Che cos’è llms.txt?
llms.txt è un file markdown proposto, nella root di un sito, che spiega ai modelli linguistici cos’è il sito ed elenca le pagine che vale di più la pena leggere. È stato proposto su llmstxt.org nel 2024 come presentazione breve e semplice che un modello o un agente può leggere in un solo recupero, invece di scansionare e analizzare l’HTML di un sito. È una proposta, non uno standard: nessun motore è tenuto a leggerlo, e aggiungerne uno costa poco.
Com’è fatto un file llms.txt?
Un file llms.txt è markdown con un ordine fisso: un H1 con il nome del sito, un riepilogo facoltativo in un blocco di citazione, note facoltative, poi sezioni ## che contengono ciascuna una lista di link. Ogni link è scritto come link markdown, eventualmente seguito da due punti e una breve nota.
Una sezione chiamata Optional ha un significato speciale nella proposta: i suoi link sono quelli che un lettore con poco contesto disponibile può saltare. Ecco un piccolo esempio per un’azienda inventata:
# Acme
> Acme realizza software di fatturazione per piccole agenzie: preventivi,
> fatture, monitoraggio del tempo e promemoria di pagamento in un’unica app.
I prezzi sono per spazio di lavoro. Acme non gestisce le buste paga.
## Product
- [Features](https://acme.example/features): cosa fa l’app, con screenshot
- [Pricing](https://acme.example/pricing): piani e cosa include ciascuno
## Docs
- [Getting started](https://acme.example/docs/start): configura uno spazio di lavoro in dieci minuti
- [API reference](https://acme.example/docs/api)
## Optional
- [Blog](https://acme.example/blog): novità sul prodotto e guideChi legge llms.txt oggi?
Alcuni agenti di IA, assistenti di programmazione e strumenti per sviluppatori recuperano llms.txt quando vengono indirizzati a un sito, perché è più rapido e pulito che leggere l’HTML. Molti siti di documentazione ne pubblicano uno proprio per questo uso.
Per i grandi motori di risposta è un’altra storia. Nessuno dei quattro motori del pannello standard di Proofsource ha detto di usare llms.txt per decidere quali brand menzionare o quali pagine citare, e Google afferma che non servono nuovi file leggibili dalle macchine, file di testo per l’IA o markup per comparire in AI Overviews o AI Mode (Google Search Central). La guida di Google alle sue funzioni di IA generativa, aggiornata il 10 luglio 2026, lo ripete: non servono nuovi file leggibili dalle macchine, file di testo per l’IA, markup o Markdown per comparire nella Ricerca Google (Google). Considera il file come documentazione per gli agenti, non come una leva di posizionamento.
Ciò che muove davvero le risposte dell’IA sono le pagine che i motori citano. Nell’esempio pubblico di Tesla (4 ottobre 2026), Google AI Overviews ha citato youtube.com 20 volte e reddit.com 15 volte, e tesla.com una volta. Nessun file sul sito del brand cambia questa situazione; la cambia conquistare un posto nelle pagine che i motori leggono già.
I motori di IA citano llms.txt?
Quasi mai. I nostri campioni dal 23 agosto al 5 ottobre 2026 contengono 41.597 citazioni in 4.228 risposte di ChatGPT, Perplexity, Claude e Google AI Overviews, su 18 account. L’8 ottobre 2026 abbiamo recuperato /llms.txt dai 300 domini citati più spesso: 129 hanno restituito un file vero, 137 non ne avevano o servivano al suo posto una pagina HTML, e 34 ci hanno bloccato o hanno dato errore.
I 129 siti con un file sono stati citati 6.343 volte. Una sola di queste citazioni puntava al file stesso: un llms-full.txt, citato da Perplexity il 2 ottobre. Nessuna risposta ha citato un llms.txt. I siti più citati per lo più non hanno alcun file: dei primi dieci, otto non ne hanno e due hanno bloccato la nostra verifica, e dei primi 25, tre ne hanno uno. Il metodo completo e i suoi limiti sono nell’articolo.
| Misura | Numero |
|---|---|
| Domini verificati | 300 |
| Hanno restituito un vero llms.txt | 129 |
| Nessun file, o una pagina HTML a quel percorso | 137 |
| Hanno bloccato la verifica o dato errore | 34 |
| Citazioni ai 129 siti con un file | 6.343 |
| Citazioni che puntano a un llms.txt o llms-full.txt | 1 (un llms-full.txt) |
In cosa llms.txt è diverso da robots.txt e sitemap.xml?
I tre file fanno lavori diversi. robots.txt stabilisce regole per i crawler, sitemap.xml elenca gli URL che i motori di ricerca devono scansionare e llms.txt descrive il sito a parole perché un modello lo legga.
| File | Compito | Formato | Letto da |
|---|---|---|---|
| robots.txt | Consentire o bloccare i crawler per user agent e percorso | Regole in testo semplice | Crawler di ricerca e di IA che lo rispettano |
| sitemap.xml | Elencare ogni URL da scansionare, con le date | XML | Crawler dei motori di ricerca |
| llms.txt | Dire cos’è il sito e quali pagine contano di più | Markdown | Alcuni agenti e strumenti per sviluppatori |
Com’è un llms.txt reale?
Il nostro è online su proofsource.co/llms.txt. Si apre con un H1 e un riepilogo di un paragrafo su cosa fa Proofsource, poi una breve presentazione: a chi si rivolge, cosa misura e cosa non è, così un modello non lo confonde con un altro prodotto dal nome simile.
Sotto la presentazione, ogni pagina indicizzabile è raggruppata per scopo: funzioni, soluzioni, guide, documentazione, glossario e strumenti gratuiti. Gli articoli del blog più recenti stanno sotto Optional, e l’ultima riga rimanda a llms-full.txt, un file complementare con il testo completo di ogni pagina per gli strumenti che vogliono tutto in un solo recupero.
Come si scrive e si verifica un llms.txt?
Scrivilo a mano o con il generatore di llms.txt gratuito, che crea il file da un modulo nel browser e lo verifica mentre scrivi. Salvalo come testo semplice nella radice del tuo sito, così risponde a /llms.txt.
Poi verifica la copia online con il validatore di llms.txt, e assicurati con il controllo dei crawler di IA che i crawler che lo leggerebbero non siano bloccati. Alcune regole mantengono utile il file:
- Limita il riepilogo a un paragrafo che dica cos’è il sito e a chi si rivolge.
- Collega solo le pagine che rispondono a domande reali: prodotto, prezzi, documentazione, confronti.
- Usa URL assoluti https://, così un modello può aprirli da qualsiasi punto.
- Metti i contenuti secondari come il blog sotto Optional, e mantieni il file breve.
- Aggiornalo quando le pagine chiave si spostano; un link obsoleto è peggio di nessun link.
Domande frequenti su llms.txt
llms.txt migliora la visibilità nell’IA?
Non ci sono prove che lo faccia. Nei nostri campioni di citazioni, i 129 siti più citati che ne pubblicano uno sono stati citati 6.343 volte e una sola citazione puntava a un file del genere, e Google dice che non servono file di testo speciali per l’IA per gli AI Overviews. Contano molto di più pagine leggibili e un accesso aperto ai crawler.
llms.txt è uno standard ufficiale?
No. È una proposta pubblicata su llmstxt.org nel 2024. Nessuno è tenuto a leggerlo o a pubblicarlo, e il formato può cambiare.
llms.txt sostituisce robots.txt?
No. robots.txt è il file in cui si consente o si blocca l’accesso dei crawler, e llms.txt non ha voce in capitolo. Un sito che blocca i crawler di IA in robots.txt non viene sbloccato pubblicando un llms.txt.
Che cos’è llms-full.txt?
Un file complementare con il testo completo delle pagine a cui rimanda llms.txt, in un unico file markdown, per gli strumenti che vogliono tutto in un solo recupero. È facoltativo, e la sua voce del glossario ne spiega l’origine.
Termini correlati
- llms-full.txt
llms-full.txt è un complemento facoltativo di llms.txt: un unico file markdown con il testo completo delle pagine principali di un sito, così che un modello o un agente possa leggerle con un solo download.
- robots.txt
robots.txt è un file di testo semplice nella root di un sito che indica ai crawler quali percorsi possono scaricare, secondo il Robots Exclusion Protocol (RFC 9309).
- Answer engine optimization (AEO)
La answer engine optimization (AEO) è il lavoro per far menzionare il tuo brand, e far citare le tue pagine, nelle risposte degli assistenti di IA.
- Generative engine optimization (GEO)
La generative engine optimization (GEO) è il lavoro per migliorare il modo in cui i motori di IA generativa descrivono e consigliano il tuo brand, così che tu venga menzionato e citato nelle loro risposte.
- Google AI Overviews
Google AI Overviews sono i riepiloghi scritti dall’IA che Google mostra sopra alcuni risultati di ricerca, con i link alle pagine da cui attingono.
Esempio svolto: Tesla, risposte pubbliche dell’IA, 4 ott 2026: la prima scansione di Tesla fatta da Proofsource, con 25 domande d’acquisto e 5 domande sul brand, una risposta per domanda su ciascuno di quattro motori. Un piccolo campione di un solo brand, mostrato come esempio, non come benchmark.
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