La genèse
Les grands modèles de langage sont confrontés à une limitation architecturale critique : leurs fenêtres contextuelles sont trop petites pour traiter des sites web entiers. Convertir des sites web complexes contenant de la navigation, des publicités, du JavaScript et du CSS en un texte propre adapté au LLM est à la fois difficile et imprécis.
Jeremy Howard, cofondateur Fast.ai et conférencier aux universités du Queensland et de Stanford, a observé qu'une grande partie du code HTML des sites consistait en des menus, des scripts de suivi, des sections répétitives et des publicités - des éléments qui consomment de précieux jetons dans la fenêtre contextuelle du LLM sans apporter de valeur substantielle. Inspiré par la simplicité de robots.txt, Howard a créé une norme qui permet aux propriétaires de sites de fournir au LLM des connaissances structurées et spécialisées dans un emplacement unique et accessible.
Spécifications techniques
La norme llms.txt définit une structure précise basée sur le langage Markdown, combinant la lisibilité humaine et les capacités d'analyse programmatique. Le fichier doit se trouver dans le chemin principal /llms.txt et inclure les sections suivantes dans un ordre spécifique :
Éléments requis :
- Titre H1 - nom du projet ou du site (seule section obligatoire)
Éléments facultatifs mais recommandés :
- Citation en bloc - un résumé concis du projet contenant les informations clés nécessaires à la compréhension du reste du dossier
- Sections descriptives - zéro ou plusieurs sections markdown (paragraphes, listes) sans en-tête, contenant des informations détaillées sur le projet et sur la manière d'interpréter les fichiers fournis
- Sections H2 avec listes de fichiers - zéro ou plusieurs sections séparées par des titres H2, contenant des listes d'URL avec des détails supplémentaires
- Section "Facultatif - section d'intérêt particulier. Les URL qui y figurent peuvent être omis lorsqu'un contexte plus court est nécessaire
Spécification du lien :
Chaque liste de fichiers doit contenir le nom de l'hyperlien markdown requis(url) suivi éventuellement de : et des notes de dossier.
L'extension .md
La proposition implique également que les pages contenant des informations utiles au mécanisme d'apprentissage tout au long de la vie doivent fournir une version propre de markdown sous la même URL avec l'ajout de la mention .md (ou index.html.md pour les URL sans nom de fichier).
Exemple de mise en œuvre
Vous trouverez ci-dessous un modèle professionnel llms.txt prêt à être personnalisé et mis en œuvre :
Informations contextuelles clés :
- Première remarque importante sur la nature de l'activité ou de la technologie
- Deuxième remarque précisant la portée ou les limitations
- Troisième remarque expliquant le public cible
## Ressources principales
- [Page d'accueil](https://example.com) : Introduction et dernières annonces
- [Documentation API](https://example.com/api) : Documentation technique complète avec exemples
- [Guide de démarrage rapide](https://example.com/quickstart) : Introduction étape par étape pour les nouveaux utilisateurs
- [Bonnes pratiques](https://example.com/best-practices) : Modèles éprouvés et recommandations
## FAQ et support
- [Foire aux questions](https://example.com/faq) : Réponses aux questions les plus fréquentes des utilisateurs
- [Dépannage](https://example.com/troubleshooting) : Guide de diagnostic des problèmes courants
- [Contact](https://example.com/contact) : Formulaire de contact et coordonnées de l'entreprise
## Ressources pour les développeurs
- [Référence API](https://example.com/api-reference) : Documentation complète des endpoints
- [Exemples de code](https://example.com/code-examples) : Implémentations pratiques et études de cas
- [Journal des modifications](https://example.com/changelog) : Historique des changements et des mises à jour
## Optionnel
- [Histoire de l'entreprise](https://example.com/history) : Évolution du projet et étapes clés
- [Archives du blog](https://example.com/blog-archive) : Anciens articles de blog
- [Politique de confidentialité](https://example.com/privacy) : Informations détaillées sur la protection des donnéesDes lignes directrices détaillées sont disponibles sur le site web : https://llmstxt.org
Lignes directrices importantes :
- La taille du fichier doit être limitée à ~100 KB pour une performance optimale
- Encodage : UTF-8
- Format : Markdown pur sans HTML
- Tous les URL doivent être absolus (par exemple https://example.com/url) et non relatifs
- Les liens doivent mener à des ressources actives (éviter les erreurs 404)
Optionnel llms-full.txt
La norme prévoit également un fichier optionnel llms-full.txt qui contient la documentation complète et développée dans un seul fichier. Alors que le llms.txt fait office de table des matières, llms-full.txt fournit le contenu complet de tous les documents liés, ce qui permet aux systèmes d'intelligence artificielle d'accéder à l'ensemble de la base de connaissances en une seule demande.
Pour une liste des inspirations et des cartes de llms.txt et llms-full.txt, voir : https://llmstxt.site
Validation et essais
Vérifier :
- Localisation et accessibilité (HTTP 200, pas de boucles de transfert)
- En-têtes HTTP (Content-Type : text/plain ou text/markdown ; charset UTF-8)
- Longueur du contenu et compression GZIP/Brotli
- Fraîcheur du contenu et URL canoniques
- Licences et attributs des relations avec l'IA - comment les modèles d'IA peuvent utiliser votre contenu
- Correction de la syntaxe Markdown, de la structure (H1, H2, correction des liens), par exemple sur la page : https://markdownlivepreview.com
Tests manuels d'accessibilité :
# Content-Type: text/plain; charset=utf-8
# Content-Length: [taille]
curl https://votresite.com/llms.txt
# Vérifiez le contenu et le formatageTests avec le LLM
- Transmettre l'URL de llms.txt à ChatGPT, Claude, modèles Gemini
- Poser des questions sur les informations clés de votre site
- Vérifier que l'IA utilise correctement les ressources et les liens indiqués
Surveillance des journaux et analyse du trafic dans GA4 :
Surveillez le trafic provenant des agents utilisateurs :
- GPTBot (OpenAI)
- Claude-Web (Anthropique)
- GoogleOther (Google AI)
- PerplexityBot (Perplexité)
- Autres robots d'IA
L'augmentation du nombre de visites de ces bots après la mise en œuvre de llms.txt est un indicateur d'efficacité. La recherche Insightland démontrée augmentation de 600 % des visites de GPTBot suite à la mise en œuvre de llms.txt.
les 10 erreurs les plus courantes
Erreur 1 : Emplacement incorrect du fichier
Enjeu : Fichier placé dans un sous-répertoire au lieu du répertoire racine
Solutionle fichier doit toujours être placé exactement sous le nom de https://twojastrona.pl/llms.txt et non en /seo/llms.txt ni l'un ni l'autre /ai/llms.txt .
Erreur 2 : L'en-tête H1 requis est manquant
Enjeu : Démarrage d'un fichier sans en-tête de niveau 1
Solution : La première ligne doit comprendre # Nom du projet.
Erreur 3 : Encodage incorrect
Enjeu : Fichier enregistré dans un encodage autre que UTF-8.
solution : Enregistrer le fichier avec un encodage UTF-8 explicite Dans la plupart des éditeurs : Fichier → Enregistrer avec encodage → UTF-8.
Erreur 4 : La limite de taille est dépassée
Enjeu : Fichier supérieur à 100 KB
Solution : Limiter le contenu aux ressources les plus importantes. Utiliser llms-full.txt pour une documentation complète.
Erreur 5 : Syntaxe incorrecte des liens Markdown
Enjeu : Titre (https://url) au lieu de Titre(https://url) (espace avant les crochets)
Solution : Veillez à ce qu'il n'y ait pas d'espace entre ] a ( .
Erreur 6 : Pas de guillemet avec la description
Enjeu : Omission d'une description contextuelle du projet.
solution : Ajouter > Brève description après la rubrique H1 pour une meilleure compréhension par le LLM.
Erreur 7 : Liens morts et erreurs 404
Enjeu : Liens menant à des ressources inexistantes.
Solution : Testez régulièrement toutes les URL à l'aide d'outils tels que le vérificateur de liens brisés.
Erreur 8 : Excès de contenu non pertinent
Enjeu : Liste de toutes les sous-pages sans ordre de priorité.
solution : Sélectionnez les 5 à 15 ressources les plus importantes. Qualité > quantité.
Erreur 9 : Défaut d'utilisation de la section "Facultatif"
Enjeu : Toutes les ressources ont le même niveau d'importance
Solution : Placer les ressources secondaires dans le ## Facultatif de sorte qu'ils peuvent être ignorés dans un contexte limité.
Erreur 10 : Absence de vérification après la mise en œuvre et absence de mise à jour
Enjeu : Supposition que le fichier fonctionne sans test, pas de mise à jour du contenu.
Solution : Effectuer des tests de validation et d'accessibilité après chaque modification. Ajouter à la carte des informations sur la mise à jour -> Dernière mise à jour
Cela fonctionne-t-il ?
Selon les données Construit avec octobre 2025, 844 473 sites a mis en œuvre la norme llms.txt. Une analyse de 300 000 domaines par SE Ranking a montré un taux d'adoption de 10.13%la majorité des déploiements proviennent du secteur des outils de développement, des plateformes de documentation technique et des entreprises technologiques, où les assistants de codage IA sont essentiels à l'activité.
La norme llms.txt a été adoptée par des entreprises technologiques de premier plan : Anthropic (documentation de Claude), Cloudflare, Stripe, Perplexity, Cursor, Solana, ElevenLabs, Hugging Face, Raycast, Yoast, DataForSEO, Zapier, Mintlify.
Étude de cas n° 1 : Insightland
Résultats :
- Augmentation du nombre de visites de GPTBot de 600% (de quelques centaines à près de 2 000 visites)
- Perplexity-Utilisateur apparu 7 fois sur 3 jours
- Les robots TikTok, Moz, Amazon, Petalbot, Bytedance et Bing ont visité le fichier llms.txt
- Augmentation du trafic global sur le site
- Pas d'impact négatif sur les classements SEO traditionnels
Étude de cas n° 2 : WordLift
Résultats :
- Augmentation du trafic organique de ~25% après la mise en œuvre de llms.txt
- Meilleure indexation par l'IA, visibilité accrue dans les panneaux de connaissances et les snippets
Étude de cas n° 3 : Mintlify
Résultats :
- Réduction du temps de traitement de la documentation par le LLM en 40%
- Améliorer la précision des réponses de l'IA en 30%
- Des milliers de sites de documentation technique ont reçu automatiquement des fichiers llms.txt
Étude de cas n° 4 : Cloudsential
Résultats :
- Augmentation significative de la visibilité de l'IA
- Cloudsential apparaît comme une source majeure pour les requêtes SEO de ChatGPT
Preuve de l'efficacité du GEO
Étude sur l'optimisation générative des moteurs (GEO) menée par l'équipe scientifique a montré que l'utilisation de stratégies d'optimisation du contenu pour les moteurs génératifs peut augmenter la visibilité d'une source de jusqu'à 40 dans les réponses générées par l'IA.
Les méthodes GEO les plus efficaces :
- Ajouter des citations - une augmentation de la visibilité de plus de 40
- Ajout de statistiques - une augmentation de la visibilité de plus de 30
- Optimisation de la fluidité des contenus - augmentation significative
- Citation des sources - amélioration significative
- Terminologie technique - amélioration modérée
L'étude a procédé à une évaluation systématique sur une base de référence GEO-BENCH composé de 10 000 requêtes diverses provenant de plusieurs domaines.
Intégration dans l'écosystème GEO/AEO
La norme llms.txt est un élément fondamental de la stratégie plus large d'optimisation générative des moteurs (GEO) et d'optimisation des moteurs de réponse (AEO). Voici les éléments clés de l'approche complète et holistique :
1. Le référencement n'est plus un "must have", misez sur le GEO/AEO
Le référencement traditionnel reste essentiel, mais ne garantit pas à lui seul la visibilité dans les modèles de LLM. Un nombre croissant d'analyses montrent que même les marques dont l'activité de référencement est bien développée n'apparaissent pas toujours dans les réponses des modèles. Parallèlement, il existe des exemples de marques qui n'ont pratiquement aucune activité de référencement et qui sont pourtant citées par le LLM, ce qui indique que la visibilité dans l'IA dépend de facteurs autres que l'autorité standard des moteurs de recherche.
Les recherches disponibles sur la visibilité des marques dans les réponses des grands modèles linguistiques montrent que même les marques mondiales peuvent rester invisibles malgré un bon classement dans le référencement traditionnel. Nos propres tests de visibilité dans Google et dans les LLM indiquent que certaines marques apparaissent à peine dans les résultats pour des phrases de catégories clés dans Google, alors que les modèles LLM les citent toujours. Cela suggère que ces marques n'ont pas d'activités de référencement cohérentes, ce qui limite leur visibilité dans les moteurs de recherche, mais n'affecte pas leur présence dans les réponses LLM dans la même mesure.
Tomasz Cincio - PDG Semly.ai
2. Données structurelles (Schema.org)
Mise en œuvre du schéma de balisage pour FAQ, Article, Produit et d'autres types de contenu augmente la probabilité de citation. Les pages contenant des données structurées complètes ont beaucoup plus de chances d'être citées par l'IA
3. Architecture de contenu adaptée à l'IA
- Chargement frontal : Informations clés au début du contenu
- Structure hiérarchique : Titres H1-H6 clairs
- Lettres et points : Augmenter l'extractibilité grâce à l'IA, c'est-à-dire la capacité d'un modèle linguistique à extraire, rappeler ou reproduire des données
- Paragraphes courts<25 mots par phrase, <100 mots par paragraphe
Voyez comment les robots de modélisation de l'IA voient votre site, au lieu de https://semly.ai entrer votre adresse : https://r.jina.ai/https://semly.ai
4. Autorité et contenu
- Citations externes: Mentions sur des tiers faisant autorité
- Autorité du domaine : Visibilité globale du secteur
- Fraîcheur du contenu : Les pages mises à jour au cours des 12 derniers mois ont deux fois plus de chances d'être citées
5. Score de visibilité de la marque
Conception : (Réponses mentionnant votre marque ÷ Nombre total de réponses) × 100
Mesures de soutien :
- Taux de citation : pourcentage de réponses à des questions sur l'éducation et la formation tout au long de la vie mentionnant votre marque ou établissant un lien avec elle
- Score de confiance : (Mentions positives + 0,5 × mentions neutres) ÷ Toutes les mentions
- Partage de la voix : % du nombre total de citations par rapport aux concurrents
Outils de surveillance de la visibilité de l'IA
Le marché des outils de contrôle de la visibilité de l'IA se développe rapidement et les entreprises cherchent à comprendre comment ChatGPT, Gemini, Perplexity ou d'autres modèles présentent leur marque ou leurs produits. Le résumé ci-dessous compare Semly, Profound et Searchable. Contrairement à ses concurrents, Semly ne se contente pas de mesurer la visibilité de l'IA, mais est le seul outil de cette comparaison crée de manière proactive des données correctes sur les produits dans le cadre du LLM et des agrégateurs de données, ce qui augmente de manière réaliste les chances des marques d'apparaître dans les recommandations de l'IA.
| Critère | Semly (semly.ai) | Profond (tryprofound.com) | Searchable (searchable.com) |
|---|---|---|---|
| Objectif général de l'outil | GEO pour le commerce électronique, les services et les marques - accroître la visibilité dans les réponses au LLM et ouvrir un nouveau canal de vente dans la recherche d'IA. | Visibilité de l'IA en entreprise : surveiller l'apparence des marques en réponse aux moteurs génératifs et aux moteurs de réponse, des rapports pour les grandes équipes. | Boîte à outils avancée pour la recherche AI : analyse de la visibilité, contenu, audits et des OEA, combinées avec les données du GA4 et du SGC. |
| Rôle vis-à-vis du LLM et des données | Créer et normaliser activement des données dans le cadre du LLM: construit des flux de produits structurés pour les magasins préparés à l'exportation l'indexation par les agrégateurs de données utilisés par le LLM (ChatGPT, Gemini et autres). Semly ne se contente pas de mesurer la visibilité, mais fournit les données mêmes que les modèles sont censés lire. | Principalement des analyses de suivi et de visibilité : Profound Analytics, comment le contenu de marque existant est cité par l'IA, d'où proviennent les données ? et comment la part de voix évolue. Ne crée pas de nouveaux produits dans le cadre du LLM, ne fonctionne que sur des données existantes. | Principalement le suivi et l'optimisation de la visibilité : Données de liens consultables sur la visibilité dans l'IA avec l'analyse du trafic, l'audit du contenu et l'analyse on-page. Il n'agit pas comme un gestionnaire de flux pour le LLM, mais plutôt comme un outil d'analyse et d'optimisation. |
| Focus sur le commerce électronique | Oui, le commerce électronique d'abord: des produits conçus pour les magasins, les services, les marques et les fabricants qui souhaitent vendre par l'intermédiaire de l'IA. | Il s'agit plutôt d'un outil d'entreprise horizontal destiné aux marques de plusieurs secteurs d'activité (SaaS, commerce de détail, finance, etc.). | Boîte à outils horizontale pour les OEA : soutient le commerce électronique mais n'est pas exclusive pour les magasins, vise le vaste marché du marketing et du référencement. |
| Type de fonction Visibilité de l'IA | Visibilité et ventes : vérifie si les produits et l'offre du magasin peuvent être vendus recommandé par le LLM et comment améliorer les données afin d'augmenter les chances de succès de l'opération à apparaître dans les réponses d'achat. | Aperçu du moteur de réponse : suivi des citations de la marque, des sources où l'IA trouve des informations et partage les résultats de recherche de l'IA pour les invites sélectionnées. | Dashboard AI search : visibilité dans ChatGPT, Claude, Perplexity etc..., combinée à une analyse du trafic à partir de GA4 et GSC, à des audits AEO et à un référencement sur la page. |
| Entrée des données | Flux de produits (par exemple Google Shopping XML) et récupération de données pour les marques. Semly cartographie et traite les données dans un formulaire, que les agrégateurs de données et les LLM peuvent utiliser efficacement. | Ensembles d'invites, mots-clés, domaine, marchés et concurrents. Les données sont principalement des requêtes d'intelligence artificielle et des adresses de services. | Domaines, mots-clés, campagnes, intégrations avec GA4, GSC et CMS (par exemple Webflow, Shopify, WordPress) pour combiner visibilité et trafic. |
| Moteurs d'IA pris en charge (haut niveau) | ChatGPT, Gemini et autres LLM populaires et surfaces d'IA utilisées pour rechercher des services et des produits (achats en ligne, recommandations). | ChatGPT, Perplexité, Google AI Overviews / AI Mode, Grok, Meta AI et d'autres moteurs de réponse, en particulier à l'échelle d'une grande entreprise. | ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI, Copilot et classic les moteurs de recherche, regroupés en une seule vue de visibilité. |
| Prix d'entrée | A partir d'environ 24 € par mois pour le plan Mini pour les petites marques et les magasins (un simple service d'abonnement pour les marques). | Tarification personnalisée pour les entreprises: pas de tarifs spécifiques sur le site web, devis après contact commercial. Critiques externes indiquent des plans types d'environ 399 USD par mois avec un plan de démarrage limité à environ 99 USD par mois. | Plans payants sans tarifs excessifs sur le site web : commence par une période d'essai gratuite de 7 jours visible uniquement lorsque vous allez sur "Voir tous les plans" ou contact avec le service commercial. Positionné comme une solution type premium pour les équipes de marketing. |
| Niveau de coût vs Semly | Entrée de gamme pour les marques : coût comparable à celui d'un produit simple abonnement SaaS ou sortie au cinéma par mois. | Nettement plus élevé : généralement un multiple du coût de Semly sur une échelle de mois, conçu pour les budgets des entreprises (marketing, relations publiques, référencement). | Entre Semly et Profound, plus proche du segment des outils des services de marketing et d'analyse haut de gamme destinés à des équipes et des agences, plutôt que des marques individuelles. |
| Meilleur cas d'utilisation | Une boutique ou une marque en ligne souhaite que ses produits ou services soient disponibles et recommandées par ChatGPT, Gemini et d'autres LLM, et que les données sont mises à disposition correctement par les agrégateurs de données. | Une marque d'entreprise mondiale souhaite mesurer la façon dont l'IA représente sa marque, d'où l'IA tire-t-elle ses données, à quoi ressemble la part de voix et de réputation dans l'IA. | L'équipe marketing ou l'agence souhaite combiner la visibilité dans la recherche AI avec l'analyse du trafic, les audits de contenu et le processus de création de contenu en un seul outil. |
Les deux Profondainsi que Recherche possible sont des outils analytiques avancés, mais ils se concentrent sur le suivi de la visibilité et de la réputation de la marque. Semly fonctionne différemment : il combine le contrôle de la visibilité avec la fonction de création de données dans le cadre du LLM, influençant ainsi ce que les modèles peuvent voir et utiliser. En même temps, le coût d'entrée de Semly est beaucoup moins élevé que celui des plates-formes d'entreprises étrangères. Par conséquent, Semly est le premier véritable outil GEO conçu pour le commerce électronique et les marques, qui ne se contente pas de faire des rapports, mais qui augmente activement les chances de vente dans de nouveaux canaux d'IA.
L'avenir de la norme
La norme llms.txt, bien qu'expérimentale, évolue vers une adoption plus large. Google a inclus llms.txt dans son protocole Agents to Agents (A2A), ce qui témoigne d'un intérêt au moins expérimental. En novembre 2024, Mintlify a permis la génération automatique de llms.txt pour chaque site de documentation qu'il héberge, ajoutant instantanément des milliers de sites de documentation technique à l'écosystème.
Jeremy Howard en mars 2025, a déclaré que la vision allait au-delà de la réalité actuelle - une norme web axée sur l'IA où les modèles de langage ne gaspillent plus de tokens sur du HTML redondant, mais peuvent se concentrer sur des connaissances pertinentes.
Résumé
Le fichier llms.txt représente un changement fondamental dans la manière dont le contenu web est mis à la disposition des systèmes d'intelligence artificielle. La norme, bien qu'expérimentale, a été adoptée en masse (plus de 844 000 sites) et donne des résultats mesurables : une augmentation de 20 à 40 % de la visibilité des réponses de l'IA, une augmentation de 600 % des visites de robots d'IA et une amélioration de 30 % de la précision des réponses.
Principales conclusions :
La mise en œuvre est simple, mais nécessite de la précision : La structure Markdown, le codage UTF-8, l'emplacement dans le répertoire racine et la hiérarchie correcte des sections sont des éléments clés de l'efficacité.
La validation est obligatoire: Utilisez par exemple ChatGPT pour valider la carte avant sa publication.
Éviter les 10 erreurs les plus courantesles problèmes sont les suivants : mauvais placement, H1 manquant, mauvais codage, dépassement de la taille limite, syntaxe de lien incorrecte, guillemets manquants, liens morts, excès de contenu, ignorance des sections facultatives et absence de tests.
Intégration avec GEO/AEO : llms.txt fait partie d'une stratégie plus large comprenant le référencement, les données structurées, l'architecture de contenu adaptée à l'IA et le renforcement de l'autorité de la marque.
Contrôler l'efficacité : Utilisez des outils comme Semly.ai pour suivre le score de visibilité de la marque, le taux de citation et la part de voix.
Mise à jour régulière : La fraîcheur du contenu est essentielle : les pages mises à jour au cours des 12 derniers mois ont deux fois plus de chances d'être citées.
À une époque où l'IA évolue pour devenir l'interface dominante de découverte d'informations, le contrôle de la manière dont les modèles de langage interprètent et présentent votre marque devient un impératif stratégique. La norme llms.txt, soutenue par des preuves empiriques et une adoption croissante, représente une étape fondamentale vers un web centré sur l'IA.
FAQ - Questions fréquemment posées
Le fichier llms.txt est-il une norme officielle ?
Non, llms.txt est une proposition de norme créée par Jeremy Howard. Aucun grand fournisseur de LLM n'a officiellement confirmé qu'il lisait ces fichiers, mais des preuves empiriques (augmentation des visites de robots d'intelligence artificielle, études de cas) suggèrent que le standard est utilisé dans la pratique.
La mise en œuvre de llms.txt garantit-elle la citation par l'IA ?
Non, llms.txt ne garantit pas les citations. Cependant, il augmente la probabilité et la pertinence des citations en facilitant l'accès de l'IA au contenu clé. Des études montrent une augmentation de 20 à 40 % de la visibilité après la mise en œuvre.
Llms.txt remplace-t-il robots.txt ou sitemap.xml ?
Non. Chacun de ces fichiers a un objectif différent :
- robots.txt - le contrôle de l'accès aux robots d'indexation
- sitemap.xml - liste de toutes les pages indexables par les moteurs de recherche
- llms.txt - carte curatoriale des ressources clés pour l'IA
À quelle fréquence dois-je mettre à jour le fichier llms.txt ?
Au moins une fois par trimestre ou après toute modification importante de la structure du site, l'ajout d'un contenu clé ou la création d'une nouvelle marque. Un contenu qui n'a pas été mis à jour depuis plus de 12 mois a deux fois moins de chances d'être cité par l'IA.
Puis-je avoir plusieurs fichiers llms.txt pour différentes sections du site ?
Oui, la spécification autorise les fichiers dans des sous-chemins, par exemple https://docs.example.com/llms.txt pour la section documentation. Le fichier principal doit toujours se trouver dans le répertoire racine du domaine.
Quelle est la taille optimale du fichier llms.txt ?
La limite recommandée est de ~100 KB. Les fichiers plus volumineux peuvent surcharger les fenêtres contextuelles de LLM. Pour une documentation complète, utilisez llms-full.txt en complément.
Est-ce que llms.txt affecte le référencement traditionnel ?
Des études ont montré qu'il n'y avait pas d'impact négatif sur le classement des moteurs de recherche. Le fichier est neutre pour les moteurs de recherche traditionnels et peut indirectement soutenir le référencement en améliorant la visibilité de la marque dans l'IA, ce qui génère du trafic vers le site.
Comment mesurer l'efficacité de llms.txt ?
Moniteur :
- Logs et trafic de robots dans l'AG4 (augmentation des visites de robots d'IA)
- Des outils comme Semly.ai vous montreront la visibilité de votre marque dans l'IA
- Score de visibilité de la marque et part de voix
- Trafic provenant des moteurs de recherche d'IA dans Google Analytics
Les petites entreprises doivent-elles mettre en œuvre llms.txt ?
Oui, si vous vous souciez de votre visibilité dans l'écosystème de l'IA. La mise en œuvre est simple (1 à 4 heures), peu coûteuse et peut apporter des avantages significatifs avec un risque minimal.
Que faire si je ne dispose pas des ressources nécessaires pour créer des versions .md pour tous les sites ?
Se concentrer sur les ressources 5-10 les plus importantes. La qualité et la hiérarchisation sont plus importantes que l'exhaustivité. Vous pouvez créer un lien direct vers le format HTML, mais le format Markdown est préférable.
Glossaire
LLM (Large Language Model) - un grand modèle linguistique d'IA capable de comprendre et de générer du texte à partir d'énormes ensembles de données d'apprentissage
Markdown - un langage de balisage léger pour la mise en forme du texte, caractérisé par sa simplicité et sa lisibilité
Fenêtre contextuelle - la limite de tokens (unités de texte) que le LLM peut traiter en une seule requête
GEO (Optimisation générative des moteurs) - le processus d'optimisation du contenu pour augmenter les chances qu'il apparaisse dans les réponses générées par l'IA
AEO (Answer Engine Optimisation) - synonymes GEO ; optimisation pour les moteurs de réponse IA
Analyse - le processus d'analyse d'une structure de données par un programme informatique
User-Agent - identifiant du bot ou du navigateur dans les en-têtes HTTP
Schema.org - dictionnaire commun de données structurelles pour les sites web
Score de visibilité de la marque - métrique mesurant la fréquence des mentions de la marque dans les réponses à l'IA
Sources d'information
llmstxt.org - spécification officielle de la norme
réponse.AI (Jeremy Howard) - proposition et justification de la norme
llmstxt.site - index des sites web qui ont déjà mis en œuvre la carte llms.txt ou full-llms.txt
r.jina.ai/https://semly.ai - vérifier comment les robots d'intelligence artificielle voient votre site web
Recherche : GEO - enquête auprès des universitaires (augmentation de 40 % de la visibilité)
Aggarwal P. et al, "GEO : Generative Engine Optimization", KDD '24, 2024 - recherche et cadre novateurs pour l'optimisation de la visibilité du contenu dans le cadre de systèmes d'IA génératifs.
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