI závisí na jiných faktorech než na standardní autoritě vyhledávačů.

2. Strukturální údaje (Schema.org)

Implementace značek schémat pro ČASTO KLADENÉ DOTAZY, Článek, Produkt a dalších typů obsahu zvyšuje pravděpodobnost citací. Stránky s kompletními strukturovanými daty mají výrazně vyšší pravděpodobnost, že budou citovány umělou inteligencí

3. Architektura obsahu vhodná pro umělou inteligenci

• Nakládání zepředu: Klíčové informace na začátku obsahu
• Hierarchická struktura: Jasné nadpisy H1-H6
• Písmena a odrážky: Zvyšování extrahovatelnosti pomocí umělé inteligence, tj. schopnosti jazykového modelu extrahovat, vyvolat nebo reprodukovat data
• Krátké odstavce<25 slov na větu, <100 slov na odstavec

Podívejte se, jak vaše stránky vidí roboti s umělou inteligencí, a místo toho zadejte adresu https://semly.ai: https://r.jina.ai/https://semly.ai

4. Autorita a obsah

• Externí citace: Zmínky o autoritativních třetích stranách
• Autorita domény: Celkové zviditelnění odvětví
• Čerstvost obsahu: Stránky aktualizované v posledních 12 měsících mají 2x vyšší pravděpodobnost, že budou citovány

5. Metrika hodnocení viditelnosti značky

Design: (Odpovědi zmiňující vaši značku ÷ celkový počet odpovědí) × 100

Podpůrné metriky:

• Míra citovanosti: % odpovědí LLM zmiňujících nebo odkazujících na vaši značku
• Skóre sentimentu: (Pozitivní + 0,5 × Neutrální zmínky) ÷ Všechny zmínky
• Podíl na hlase: % z celkového počtu citací ve srovnání s konkurencí

Nástroje pro sledování viditelnosti AI

Trh s nástroji pro sledování viditelnosti AI rychle roste a firmy hledají způsoby, jak pochopit, jak ChatGPT, Gemini, Perplexity nebo jiné modely prezentují jejich značku nebo produkty. V níže uvedeném přehledu jsou porovnány produkty Semly, Profound a Searchable. Na rozdíl od svých konkurentů Semly nejenže měří viditelnost v AI, ale je jediným nástrojem v tomto srovnání proaktivně vytváří správné údaje o produktech v rámci LLM a agregátorů dat, což reálně zvyšuje šanci, že se značky objeví v doporučeních AI.

Obě stránky Hlubokýa také Vyhledávání na jsou pokročilé analytické nástroje, ale zaměřují se na sledování viditelnosti a pověsti značky. Semly funguje jinak: kombinuje sledování viditelnosti s funkcí vytváření dat v rámci LLM, čímž ovlivňuje, co mohou modely vidět a používat. Zároveň jsou vstupní náklady na Semly mnohonásobně nižší než u zahraničních podnikových platforem. Ve výsledku Semly působí jako první skutečný GEO nástroj určený pro e-commerce a značky, který nejen reportuje, ale aktivně zvyšuje šanci na prodej v nových kanálech AI.

Budoucnost standardu

Standard llms.txt je sice experimentální, ale vyvíjí se směrem k širšímu přijetí. Společnost Google zahrnula llms.txt do svého protokolu A2A (Agents to Agents), což signalizuje přinejmenším experimentální zájem. Společnost Mintlify v listopadu 2024 umožnila automatické generování llms.txt pro každý web s dokumentací, který hostuje, čímž do ekosystému okamžitě přidala tisíce webů s technickou dokumentací.

Jeremy Howard v březnu 2025 uvedl, že vize přesahuje současnou realitu - webový standard zaměřený na umělou inteligenci, kde jazykové modely již nebudou plýtvat tokeny na nadbytečné HTML, ale budou se moci zaměřit na relevantní znalosti.

Souhrn

Soubor llms.txt představuje zásadní změnu ve způsobu zpřístupňování webového obsahu systémům umělé inteligence. Ačkoli se jedná o experimentální standard, dosáhl masového přijetí (více než 844 000 webů) a přináší měřitelné výsledky - zvýšení viditelnosti odpovědí AI o 20-40 %, zvýšení počtu návštěv botů AI o 600 % a zvýšení přesnosti odpovědí o 30 %.

Hlavní zjištění:

Provedení je jednoduché, ale vyžaduje přesnost: Klíčem k efektivitě je struktura Markdown, kódování UTF-8, umístění v kořenovém adresáři a správná hierarchie sekcí.

Validace je povinná: K ověření mapy před zveřejněním použijte např. ChatGPT.

Vyhněte se 10 nejčastějším chybám: Nesprávné umístění, chybějící H1, špatné kódování, překročení limitu velikosti, nesprávná syntaxe odkazů, chybějící bloková citace, mrtvé odkazy, nadbytečný obsah, ignorování nepovinných sekcí a nedostatečné testování.

Integrace s GEO/AEO: llms.txt je součástí širší strategie zahrnující SEO, strukturovaná data, architekturu obsahu s podporou umělé inteligence a budování autority značky.

Sledování účinnosti: Pomocí nástrojů, jako je Semly.ai, sledujte skóre viditelnosti značky, míru citovanosti a podíl hlasu.

Pravidelně aktualizujte: Čerstvost obsahu je rozhodující - stránky aktualizované v posledních 12 měsících mají 2x vyšší pravděpodobnost, že budou citovány.

V době, kdy se umělá inteligence stává dominantním rozhraním pro vyhledávání informací, se kontrola nad tím, jak jazykové modely interpretují a prezentují vaši značku, stává strategickým imperativem. Standard llms.txt, podpořený empirickými důkazy a rostoucím přijetím, představuje zásadní krok směrem k webu orientovanému na umělou inteligenci.

FAQ - Často kladené otázky

Je llms.txt oficiální standard?
Ne, llms.txt je navrhovaný standard vytvořený Jeremym Howardem. Žádný významný poskytovatel LLM oficiálně nepotvrdil, že tyto soubory čte, ale empirické důkazy (nárůst návštěv botů AI, případové studie) naznačují, že se standard v praxi používá.

Zaručuje implementace llms.txt citování umělou inteligencí?
Ne, llms.txt nezaručuje citace. Zvyšuje však pravděpodobnost a relevanci citací tím, že usnadňuje umělé inteligenci přístup ke klíčovému obsahu. Studie ukazují, že po implementaci se viditelnost zvyšuje o 20-40 %.

Nahrazuje soubor llms.txt soubor robots.txt nebo sitemap.xml?
Ne. Každý z těchto souborů má jiný účel:

• robots.txt - kontrola přístupu k indexovacím robotům
• sitemap.xml - seznam všech indexovatelných stránek pro vyhledávače
• llms.txt - kurátorská mapa klíčových zdrojů pro umělou inteligenci

Jak často mám aktualizovat soubor llms.txt?
Nejméně jednou za čtvrt roku nebo po každé významné změně struktury webu, přidání klíčového obsahu nebo změně značky. U obsahu, který nebyl aktualizován déle než 12 měsíců, je 2x menší pravděpodobnost, že bude citován umělou inteligencí.

Mohu mít více souborů llms.txt pro různé části webu?
Ano, specifikace umožňuje soubory v dílčích cestách, např.  https://docs.example.com/llms.txt  pro sekci dokumentace. Hlavní soubor vždy uchovávejte v kořenovém adresáři domény.

Jaká je optimální velikost souboru llms.txt?
Doporučený limit je ~100 KB. Větší soubory mohou přetížit kontextová okna LLM. Pro rozsáhlou dokumentaci použijte jako doplněk soubor llms-full.txt.

Má llms.txt vliv na tradiční SEO?
Studie neprokázaly žádný negativní dopad na hodnocení SEO. Soubor je neutrální vůči tradičním vyhledávačům a může nepřímo podpořit SEO zlepšením viditelnosti značky v AI, což generuje návštěvnost webu.

Jak měřit účinnost llms.txt?
Monitor:

• Protokoly a provoz botů v GA4 (zvýšení počtu návštěv botů AI)
• Nástroje jako Semly.ai vám ukáží viditelnost vaší značky v AI
• Skóre viditelnosti značky a podíl hlasu
• Návštěvnost z vyhledávačů s umělou inteligencí v nástroji Google Analytics

Měly by malé podniky zavést llms.txt?
Ano, pokud vám záleží na viditelnosti v ekosystému umělé inteligence. Implementace je jednoduchá (1-4 hodiny), levná a může přinést významné výhody s minimálním rizikem.

Co když nemám prostředky na vytvoření verzí .md pro všechny weby?
Zaměřte se na nejdůležitějších 5-10 zdrojů. Kvalita a stanovení priorit jsou důležitější než úplnost. Můžete odkazovat přímo do HTML, i když Markdown je preferován.

Slovníček

LLM (Velký jazykový model) - rozsáhlý jazykový model umělé inteligence, který dokáže porozumět a generovat text z obrovských souborů trénovacích dat

Markdown - lehký značkovací jazyk pro formátování textu, který se vyznačuje jednoduchostí a čitelností

Kontextové okno - limit tokenů (jednotek textu), které může LLM zpracovat v jednom požadavku

GEO (generativní optimalizace motorů) - proces optimalizace obsahu s cílem zvýšit šanci, že se objeví v odpovědích generovaných umělou inteligencí

AEO (optimalizace pro motory odpovědí) - synonyma GEO; optimalizace pro reakční motory s umělou inteligencí

Rozbor - proces analýzy datové struktury počítačovým programem

User-Agent - identifikátor bota nebo prohlížeče v hlavičkách HTTP

Schema.org - společný strukturální datový slovník pro webové stránky

Skóre viditelnosti značky - metrika měřící četnost zmínek o značce v odpovědích AI

Zdroje

llmstxt.org - oficiální specifikace normy

odpověď.AI (Jeremy Howard) - návrh a odůvodnění normy

llmstxt.site - index webových stránek, které již implementovaly mapu llms.txt nebo full-llms.txt

r.jina.ai/https://semly.ai - zkontrolovat, jak roboti AI vidí vaše webové stránky

Výzkum: GEO - akademický průzkum (40% zvýšení viditelnosti)

Aggarwal P. et al, "GEO: Generative Engine Optimization", KDD '24, 2024 - nový výzkum a rámec pro optimalizaci viditelnosti obsahu v generativních systémech umělé inteligence.

Sdílet:

Kopírovat odkaz