Буття
Великі мовні моделі стикаються з критичним архітектурним обмеженням: їхні контекстні вікна занадто малі, щоб обробляти цілі веб-сайти. Перетворення складних веб-сайтів, що містять навігацію, рекламу, JavaScript і CSS, у чистий текст, зручний для LLM, є складним і неточним завданням.
Джеремі Говард, співзасновник Fast.ai і викладач Квінслендського та Стенфордського університетів, помітив, що більша частина HTML на сайтах складається з меню, скриптів відстеження, повторюваних розділів і реклами - елементів, які з'їдають цінні токени в контекстному вікні LLM, не додаючи при цьому суттєвої цінності. Натхненний простотою robots.txt, Говард створив стандарт, який дозволяє власникам сайтів надавати LLM структуровані експертні знання в єдиному доступному місці.
Технічні характеристики
Стандарт llms.txt визначає точну структуру на основі Markdown, що поєднує читабельність для людини з можливостями програмного розбору. Файл повинен знаходитися в основному шляху /llms.txt і включають наступні розділи в певному порядку:
Необхідні елементи:
- Заголовок H1 - назва проекту або ділянки (тільки обов'язковий розділ)
Необов'язкові, але рекомендовані елементи:
- Blockquote - стисле резюме проекту, що містить ключову інформацію, необхідну для розуміння решти файлу
- Описові розділи - нуль або більше розділів розмітки (параграфів, списків) без заголовків, що містять детальну інформацію про проект та способи інтерпретації наданих файлів
- Розділи H2 зі списками файлів - нуль або більше розділів, розділених заголовками H2, що містять списки URL-адрес з додатковою інформацією
- Розділ "Додатково - розділ, що представляє особливий інтерес. URL-адреси, що містяться в ньому, можуть бути опущені, якщо потрібен більш короткий контекст
Специфікація посилання:
Кожен список файлів повинен містити необхідну назву розмітки гіперпосилання(url) а потім за бажанням : і робити нотатки.
Розширення .md
Пропозиція також передбачає, що сторінки, які містять інформацію, корисну для LLM, повинні надавати чисту версію націнки за тією ж URL-адресою з додаванням .md (або index.html.md для URL-адрес без імен файлів).
Приклад для реалізації
Нижче наведено професійний шаблон llms.txt, готовий до кастомізації та впровадження:
Ключова контекстна інформація:
- Перше важливе зауваження щодо характеру діяльності або технології
- Друге зауваження, що уточнює обсяг або обмеження
- Третє зауваження, що пояснює цільову аудиторію
## Основні ресурси
- [Головна сторінка](https://example.com): Вступ та останні оголошення
- [Документація API](https://example.com/api): Повна технічна документація з прикладами
- [Інструкція швидкого старту](https://example.com/quickstart): Покроковий вступ для нових користувачів
- [Найкращі практики](https://example.com/best-practices): Перевірені шаблони та рекомендації
## FAQ та підтримка
- [Поширені запитання](https://example.com/faq): Відповіді на найчастіші запитання користувачів
- [Вирішення проблем](https://example.com/troubleshooting): Інструкція з діагностики типових проблем
- [Контакти](https://example.com/contact): Контактна форма та дані компанії
## Ресурси для розробників
- [Довідник API](https://example.com/api-reference): Повна документація ендпойнтів
- [Приклади коду](https://example.com/code-examples): Практичні реалізації та кейси
- [Журнал змін](https://example.com/changelog): Історія змін та оновлень
## Необов'язкове
- [Історія компанії](https://example.com/history): Еволюція проєкту та ключові етапи
- [Архів блогу](https://example.com/blog-archive): Старіші записи блогу
- [Політика конфіденційності](https://example.com/privacy): Детальна інформація про захист данихВичерпні вказівки можна знайти на сайті: https://llmstxt.org
Важливі вказівки:
- Розмір файлу повинен бути обмежений до ~100 КБ для оптимальної продуктивності
- Кодування: UTF-8
- Формат: чистий Markdown без HTML
- Усі URL-адреси повинні бути абсолютними (абсолютними, наприклад, https://example.com/url), а не відносними
- Посилання повинні вести на активні ресурси (уникайте помилок 404)
Необов'язковий файл llms-full.txt
Стандарт також передбачає додатковий файл llms-full.txt який містить повну розроблену документацію в одному файлі. У той час як llms.txt виконує роль змісту, llms-full.txt надає повний зміст усіх пов'язаних документів, що дозволяє системам штучного інтелекту отримати доступ до всієї бази знань за одним запитом.
Список натхненників і карт llms.txt і llms-full.txt див. тут: https://llmstxt.site
Валідація та тестування
Перевірка:
- Розташування та доступність (HTTP 200, без циклів переадресації)
- HTTP-заголовки (Content-Type: text/plain або text/markdown; кодування UTF-8)
- Довжина вмісту та стиснення GZIP/Brotli
- Свіжість контенту та канонічні URL-адреси
- Атрибути ліцензування та відносин зі штучним інтелектом - як моделі штучного інтелекту можуть використовувати ваш контент
- Правильність синтаксису Markdown, структури (H1, H2, коректність посилань), наприклад, на сторінці: https://markdownlivepreview.com
Ручні тести доступності:
# Content-Type: text/plain; charset=utf-8
# Content-Length: [розмір]
curl https://vashsayt.com.ua/llms.txt
# Перевірте вміст та форматуванняТести з LLM
- Передайте URL-адресу до llms.txt моделям ChatGPT, Claude, Gemini
- Задавайте питання про ключову інформацію з вашого сайту
- Переконайтеся, що ШІ правильно використовує вказані ресурси та посилання
Моніторинг логів та аналіз трафіку в GA4:
Слідкуйте за трафіком від користувачів-агентів:
- GPTBot (OpenAI)
- Клод-Веб (Антропік)
- GoogleOther (Google AI)
- PerplexityBot (Розгубленість)
- Інші боти зі штучним інтелектом
Збільшення кількості відвідувань цих ботів після впровадження llms.txt є показником ефективності. Дослідження Інсайтленд продемонстровано 600% збільшення відвідувань GPTBot після реалізації llms.txt.
10 найпоширеніших помилок
Помилка 1: Неправильне розташування файлу
Питання: Файл розміщено у підкаталозі замість кореневого каталогу
Рішення: Завжди розміщуйте файл точно під https://twojastrona.pl/llms.txt а не в /seo/llms.txt ні /ai/llms.txt .
Помилка 2: Відсутній необхідний заголовок H1
Питання: Запуск файлу без заголовка першого рівня
Рішення: Перший рядок повинен містити # Назва проекту.
Помилка 3: Неправильне кодування
Питання: Файл збережено в кодуванні, відмінному від UTF-8.
рішення: Збережіть файл у явному кодуванні UTF-8. У більшості редакторів: Файл → Зберегти з кодуванням → UTF-8.
Помилка 4: Перевищено ліміт розміру
Питання: Розмір файлу більше 100 КБ
Рішення: Обмежте контент найважливішими ресурсами. Використовуйте llms-full.txt для повної документації.
Помилка 5: Неправильний синтаксис посилань Markdown
Питання: Назва (https://url) замість Title(https://url) (пробіл перед дужками)
Рішення: Переконайтеся, що між ] a ( .
Помилка 6: Немає блок-лапок з описом
Питання: Відсутність контекстуального опису проекту.
рішення: Додати > Короткий опис після заголовка H1 для кращого розуміння LLM.
Помилка 7: Мертві посилання та помилки 404
Питання: Посилання, що ведуть на неіснуючі ресурси.
Рішення: Регулярно перевіряйте всі URL-адреси за допомогою таких інструментів, як перевірка непрацюючих посилань.
Помилка 8: Надлишок нерелевантного контенту
Питання: Список всіх підсторінок без пріоритетів.
рішення: Оберіть 5-15 найважливіших ресурсів. Якість > кількість.
Помилка 9: Не вдалося використати розділ "Додатково"
Питання: Всі ресурси на однаковому рівні важливості
Рішення: Помістіть вторинні ресурси в ## Необов'язково щоб їх можна було не помітити в обмеженому контексті.
Помилка 10: Неможливо перевірити після впровадження та не вдається оновити
Питання: Припускається, що файл працює без тестування, без оновлення вмісту.
Рішення: Проводьте валідацію та тестування доступності після кожної зміни. Додайте інформацію про оновлення на карту -> Останнє оновлення
Чи працює це?
За даними Побудовано з жовтень 2025 року, 844 473 сайти впровадила стандарт llms.txt. Аналіз 300 000 доменів, проведений SE Ranking, показав, що рівень прийняття стандарту становить 10.13%більшість розгортань припадає на сектор інструментів для розробників, платформи технічної документації та технологічні компанії, де асистенти кодування ШІ є критично важливими для бізнесу.
Стандарт llms.txt прийняли провідні технологічні компанії Anthropic (документація Claude), Cloudflare, Stripe, Perplexity, Cursor, Solana, ElevenLabs, Hugging Face, Raycast, Yoast, DataForSEO, Zapier, Mintlify.
Приклад 1: Інсайтленд
Результати:
- Збільшення відвідувань GPTBot на 600% (від кількох сотень до майже 2 000 відвідувань)
- З'явилася розгубленість Користувача 7 разів за 3 дні
- Боти TikTok, Moz, Amazon, Petalbot, Bytedance та Bing відвідали файл llms.txt
- Збільшення загальної відвідуваності сайту
- Відсутність негативного впливу на традиційні SEO-рейтинги
Приклад 2: WordLift
Результати:
- Збільшення органічного трафіку на ~25% після впровадження llms.txt
- Краще індексування ШІ, ширша видимість у панелях знань і фрагментах
Приклад 3: Mintlify
Результати:
- Скорочення часу, що витрачається LLM на обробку документації на 40%
- Підвищення точності відповідей ШІ за рахунок 30%
- Тисячі сайтів технічної документації автоматично отримали файли llms.txt
Приклад 4: Cloudsential
Результати:
- Значне збільшення видимості в ШІ
- Cloudsential з'являється як основне джерело запитів, пов'язаних із SEO ChatGPT
Докази ефективності ГЕО
Дослідження генеративної оптимізації двигуна (GEO) проведене науковою групою дослідження показало, що використання стратегій оптимізації контенту для генераторних двигунів може підвищити видимість джерела на до 40% у відповідях, які генерує ШІ.
Найефективніші методи ГЕО:
- Додавання лапок - збільшення видимості більш ніж на 40%
- Додавання статистики - збільшення видимості більш ніж на 30%
- Оптимізація плинності контенту - значне зростання
- Цитування джерел - значне покращення
- Технічна термінологія - помірне покращення
У дослідженні було проведено систематичне оцінювання за еталонними показниками GEO-BENCH що складається з 10 000 різноманітних запитів з різних доменів.
Інтеграція в екосистему GEO/AEO
Стандарт llms.txt є фундаментальним елементом ширшої стратегії генеративної оптимізації пошукових систем (GEO) та оптимізації пошукових систем відповідей (AEO). Ось ключові елементи повного, цілісного підходу:
1. SEO більше не "must have", робіть ставку на GEO/AEO
Традиційне SEO залишається ключовим, але саме по собі не гарантує видимості в LLM-моделях. Дедалі більше аналізів показують, що навіть бренди з добре розвиненим SEO не завжди з'являються у відповідях моделей. Водночас є приклади брендів, які практично не займаються SEO, але все одно цитуються в LLM, що свідчить про те, що видимість у ШІ залежить від інших чинників, окрім стандартного авторитету в пошукових системах.
Наявні дослідження видимості брендів у відповідях великих мовних моделей показують, що навіть глобальні бренди можуть залишатися невидимими, незважаючи на хороші позиції в традиційному SEO. Наші власні тести видимості в Google і в LLM показують, що деякі бренди майже не з'являються в результатах видачі за ключовими фразами в Google, тоді як LLM-моделі все ще цитують їх. Це свідчить про те, що ці бренди не проводять послідовної SEO-активності, що обмежує їхню видимість у пошукових системах, але не впливає на їхню присутність у відповідях LLM в тій же мірі.
Томаш Цінціо - генеральний директор Semly.ai
2. Структурні дані (Schema.org)
Реалізація розмітки схем для ПОШИРЕНІ ЗАПИТАННЯ, Стаття, Продукт та інших типів контенту збільшує ймовірність цитування. Сторінки з повними структурованими даними мають значно більше шансів бути процитованими штучним інтелектом
3. Архітектура контенту, дружня до ШІ
- Фронтальне завантаження: Ключова інформація на початку матеріалу
- Ієрархічна структура: Чіткі заголовки H1-H6
- Букви та пункти: Підвищення видобувності за допомогою ШІ - тобто здатності мовної моделі витягувати, згадувати або відтворювати дані
- Короткі абзаци<25 слів у реченні, <100 слів у абзаці
Подивіться, як боти-моделі ШІ бачать ваш сайт, замість https://semly.ai введіть вашу адресу: https://r.jina.ai/https://semly.ai
4. Авторитет і зміст
- Зовнішні цитування: Згадки про авторитетних третіх осіб
- Власник домену: Загальна видимість галузі
- Свіжість контенту: Сторінки, оновлені за останні 12 місяців, мають у 2 рази більше шансів отримати цитування
5. Метрика Brand Visibility Score
Дизайн: (Відповіді зі згадуванням вашого бренду ÷ Загальна кількість відповідей) × 100
Допоміжні метрики:
- Рівень цитування: % відповідей LLM, які згадують або посилаються на ваш бренд
- Оцінка настроїв: (Позитивні + 0,5 × Нейтральні згадки) ÷ Усі згадки
- Частка голосу: % від загальної кількості цитувань у порівнянні з конкурентами
Інструменти моніторингу видимості ШІ
Ринок інструментів моніторингу видимості ШІ стрімко зростає, і компанії шукають способи зрозуміти, як ChatGPT, Gemini, Perplexity та інші моделі представляють їхній бренд або продукти. У наведеному нижче огляді порівнюються Semly, Profound і Searchable. На відміну від своїх конкурентів, Semly не тільки вимірює видимість в ШІ, але й є єдиним інструментом у цьому порівнянні проактивно створює правильні дані про продукт під LLM та агрегаторами даних, що реально збільшує шанси брендів з'явитися в рекомендаціях ШІ.
| Критерій | Semly (semly.ai) | Profound (tryprofound.com) | З можливістю пошуку (searchable.com) |
|---|---|---|---|
| Основна мета інструменту | GEO для електронної комерції, послуг і брендів - підвищення видимості у відповідях LLM та відкриття нового каналу продажів у пошуку зі штучним інтелектом. | Видимість корпоративного ШІ: відстежуємо, як з'являються бренди у відповідь на генераторні механізми та механізми відповідей, звіти для великих команд. | Розширений інструментарій для пошуку зі штучним інтелектом: аналітика видимості, контент, аудит технічний та АЕО, у поєднанні з даними GA4 та GSC. |
| Роль по відношенню до LLM та даних | Активно створює та стандартизує дані в рамках LLM: формує структуровані товарні стрічки для магазинів, підготовлені для індексація агрегаторами даних, які використовує LLM (ChatGPT, Gemini та інші). Semly не просто вимірює видимість, але надає саме ті дані, які моделі повинні зчитувати. | Переважно моніторинг та аналітика видимості: Глибока аналітика, як ШІ цитує наявний контент бренду, звідки він бере дані і як змінюється частка голосу. Не створює нові стрічки продуктів під LLM працює лише з наявними даними. | Переважно відстеження та оптимізація видимості: Дані про пошукові посилання про видимість у штучному інтелекті за допомогою аналітики трафіку, аудиту контенту та сторінок. Вона не виступає в ролі менеджера кормів для LLM, а скоріше як аналітичний та оптимізаційний інструмент. |
| Зосередьтеся на електронній комерції | Так, спочатку електронна комерція: продукт, призначений для магазинів, послуг, бренди та виробники, які хочуть продавати за допомогою ШІ. | Скоріше, горизонтальний корпоративний інструмент для брендів у різних галузях (SaaS, роздрібна торгівля, фінанси тощо). | Горизонтальний інструментарій АЕО: підтримує електронну комерцію, але не є ексклюзивним для магазинів, націлений на широкий ринок маркетингового SEO. |
| Тип функції Видимість ШІ | Видимість і продажі: перевіряє, чи можуть товари та пропозиції магазину бути рекомендовані LLM, і як покращити дані, щоб збільшити шанси на успіх з'являтися у відгуках про покупку. | Інсайти з механізму відповідей: відстеження цитування бренду, джерела, де ШІ знаходить інформацію та ділиться нею в результатах пошуку ШІ за вибраними підказками. | Пошук ШІ на панелі інструментів: видимість у ChatGPT, Claude, Perplexity тощо..., у поєднанні з аналізом трафіку з GA4 та GSC, аудитом AEO та оптимізацією сторінок. |
| Введення даних | Потік продуктів (наприклад, Google Shopping XML) і вилучення даних для брендів. Semly мапує та обробляє дані у формі, які агрегатори даних та LLM можуть ефективно використовувати. | Набори запитів, ключові слова, домен, ринки та конкуренти. Вхідні дані - це переважно запити ШІ та адреси сервісів. | Домени, ключові слова, кампанії, інтеграція з GA4, GSC та CMS (наприклад, Webflow, Shopify, WordPress), щоб поєднати видимість з трафіком. |
| Підтримувані движки ШІ (високий рівень) | Використовувані поверхні ChatGPT, Gemini та інші популярні LLM і ШІ для пошуку послуг і товарів (АІ-покупки, рекомендації). | ChatGPT, Perplexity, Google AI Reviews / AI Mode, Grok, Meta AI та інші механізми відповідей, особливо на великих підприємствах. | ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI, Copilot та класичні пошукові системи, об'єднані в єдине представлення видимості. |
| Вартість участі | Від приблизно 24 євро на місяць за тарифний план Mini для невеликих брендів і магазинів (простий сервіс підписки для брендів). | Індивідуальне ціноутворення для підприємств: немає конкретних тарифів на сайті, котирування після комерційного контакту. Зовнішні огляди вказують на типові плани приблизно 399 доларів США на місяць з обмеженим стартовим планом приблизно 99 доларів США на місяць. | Платні тарифні плани без відкритих тарифів на сайті: почніть з 7-денного безкоштовного пробного періоду Pro, подальші ціни видно тільки при переході на "Переглянути всі плани" або контакт з відділом продажів. Позиціонується як рішення преміум-класу для маркетингових команд. |
| Рівень витрат у порівнянні з Семлі | Початковий рівень для брендів: вартість порівнянна з одним простим підписка на SaaS або похід у кіно на місяць. | Значно вищі: зазвичай кратні вартості Семлі за шкалою місяць, розрахований на корпоративні бюджети (маркетинг, PR, SEO). | Між Semly і Profound, ближче до сегменту інструментів преміальні маркетингові та аналітичні послуги, спрямовані на команди та агенції, а не окремі бренди. |
| Найкращий варіант використання | Інтернет-магазин або бренд хоче, щоб його товари або послуги були реально доступні та рекомендовані ChatGPT, Gemini та іншими LLM, і що агрегатори даних надають дані коректно. | Глобальний корпоративний бренд хоче виміряти, як ШІ представляє його бренд, звідки ШІ отримує свої дані, як виглядає частка голосу та репутація в ШІ. | Маркетингова команда або агентство хоче об'єднати видимість в пошуку зі штучним інтелектом з аналітикою трафіку, аудитом контенту та процесом створення контенту в одному інструменті. |
Обидва Глибокоа також З можливістю пошуку є просунутими аналітичними інструментами, але зосереджені на моніторингу впізнаваності та репутації бренду. Семлі працює по-іншому: він поєднує моніторинг видимості з функцією створення даних в рамках LLM, таким чином впливаючи на те, що моделі можуть бачити і використовувати. При цьому вартість входу для Semly в рази нижча, ніж для іноземних корпоративних платформ. В результаті Semly виступає першим справжнім GEO-інструментом, призначеним для електронної комерції та брендів, який не тільки звітує, але й активно підвищує шанси продажів у нових каналах ШІ.
Майбутнє стандарту
Стандарт llms.txt, хоча і є експериментальним, розвивається в напрямку ширшого застосування. Google включив llms.txt до свого протоколу Agents to Agents (A2A), що свідчить про принаймні експериментальний інтерес. У листопаді 2024 року Mintlify увімкнула автоматичну генерацію llms.txt для кожного сайту документації, який вони розміщують, миттєво додавши тисячі сайтів технічної документації до екосистеми.
Джеремі Говард у березні 2025 року заявила, що бачення виходить за рамки поточної реальності - це веб-стандарт, в якому моделі мови більше не витрачають маркери на надлишковий HTML, а можуть зосередитися на релевантних знаннях.
Підсумок
Файл llms.txt являє собою фундаментальну зміну в способі надання веб-контенту системам штучного інтелекту. Цей стандарт, хоча і є експериментальним, досяг масового впровадження (понад 844 000 сайтів) і дає вимірювані результати - збільшення видимості відповідей ШІ на 20-40%, збільшення кількості відвідувань ШІ-ботів на 600% і покращення точності відповідей на 30%.
Основні висновки:
Реалізація проста, але вимагає точності: Структура розмітки, кодування UTF-8, розташування в кореневому каталозі та правильна ієрархія розділів - ключ до ефективності.
Валідація є обов'язковою: Використовуйте, наприклад, ChatGPT для перевірки карти перед публікацією.
Уникайте 10 найпоширеніших помилокнеправильне розміщення, відсутність H1, погане кодування, перевищення ліміту розміру, неправильний синтаксис посилань, відсутність блок-лайтів, мертві посилання, надлишок контенту, ігнорування необов'язкових розділів та недостатнє тестування.
Інтеграція з GEO/AEO: llms.txt є частиною ширшої стратегії, що включає SEO, структуровані дані, архітектуру контенту, дружню до ШІ, та побудову авторитету бренду.
Відстежуйте ефективність: Використовуйте такі інструменти, як Semly.ai, щоб відстежувати показник впізнаваності бренду, рівень цитування та частку голосів.
Регулярно оновлюйте: Свіжість контенту має вирішальне значення - сторінки, оновлені за останні 12 місяців, мають вдвічі більше шансів бути процитованими.
В епоху, коли штучний інтелект перетворюється на домінуючий інтерфейс пошуку інформації, контроль над тим, як мовні моделі інтерпретують і представляють ваш бренд, стає стратегічним імперативом. Стандарт llms.txt, підкріплений емпіричними даними та зростаючим прийняттям, є фундаментальним кроком на шляху до Інтернету зі штучним інтелектом.
FAQ - поширені запитання
Чи є llms.txt офіційним стандартом?
Ні, llms.txt - це запропонований стандарт, створений Джеремі Говардом. Жоден великий провайдер LLM офіційно не підтвердив, що він читає ці файли, але емпіричні дані (збільшення кількості відвідувань ШІ-ботів, тематичні дослідження) свідчать про те, що стандарт використовується на практиці.
Чи гарантує впровадження llms.txt цитування ШІ?
Ні, файл llms.txt не гарантує цитування. Однак він підвищує ймовірність і релевантність цитування, полегшуючи штучному інтелекту доступ до ключового контенту. Дослідження показують збільшення видимості на 20-40% після впровадження.
Чи замінює llms.txt robots.txt або sitemap.xml?
Ні, кожен з цих файлів має своє призначення:
- robots.txt - контроль доступу до індексаційних ботів
- sitemap.xml - список усіх проіндексованих сторінок для пошукових систем
- llms.txt - кураторська карта ключових ресурсів для АІ
Як часто я повинен оновлювати llms.txt?
Щонайменше щоквартально або після будь-якої значної зміни структури сайту, додавання ключового контенту чи ребрендингу. Контент, який не оновлювався понад 12 місяців, має вдвічі менше шансів бути процитованим ШІ.
Чи можу я мати кілька файлів llms.txt для різних розділів сайту?
Так, специфікація дозволяє розміщувати файли у підпунктах, наприклад https://docs.example.com/llms.txt для розділу документації. Завжди зберігайте головний файл у кореневому каталозі домену.
Який оптимальний розмір файлу llms.txt?
Рекомендований розмір файлу ~100 КБ. Більші файли можуть перевантажити контекстні вікна LLM. Для отримання докладнішої документації використовуйте файл llms-full.txt як доповнення.
Чи впливає llms.txt на традиційне SEO?
Дослідження не виявили негативного впливу на SEO-рейтинги. Файл є нейтральним для традиційних пошукових систем і може опосередковано підтримувати SEO, покращуючи видимість бренду в штучному інтелекті, який генерує трафік на сайт.
Як виміряти ефективність llms.txt?
Монітор:
- Логи та трафік ботів у GA4 (збільшення відвідувань AI-ботів)
- Такі інструменти, як Semly.ai, покажуть вам видимість вашого бренду в ШІ
- Показник впізнаваності бренду та частка голосу
- Трафік з пошукових систем зі штучним інтелектом в Google Analytics
Чи варто малому бізнесу впроваджувати llms.txt?
Так, якщо ви дбаєте про видимість в екосистемі ШІ. Впровадження просте (1-4 години), недороге і може принести значні переваги з мінімальним ризиком.
Що робити, якщо у мене немає ресурсів для створення .md-версій для всіх сайтів?
Зосередьтеся на найважливіших 5-10 ресурсах. Якість і розстановка пріоритетів важливіші за повноту. Ви можете робити посилання безпосередньо в HTML, хоча перевага надається Markdown.
Глосарій
LLM (Велика мовна модель) - велика мовна модель ШІ, здатна розуміти і генерувати текст на основі величезних наборів навчальних даних
Уцінка - легка мова розмітки для форматування тексту, що характеризується простотою та зручністю для читання
Контекстне вікно - ліміт токенів (одиниць тексту), які LLM може обробити в одному запиті
GEO (Генеративна оптимізація двигуна) - процес оптимізації контенту для збільшення шансів його появи у відповідях, згенерованих штучним інтелектом
AEO (Оптимізація пошукової системи) - синоніми GEO; оптимізація для механізмів реагування ШІ
Синтаксичний розбір - процес аналізу структури даних комп'ютерною програмою
User-Agent - ідентифікатор бота або браузера в заголовках HTTP
Schema.org - загальний словник структурних даних для веб-сайтів
Показник впізнаваності бренду - метрика, що вимірює частоту згадок бренду у відповідях ШІ
Джерела
llmstxt.org - офіційна специфікація стандарту
відповідь.AI (Джеремі Говард) - пропозиція та обґрунтування стандарту
llmstxt.site - індекс веб-сайтів, які вже впровадили карту llms.txt або full-llms.txt
r.jina.ai/https://semly.ai - перевірте, як AI-боти бачать ваш сайт
Дослідження: GEO - академічне опитування (збільшення видимості на 40%)
Aggarwal P. та ін., "GEO: Генеративна оптимізація двигуна", KDD '24, 2024 - нове дослідження та фреймворк для оптимізації видимості контенту в генеративних системах штучного інтелекту.
Поділитися: