¿Qué es llms.txt?
llms.txt es un archivo markdown propuesto, en la raíz de un sitio web, que les dice a los modelos de lenguaje qué es el sitio y lista las páginas que más vale la pena leer. Se propuso en llmstxt.org en 2024 como un brief corto y simple que un modelo o agente puede leer en una sola consulta, en lugar de rastrear y analizar el HTML de un sitio. Es una propuesta, no un estándar: ningún motor está obligado a leerlo, y agregar uno cuesta poco.
¿Cómo se ve un archivo llms.txt?
Un archivo llms.txt es markdown con un orden fijo: un H1 con el nombre del sitio, un resumen opcional en blockquote, notas opcionales y luego secciones ## que contienen cada una una lista de enlaces. Cada enlace se escribe como enlace markdown, seguido opcionalmente de dos puntos y una nota breve.
Una sección llamada Optional tiene un significado especial en la propuesta: sus enlaces son los que un lector con poco contexto puede omitir. Aquí va un ejemplo pequeño para una empresa inventada:
# Acme
> Acme crea software de facturación para agencias pequeñas: cotizaciones, facturas,
> registro de horas y recordatorios de pago en una sola app.
Los precios son por espacio de trabajo. Acme no ofrece nómina.
## Producto
- [Funciones](https://acme.example/features): qué hace la app, con capturas de pantalla
- [Precios](https://acme.example/pricing): planes y lo que incluye cada uno
## Documentación
- [Primeros pasos](https://acme.example/docs/start): configura un espacio de trabajo en diez minutos
- [Referencia de la API](https://acme.example/docs/api)
## Optional
- [Blog](https://acme.example/blog): novedades del producto y guías¿Quién lee llms.txt hoy?
Algunos agentes de IA, asistentes de programación y herramientas para desarrolladores consultan llms.txt cuando se les apunta a un sitio, porque es más rápido y limpio que leer el HTML. Muchos sitios de documentación publican uno justamente para eso.
Con los grandes motores de respuesta es otra historia. Ninguno de los cuatro motores del panel estándar de Proofsource ha dicho que use llms.txt para decidir qué marcas mencionar o qué páginas citar, y Google afirma que no necesitas archivos nuevos legibles por máquina, archivos de texto para IA ni marcado para aparecer en AI Overviews o AI Mode (Google Search Central). La guía de Google sobre sus funciones de IA generativa, actualizada el 10 de julio de 2026, lo repite: no se necesitan archivos nuevos legibles por máquina, archivos de texto para IA, marcado ni Markdown para aparecer en la Búsqueda de Google (Google). Trata el archivo como documentación para agentes, no como una palanca de posicionamiento.
Lo que sí mueve las respuestas de IA son las páginas que citan los motores. En el ejemplo público de Tesla (4 de oct. de 2026), Google AI Overviews citó youtube.com 20 veces y reddit.com 15 veces, y tesla.com una vez. Ningún archivo en el sitio de una marca cambia eso; ganarse un lugar en las páginas que los motores ya leen, sí.
¿Los motores de IA citan llms.txt?
Casi nunca. Nuestras muestras del 23 de agosto al 5 de octubre de 2026 contienen 41,597 citas en 4,228 respuestas de ChatGPT, Perplexity, Claude y Google AI Overviews, en 18 cuentas. El 8 de octubre de 2026 consultamos /llms.txt en los 300 dominios más citados: 129 devolvieron un archivo real, 137 no tenían ninguno o servían una página HTML en su lugar, y 34 nos bloquearon o dieron error.
Los 129 sitios con archivo se citaron 6,343 veces. Una de esas citas apuntó al propio archivo: un llms-full.txt, citado por Perplexity el 2 de octubre. Ninguna respuesta citó un llms.txt. Los sitios más citados en su mayoría no tienen ningún archivo: de los diez primeros, ocho no tienen y dos bloquearon nuestra revisión, y de los 25 primeros, tres tienen uno. El método completo y sus límites están en el artículo.
| Medida | Cantidad |
|---|---|
| Dominios revisados | 300 |
| Devolvieron un llms.txt real | 129 |
| Sin archivo, o una página HTML en esa ruta | 137 |
| Bloquearon la revisión o dieron error | 34 |
| Citas a los 129 sitios con archivo | 6,343 |
| Citas que apuntan a un llms.txt o llms-full.txt | 1 (un llms-full.txt) |
¿En qué se diferencia llms.txt de robots.txt y sitemap.xml?
Los tres archivos cumplen funciones distintas. robots.txt fija reglas para los rastreadores, sitemap.xml lista las URL que los buscadores deben rastrear y llms.txt describe el sitio con palabras para que lo lea un modelo.
| Archivo | Función | Formato | Lo leen |
|---|---|---|---|
| robots.txt | Permitir o bloquear rastreadores por user agent y ruta | Reglas en texto plano | Rastreadores de búsqueda y de IA que lo respetan |
| sitemap.xml | Listar cada URL que quieres que se rastree, con fechas | XML | Rastreadores de buscadores |
| llms.txt | Decir qué es el sitio y qué páginas importan más | Markdown | Algunos agentes y herramientas para desarrolladores |
¿Cómo se ve un llms.txt real?
El nuestro está publicado en proofsource.co/llms.txt. Empieza con un H1 y un resumen de un párrafo sobre lo que hace Proofsource, y luego un brief corto: para quién es, qué mide y qué no es, para que un modelo no lo confunda con otro producto de nombre parecido.
Debajo del brief, cada página indexable está agrupada por intención: funciones, soluciones, guías, documentación, el glosario y las herramientas gratuitas. Los artículos más recientes del blog están en Optional, y la última línea apunta a llms-full.txt, un archivo complementario con el texto completo de cada página para las herramientas que quieren todo en una sola consulta.
¿Cómo escribes y revisas un llms.txt?
Escríbelo a mano o con el generador de llms.txt gratuito, que crea el archivo a partir de un formulario en tu navegador y lo revisa mientras escribes. Guárdalo como texto plano en la raíz de tu sitio, para que responda en /llms.txt.
Luego revisa la versión publicada con el validador de llms.txt, y asegúrate con el verificador de rastreadores de IA de que los rastreadores que lo leerían no estén bloqueados. Unas pocas reglas mantienen útil el archivo:
- Limita el resumen a un párrafo que diga qué es el sitio y para quién es.
- Enlaza solo las páginas que responden preguntas reales: producto, precios, documentación, comparaciones.
- Usa URL absolutas con https://, para que un modelo pueda abrirlas desde cualquier lugar.
- Pon las listas largas, como el blog, en Optional, y mantén el archivo corto.
- Actualízalo cuando se muevan páginas clave; un enlace desactualizado es peor que ninguno.
Preguntas frecuentes sobre llms.txt
¿llms.txt mejora la visibilidad en IA?
No hay evidencia de que lo haga. En nuestras muestras de citas, los 129 sitios más citados que publican uno se citaron 6,343 veces y solo una cita apuntó a ese tipo de archivo, y Google dice que no se necesitan archivos de texto especiales para IA para AI Overviews. Las páginas legibles y el acceso abierto para los rastreadores importan mucho más.
¿llms.txt es un estándar oficial?
No. Es una propuesta publicada en llmstxt.org en 2024. Nadie está obligado a leerlo ni a publicarlo, y el formato puede cambiar.
¿llms.txt reemplaza a robots.txt?
No. robots.txt es donde se permite o bloquea el acceso de los rastreadores, y llms.txt no tiene ninguna influencia en eso. Un sitio que bloquea rastreadores de IA en robots.txt no queda desbloqueado por publicar un llms.txt.
¿Qué es llms-full.txt?
Un archivo complementario con el texto completo de las páginas a las que enlaza llms.txt, en un solo archivo markdown, para las herramientas que quieren todo en una sola consulta. Es opcional, y su propia entrada del glosario explica de dónde viene.
Términos relacionados
- llms-full.txt
llms-full.txt es un complemento opcional de llms.txt: un solo archivo markdown con el texto completo de las páginas clave de un sitio, para que un modelo o agente pueda leerlas en una sola consulta.
- robots.txt
robots.txt es un archivo de texto plano en la raíz de un sitio web que les dice a los rastreadores qué rutas pueden consultar, según el Robots Exclusion Protocol (RFC 9309).
- Answer engine optimization (AEO)
La answer engine optimization (AEO) es el trabajo de lograr que tu marca sea mencionada, y tus páginas citadas, en las respuestas que dan los asistentes de IA.
- Generative engine optimization (GEO)
La generative engine optimization (GEO) es el trabajo de mejorar cómo los motores de IA generativa describen y recomiendan tu marca, para que te mencionen y te citen en sus respuestas.
- Google AI Overviews
Google AI Overviews son los resúmenes escritos por IA que Google muestra arriba de algunos resultados de búsqueda, con enlaces a las páginas en las que se basan.
Ejemplo práctico: Tesla, respuestas públicas de IA, 4 de oct. de 2026: el primer escaneo de Tesla hecho por Proofsource, con 25 preguntas de compra y 5 preguntas de marca, una respuesta por pregunta en cada uno de cuatro motores. Una muestra pequeña de una sola marca, mostrada como ejemplo, no como benchmark.
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