¿Qué es el archivo llms.txt y sirve para el SEO?

Si alguien te ha ofrecido «un llms.txt para salir en ChatGPT», conviene separar dos preguntas que se suelen vender juntas: qué es el archivo, que está bien definido, y qué efecto tiene en tu visibilidad, que es otra cosa. El llms.txt no es el robots.txt con otro nombre ni un sitemap XML para la IA. Es una propuesta concreta, con dueño y con fecha, y Google ya ha dicho qué hace con ella su buscador.

Qué propone llmstxt.org

La propuesta la publicó Jeremy Howard el 3 de septiembre de 2024, y en agosto de 2026 salió una segunda versión, revisada con lo aprendido en dos años de uso.⁠^{[1]llmstxt.org (Jeremy Howard). The /llms.txt file, v2} Parte de un problema que cualquiera que haya pegado una web en un chat conoce: las páginas están hechas para personas, envuelven la información en navegación, anuncios y JavaScript, y convertirlas de nuevo en texto limpio es difícil e impreciso. Y la ventana de contexto de un modelo, aunque ha crecido, sigue siendo demasiado pequeña para la mayoría de los sitios enteros.⁠^{[1]llmstxt.org (Jeremy Howard). The /llms.txt file, v2}

La respuesta es un archivo en /llms.txt con un formato fijo en Markdown:⁠^{[1]llmstxt.org (Jeremy Howard). The /llms.txt file, v2}

• Un título H1 con el nombre del sitio, que es lo único obligatorio.
• Una cita (blockquote) con un resumen breve.
• Párrafos opcionales con más detalle.
• Secciones H2 con listas de enlaces en Markdown, cada uno con una nota opcional.
• Por convención, una sección «Optional» para lo secundario.

La propuesta añade una segunda pieza: que las páginas que un agente pueda necesitar tengan una versión limpia en Markdown en la misma URL, terminada en .md.⁠^{[1]llmstxt.org (Jeremy Howard). The /llms.txt file, v2} La versión 2 permite añadir .md a la URL completa o sustituir la extensión, enlaza esas versiones con rel="alternate" type="text/markdown" y apunta al llms.txt con rel="describedby", y aclara que un llms.txt puede estar en una subcarpeta: cubre las páginas bajo su ruta, y manda el más específico.⁠^{[2]llmstxt.org. Changes in v2} Es la idea que hay detrás del Markdown para agentes.

Dos precisiones de la propia propuesta. La primera, para qué sirve: su autor esperaba que fuera útil sobre todo en el momento de responder, no para entrenar modelos.⁠^{[1]llmstxt.org (Jeremy Howard). The /llms.txt file, v2} En la versión 2, un agente de IA consulta el llms.txt para encontrar lo que necesita y luego sigue los enlaces que le interesan.⁠^{[2]llmstxt.org. Changes in v2} La segunda, qué es: un resumen informal abierto a comentarios de la comunidad, no un estándar aprobado por ningún organismo.⁠^{[1]llmstxt.org (Jeremy Howard). The /llms.txt file, v2} La propuesta cita a OpenAI, Anthropic y Google (para la API de Gemini) entre quienes publican un llms.txt para su documentación de desarrolladores.⁠^{[1]llmstxt.org (Jeremy Howard). The /llms.txt file, v2} Publicar uno propio no es lo mismo que leer el tuyo, y esa es la confusión que más dinero mueve.

Qué efecto tiene en el SEO

Aquí la respuesta tiene fecha. El 15 de mayo de 2026, Google publicó su guía para optimizar para las funciones de IA generativa de la Búsqueda.⁠^{[3]Google Search Central. Latest documentation updates} Dice que no hace falta crear archivos legibles por máquinas, archivos de texto para IA, marcado ni Markdown para aparecer en la Búsqueda de Google.⁠^{[4]Google Search Central. Optimizing your website for generative AI features on Google Search} El 15 de junio de 2026 añadió una nota sobre los llms.txt:⁠^{[3]Google Search Central. Latest documentation updates} Google Search no los usa, y crearlos no ayuda ni perjudica a la visibilidad ni a las posiciones de tu sitio, porque los ignora. La misma nota dice que no pasa nada por mantener uno para otros servicios o sistemas.⁠^{[4]Google Search Central. Optimizing your website for generative AI features on Google Search} La guía habla de la Búsqueda con sus funciones generativas, así que vale también para AI Overviews y el Modo IA.

Chrome lo trata como algo opcional. Lighthouse, la herramienta de auditoría de Chrome, tiene un apartado de navegación agéntica con una comprobación del llms.txt: solo marca la página si el servidor da un error al pedir el archivo. Si el archivo no existe y devuelve un 404, la comprobación queda como «no aplicable», porque de momento ofrecerlo es opcional, y no afecta a la puntuación.⁠^{[5]Chrome for Developers. llms.txt (Lighthouse, agentic browsing audits)}

Para el resto de asistentes, la pregunta es empírica. Cada empresa documenta sus agentes y lo que respetan, como hace OpenAI con OAI-SearchBot, GPTBot y ChatGPT-User,⁠^{[6]OpenAI. Overview of OpenAI Crawlers} pero quién pide de verdad tu /llms.txt, y con qué frecuencia, solo lo dice el registro de accesos de tu servidor.

En una tienda

En Shopify no partes de cero. Shopify gestiona por defecto un /llms.txt en las tiendas, que replica el contenido de /agents.md, el documento que la plataforma trata como principal para que los agentes descubran la tienda. El orden de búsqueda es: una plantilla llms.txt.liquid del tema si existe, si no agents.md.liquid, y si no el texto que genera Shopify. La documentación recomienda no crear llms.txt.liquid salvo que necesites que el llms.txt diga algo distinto de /agents.md, porque entonces mantenerlo al día pasa a ser cosa tuya.⁠^{[7]Shopify Dev Docs. llms.txt.liquid} Esas plantillas se pueden personalizar desde el 28 de mayo de 2026.⁠^{[8]Shopify developer changelog. Customize /llms.txt, /llms-full.txt and /agents.md}

Así se vería el llms.txt de una tienda pequeña de material fotográfico, en un ejemplo ficticio:

# Trípodes Ejemplo

> Tienda online de trípodes y rótulas para fotografía y vídeo, con envío a España y Portugal.

Precios en euros con IVA incluido. Devoluciones gratuitas durante 30 días.

## Categorías

- [Trípodes de viaje](https://tienda.example/collections/tripodes-viaje.md): modelos de menos de 1,5 kg plegados
- [Rótulas de bola](https://tienda.example/collections/rotulas.md): carga máxima, peso y tipo de zapata

## Optional

- [Guía de zapatas y placas de liberación rápida](https://tienda.example/pages/zapatas.md)

Lo útil está en los enlaces: si apuntan a páginas en HTML pesado, el archivo ahorra poco. La propuesta los quiere apuntando a contenido fácil de leer para un modelo.⁠^{[2]llmstxt.org. Changes in v2} Clione, por su parte, genera un llms.txt y un documento en Markdown por producto, categoría, colección y página, servidos en el propio dominio de la tienda: lo cuenta la página de cómo sirve Clione los archivos para agentes.

Cómo comprobarlo

1. Abre tudominio.com/llms.txt en el navegador. Si tu tienda está en Shopify y nunca lo has tocado, verás el texto que genera la plataforma a partir de /agents.md.⁠^{[7]Shopify Dev Docs. llms.txt.liquid}
2. Lee el archivo como lo leería un agente: un H1, un resumen en una línea y enlaces que funcionan y llevan a las páginas que de verdad responden a tus clientes, no a la portada y al aviso legal.
3. Pasa Lighthouse en Chrome y mira el apartado de navegación agéntica. Un error del servidor al pedir el archivo es lo único que la comprobación marca.⁠^{[5]Chrome for Developers. llms.txt (Lighthouse, agentic browsing audits)}
4. Busca /llms.txt en los registros de tu servidor o de tu CDN y anota qué agentes lo piden. Antes de creer el nombre, comprueba la IP: OpenAI, por ejemplo, publica las direcciones de sus agentes en archivos JSON.⁠^{[6]OpenAI. Overview of OpenAI Crawlers}
5. No lo busques en Search Console: Google Search ignora el archivo, así que ningún informe de Google va a reflejar que lo tienes.⁠^{[4]Google Search Central. Optimizing your website for generative AI features on Google Search}

Concepto cercano: robots.txt

Los dos archivos viven en la raíz y terminan en .txt, y ahí se acaba el parecido. robots.txt es un protocolo publicado como RFC 9309 por el IETF en 2022, que dice a los rastreadores qué URL pueden pedir, y el propio estándar avisa de que esas reglas no son una forma de autorización de acceso.⁠^{[9]IETF (Koster, Illyes, Zeller y Sassman). RFC 9309: Robots Exclusion Protocol} llms.txt es una guía de lectura: la propuesta lo distingue de robots.txt, que indica qué acceso automático se considera aceptable, porque se usa bajo demanda, cuando un agente necesita información. Y lo distingue del sitemap, que no enlaza las versiones legibles por un modelo y acumula más de lo que cabe en un contexto.⁠^{[1]llmstxt.org (Jeremy Howard). The /llms.txt file, v2} Uno decide quién entra; el otro, por dónde empezar a leer una vez dentro.

La comparativa entre llms.txt, sitemap y datos estructurados pone los tres archivos uno al lado del otro, y la ruta de lectura de este tema ordena el resto de términos, empezando por la indexación.