Как подружить свой сайт с нейросетями и что такое llms.txt
llms.txt - это новый открытый стандарт для владельцев сайтов, который помогает нейросетям быстро понять, о чем ваш ресурс и где лежит самая важная информация. В статье разбираемся, кто придумал llms.txt, чем он отличается от robots.txt, как выглядит живой пример такого файла и какие сервисы ИИ уже начинают его учитывать. Обсуждаем, есть ли от него реальная польза сегодня, как он может повлиять на трафик из ИИ и стоит ли внедрять llms.txt на русскоязычных сайтах с учетом текущей ситуации в России.
Автор и инициатива стандарта llms.txt
Стандарт llms.txt был предложен в сентябре 2024 года австралийским исследователем и разработчиком Джереми Ховардом - создателем проекта fast.ai. Ховард опубликовал официальное предложение стандарта на сайте llmstxt.org (Answer.AI) в форме спецификации, описывающей единый файл /llms.txt в корне сайта. Инициатива быстро привлекла внимание сообщества разработчиков ИИ: её называют "robots.txt для нейросетей", поскольку она аналогична файлу robots.txt, но ориентирована на Large Language Models (LLMs). Проект llms.txt до сих пор развивается как открытый стандарт, и к его реализации уже присоединились некоторые компании и энтузиасты.
Цель создания llms.txt
Возникновение llms.txt обусловлено изменением способа потребления контента: сайты теперь читают не только люди и поисковые роботы, но и большие языковые модели. Существующие стандарты недостаточны для этих целей - sitemap.xml часто избыточен и громоздок, а сырой HTML создаёт слишком много шума для моделей. Контекстные окна (context window) у LLM ограничены по размеру, поэтому они физически не могут загружать весь сайт целиком, особенно если страница содержит навигацию, рекламу, скрипты и прочие несодержательные элементы. llms.txt был создан как решение этой проблемы: он предназначен для поставки актуального, очищенного и сжатого контекста специально для ИИ-агентов и языковых моделей.
Проще говоря, цель llms.txt - предоставить LLM краткую, структурированную выжимку ключевой информации о сайте (проекта, продукта, документации и т.п.), чтобы модели могли легче понимать содержимое сайта и находить нужные данные при построении ответов. Это своего рода оптимизация под генеративные ответы - аналог SEO, получивший неофициальное название GEO (Generative Engine Optimization).
Принцип работы и влияние на поведение LLM
llms.txt представляет собой текстовый файл в формате Markdown, содержащий структурированную информацию о сайте (описание, важные разделы, ссылки на основные страницы и документацию). Он не управляет доступом моделей к сайту, как robots.txt, и не содержит директив типа "Disallow". Вместо этого файл даёт LLM рекомендации и контекст - своего рода карту знаний сайта. Когда LLM или агент, настроенный на работу с llms.txt, встречает новый домен, он может автоматически запросить https://пример-сайта.com/llms.txt и получить оттуда сжатое представление содержания сайта. Таким образом, при генерации ответа модель может целенаправленно обратиться к наиболее важным разделам, вместо сканирования множества страниц в обход.
Однако влияет ли llms.txt реально на поведение нейросетей? На данный момент влияние ограничено, так как поддержка стандарта только формируется.
Многие эксперты по SEO также скептичны, считая стандарт преждевременным хайпом, который сейчас не влияет на ранжирование или ответы ИИ. Да и в целом, llms.txt не подчиняет нейросеть, но предоставляет ей удобный краткий контекст. Если модель настроена его использовать, это может значительно повысить качество ответов - снизить вероятность галлюцинаций, ускорить поиск нужных сведений и обеспечить ссылку на актуальные данные.
Поддержка стандартом: совместимость с моделями и сервисами
Поддержка llms.txt со стороны разных LLM и платформ в 2024-2025 гг. ограничена, но начинает расти. Первой крупной моделью с поддержкой стала Claude от компании Anthropic - известно, что примерно в конце 2024 г. Anthropic добавила обработку файлов llms.txt в свой механизм (например, для улучшения работы Claude в режиме чтения документации). Anthropic также участвовала в сотрудничестве с платформой Mintlify, способствуя разработке расширенного варианта llms-full.txt (о нём ниже) для своей документации.
Другие крупные игроки пока официально не объявляли поддержку. OpenAI (ChatGPT/GPT-4) формально не интегрировала llms.txt, и представители компании не подтверждали использование этого файла. Однако косвенные данные показывают интерес: специализированный краулер GPTBot/OAI-SearchBot от OpenAI активно сканирует такие файлы. В одном эксперименте более 94% запросов llms.txt на тестовых сайтах исходили именно от OpenAI-бота (то есть OpenAI уже собирает эти данные, возможно, для обучения или улучшения своих сервисов). Несмотря на это, в ответах ChatGPT напрямую эффект llms.txt пока не прослеживается.
Google (модель Gemini, поисковые боты) на конец 2025 года - не признаёт стандарт. Googlebot может индексировать файл как любой другой, но Google официально заявила, что её AI-краулеры игнорируют llms.txt. Так что ожидать, что Google Search или ассистенты начнут учитывать этот файл, пока не стоит.
Среди новых независимых сервисов интерес проявляют AI-ассистенты и поисковики. Уже упомянутая Perplexity.ai явно обрабатывает llms.txt и использует его содержимое для ответов с цитированием. Аналогично, в эксперименте Рената Алимбекова некоторые сайты получили прирост трафика с Microsoft Bing Chat (Copilot) после добавления llms.txt - это говорит о том, что эти системы начали обращать внимание на новый файл.
Структура и пример файла llms.txt
Файл llms.txt создаётся в обычном текстовом формате Markdown и располагается в корневой директории сайта (доступен по адресу https://site.com/llms.txt). Стандарт определяет чёткую структуру разделов:
- Заголовок H1 - название проекта или сайта (обязательный элемент, единственный H1).
- Краткое описание в блоке цитаты (> в Markdown) - 1-3 предложения, резюмирующие назначение проекта или сайта. Здесь выделяются ключевые сведения, необходимые для понимания содержимого.
- Дополнительные подробности - один или несколько абзацев или списков Markdown (без новых заголовков), где можно дать модели важные детали, пояснения, ограничения или контекст по проекту. (Например, напомнить, чем проект не является, какие технологии использует и т.д.)
- Разделы ссылок (H2 и ниже) - далее идут тематические разделы (размеченные заголовками второго уровня ##, реже третьего ### и т.д.), каждый из которых содержит список ссылок на важные документы. Каждая ссылка оформляется как элемент Markdown-списка: [Название](URL): краткое описание. Важно: ссылки должны вести на упрощённые Markdown-версии страниц (по возможности), а не на обычные HTML. То есть, если на сайте есть документация, желательно предоставить её в виде чистого Markdown (см. ниже), чтобы LLM могла сразу прочитать контент без лишнего HTML.
- Опциональный раздел "Optional" - особый раздел с заголовком ## Optional (если он присутствует). В нём перечисляются ссылки на второстепенные материалы. По соглашению, инструменты могут пропускать этот раздел, если нужна только краткая версия контекста. Но при сборе полного контекста эти ссылки учитываются. Таким образом, владельцы сайта могут пометить менее приоритетные данные, которые не критичны для понимания, но могут быть полезны при детальном разборе.
Вот упрощённый пример содержимого файла llms.txt (составлен на основе спецификации и практических примеров):
Команды или директивы в привычном смысле (как в robots.txt) отсутствуют - llms.txt не содержит запретов или инструкций для краулеров. Его содержимое - это скорее руководство для самой модели, что читать и как понимать на данном сайте. Тем не менее, в связке с robots.txt можно указать путь к llms.txt для AI-ботов. Некоторые сайты добавляют в robots.txt специальные строки, например:
Это не официальный стандарт, но такой синтаксис был предложен, чтобы направлять ботов ИИ сразу к нужным файлам (обычные поисковые боты эти строки игнорируют).
Помимо основного файла, появился сопутствующий формат llms-full.txt. Этот файл, если он есть, содержит полный контекст сайта: фактически это объединение всех Markdown-страниц, перечисленных в llms.txt, в один большой текст. Он генерируется автоматически специальным скриптом или утилитой и предоставляет модели всю базу знаний сайта одним файлом. llms-full.txt может весить сотни килобайт и включать подробные данные, поэтому его используют, когда нужно загрузить максимум информации (например, при большой памяти контекста у модели). Однако для большинства задач достаточно обычного llms.txt, а полный файл - опциональное дополнение для глубокого погружения ИИ в контент сайта.
Польза llms.txt для владельцев сайтов
Для администраторов и авторов сайтов llms.txt может быть полезным инструментом, особенно с прицелом на будущее распространение AI-ассистентов. Основные выгоды такого файла:
- Обеспечение корректных ответов об вашем сайте. Предоставляя ИИ сжатое, хорошо структурированное знание о вашем ресурсе, вы повышаете шанс, что модель правильно интерпретирует ваш контент и не создаст искажения. Как отмечают разработчики, llms.txt превращает сайт в AI-friendly ресурс, гарантирующий точные ответы без галлюцинаций на актуальных данных. Это особенно важно для сложных технических проектов, документации API, где ошибка модели нежелательна.
- Приоритизация нужного контента. В файле вы указываете, какие страницы и разделы наиболее важны. Таким образом, если AI-ассистент будет искать ответ, он с большей вероятностью обратится к свежей документации или FAQ, а не к устаревшему блогу или бесполезной странице. Это экономит контекстные токены модели и повышает релевантность ответа.
- Возможность цитирования и трафик из ИИ. Если модель на основе llms.txt найдёт ответ на вашем сайте, она может прямо сослаться на соответствующий раздел. Новое понятие AEO (Answer Engine Optimization) подразумевает, что сайты стремятся быть источниками для ответов нейросетей. Практика показывает, что внедрение llms.txt может реально привести новых посетителей: к примеру, автор одного блога зафиксировал рост трафика из AI-чатов на ~23% спустя несколько месяцев после добавления llms.txt. Особенно заметно выросли переходы с Perplexity AI (почти в 2 раза), что свидетельствует о повышении видимости контента в ответах этого помощника. Хотя это пока не массовый канал трафика, но такая аудитория зачастую приходит с конкретным вопросом, то есть крайне целевая и заинтересованная (качество трафика растёт, пусть и без "взрывного" объёма).
Контроль над подачей данных ИИ. Многие бренды и создатели контента обеспокоены, как их данные используются в эпоху ИИ. llms.txt не даёт юридического контроля, но позволяет заложить собственный контекст и тон при общении моделей с вашим сайтом. По сути, вы как бы сами делаете для своего ресурса "короткое пособие" для ИИ - описываете, как лучше трактовать ваши данные. Это особенно полезно для сложных предметных областей, где неверная интерпретация недопустима (медицина, финансы и др.). Некоторые компании уже видят пользу: например, Vercel в своём llms.txt для документации API добавила описания, чтобы агентам было легче решить, какие endpoints вызывать.
Важно отметить, что llms.txt - не панацея и не фактор ранжирования в классическом SEO. Он не влияет напрямую на позиции в поисковой выдаче Google или Яндекса. Однако по мере роста доли генеративного поиска (ожидается увеличение с 0.25% запросов в 2024 до 10% к концу 2025) значение присутствия вашего сайта в ответах ИИ будет расти. Поэтому внедрить llms.txt можно рассматривать как стратегию ранней оптимизации под AI (GEO), особенно если ваш сайт - это база знаний, техдокументация, обучающие материалы или сообщество вопросов-ответов.
К счастью, сделать это несложно: существуют готовые плагины для популярных CMS (например, Yoast SEO и RankMath для WordPress уже умеют генерировать llms.txt автоматически), а также утилиты и генераторы. Затраты времени минимальны (десятки минут на составление файла), при практически отсутствии минусов. Поэтому для сайтов с уникальным контентом, чьи владельцы хотят, чтобы ИИ-ассистенты цитировали именно их данные, имеет смысл внедрить llms.txt уже сейчас.
Использование llms.txt в России: особенности и ограничения
В российском сегменте интернета стандарт llms.txt применяется на общих основаниях, без каких-либо особых ограничений. Это открытая спецификация, и любой владелец сайта в России может добавить файл /llms.txt так же, как это делают на западе. Регуляторных запретов или требований относительно llms.txt в РФ на данный момент нет - содержимое файла не нарушает ничьих прав (это просто краткая документация сайта). Напротив, русскоязычные разработчики активно обсуждают и внедряют этот подход.
🔥🔥🔥Кстати, ловите бомбовый лайфхак! Если вы пользуетесь не одной нейросетью, а несколькими - то на платформе SYNTX AI можно получить эксклюзивный доступ к 90 современным нейросетям почти бесплатно. Для своих подписчиков оставляю промокод NEIROSKUF - забирайте горячую скидку в 15% на любой тариф. Начните зарабатывать на ИИ уже сегодня!
Что касается поддержки со стороны российских поисковых систем и моделей, явных заявлений пока не было. Поисковик Яндекс не анонсировал интеграцию llms.txt в свой краулинг или ранжирование. Однако есть некоторые признаки, что экосистема Яндекса начинает учитывать этот стандарт. В эксперименте, проведённом осенью 2024, упоминалось появление трафика с Яндекс.Алисы (голосового ассистента) на сайт после добавления llms.txt. Вероятно, Алиса получила возможность лучше понимать содержимое сайта через llms.txt и предложила его пользователю при соответствующем запросе. Кроме того, в логах некоторых сайтов фиксировались обращения YandexBot к файлам llms.txt (хотя и редкие), что указывает: краулеры Яндекса по крайней мере не игнорируют этот файл полностью.
В то же время российские аналоги GPT-моделей (SberGPT/GigaChat от Сбербанка или модели от VK) публично не объявляли о поддержке llms.txt. Но если эти системы используют схожие подходы к обработке веб-контента, они теоретически тоже могут извлечь пользу из подобного стандарта.
Подводя итог, специфических российских особенностей у llms.txt нет - правила и принципы его работы едины во всём мире. Владельцы сайтов в России могут свободно применять стандарт, чтобы облегчить жизнь как зарубежным, так и локальным AI-системам. Внедрение llms.txt особенно актуально для русскоязычных ресурсов с ценной информацией: это поможет отечественным ИИ-моделям (когда они догонят западные) правильно вас понять, а зарубежным - преодолеть языковой барьер через структурированный, чистый контент. В условиях, когда ИИ не знает границ, наличие llms.txt на русском сайте может повысить его шансы быть услышанным в глобальном AI-пространстве, не только в рунэте.