Génesis

Os modelos de linguagem de grande dimensão enfrentam uma limitação arquitetónica crítica: as suas janelas de contexto são demasiado pequenas para processar sítios Web inteiros. A conversão de sítios Web complexos que contêm navegação, anúncios, JavaScript e CSS em texto limpo e amigável para LLM é difícil e imprecisa.

Jeremy Howard, cofundador Fast.ai e professor nas Universidades de Queensland e Stanford, observou que grande parte do HTML dos sites consistia em menus, scripts de rastreamento, secções repetitivas e anúncios - elementos que consomem valiosos tokens na janela contextual do LLM sem contribuir com valor substantivo. Inspirado pela simplicidade do robots.txt, Howard criou um padrão que permite aos proprietários de sítios fornecerem ao LLM conhecimento estruturado e especializado num local único e acessível.

Especificações técnicas

O padrão llms.txt define uma estrutura precisa baseada em Markdown, combinando legibilidade humana com capacidades de análise programática. O ficheiro deve estar no caminho principal  /llms.txt  e incluir as seguintes secções numa ordem específica:

Elementos necessários:

• Título H1 - nome do projeto ou do sítio (única secção obrigatória)

Elementos facultativos mas recomendados:

• Citação de bloco - um resumo conciso do projeto, incluindo as informações essenciais necessárias para a compreensão do resto do dossier
• Secções descritivas - zero ou mais secções markdown (parágrafos, listas) sem cabeçalhos, contendo informações pormenorizadas sobre o projeto e a forma de interpretar os ficheiros fornecidos
• Secções H2 com listas de ficheiros - zero ou mais secções separadas por títulos H2, contendo listas de URLs com detalhes adicionais
• Secção "Opcional - secção de interesse especial. Os URLs contidos nesta secção podem ser omitidos quando for necessário um contexto mais curto

Especificação da ligação:

Cada lista de ficheiros tem de conter o nome da hiperligação markdown necessária(url) seguido, opcionalmente, de  :  e notas de arquivo.

A extensão .md


A proposta também implica que as páginas que contêm informações úteis para o LLM devem fornecer uma versão limpa de markdown no mesmo URL com o acréscimo  .md  (ou  index.html.md  para URLs sem nomes de ficheiros).

Exemplo de aplicação

Segue-se um modelo profissional de llms.txt pronto a ser personalizado e implementado:

Informações contextuais fundamentais:
- Primeira nota importante sobre a natureza da atividade ou da tecnologia
- Segunda nota especificando o âmbito ou as limitações
- Terceira nota explicando o público-alvo

## Principais recursos

- [Página inicial](https://example.com): Introdução e anúncios mais recentes
- [Documentação da API](https://example.com/api): Documentação técnica completa com exemplos
- [Guia de início rápido](https://example.com/quickstart): Introdução passo a passo para novos utilizadores
- [Melhores práticas](https://example.com/best-practices): Padrões comprovados e recomendações

## FAQ e suporte

- [Perguntas frequentes](https://example.com/faq): Respostas às perguntas mais comuns dos utilizadores
- [Resolução de problemas](https://example.com/troubleshooting): Guia de diagnóstico para problemas comuns
- [Contacto](https://example.com/contact): Formulário de contacto e dados da empresa

## Recursos para programadores

- [Referência da API](https://example.com/api-reference): Documentação completa dos endpoints
- [Exemplos de código](https://example.com/code-examples): Implementações práticas e estudos de caso
- [Registo de alterações](https://example.com/changelog): Histórico de alterações e atualizações

## Opcional

- [História da empresa](https://example.com/history): Evolução do projeto e marcos importantes
- [Arquivo do blog](https://example.com/blog-archive): Publicações antigas do blog
- [Política de privacidade](https://example.com/privacy): Informações detalhadas sobre proteção de dados

As orientações completas podem ser consultadas no sítio Web: https://llmstxt.org

Orientações importantes:

• O tamanho do ficheiro deve ser limitado a ~100 KB para um desempenho ótimo
• Codificação: UTF-8
• Formato: Markdown puro sem HTML
• Todos os URLs devem ser absolutos (absolutos, por exemplo, https://example.com/url) e não relativos
• As ligações devem conduzir a recursos activos (evitar erros 404)

Facultativo llms-full.txt

A norma prevê também um ficheiro opcional  llms-full.txt que contém a documentação completa e desenvolvida num único ficheiro. Enquanto  llms.txt  funciona como um índice,  llms-full.txt  fornece o conteúdo completo de todos os documentos ligados, permitindo que os sistemas de IA acedam a toda a base de conhecimentos num único pedido.

Para uma lista de inspirações e mapas de llms.txt e llms-full.txt, ver: https://llmstxt.site

Validação e ensaios

Verificar:

• Localização e acessibilidade (HTTP 200, sem loops de reencaminhamento)
• Cabeçalhos HTTP (Content-Type: text/plain ou text/markdown; charset UTF-8)
• Comprimento do conteúdo e compressão GZIP/Brotli
• Atualidade do conteúdo e URLs canónicos
• Licenciamento e atributos das relações com a IA - como é que os modelos de IA podem utilizar o seu conteúdo
• Correção da sintaxe Markdown, estrutura (H1, H2, correção das ligações), por exemplo, na página: https://markdownlivepreview.com

Testes manuais de acessibilidade:

# Content-Type: text/plain; charset=utf-8
# Content-Length: [tamanho]
curl https://seusite.com/llms.txt
# Verifique o conteúdo e a formatação

Testes com o LLM

• Passar o URL para llms.txt para os modelos ChatGPT, Claude, Gemini
• Fazer perguntas sobre as principais informações do seu sítio
• Verificar se a IA está a utilizar corretamente os recursos e ligações indicados

Monitorização de registos e análise de tráfego no GA4:

Verificar se há tráfego de utilizadores-agentes:

• GPTBot (OpenAI)
• Claude-Web (Antrópico)
• GoogleOutro (IA da Google)
• PerplexityBot (Perplexidade)
• Outros bots de IA

O aumento de visitas a estes bots após a implementação do llms.txt é um indicador de eficácia. Pesquisa Insightland demonstrado aumento de 600% nas visitas do GPTBot seguindo a implementação do llms.txt.

os 10 erros mais comuns

Erro 1: Localização incorrecta do ficheiro

Questão: Ficheiro colocado num subdiretório em vez de no diretório raiz
Solução: Colocar sempre o ficheiro exatamente sob  https://twojastrona.pl/llms.txt , não em  /seo/llms.txt  nem  /ai/llms.txt .

Erro 2: Falta o cabeçalho H1 obrigatório

Questão: Iniciar um ficheiro sem um cabeçalho de nível 1

Solução: A primeira linha deve incluir  # Nome do projeto.

Erro 3: Codificação incorrecta

Questão: Ficheiro guardado numa codificação diferente de UTF-8.

solução: Salve o arquivo com codificação UTF-8 explícita. Na maioria dos editores: Ficheiro → Guardar com codificação → UTF-8.

Erro 4: Limite de tamanho excedido

Questão: Ficheiro com mais de 100 KB

Solução: Limite o conteúdo aos recursos mais importantes. Utilizar llms-full.txt para obter a documentação completa.

Erro 5: Sintaxe incorrecta de ligações Markdown

Questão:  Título (https://url)  em vez de Título(https://url)  (espaço antes dos parêntesis)

Solução: Certifique-se de que não existe espaço entre  ]  a  ( .

Erro 6: Não há citação de bloco com descrição

Questão: Omissão de uma descrição contextual do projeto.

solução: Adicionar  > Breve descrição  após o título H1 para melhor compreensão por parte dos LLM.

Erro 7: Ligações mortas e erros 404

Questão: Ligações que conduzem a recursos inexistentes.

Solução: Teste regularmente todos os URLs com ferramentas como o verificador de ligações quebradas.

Erro 8: Excesso de conteúdo irrelevante

Questão: Lista de todas as subpáginas sem prioridade.

solução: Selecionar 5-15 recursos mais importantes. Qualidade > quantidade.

Erro 9: Não utilização da secção "Opcional

Questão: Todos os recursos têm o mesmo nível de importância

Solução: Colocar os recursos secundários no  ## Opcional para que possam ser ignorados com um contexto limitado.

Erro 10: Falha na verificação após a implementação e falha na atualização

Questão: Pressuposto de que o ficheiro funciona sem testes, sem atualização do conteúdo.
Solução: Efetuar testes de validação e acessibilidade após cada alteração. Adicionar informações sobre a atualização ao mapa -> Última atualização

Funciona?

De acordo com os dados Construído com outubro de 2025, 844.473 sítios implementou o padrão llms.txt. Uma análise de 300.000 domínios pelo SE Ranking mostrou uma taxa de adoção de 10.13%a maioria das implementações provém do sector das ferramentas para programadores, das plataformas de documentação técnica e das empresas de tecnologia, onde os assistentes de codificação de IA são fundamentais para o negócio.

A norma llms.txt foi adoptada pelas principais empresas de tecnologia Anthropic (documentação de Claude), Cloudflare, Stripe, Perplexity, Cursor, Solana, ElevenLabs, Hugging Face, Raycast, Yoast, DataForSEO, Zapier, Mintlify.

Estudo de caso 1: Insightland

Resultados:

• Aumento das visitas GPTBot em 600% (de algumas centenas a quase 2.000 visitas)
• Apareceu o utilizador Perplexity 7 vezes em 3 dias
• Os bots do TikTok, Moz, Amazon, Petalbot, Bytedance e Bing visitaram o ficheiro llms.txt
• Aumento do tráfego global do sítio
• Sem impacto negativo nas classificações SEO tradicionais

Estudo de caso 2: WordLift

Resultados:

• Aumento do tráfego orgânico em ~25% após a implementação do llms.txt
• Melhor indexação por IA, visibilidade mais rica em painéis de conhecimento e snippets

Estudo de caso 3: Mintlify

Resultados:

• Redução do tempo de tratamento da documentação pelo LLM em 40%
• Melhorar a exatidão das respostas da IA 30%
• Milhares de sítios de documentação técnica receberam automaticamente ficheiros llms.txt

Estudo de caso 4: Cloudsential

Resultados:

• Aumento significativo da visibilidade da IA
• A Cloudsential aparece como uma fonte importante para as consultas relacionadas com SEO do ChatGPT

Provas da eficácia do GEO

Estudo de otimização de motores generativos (GEO) realizado pela equipa científica mostrou que a utilização de estratégias de otimização de conteúdos para motores generativos pode aumentar a visibilidade de uma fonte em até 40% nas respostas geradas pela IA.

Os métodos GEO mais eficazes:

• Adicionar citações - aumento da visibilidade em mais de 40%
• Adicionar estatísticas - aumento da visibilidade em mais de 30%
• Otimização da fluidez dos conteúdos - aumento significativo
• Citação de fontes - melhoria significativa
• Terminologia técnica - melhoria moderada

O estudo efectuou uma avaliação sistemática com base numa referência GEO-BENQUÊS constituído por 10 000 consultas diversas de vários domínios.

Integração no ecossistema GEO/AEO

A norma llms.txt é um elemento fundamental da estratégia mais ampla de Otimização para Motores Generativos (GEO) e Otimização para Motores de Resposta (AEO). Eis os principais elementos da abordagem completa e holística:

1. A SEO já não é um "must have", aposte na GEO/AEO

A SEO tradicional continua a ser fundamental, mas não garante por si só a visibilidade nos modelos de LLM. Um número crescente de análises mostra que mesmo as marcas com uma SEO bem desenvolvida nem sempre aparecem nas respostas dos modelos. Ao mesmo tempo, há exemplos de marcas que praticamente não desenvolvem actividades de SEO e que, no entanto, são citadas pelos LLM, o que indica que a visibilidade na IA depende de outros factores para além da autoridade padrão dos motores de busca.

2. Dados estruturais (Schema.org)

Implementação da marcação de esquema para FAQ, Artigo, Produto e outros tipos de conteúdo aumenta a probabilidade de citação. As páginas com dados estruturados completos têm uma probabilidade significativamente maior de serem citadas pela IA

3. Arquitetura de conteúdos favorável à IA

• Carregamento frontal: Informações-chave no início do conteúdo
• Estrutura hierárquica: Títulos H1-H6 claros
• Letras e pontos: Aumentar a capacidade de extração através da IA - ou seja, a capacidade de um modelo linguístico para extrair, recordar ou reproduzir dados
• Parágrafos curtos<25 palavras por frase, <100 palavras por parágrafo

Veja como os bots de modelos de IA vêem o seu sítio, em vez de https://semly.ai introduzir o seu endereço: https://r.jina.ai/https://semly.ai

4. Autoridade e conteúdo

• Citações externas: Menções a terceiros com autoridade
• Autoridade do domínio: Visibilidade global do sector
• Atualidade do conteúdo: As páginas actualizadas nos últimos 12 meses têm duas vezes mais probabilidades de receber citações

5. Métrica do Brand Visibility Score

Conceção: (Respostas que mencionam a sua marca ÷ Número total de respostas) × 100

Métricas de apoio:

• Taxa de citação: % de respostas de LLM que mencionam ou ligam à sua marca
• Pontuação de sentimento: (menções positivas + 0,5 × menções neutras) ÷ Todas as menções
• Partilha da voz: % do total de citações em comparação com os concorrentes

Ferramentas de monitorização da visibilidade da IA

O mercado das ferramentas de monitorização da visibilidade da IA está a crescer rapidamente e as empresas procuram formas de compreender como o ChatGPT, o Gemini, o Perplexity ou outros modelos apresentam a sua marca ou os seus produtos. O resumo abaixo compara a Semly, a Profound e a Searchable. Ao contrário dos seus concorrentes, a Semly não só mede a visibilidade na IA, como é a única ferramenta nesta comparação cria proactivamente dados corretos sobre os produtos no âmbito do LLM e dos agregadores de dados, o que aumenta de forma realista a possibilidade de as marcas aparecerem nas recomendações da IA.

Ambos Profundobem como Pesquisável são ferramentas analíticas avançadas, mas centram-se no controlo da visibilidade e da reputação da marca. Semly funciona de forma diferente: combina a monitorização da visibilidade com a função de criação de dados no âmbito do LLM, influenciando assim o que os modelos podem ver e utilizar. Ao mesmo tempo, o custo de entrada da Semly é muitas vezes inferior ao das plataformas de empresas estrangeiras. Como resultado, a Semly actua como a primeira verdadeira ferramenta GEO concebida para o comércio eletrónico e as marcas que não só informa, mas aumenta ativamente a possibilidade de vendas em novos canais de IA.

O futuro da norma

A norma llms.txt, embora experimental, está a evoluir para uma adoção mais ampla. O Google incluiu o llms.txt no seu protocolo Agents to Agents (A2A), sinalizando um interesse, pelo menos, experimental. A Mintlify, em novembro de 2024, permitiu a geração automática de llms.txt para cada sítio de documentação que aloja, adicionando instantaneamente milhares de sítios de documentação técnica ao ecossistema.

Jeremy Howard em março de 2025, afirmou que a visão vai para além da realidade atual - uma norma Web centrada na IA em que os modelos linguísticos já não desperdiçam tokens em HTML redundante, mas podem concentrar-se no conhecimento relevante.

Resumo

O ficheiro llms.txt representa uma mudança fundamental na forma como o conteúdo da Web é disponibilizado aos sistemas de IA. A norma, embora experimental, foi adoptada em massa (mais de 844 000 sítios) e está a produzir resultados mensuráveis: um aumento de 20% a 40% na visibilidade das respostas de IA, um aumento de 600% nas visitas de bots de IA e uma melhoria de 30% na precisão das respostas.

Principais conclusões:

A aplicação é simples, mas exige precisão: A estrutura Markdown, a codificação UTF-8, a localização no diretório raiz e a hierarquia correta das secções são fundamentais para a eficácia.

A validação é obrigatória: Utilizar, por exemplo, o ChatGPT para validar o mapa antes da sua publicação.

Evitar os 10 erros mais comunscolocação incorrecta, falta de H1, má codificação, excesso de tamanho, sintaxe de ligação incorrecta, falta de citação em bloco, ligações mortas, excesso de conteúdo, ignorar secções opcionais e falta de testes.

Integrar com GEO/AEO: o llms.txt faz parte de uma estratégia mais alargada que inclui SEO, dados estruturados, arquitetura de conteúdos compatível com IA e criação de autoridade de marca.

Controlar a eficácia: Utilize ferramentas como Semly.ai para monitorizar a pontuação de visibilidade da marca, a taxa de citação e a partilha de voz.

Atualizar regularmente: A atualidade do conteúdo é fundamental - as páginas actualizadas nos últimos 12 meses têm duas vezes mais probabilidades de serem citadas.

Numa era em que a IA está a evoluir para a interface dominante de descoberta de informações, o controlo sobre a forma como os modelos linguísticos interpretam e apresentam a sua marca está a tornar-se um imperativo estratégico. A norma llms.txt, apoiada por provas empíricas e por uma adoção crescente, representa um passo fundamental para uma Web centrada na IA.

FAQ - Perguntas mais frequentes

O llms.txt é uma norma oficial?
Não, o llms.txt é uma proposta de norma criada por Jeremy Howard. Nenhum grande fornecedor de LLM confirmou oficialmente que lê estes ficheiros, mas provas empíricas (aumento das visitas de bots de IA, estudos de caso) sugerem que a norma está a ser utilizada na prática.

A implementação do llms.txt garante a citação por IA?
Não, o llms.txt não garante citações. No entanto, aumenta a probabilidade e a relevância das citações, facilitando o acesso da IA a conteúdos importantes. Os estudos mostram um aumento de 20-40% na visibilidade após a implementação.

O llms.txt substitui o robots.txt ou o sitemap.xml?
Não. Cada um destes ficheiros tem uma finalidade diferente:

• robots.txt - controlo do acesso aos bots de indexação
• mapa do site.xml - lista de todas as páginas indexáveis para os motores de busca
• llms.txt - mapa curatorial dos principais recursos para a IA

Com que frequência devo atualizar o llms.txt?
Pelo menos trimestralmente ou após qualquer alteração significativa na estrutura do sítio, adição de conteúdos importantes ou mudança de marca. Os conteúdos que não tenham sido actualizados há mais de 12 meses têm duas vezes menos probabilidades de serem citados pela IA.

Posso ter vários ficheiros llms.txt para diferentes secções do sítio?
Sim, a especificação permite ficheiros em subcaminhos, por exemplo  https://docs.example.com/llms.txt  para a secção de documentação. Mantenha sempre o ficheiro principal no diretório raiz do domínio.

Qual é o tamanho de ficheiro ideal para o llms.txt?
O limite recomendado é de ~100 KB. Arquivos maiores podem sobrecarregar as janelas de contexto do LLM. Para documentação extensa, use llms-full.txt como um suplemento.

O llms.txt afecta a SEO tradicional?
Os estudos não demonstraram qualquer impacto negativo nas classificações de SEO. O ficheiro é neutro para os motores de busca tradicionais e pode apoiar indiretamente a SEO, melhorando a visibilidade da marca na IA, o que gera tráfego para o sítio.

Como medir a eficácia do llms.txt?
Monitor:

• Registos e tráfego de bots no GA4 (aumento das visitas de bots de IA)
• Ferramentas como Semly.ai mostrar-lhe-ão a visibilidade da sua marca na IA
• Pontuação de Visibilidade da Marca e Partilha de Voz
• Tráfego dos motores de pesquisa de IA no Google Analytics

As pequenas empresas devem implementar o llms.txt?
Sim, se se preocupa com a visibilidade no ecossistema de IA. A implementação é simples (1-4 horas), económica e pode proporcionar benefícios significativos com um risco mínimo.

E se eu não tiver os recursos necessários para criar versões .md para todos os sítios?
Concentrar-se nos 5-10 recursos mais importantes. A qualidade e a definição de prioridades são mais importantes do que a exaustividade. Pode ligar diretamente a HTML, embora seja preferível Markdown.

Glossário

LLM (Modelo de língua grande) - um grande modelo linguístico de IA capaz de compreender e gerar texto a partir de enormes conjuntos de dados de treino

Marcação - uma linguagem de marcação ligeira para formatação de texto, caracterizada pela simplicidade e legibilidade

Janela de contexto - o limite de tokens (unidades de texto) que o LLM pode processar num único pedido

GEO (Generative Engine Optimisation) - o processo de otimização de conteúdos para aumentar as hipóteses de aparecerem nas respostas geradas pela IA

AEO (Otimização para motores de resposta) - sinónimos GEO; otimização para motores de resposta de IA

Análise - o processo de análise de uma estrutura de dados por um programa de computador

Agente do utilizador - identificador do bot ou do browser nos cabeçalhos HTTP

Schema.org - dicionário comum de dados estruturais para sítios web

Pontuação de visibilidade da marca - métrica que mede a frequência das menções à marca nas respostas da IA

Fontes

llmstxt.org - especificação oficial da norma

resposta.AI (Jeremy Howard) - proposta e justificação da norma

llmstxt.site - índice de sítios web que já implementaram o mapa llms.txt ou full-llms.txt

r.jina.ai/https://semly.ai - verificar como os bots de IA vêem o seu sítio web

Investigação: GEO - inquérito académico (aumento de 40% da visibilidade)

Aggarwal P. et al, "GEO: Generative Engine Optimization", KDD '24, 2024 - investigação inovadora e quadro para otimizar a visibilidade dos conteúdos em sistemas de IA generativa.

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