Geneza

Duże modele językowe napotykają krytyczne ograniczenie architektoniczne: ich okna kontekstowe są zbyt małe, by przetworzyć całe witryny internetowe. Konwersja złożonych stron internetowych zawierających nawigację, reklamy, JavaScript i CSS na przyjazny dla LLM czysty tekst jest zarówno trudna, jak i nieprecyzyjna.

Jeremy Howard, współzałożyciel Fast.ai i wykładowca na uniwersytetach Queensland i Stanford, zaobserwował, że większość HTML na stronach składa się z menu, skryptów śledzących, powtarzających się sekcji i reklam - elementów pochłaniających cenne tokeny w oknie kontekstowym LLM bez wnoszenia wartości merytorycznej. Inspirując się prostotą robots.txt, Howard stworzył standard, który pozwala właścicielom witryn dostarczać LLM uporządkowaną, ekspercką wiedzę w jednej, dostępnej lokalizacji.

Specyfikacja techniczna

Standard llms.txt definiuje precyzyjną strukturę opartą na Markdown, łączącą czytelność dla ludzi z możliwością programatycznego parsowania. Plik musi znajdować się w ścieżce głównej  /llms.txt  witryny i zawierać następujące sekcje w określonej kolejności:

Wymagane elementy:

• Nagłówek H1 - nazwa projektu lub witryny (jedyna obligatoryjna sekcja)

Opcjonalne, ale zalecane elementy:

• Blockquote (cytat) - zwięzłe podsumowanie projektu zawierające kluczowe informacje niezbędne do zrozumienia pozostałej części pliku
• Sekcje opisowe - zero lub więcej sekcji markdown (paragrafy, listy) bez nagłówków, zawierających szczegółowe informacje o projekcie i sposobie interpretacji dostarczonych plików
• Sekcje H2 z listami plików - zero lub więcej sekcji wydzielonych nagłówkami H2, zawierających listy URL-i z dodatkowymi szczegółami
• Sekcja "Optional" - sekcja o specjalnym znaczeniu. Zawarte w niej URL-e mogą zostać pominięte, gdy wymagany jest krótszy kontekst

Specyfikacja linków:

Każda lista plików musi zawierać wymagany hyperlink markdown  nazwa(url) , po którym opcjonalnie następuje  :  i notatki o pliku.

Rozszerzenie .md:


Propozycja zakłada również, że strony zawierające informacje przydatne dla LLM powinny udostępniać czystą wersję markdown pod tym samym URL-em z dodanym  .md  (lub  index.html.md  dla URL-i bez nazw plików).

Przykład do implementacji

Poniżej znajduje się profesjonalny szablon llms.txt gotowy do dostosowania i wdrożenia:

> Zwięzły opis działalności – jedno lub dwa zdania wyjaśniające specjalizację, ofertę lub cel projektu. Ta sekcja pomaga LLM zrozumieć kontekst pozostałych zasobów.

Kluczowe informacje kontekstowe:
- Pierwsza istotna uwaga o charakterze działalności lub technologii
- Druga uwaga precyzująca zakres lub ograniczenia
- Trzecia uwaga wyjaśniająca docelowych odbiorców

## Główne zasoby

- [Strona główna](https://example.com): Wprowadzenie i najnowsze komunikaty
- [Dokumentacja API](https://example.com/api): Kompletna dokumentacja techniczna z przykładami
- [Przewodnik szybkiego startu](https://example.com/quickstart): Wprowadzenie krok po kroku dla nowych użytkowników
- [Najlepsze praktyki](https://example.com/best-practices): Sprawdzone wzorce i rekomendacje

## FAQ i wsparcie

- [Często zadawane pytania](https://example.com/faq): Odpowiedzi na najczęstsze pytania użytkowników
- [Rozwiązywanie problemów](https://example.com/troubleshooting): Przewodnik diagnostyczny typowych problemów
- [Kontakt](https://example.com/contact): Formularz kontaktowy i dane firmy

## Zasoby dla deweloperów

- [Referencje API](https://example.com/api-reference): Pełna dokumentacja endpointów
- [Przykłady kodu](https://example.com/code-examples): Praktyczne implementacje i case studies
- [Changelog](https://example.com/changelog): Historia zmian i aktualizacji

## Optional

- [Historia firmy](https://example.com/history): Ewolucja projektu i kamienie milowe
- [Blog archiwalny](https://example.com/blog-archive): Starsze wpisy blogowe
- [Polityka prywatności](https://example.com/privacy): Szczegółowe informacje o ochronie danych

Kompleksowe wytyczne znajdziesz na stronie: https://llmstxt.org

Ważne wytyczne:

• Rozmiar pliku powinien być ograniczony do ~100 KB dla optymalnej wydajnośc
• Kodowanie: UTF-8
• Format: czysty Markdown bez HTML
• Wszystkie URL-e powinny być bezwzględne (absolute np. https://example.com/url), nie względne
• Linki muszą prowadzić do aktywnych zasobów (unikaj błędów 404)

Opcjonalny llms-full.txt

Standard przewiduje również opcjonalny plik  llms-full.txt , który zawiera pełną, rozwiniętą dokumentację w jednym pliku. Podczas gdy  llms.txt  działa jak spis treści,  llms-full.txt  dostarcza kompletną treść wszystkich linkowanych dokumentów, pozwalając systemom AI na dostęp do całej bazy wiedzy w jednym żądaniu.

Listę inspiracji i map llms.txt oraz llms-ful.txt znajdziesz na stronie: https://llmstxt.site

Walidacja i testowanie

Sprawdź:

• Lokalizację i osiągalność (HTTP 200, brak pętli przekierowań)
• Nagłówki HTTP (Content-Type: text/plain lub text/markdown; charset UTF-8)
• Content-Length i kompresję GZIP/Brotli
• Świeżość treści i kanoniczne URL-e
• Licencjonowanie i atrybuty AI Relations czyli jak modele AI mogą korzystać z Twojej treści
• Poprawność składni Markdown, strukturę (H1, H2, poprawność linków) np. na stronie: https://markdownlivepreview.com

Ręczne testy dostępności:

# Sprawdź: HTTP/1.1 200 OK
# Content-Type: text/plain; charset=utf-8
# Content-Length: [rozmiar]
curl https://twojastrona.pl/llms.txt
# Zweryfikuj treść i formatowanie

Testy z LLM

• Podaj URL do llms.txt modelom ChatGPT, Claude, Gemini
• Zadaj pytania dotyczące kluczowych informacji z Twojej witryny
• Zweryfikuj, czy AI poprawnie wykorzystuje wskazane zasoby i linki

Monitorowanie logów i analiza ruchu w GA4:

Obserwuj ruch z user-agentów:

• GPTBot (OpenAI)
• Claude-Web (Anthropic)
• GoogleOther (Google AI)
• PerplexityBot (Perplexity)
• Innych botów AI

Wzrost odwiedzin tych botów po wdrożeniu llms.txt jest wskaźnikiem skuteczności. Badania Insightland wykazały wzrost odwiedzin GPTBot o 600% po implementacji llms.txt.

10 najczęstszych błędów

Błąd 1: Nieprawidłowe umiejscowienie pliku

Problem: Plik umieszczony w podkatalogu zamiast w katalogu głównym.
Rozwiązanie: Zawsze umieszczaj plik dokładnie pod  https://twojastrona.pl/llms.txt , nie w  /seo/llms.txt  ani  /ai/llms.txt .

Błąd 2: Brak wymaganego nagłówka H1

Problem: Rozpoczęcie pliku bez nagłówka poziomu 1.

Rozwiązanie: Pierwsza linia musi zawierać  # Nazwa Projektu.

Błąd 3: Niepoprawne kodowanie

Problem: Plik zapisany w kodowaniu innym niż UTF-8.

Rozwiązanie: Zapisz plik z jawnym kodowaniem UTF-8. W większości edytorów: File → Save with Encoding → UTF-8.

Błąd 4: Przekroczenie limitu rozmiaru

Problem: Plik większy niż 100 KB.

Rozwiązanie: Ogranicz zawartość do najważniejszych zasobów. Użyj llms-full.txt dla kompletnej dokumentacji.

Błąd 5: Błędna składnia linków Markdown

Problem:  Tytuł (https://url)  zamiast  Tytuł(https://url)  (spacja przed nawiasem).

Rozwiązanie: Upewnij się, że nie ma spacji między  ]  a  ( .

Błąd 6: Brak blockquote z opisem

Problem: Pominięcie kontekstowego opisu projektu.

Rozwiązanie: Dodaj  > Krótki opis  po nagłówku H1 dla lepszego zrozumienia przez LLM.

Błąd 7: Martwe linki i błędy 404

Problem: Linki prowadzące do nieistniejących zasobów.

Rozwiązanie: Regularnie testuj wszystkie URL-e narzędziami typu broken link checker.

Błąd 8: Nadmiar nieistotnych treści

Problem: Lista wszystkich podstron bez priorytetyzacji.

Rozwiązanie: Wybierz 5-15 najważniejszych zasobów. Jakość > ilość.

Błąd 9: Nieużywanie sekcji “Optional”

Problem: Wszystkie zasoby na równym poziomie ważności.

Rozwiązanie: Umieść wtórne zasoby w sekcji  ## Optional , by mogły zostać pominięte przy ograniczonym kontekście.

Błąd 10: Brak weryfikacji po wdrożeniu i brak aktualizacji

Problem: Założenie, że plik działa bez testowania, brak aktualizacji treści.
Rozwiązanie: Po każdej zmianie przeprowadź walidację i testuj dostępność. Dodaj do mapy informację o aktualizacji -> Last update

Czy to działa?

Według danych BuiltWith z października 2025 roku, 844,473 witryn wdrożyło standard llms.txt. Analiza 300,000 domen przeprowadzona przez SE Ranking wykazała wskaźnik adopcji na poziomie 10.13%, przy czym większość wdrożeń pochodzi z sektora narzędzi deweloperskich, platform dokumentacji technicznej i firm technologicznych, gdzie asystenci kodowania AI są krytyczni dla biznesu.

Standard llms.txt przyjęły wiodące firmy technologiczne: Anthropic (dokumentacja Claude), Cloudflare, Stripe, Perplexity, Cursor, Solana, ElevenLabs, Hugging Face, Raycast, Yoast, DataForSEO, Zapier, Mintlify.

Case Study 1: Insightland

Rezultaty:

• Wzrost odwiedzin GPTBot o 600% (z kilkuset do prawie 2,000 wizyt)
• Perplexity-User pojawił się 7 razy w ciągu 3 dni
• Boty TikTok, Moz, Amazon, Petalbot, Bytedance i Bing odwiedziły plik llms.txt
• Wzrost ogólnego ruchu na witrynie
• Brak negatywnego wpływu na tradycyjne rankingi SEO

Case Study 2: WordLift

Rezultaty:

• Wzrost ruchu organicznego o ~25% po implementacji llms.txt
• Lepsza indeksacja przez AI, bogatsza widoczność w panelach wiedzy i snippetach

Case Study 3: Mintlify

Rezultaty:

• Redukcja czasu przetwarzania dokumentacji przez LLM o 40%
• Poprawa dokładności odpowiedzi AI o 30%
• Tysięce witryn dokumentacji technicznych automatycznie otrzymało pliki llms.txt

Case Study 4: Cloudsential

Rezultaty:

• Znaczący wzrost widoczności w AI
• Cloudsential pojawia się jako główne źródło dla zapytań związanych z ChatGPT SEO

Dowody efektywności GEO

Badanie "Generative Engine Optimization" (GEO) przeprowadzone przez zespół naukowy wykazało, że zastosowanie strategii optymalizacji treści dla silników generatywnych może zwiększyć widoczność źródła o do 40% w odpowiedziach generowanych przez AI.

Najskuteczniejsze metody GEO:

• Dodawanie cytatów - wzrost widoczności o ponad 40%
• Dodawanie statystyk - wzrost widoczności o ponad 30%
• Optymalizacja płynności treści - znaczący wzrost
• Cytowanie źródeł - istotna poprawa
• Terminologia techniczna - umiarkowana poprawa

Badanie przeprowadziło systematyczną ocenę na benchmarku GEO-BENCH składającym się z 10,000 różnorodnych zapytań z wielu domen.

Integracja z ekosystemem GEO/AEO

Standard llms.txt jest fundamentalnym elementem szerszej strategii Generative Engine Optimization (GEO) i Answer Engine Optimization (AEO). Oto najważniejsze elementy pełnego, całościowego podejścia:

1. SEO nie jest już "must have", postaw na GEO/AEO

Tradycyjne SEO pozostaje kluczowe, lecz samo w sobie nie gwarantuje widoczności w modelach LLM. Coraz więcej analiz pokazuje, że nawet marki z dobrze rozwiniętym SEO nie zawsze pojawiają się w odpowiedziach modeli. Jednocześnie istnieją przykłady marek, które praktycznie nie prowadzą działań SEO, a mimo to są cytowane przez LLM, co wskazuje, że widoczność w AI zależy od innych czynników niż standardowy autorytet wyszukiwarkowy.

2. Dane strukturalne (Schema.org)

Implementacja schema markup dla FAQ, Article, Product i innych typów treści zwiększa prawdopodobieństwo cytowania. Strony z kompletnymi danymi strukturalnymi są znacząco częściej cytowane przez AI

3. Architektura treści przyjazna AI

• Front-loading: Kluczowe informacje na początku treści
• Struktura hierarchiczna: Jasne nagłówki H1-H6
• Listy i punktory: Zwiększają ekstrahowalność przez AI - czyli zdolność modelu językowego do wyciągania, przywoływania lub odtwarzania danych
• Krótkie paragrafy: <25 słów na zdanie, <100 słów na paragraf

Zobacz jak boty modeli AI widzą Twoją stronę, zamiast https://semly.ai podaj swój adres: https://r.jina.ai/https://semly.ai

4. Autorytet i treści

• Zewnętrzne cytowania: Wzmianki na autorytatywnych stronach trzecich
• Domain authority: Ogólna widoczność branżowa
• Świeżość treści: Strony aktualizowane w ciągu ostatnich 12 miesięcy są 2x bardziej prawdopodobne do uzyskania cytowań

5. Metryka Brand Visibility Score

Wzór: (Odpowiedzi wspominające Twoją markę ÷ Całkowita liczba odpowiedzi) × 100

Metryki wspierające:

• Citation Rate: % odpowiedzi LLM wspominających lub linkujących do Twojej marki
• Sentiment Score: (Pozytywne + 0.5 × Neutralne wzmianki) ÷ Wszystkie wzmianki
• Share of Voice: % wszystkich cytowań w porównaniu do konkurencji

Narzędzia do monitorowania widoczności AI

Rynek narzędzi do monitorowania widoczności w AI rośnie bardzo szybko, a firmy szukają sposobów, by zrozumieć, w jaki sposób ChatGPT, Gemini, Perplexity czy inne modele prezentują ich markę lub produkty. Poniższe zestawienie porównuje Semly, Profound i Searchable. W odróżnieniu od konkurentów Semly nie tylko mierzy widoczność w AI, ale jako jedyne narzędzie w tym zestawieniu aktywnie tworzy poprawne dane produktowe pod LLM i agregatory danych, co realnie zwiększa szansę na pojawienie się marek w rekomendacjach AI.

Zarówno Profound, jak i Searchable to zaawansowane narzędzia analityczne, jednak koncentrują się na monitorowaniu widoczności i reputacji marki. Semly działa inaczej: łączy monitoring widoczności z funkcją tworzenia danych pod LLM, dzięki czemu wpływa na to, co modele mogą zobaczyć i wykorzystać. Jednocześnie koszt wejścia w Semly jest wielokrotnie niższy niż w przypadku zagranicznych platform typu enterprise. W efekcie Semly pełni rolę pierwszego realnego narzędzia GEO zaprojektowanego dla e-commerce i marek, które nie tylko raportuje, ale aktywnie zwiększa szansę na sprzedaż w nowych kanałach AI.

Przyszłość standardu

Standard llms.txt, choć eksperymentalny, ewoluuje w kierunku szerszej adopcji. Google włączyło llms.txt do swojego protokołu Agents to Agents (A2A), sygnalizując przynajmniej eksperymentalne zainteresowanie. Mintlify w listopadzie 2024 roku umożliwiło automatyczne generowanie llms.txt dla każdej witryny dokumentacji, którą hostują, natychmiastowo dodając tysiące technicznych dokumentacji do ekosystemu.

Jeremy Howard w marcu 2025 roku stwierdził, że wizja rozciąga się poza obecną rzeczywistość - standardu AI-first web, gdzie modele językowe nie marnują już tokenów na zbędny HTML, ale mogą skupić się na istotnej wiedzy.

Podsumowanie

Plik llms.txt reprezentuje fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki treści internetowe są udostępniane systemom AI. Standard, choć eksperymentalny, osiągnął masową adopcję (ponad 844,000 witryn) i przynosi mierzalne rezultaty - od 20% do 40% wzrostu widoczności w odpowiedziach AI, 600% wzrostu odwiedzin botów AI i 30% poprawy dokładności odpowiedzi.

Kluczowe wnioski:

Implementacja jest prosta, ale wymaga precyzji: Struktura Markdown, kodowanie UTF-8, umiejscowienie w katalogu głównym i poprawna hierarchia sekcji są kluczowe dla skuteczności.

Walidacja jest obowiązkowa: Użyj np. ChatGPT do walidacji mapy przed publikacją.

Unikaj 10 najczęstszych błędów: Nieprawidłowe umiejscowienie, brak H1, złe kodowanie, przekroczenie limitu rozmiaru, błędna składnia linków, brak blockquote, martwe linki, nadmiar treści, ignorowanie sekcji Optional i brak testowania.

Integruj z GEO/AEO: llms.txt to element szerszej strategii obejmującej SEO, dane strukturalne, architekturę treści przyjazną AI i budowanie autorytetu marki.

Monitoruj skuteczność: Używaj narzędzi typu Semly.ai śledź Brand Visibility Score, Citation Rate i Share of Voice.

Aktualizuj regularnie: Świeżość treści jest krytyczna - strony aktualizowane w ciągu ostatnich 12 miesięcy mają 2x większe szanse na cytowanie.

W erze, w której AI przekształca się w dominujący interfejs odkrywania informacji, kontrola nad tym, jak modele językowe interpretują i prezentują Twoją markę, staje się strategicznym imperatywem. Standard llms.txt, wspierany przez empiryczne dowody i rosnącą adopcję, stanowi fundamentalny krok w kierunku AI-first web.

FAQ - Najczęściej zadawane pytania

Czy llms.txt jest oficjalnym standardem?
Nie, llms.txt jest propozycją standardu stworzoną przez Jeremy’ego Howarda. Żaden główny dostawca LLM nie potwierdził oficjalnie, że czyta te pliki, jednak empiryczne dowody (wzrost odwiedzin botów AI, case studies) sugerują, że standard jest wykorzystywany w praktyce.

Czy wdrożenie llms.txt gwarantuje cytowanie przez AI?
Nie, llms.txt nie gwarantuje cytowań. Zwiększa jednak prawdopodobieństwo i trafność cytowań, ułatwiając AI dostęp do kluczowych treści. Badania wykazują wzrost widoczności o 20-40% po wdrożeniu.

Czy llms.txt zastępuje robots.txt lub sitemap.xml?
Nie. Każdy z tych plików ma inny cel:

• robots.txt - kontrola dostępu botów do indeksowania
• sitemap.xml - lista wszystkich indeksowalnych stron dla wyszukiwarek
• llms.txt - kuratorska mapa kluczowych zasobów dla AI

Jak często powinienem aktualizować llms.txt?
Co najmniej raz na kwartał lub po każdej istotnej zmianie struktury witryny, dodaniu kluczowych treści lub rebrandingu. Treści nieaktualizowane przez ponad 12 miesięcy mają 2x mniejsze szanse na cytowanie przez AI.

Czy mogę mieć wiele plików llms.txt dla różnych sekcji witryny?
Tak, specyfikacja dopuszcza pliki w podścieżkach, np.  https://docs.example.com/llms.txt  dla sekcji dokumentacji. Zawsze zachowaj główny plik w katalogu głównym domeny.

Jaki jest optymalny rozmiar pliku llms.txt?
Zalecany limit to ~100 KB. Większe pliki mogą przeciążyć okna kontekstowe LLM. Dla obszernej dokumentacji użyj llms-full.txt jako uzupełnienia.

Czy llms.txt wpływa na tradycyjne SEO?
Badania nie wykazały negatywnego wpływu na rankingi SEO. Plik jest neutralny dla tradycyjnych wyszukiwarek i może pośrednio wspierać SEO przez poprawę widoczności marki w AI, co generuje ruch na stronę.

Jak zmierzyć skuteczność llms.txt?
Monitoruj:

• Logi i ruch botów w GA4 (wzrost wizyt botów AI)
• Narzędzia typu Semly.ai pokażą Ci widoczność Twojej marki w AI
• Brand Visibility Score i Share of Voice
• Ruch z AI search engines w Google Analytics

Czy małe firmy powinny wdrażać llms.txt?
Tak, jeśli zależy Ci na widoczności w ekosystemie AI. Wdrożenie jest proste (1-4 godziny), tanie i może przynieść znaczące korzyści przy minimalnym ryzyku.

Co zrobić, jeśli nie mam zasobów na tworzenie wersji .md dla wszystkich stron?
Skoncentruj się na najważniejszych 5-10 zasobach. Jakość i priorytetyzacja są ważniejsze niż kompletność. Możesz linkować bezpośrednio do HTML, choć Markdown jest preferowany.

Słownik pojęć

LLM (Large Language Model) - duży model językowy AI zdolny do rozumienia i generowania tekstu na podstawie ogromnych zbiorów danych treningowych

Markdown - lekki język znaczników służący do formatowania tekstu, charakteryzujący się prostotą i czytelnością

Okno kontekstowe (Context Window) - limit tokenów (jednostek tekstu), które LLM może przetworzyć w jednym zapytaniu

GEO (Generative Engine Optimization) - proces optymalizacji treści w celu zwiększenia szans na pojawienie się w odpowiedziach generowanych przez AI

AEO (Answer Engine Optimization) - synonimy GEO; optymalizacja pod silniki odpowiedzi AI

Parsing - proces analizy struktury danych przez program komputerowy

User-Agent - identyfikator bota lub przeglądarki w nagłówkach HTTP

Schema.org - wspólny słownik danych strukturalnych dla witryn internetowych

Brand Visibility Score - metryka mierząca częstość wzmianek marki w odpowiedziach AI

Źródła

llmstxt.org - oficjalna specyfikacja standardu

answer.AI (Jeremy Howard) - propozycja i uzasadnienie standardu

llmstxt.site - spis stron internetowych, które już zaimplementowały mapę llms.txt lub full-llms.txt

r.jina.ai/https://semly.ai - sprawdź jak boty AI widza Twoją stronę

Research: GEO - akademickie badanie (40% wzrost widoczności)

Aggarwal P. i in., "GEO: Generative Engine Optimization", KDD ’24, 2024 - nowatorskie badania i ramy optymalizacji widoczności treści pod systemy generatywne AI.

Udostępnij:

Skopiuj link