Genesi

I modelli linguistici di grandi dimensioni devono affrontare un limite architettonico critico: le loro finestre contestuali sono troppo piccole per elaborare interi siti web. Convertire siti web complessi, contenenti navigazione, annunci, JavaScript e CSS in testo pulito compatibile con LLM è difficile e impreciso.

Jeremy Howard, cofondatore Fast.ai e docente presso le Università del Queensland e di Stanford, ha osservato che gran parte dell'HTML dei siti consisteva in menu, script di tracciamento, sezioni ripetitive e pubblicità: elementi che consumano preziosi token nella finestra contestuale di LLM senza apportare un valore sostanziale. Ispirandosi alla semplicità di robots.txt, Howard ha creato uno standard che consente ai proprietari dei siti di fornire all'LLM conoscenze strutturate ed esperte in un'unica posizione accessibile.

Specifiche tecniche

Lo standard llms.txt definisce una precisa struttura basata su Markdown, che combina la leggibilità umana con le capacità di parsing programmatico. Il file deve trovarsi nel percorso principale  /llms.txt  e includere le seguenti sezioni in un ordine specifico:

Elementi richiesti:

• Titolo H1 - nome del progetto o del sito (unica sezione obbligatoria)

Elementi facoltativi ma consigliati:

• Citazione a blocchi - una sintesi del progetto che contenga le informazioni chiave necessarie per la comprensione del resto del dossier
• Sezioni descrittive - zero o più sezioni markdown (paragrafi, elenchi) senza intestazioni, contenenti informazioni dettagliate sul progetto e su come interpretare i file forniti
• Sezioni H2 con elenchi di file - zero o più sezioni separate da titoli H2, contenenti elenchi di URL con ulteriori dettagli
• Sezione "Opzionale - sezione di particolare interesse. Gli URL contenuti possono essere omessi quando è necessario un contesto più breve

Specifiche del collegamento:

Ogni elenco di file deve contenere il nome del collegamento ipertestuale markdown richiesto(url) seguito facoltativamente da  :  e note di archivio.

L'estensione .md


La proposta implica anche che le pagine contenenti informazioni utili per l'LLM dovrebbero fornire una versione pulita di markdown sotto lo stesso URL, con l'aggiunta della dicitura  .md  (o  indice.html.md  per gli URL senza nomi di file).

Esempio di implementazione

Di seguito è riportato un modello llms.txt professionale pronto per la personalizzazione e l'implementazione:

Informazioni contestuali chiave:
- Prima nota importante sulla natura dell'attività o della tecnologia
- Seconda nota che precisa l'ambito o le limitazioni
- Terza nota che spiega il pubblico di destinazione

## Risorse principali

- [Home page](https://example.com): Introduzione e ultimi annunci
- [Documentazione API](https://example.com/api): Documentazione tecnica completa con esempi
- [Guida rapida](https://example.com/quickstart): Introduzione passo-passo per i nuovi utenti
- [Migliori pratiche](https://example.com/best-practices): Modelli comprovati e raccomandazioni

## FAQ e supporto

- [Domande frequenti](https://example.com/faq): Risposte alle domande più comuni degli utenti
- [Risoluzione dei problemi](https://example.com/troubleshooting): Guida diagnostica ai problemi tipici
- [Contatti](https://example.com/contact): Modulo di contatto e dati aziendali

## Risorse per sviluppatori

- [Riferimenti API](https://example.com/api-reference): Documentazione completa degli endpoint
- [Esempi di codice](https://example.com/code-examples): Implementazioni pratiche e casi di studio
- [Changelog](https://example.com/changelog): Cronologia delle modifiche e degli aggiornamenti

## Opzionale

- [Storia dell'azienda](https://example.com/history): Evoluzione del progetto e pietre miliari
- [Archivio blog](https://example.com/blog-archive): Vecchi post del blog
- [Informativa sulla privacy](https://example.com/privacy): Informazioni dettagliate sulla protezione dei dati

Le linee guida complete sono disponibili sul sito web: https://llmstxt.org

Linee guida importanti:

• Le dimensioni dei file devono essere limitate a ~100 KB per ottenere prestazioni ottimali
• Codifica: UTF-8
• Formato: puro Markdown senza HTML
• Tutti gli URL devono essere assoluti (absolute, ad esempio https://example.com/url), non relativi
• I link devono portare a risorse attive (evitare errori 404)

Opzionale llms-full.txt

Lo standard prevede anche un file opzionale  llms-full.txt che contiene la documentazione completa e sviluppata in un unico file. Mentre  llms.txt  funge da indice,  llms-full.txt  fornisce il contenuto completo di tutti i documenti collegati, consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di accedere all'intera base di conoscenze con un'unica richiesta.

Per un elenco di ispirazioni e mappe di llms.txt e llms-full.txt, vedere: https://llmstxt.site

Convalida e test

Controllo:

• Posizione e raggiungibilità (HTTP 200, nessun loop di inoltro)
• Intestazioni HTTP (Content-Type: text/plain o text/markdown; charset UTF-8)
• Lunghezza del contenuto e compressione GZIP/Brotli
• Freschezza dei contenuti e URL canonici
• Licenze e attributi delle relazioni AI: come i modelli AI possono utilizzare i vostri contenuti
• Correttezza della sintassi Markdown, della struttura (H1, H2, correttezza dei link) ad esempio nella pagina: https://markdownlivepreview.com

Test di accessibilità manuale:

# Content-Type: text/plain; charset=utf-8
# Content-Length: [dimensione]
curl https://tuosito.it/llms.txt
# Verifica il contenuto e la formattazione

Test con il LLM

• Passare l'URL a llms.txt ai modelli ChatGPT, Claude, Gemini
• Fate domande sulle informazioni chiave del vostro sito
• Verificare che l'AI utilizzi correttamente le risorse e i link indicati

Monitoraggio dei log e analisi del traffico in GA4:

Osservare il traffico degli agenti-utente:

• GPTBot (OpenAI)
• Claude-Web (Antropico)
• GoogleOther (Google AI)
• PerplexityBot (Perplexity)
• Altri bot AI

L'aumento delle visite a questi bot dopo l'implementazione di llms.txt è un indicatore di efficacia. La ricerca Insightland dimostrato aumento del 600% delle visite di GPTBot seguendo l'implementazione di llms.txt.

i 10 errori più comuni

Errore 1: posizione errata del file

Problema: File inserito in una sottodirectory invece che nella directory principale
Soluzioneposizionare sempre il file esattamente sotto  https://twojastrona.pl/llms.txt , non in  /seo/llms.txt  né  /ai/llms.txt .

Errore 2: Manca l'intestazione H1 richiesta

Problema: Avvio di un file senza un'intestazione di livello 1

Soluzione: La prima riga deve includere  # Nome del progetto.

Errore 3: codifica errata

Problema: File salvato in una codifica diversa da UTF-8.

soluzione: Salvare il file con una codifica UTF-8 esplicita. Nella maggior parte degli editor: File → Salva con codifica → UTF-8.

Errore 4: Superato il limite di dimensione

Problema: File di dimensioni superiori a 100 KB

Soluzione: Limitare il contenuto alle risorse più importanti. Utilizzare llms-full.txt per una documentazione completa.

Errore 5: sintassi errata dei link Markdown

Problema:  Titolo (https://url)  invece di Titolo(https://url)  (spazio prima delle parentesi)

Soluzione: Assicurarsi che non ci siano spazi tra  ]  a  ( .

Errore 6: Nessun blockquote con descrizione

Problema: Omissione di una descrizione contestuale del progetto.

soluzione: Aggiungi  > Breve descrizione  dopo il titolo H1 per una migliore comprensione da parte di LLM.

Errore 7: link morti ed errori 404

Problema: Link che portano a risorse inesistenti.

Soluzione: Verificate regolarmente tutti gli URL con strumenti come il broken link checker.

Errore 8: eccesso di contenuti irrilevanti

Problema: Elenco di tutte le sottopagine senza priorità.

soluzione: Selezionate le 5-15 risorse più importanti. Qualità > quantità.

Errore 9: Mancato utilizzo della sezione "Opzionale

Problema: Tutte le risorse hanno lo stesso livello di importanza

Soluzione: Collocare le risorse secondarie nella sezione  ## Opzionale in modo che possano essere trascurati con un contesto limitato.

Errore 10: Mancata verifica dopo l'implementazione e mancato aggiornamento

Problema: Presupposto del funzionamento del file senza test, nessun aggiornamento dei contenuti.
Soluzione: Eseguire la convalida e il test di accessibilità dopo ogni modifica. Aggiungere informazioni sull'aggiornamento alla mappa -> Ultimo aggiornamento

Funziona?

Secondo i dati CostruitoCon ottobre 2025, 844.473 siti ha implementato lo standard llms.txt. Un'analisi di 300.000 domini effettuata da SE Ranking ha mostrato un tasso di adozione di 10.13%la maggior parte delle implementazioni proviene dal settore degli strumenti per sviluppatori, dalle piattaforme di documentazione tecnica e dalle aziende tecnologiche, dove gli assistenti di codifica AI sono fondamentali per l'azienda.

Lo standard llms.txt è stato adottato dalle principali aziende tecnologiche Anthropic (documentazione Claude), Cloudflare, Stripe, Perplexity, Cursor, Solana, ElevenLabs, Hugging Face, Raycast, Yoast, DataForSEO, Zapier, Mintlify.

Studio di caso 1: Insightland

Risultati:

• Aumento delle visite di GPTBot di 600% (da poche centinaia a quasi 2.000 visite)
• Perplexity-Utente apparso 7 volte in 3 giorni
• I bot TikTok, Moz, Amazon, Petalbot, Bytedance e Bing hanno visitato il file llms.txt
• Aumento del traffico complessivo del sito
• Nessun impatto negativo sulle classifiche SEO tradizionali

Studio di caso 2: WordLift

Risultati:

• Aumento del traffico organico di ~25% dopo l'implementazione di llms.txt
• Migliore indicizzazione da parte dell'intelligenza artificiale, maggiore visibilità nei pannelli di conoscenza e negli snippet

Studio di caso 3: Menta

Risultati:

• Riduzione dei tempi di elaborazione della documentazione da parte di LLM 40%
• Migliorare l'accuratezza delle risposte dell'IA 30%
• Migliaia di siti di documentazione tecnica hanno ricevuto automaticamente i file llms.txt

Studio di caso 4: Cloudsential

Risultati:

• Aumento significativo della visibilità dell'IA
• Cloudsential appare come una delle principali fonti per le query SEO di ChatGPT

Prove dell'efficacia di GEO

Studio sull'ottimizzazione generativa dei motori (GEO) condotta dal team scientifico ha dimostrato che l'utilizzo di strategie di ottimizzazione dei contenuti per i motori generativi può aumentare la visibilità di una fonte di fino al 40% nelle risposte generate dall'IA.

I metodi GEO più efficaci:

• Aggiunta di citazioni - aumento della visibilità di oltre il 40%
• Aggiunta di statistiche - aumento della visibilità di oltre il 30%
• Ottimizzazione della fluidità dei contenuti - aumento significativo
• Citazione delle fonti - miglioramento significativo
• Terminologia tecnica - miglioramento moderato

Lo studio ha condotto una valutazione sistematica su un benchmark GEO-BENCO costituito da 10.000 interrogazioni diverse provenienti da più domini.

Integrazione nell'ecosistema GEO/AEO

Lo standard llms.txt è un elemento fondamentale della più ampia strategia di Generative Engine Optimisation (GEO) e Answer Engine Optimisation (AEO). Ecco gli elementi chiave dell'approccio completo e olistico:

1. Il SEO non è più un "must", puntate su GEO/AEO

La SEO tradizionale rimane fondamentale, ma non garantisce di per sé la visibilità nei modelli LLM. Un numero crescente di analisi mostra che anche i marchi con una SEO ben sviluppata non sempre compaiono nelle risposte dei modelli. Allo stesso tempo, ci sono esempi di marchi che non svolgono praticamente alcuna attività SEO e che tuttavia vengono citati da LLM, il che indica che la visibilità nell'AI dipende da fattori diversi dall'autorità standard dei motori di ricerca.

2. Dati strutturali (Schema.org)

Implementazione dello schema di markup per FAQ, Articolo, Prodotto e altri tipi di contenuti aumenta la probabilità di citazione. Le pagine con dati strutturati completi hanno una probabilità significativamente maggiore di essere citate dall'intelligenza artificiale

3. Architettura dei contenuti compatibile con l'intelligenza artificiale

• Caricamento frontale: Informazioni chiave all'inizio del contenuto
• Struttura gerarchica: Titoli H1-H6 chiari
• Lettere e punti elenco: Aumentare l'estraibilità attraverso l'IA, ovvero la capacità di un modello linguistico di estrarre, richiamare o riprodurre i dati
• Paragrafi brevi<25 parole per frase, <100 parole per paragrafo

Guardate come i bot del modello AI vedono il vostro sito, invece di https://semly.ai inserire il vostro indirizzo: https://r.jina.ai/https://semly.ai

4. Autorità e contenuti

• Citazioni esterne: Menzioni su terze parti autorevoli
• Autorità del dominio: Visibilità complessiva del settore
• Freschezza dei contenuti: Le pagine aggiornate negli ultimi 12 mesi hanno una probabilità due volte maggiore di ricevere citazioni

5. Punteggio di visibilità del marchio

Design: (Risposte che menzionano il vostro marchio ÷ Numero totale di risposte) × 100

Metriche di supporto:

• Tasso di citazione: % di risposte di LLM che menzionano o si collegano al vostro marchio
• Punteggio del sentimento: (Menzioni positive + 0,5 × neutre) ÷ Tutte le menzioni
• Quota di voce: % di citazioni totali rispetto ai concorrenti

Strumenti di monitoraggio della visibilità dell'intelligenza artificiale

Il mercato degli strumenti di monitoraggio della visibilità dell'intelligenza artificiale sta crescendo rapidamente e le aziende sono alla ricerca di modi per capire come ChatGPT, Gemini, Perplexity o altri modelli presentano il loro marchio o i loro prodotti. Il riepilogo che segue mette a confronto Semly, Profound e Searchable. A differenza dei suoi concorrenti, Semly non solo misura la visibilità dell'IA, ma è l'unico strumento in questo confronto crea in modo proattivo dati di prodotto corretti nell'ambito di LLM e aggregatori di dati, il che aumenta realisticamente la possibilità che i marchi compaiano nelle raccomandazioni dell'IA.

Entrambi Profondocosì come Ricercabile sono strumenti analitici avanzati, ma si concentrano sul monitoraggio della visibilità e della reputazione del marchio. Semly funziona in modo diverso: combina il monitoraggio della visibilità con la funzione di creazione dei dati nell'ambito di LLM, influenzando così ciò che i modelli possono vedere e utilizzare. Allo stesso tempo, il costo di ingresso di Semly è molto più basso rispetto alle piattaforme aziendali straniere. Di conseguenza, Semly è il primo vero strumento GEO progettato per l'e-commerce e i marchi che non solo segnala, ma aumenta attivamente le possibilità di vendita nei nuovi canali AI.

Il futuro dello standard

Lo standard llms.txt, sebbene sperimentale, si sta evolvendo verso un'adozione più ampia. Google ha incluso llms.txt nel suo protocollo Agents to Agents (A2A), segnalando un interesse almeno sperimentale. Mintlify, nel novembre 2024, ha abilitato la generazione automatica di llms.txt per ogni sito di documentazione che ospita, aggiungendo istantaneamente migliaia di siti di documentazione tecnica all'ecosistema.

Jeremy Howard nel marzo 2025, ha dichiarato che la visione va oltre la realtà attuale: uno standard web AI-first in cui i modelli linguistici non sprecano più token per l'HTML ridondante, ma possono concentrarsi sulle conoscenze rilevanti.

Sintesi

Il file llms.txt rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui i contenuti web sono resi disponibili ai sistemi di intelligenza artificiale. Lo standard, sebbene sperimentale, ha raggiunto un'adozione di massa (oltre 844.000 siti) e sta dando risultati misurabili: un aumento del 20%-40% della visibilità delle risposte dell'IA, un aumento del 600% delle visite dei bot dell'IA e un miglioramento del 30% dell'accuratezza delle risposte.

Risultati principali:

L'implementazione è semplice, ma richiede precisione: La struttura di Markdown, la codifica UTF-8, la posizione nella directory principale e la corretta gerarchia delle sezioni sono fondamentali per l'efficacia.

La convalida è obbligatoria: Utilizzare ad esempio ChatGPT per convalidare la mappa prima della pubblicazione.

Evitare i 10 errori più comuniposizionamento errato, H1 mancante, cattiva codifica, superamento del limite di dimensione, sintassi dei link errata, blockquote mancante, link morti, eccesso di contenuto, ignoranza delle sezioni opzionali e mancanza di test.

Integrazione con GEO/AEO: llms.txt fa parte di una strategia più ampia che comprende la SEO, i dati strutturati, l'architettura dei contenuti AI-friendly e la costruzione dell'autorità del marchio.

Monitoraggio dell'efficacia: Utilizzate strumenti come Semly.ai per monitorare il Brand Visibility Score, il Citation Rate e lo Share of Voice.

Aggiornare regolarmente: La freschezza dei contenuti è fondamentale: le pagine aggiornate negli ultimi 12 mesi hanno due volte più probabilità di essere citate.

In un'epoca in cui l'intelligenza artificiale sta diventando l'interfaccia dominante per la scoperta delle informazioni, il controllo sul modo in cui i modelli linguistici interpretano e presentano il vostro marchio sta diventando un imperativo strategico. Lo standard llms.txt, supportato da prove empiriche e da una crescente adozione, rappresenta un passo fondamentale verso un web AI-first.

FAQ - Domande frequenti

Llms.txt è uno standard ufficiale?
No, llms.txt è uno standard proposto creato da Jeremy Howard. Nessun grande fornitore di LLM ha confermato ufficialmente di leggere questi file, ma l'evidenza empirica (aumento delle visite dei bot AI, casi di studio) suggerisce che lo standard viene utilizzato nella pratica.

L'implementazione di llms.txt garantisce la citazione da parte dell'IA?
No, llms.txt non garantisce le citazioni. Tuttavia, aumenta la probabilità e la rilevanza delle citazioni rendendo più facile per l'IA accedere ai contenuti chiave. Gli studi dimostrano un aumento del 20-40% della visibilità dopo l'implementazione.

Llms.txt sostituisce robots.txt o sitemap.xml?
No. Ognuno di questi file ha uno scopo diverso:

• robots.txt - controllo dell'accesso ai bot di indicizzazione
• sitemap.xml - elenco di tutte le pagine indicizzabili dai motori di ricerca
• llms.txt - mappa curatoriale delle risorse chiave per l'IA

Con quale frequenza devo aggiornare llms.txt?
Almeno trimestralmente o dopo qualsiasi modifica significativa alla struttura del sito, l'aggiunta di contenuti chiave o il rebranding. I contenuti non aggiornati da più di 12 mesi hanno due volte meno probabilità di essere citati dall'IA.

Posso avere più file llms.txt per diverse sezioni del sito?
Sì, la specifica consente di inserire i file in sottopercorsi, ad es.  https://docs.example.com/llms.txt  per la sezione della documentazione. Mantenere sempre il file principale nella directory principale del dominio.

Qual è la dimensione ottimale del file llms.txt?
Il limite consigliato è di ~100 KB. File più grandi potrebbero sovraccaricare le finestre contestuali di LLM. Per una documentazione estesa, utilizzare llms-full.txt come supplemento.

Llms.txt influisce sulla SEO tradizionale?
Gli studi non hanno dimostrato alcun impatto negativo sulle classifiche SEO. Il file è neutrale rispetto ai motori di ricerca tradizionali e può sostenere indirettamente la SEO migliorando la visibilità del marchio nell'AI, che genera traffico verso il sito.

Come misurare l'efficacia di llms.txt?
Monitor:

• Log e traffico bot in GA4 (aumento delle visite bot AI)
• Strumenti come Semly.ai vi mostreranno la visibilità del vostro marchio nell'IA
• Punteggio di visibilità del marchio e Share of Voice
• Traffico dai motori di ricerca AI in Google Analytics

Le piccole imprese dovrebbero implementare llms.txt?
Sì, se vi interessa la visibilità nell'ecosistema dell'IA. L'implementazione è semplice (1-4 ore), poco costosa e in grado di fornire vantaggi significativi con un rischio minimo.

Cosa succede se non si hanno le risorse per creare versioni .md per tutti i siti?
Concentrarsi sulle 5-10 risorse più importanti. La qualità e la definizione delle priorità sono più importanti della completezza. È possibile inserire un link direttamente in HTML, anche se è preferibile utilizzare Markdown.

Glossario

LLM (Large Language Model) - un modello linguistico AI di grandi dimensioni, in grado di comprendere e generare testo da enormi set di dati di addestramento

Markdown - un linguaggio di markup leggero per la formattazione del testo, caratterizzato da semplicità e leggibilità

Finestra di contesto - il limite di token (unità di testo) che l'LLM può elaborare in una singola richiesta

GEO (ottimizzazione generativa dei motori) - il processo di ottimizzazione dei contenuti per aumentare le possibilità di comparire nelle risposte generate dall'IA

AEO (ottimizzazione dei motori di risposta) - sinonimi GEO; ottimizzazione per i motori di risposta AI

Parsing - il processo di analisi di una struttura di dati da parte di un programma informatico

Agente utente - identificatore del bot o del browser nelle intestazioni HTTP

Schema.org - dizionario comune dei dati strutturali per i siti web

Punteggio di visibilità del marchio - metrica che misura la frequenza delle menzioni del marchio nelle risposte dell'IA

Fonti

llmstxt.org - specifiche ufficiali dello standard

risposta.AI (Jeremy Howard) - proposta e giustificazione dello standard

llmstxt.site - indice dei siti web che hanno già implementato la mappa llms.txt o full-llms.txt

r.jina.ai/https://semly.ai - verificare come i bot AI vedono il vostro sito web

Ricerca: GEO - sondaggio accademico (aumento del 40% della visibilità)

Aggarwal P. et al, "GEO: Generative Engine Optimization", KDD '24, 2024 - una nuova ricerca e un quadro di riferimento per l'ottimizzazione della visibilità dei contenuti nell'ambito dei sistemi di intelligenza artificiale generativa.

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