llms.txt: qué es y si sirve para ChatGPT

llms.txt es un archivo de texto que se coloca en la raíz de una web (tudominio.com/llms.txt) para contar a un modelo de lenguaje, en pocas líneas y con enlaces, de qué va el sitio y qué páginas importan. Se habla mucho de él como si fuera el truco para aparecer en ChatGPT. La respuesta honesta es más corta: existe, es barato de crear y no hay prueba pública de que cambie a quién recomienda un asistente.

Esta guía explica qué es, qué propone, qué se sabe y qué no, y cuándo no merece la pena dedicarle tiempo. No promete posiciones: ni este archivo ni ningún otro las garantizan.

Qué es llms.txt y para qué sirve

llms.txt es una propuesta, publicada en 2024 por Jeremy Howard (Answer.AI) en llmstxt.org, no un estándar adoptado por organismos como el W3C o el IETF. La idea de partida es práctica: una página web normal está llena de menús, scripts y publicidad, y a un modelo con una ventana de contexto limitada le cuesta más leerla que un resumen limpio en Markdown. Un archivo para IA con lo esencial, pensaba la propuesta, le ahorra trabajo.

Según la propuesta, sirve para ofrecer a un modelo una guía de lectura del sitio en el momento de consultarlo. No es un mecanismo de ranking ni de recomendación: no contiene ninguna señal que diga «recomiéndame».

Qué dice la especificación

El formato es Markdown con una estructura concreta, en este orden:

1. Un título de primer nivel (# Nombre del sitio), el único elemento obligatorio.
2. Un resumen breve en una cita (> ...).
3. Opcionalmente, párrafos con más contexto.
4. Secciones con títulos de segundo nivel (##) que contienen listas de enlaces, cada uno con una descripción corta.

Una sección llamada «Optional» marca enlaces que un modelo puede saltarse si va justo de espacio. La propuesta sugiere además ofrecer versiones en Markdown de las páginas enlazadas, algo que la mayoría de webs no hace.

Qué se sabe y qué no

Conviene separar tres planos:

• Documentado. Existe la especificación y cualquiera puede publicar el archivo. Ninguno de los grandes proveedores está obligado a leerlo, porque no es un estándar.
• No documentado. No hemos encontrado documentación oficial de OpenAI, Google o Perplexity que diga que sus sistemas leen llms.txt para decidir a quién nombran en una respuesta. Los rastreadores y sus funciones están descritos en la guía sobre qué rastreadores usan ChatGPT, Gemini y Perplexity, y ahí el archivo no figura como criterio. Sobre Google, su documentación para las funciones de IA de la Búsqueda indica que no hace falta un marcado especial para aparecer; lo que cuenta es que las páginas estén indexadas y puedan mostrarse con un fragmento. Lo explicamos en cómo aparecer en las AI Overviews de Google.
• Hipótesis. Que algún asistente o agente lo consulte al navegar, o que lo haga en el futuro, es plausible y hay quien lo defiende, pero no es un hecho comprobado para la recomendación de negocios. Si alguien te asegura que llms.txt te hará aparecer, te está vendiendo una hipótesis como un resultado.

Ten presente también un límite de método: las respuestas de los asistentes cambian de una ejecución a otra, así que un «desde que lo puse, me nombran» puede ser pura variación. Solo se distingue con un conjunto amplio de respuestas repetidas antes y después.

robots.txt vs llms.txt

Se confunden porque ambos son archivos de texto en la raíz, pero hacen cosas distintas:

• robots.txt es un protocolo con décadas de uso. Dice a un rastreador qué puede y qué no puede visitar. Si bloqueas a un rastreador de búsqueda de un asistente, ese asistente no podrá leerte; por eso es lo primero que se revisa.
• llms.txt no permite ni prohíbe nada. Solo sugiere por dónde empezar a leer. Aunque lo publiques, si robots.txt bloquea al rastreador, el archivo no cambia nada.

Si tienes que elegir dónde dedicar media hora, esta comparación responde sola: primero el robots.txt, después la web rastreable y la ficha del negocio. El conjunto de términos (GEO, AEO, LLMO) y por qué ninguno es un método garantizado está en la guía de siglas.

Cómo crearlo

Un ejemplo breve para un negocio local, que puedes adaptar:

# Clínica Ejemplo

> Clínica de fisioterapia en Zaragoza. Tratamos lesiones deportivas y dolor de espalda.
> Atendemos con cita previa, de lunes a sábado.

## Servicios

- [Fisioterapia deportiva](https://ejemplo.com/servicios/deportiva): lesiones y recuperación.
- [Dolor de espalda](https://ejemplo.com/servicios/espalda): valoración y tratamiento.

## Información útil

- [Precios](https://ejemplo.com/precios): tarifas por sesión.
- [Contacto y horarios](https://ejemplo.com/contacto): dirección y cómo pedir cita.

Reglas prácticas: que cada dato sea cierto y coincida con el resto de tu web, que los enlaces funcionen y que lo actualices cuando cambie algo. Un archivo que dice una cosa y una web que dice otra solo añade incoherencias. Este mismo sitio tiene uno, publicado porque cuesta poco y no porque esperemos un efecto: puedes verlo en salesenia.com/llms.txt.

Cuándo no merece la pena

• Si tu web no se puede rastrear o está bloqueada. Arregla eso antes.
• Si tu información básica está desactualizada o es contradictoria entre la web, la ficha de Google y los directorios. Ahí está el problema, no en la falta de un archivo.
• Si esperas un resultado. No hay evidencia pública para prometerlo, y el tiempo es limitado.
• Si no tienes quien lo mantenga. Un llms.txt viejo es peor que ninguno.

Si lo que quieres es saber si los asistentes ya te nombran, el archivo no responde a eso: se mide con preguntas reales y repetidas, algo que hace una auditoría de visibilidad en IA. Y el contexto de cómo encaja todo esto con el posicionamiento web de siempre está en SEO y visibilidad en IA: qué relación tienen.

Fuentes: propuesta llms.txt y la documentación de Google sobre funciones de IA y tu sitio web.