Od momentu pierwszych publicznych wdrożeń modeli językowych trwa poszukiwanie wspólnych płaszczyzn między poszczególnymi elementami SEO a AI. Jednym z przykładów jest plik LLMs.txt, który często porównywany jest do odgrywającego kluczową rolę w pozycjonowaniu stron pliku robots.txt. Dyskusja o znaczeniu pliku LLMs.txt rozgorzała na nowo po tym, jak John Mueller z Google przedstawił własną, dość kontrowersyjną tezę o znaczeniu tego pliku. Zanim jednak przejdziemy do szczegółów, to dobry moment, aby omówić podstawy. Przyglądamy się zatem, na czym polega plik LLMs.txt., jakie jest jego znaczenie i czy również wpływa na pozycjonowanie stron?
Pliki LLMs.txt porównywalne z meta tagami keywords stron internetowych
Na ostatniej konferencji Google John Mueller przedstawił własną ocenę użyteczności LLMs.txt, porównując go do niemal bezużytecznego meta tagu keywords. Dla osób, które dopiero wchodzą w świat SEO, przypomnijmy, że tagi keywords około 25-20 lat temu miały duże znaczenie. W tamtych czasach zresztą powszechną praktyką było uzupełnianie ich o jak najwięcej słów kluczowych. Wraz z kolejnymi aktualizacjami algorytmów praktyki te ustały, a sam meta tag stracił pierwotne znaczenie. Dzisiaj praktycznie nie ma znaczenia, czy strona w kodzie HTML ma uzupełniony ten tag, czy nie, bo algorytmy wyszukiwarek pobierają informacje o słowach kluczowych na podstawie innych źródeł i innych zasad.
Niemniej jednak w tym kontekście dyskusja na temat przydatności plików LLMs.txt nabiera coraz większego rozgłosu w środowisku SEO. Wiele osób zadaje sobie pytanie, czy warto inwestować czas i zasoby w implementację tego rozwiązania, biorąc pod uwagę brak jednoznacznych dowodów na jego skuteczność. Jednym z aspektów tej debaty jest stosunek głównych dostawców usług AI do nowego standardu oraz rzeczywiste zachowania crawlerów podczas przeglądania zasobów stron internetowych.
LLMs.txt budzi zainteresowanie jako potencjalne narzędzie do optymalizacji treści pod kątem dużych modeli językowych. Pod znakiem zapytania wciąż pozostaje to, jakie praktyczne zastosowanie mają pliki LLMs.txt i jaką rolę pełnią. Pomimo początkowego entuzjazmu wokół tego rozwiązania, analiza logów serwerowych i wypowiedzi ekspertów branżowych sugeruje, że znaczenie LLMs.txt może być znacznie przeszacowane. Nowy standard nie zyskał oficjalnego wsparcia ze strony kluczowych graczy w dziedzinie sztucznej inteligencji. Przyglądamy się temu zjawisku krok po kroku, wpierw jednak starając się wyjaśnić, czym jest plik LLMs.txt i jak należy go traktować!
Czym są pliki LLMs.txt?
LLMs.txt bywa często porównywany do pliku robots.txt, jednak jest to całkowicie niepoprawne. O ile głównym celem plików robots.txt jest kontrolowanie sposobu, w jaki boty przeszukują witrynę, o tyle propozycja LLMs.txt nie dotyczy kontrolowania botów, lecz prezentowania treści dużym modelom językowym w formie pliku tekstowego wykorzystującego format markdown. Podstawową funkcją LLMs.txt jest umożliwienie modelom AI konsumowania zawartości strony internetowej bez reklam i elementów nawigacyjnych. Ma to w praktyce zwiększać dostępność strony do treści i prowadzić do lepszego zrozumienia jej i interpretacji przez crawlery modeli językowych.
Wszystkie najpopularniejsze modele językowe mają własne boty, które przeczesują sieć. Sprawdzając logi odwiedzin naszej witryny, możemy napotkać informacje o crawlerach ChatGPT, Google Gemini, DeepSeek, Claude i nie tylko. Przyczyną, dla której crawlery przeczesują strony internetowe, jest potrzeba treści. Wykorzystywana jest ona do odpowiadania na bieżące pytania w trybie wyszukiwania, ale także do poszerzania bazy wiedzy oraz tworzenia materiałów szkoleniowych. Problem polega na tym, że my, webdeveloperzy, tworzymy często strony tak, że ta treść jest trudna do skonsumowania. Może to wynikać z problemów z layoutem, reklamami, może to być problem po stronie wtyczek czy dostępności – nie ma znaczenia. Inżynierowie stojący za pierwszym crawlerami AI przyjęli więc zasadę dążenia do pobierania treści w formacie markdown. Markdown to język znaczników przeznaczony do formatowania tekstu zaprojektowany z myślą o jak najbardziej uproszczonym tworzeniu i formatowaniu treści.
Format markdown zastosowany w LLMs.txt jest czytelny zarówno dla ludzi, jak i dla maszyn, wykorzystując znaki specjalne do oznaczania nagłówków, znak minus do tworzenia list itd. Plik LLMs.txt realizuje kilka innych podobnych funkcji, jednak wszystkie one koncentrują się wokół prezentacji treści, a nie kontroli zachowania botów AI, co stanowi fundamentalną różnicę w porównaniu do robots.txt. LLMs.txt pozostaje eksperymentalnym narzędziem, które nie jest oficjalnie zaaprobowane przez znanych twórców AI. W praktyce jednak z miesiąca na miesiąc staje się coraz bardziej aktualnym standardem ze względu na to, że wszystkie modele językowe dążą do odbioru treści w formacie markdown.
Czy pliki LLMs.txt mają znaczenie?
Bazując na słowach Johna Muellera, wartość plików LLMs.txt jest bardzo niska. Stwierdzenie to wywołało kontrowersje, bo ewidentnie jest w kontrze względem dotychczasowego konsensusu, który przedstawiliśmy powyżej. Nie zabrakło także dłuższych batalii na platformie Reddit. Dyskusja rozpoczęła się od użytkownika, który zaimplementował plik LLMs.txt w katalogu głównym swojego bloga i był zaciekawiony brakiem widocznego wpływu na logi przeszukiwania. Autor posta chciał dowiedzieć się, czy inni użytkownicy doświadczyli podobnych rezultatów lub posiadają system śledzenia, który pozwoliłby na monitorowanie efektów wdrożenia LLMs.txt. Wymiana zdań w komentarzach szybko ujawniła, że problem braku zainteresowania ze strony botów AI dotyczy nie tylko pojedynczych przypadków, ale wydaje się być zjawiskiem powszechnym wśród właścicieli witryn internetowych.
W odpowiedzi jeden z uczestników dyskusji, zarządzający ponad 20 000 domen, potwierdził, że żadne crawlery AI nie pobierają plików LLMs.txt, a jedynie niszowe narzędzia takie jak BuiltWith wydają się nimi interesować. Może to dowodzić, że proponowany standard nie zyskał jeszcze szerokiego uznania wśród głównych usług AI. John Mueller, włączając się do dyskusji, stwierdził wprost, że według jego wiedzy żadna z usług AI nie zadeklarowała wykorzystywania LLMs.txt. Stwierdził także, że LLMs.txt mogą być porównywane do meta tagu keywords – mechanizmu, który stracił na znaczeniu w pozycjonowaniu stron ponad 20 lat temu. Według niego w obydwu przypadkach mamy do czynienia z deklaracją właściciela strony dotyczącą zawartości witryny, której prawdziwość można łatwo zweryfikować poprzez bezpośrednie sprawdzenie treści strony. Jeśli jednak crawler i tak musi sprawdzić oryginalną zawartość strony, aby upewnić się, że nie ma do czynienia ze spamem, dodatkowy plik LLMs.txt wydaje się zbędny.
Potencjalne problemy z LLMs.txt
Jednym z głównych problemów związanych z LLMs.txt jest możliwość nadużyć poprzez prezentowanie jednego zestawu treści w pliku LLMs.txt w celu manipulowania agentami AI. Można wyobrazić sobie sytuację, kiedy crawlerom AI prezentowane są jedne treści w formacie markdown w LLMs.txt, a użytkownikom i wyszukiwarkom pokazywane są inne treści na stronie. Takie praktyki mogłyby być traktowane jako forma cloakingu ukierunkowana konkretnie na duże modele językowe.
Istnieje też obawa, że powszechna implementacja standardu LLMs.txt mogłaby prowadzić do fragmentacji internetu, gdzie każda technologia wymagałaby dedykowanego formatu prezentacji treści. W tym kontekście LLMs.txt jawi się jako rozwiązanie poszukujące problemu, który już został rozwiązany za pomocą bardziej zaawansowanych technik analizy treści.
Oprócz tego wskazuje się także na potencjalne utrudnienia, które powoduje generowanie plików LLMs.txt. Mogą one bowiem prowadzić do pogorszenia UX, ponieważ nie zawierają odnośników do oryginalnych adresów URL, co oznacza, że wszelkie cytaty z witryny mogą kierować użytkowników do nieczytelnej ściany tekstu zamiast do właściwych stron internetowych. To poważny problem, bo skoro rozwiązanie to może potencjalnie utrudniać, a nie ułatwiać interakcję użytkowników z treścią.
Alternatywne podejście do optymalizacji pod AI
Skoro implementacja LLMs.txt jest kontrowersyjnym pomysłem i wciąż nie ma w tym temacie konsensusu, warto przeanalizować inne możliwe działania prowadzące do optymalizacji strony pod moduły AI. A na tym polu pomysłów nie brakuje. Jednym z kluczowych elementów nowoczesnego podejścia do SEO i optymalizacji pod kątem AI jest właściwe wykorzystanie danych strukturalnych, które pozwalają na precyzyjne komunikowanie znaczenia i kontekstu treści zarówno wyszukiwarkom, jak i modelom językowym. Dane strukturalne stanowią formę metadanych, które mogą być interpretowane przez maszyny w sposób jednoznaczny, co zwiększa prawdopodobieństwo poprawnego zrozumienia zawartości strony.
Plik robots.txt, pomimo pewnych ograniczeń, pozostaje standardowym narzędziem kontroli dostępu botów do poszczególnych sekcji witryny internetowej. Właściwe skonfigurowanie tego pliku może pomóc w efektywnym zarządzaniu zasobami strony i zapobieganiu niepożądanemu indeksowaniu treści przez boty wyszukiwarek i AI. Kolejnym aspektem są mapy witryn (sitemaps), które stanowią cenną wskazówkę dla botów odnośnie struktury i hierarchii treści na stronie, co może przyczynić się do lepszego zrozumienia zawartości przez algorytmy AI.
Właściciele stron internetowych mogą rozważyć poświęcenie czasu i zasobów na optymalizację bardziej sprawdzonych i efektywnych metod komunikacji z crawlerami. Do najważniejszych elementów takiej strategii należą:
- właściwe wykorzystanie danych strukturalnych zgodnych ze standardami schema.org,
- optymalizacja pliku robots.txt pod kątem kontroli dostępu botów,
- tworzenie szczegółowych i aktualnych map witryn (sitemaps),
- dbałość o wysoką jakość i przejrzystość treści na stronie,
- stosowanie semantycznego HTML5 w celu lepszego komunikowania struktury i hierarchii treści,
- regularne aktualizowanie zawartości i utrzymywanie jej zgodności z aktualnymi standardami SEO.
Niezależnie od decyzji dotyczącej implementacji LLMs.txt wciąż największe znaczenie będzie miała po prostu konsekwentna praca nad jakością i przejrzystością treści na stronie. To ostatecznie treść ma ogromne znaczenie dla SEO. W kontekście GEO, czyli pozycjonowania pod moduły AI, treść na stronie może przesądzić o tym, czy link do witryny znajdzie się w wyszukiwaniu w module AI, czy z kolei zostanie pominięty. Wysokiej jakości, wartościowa treść będzie doceniana przez czytelników i algorytmy AI niezależnie od obecności dodatkowych wskazówek w postaci plików LLMs.txt.
Pliki LLMs.txt z perspektywy SEO i AI. Podsumowanie
Trzeba przyznać, że John Mueller jak zawsze jest w formie, bo znów udało mu się wykonać standardowy trik. Gdy tylko rozpętała się burza na temat znaczenia plików LLMs.txt w pozycjonowaniu stron, Mueller przyszedł i “pozamiatał”, pokazując, że temat jest znacznie prostszy, niż mogłoby się innym wydawać. Analiza dostępnych informacji sugeruje, że LLMs.txt w swojej obecnej formie faktycznie (jeszcze?) nie spełnia pokładanych w nim nadziei jako standard komunikacji między witrynami internetowymi a dużymi modelami językowymi. Brak oficjalnego wsparcia ze strony kluczowych dostawców usług AI, praktyczne doświadczenia właścicieli stron wskazujące na ignorowanie plików LLMs.txt przez boty, a także fundamentalne problemy koncepcyjne związane z redundancją informacji i potencjalnymi nadużyciami to argumenty przeciwko szerokiej implementacji tego standardu.
Głównym zadaniem plików LLMs.txt miało być udostępnienie crawlerom modeli językowych wersji treści w formacie markdown, która jest łatwiej przetwarzana przez algorytmy. I prawdopodobnie tak by się przyjęło, gdyby nie obawa przed tym, co mogą zrobić użytkownicy. Łatwo wyobrazić sobie manipulacje treścią polegające na prezentowaniu jednego wariantu tekstu w markdown, innego zaś na stronie. W tym sensie porównanie Muellera do meta tagu keywords zyskuje dodatkowe znaczenie, bo przecież zjawisko keyword stuffing odnosi się nie tylko do treści onsite, ale także zawartości tagów meta. Podobnie jak meta tag keywords, LLMs.txt opiera się na deklaracjach właściciela strony dotyczących jej zawartości, które mogą być łatwo zweryfikowane poprzez bezpośrednią analizę treści. W obu przypadkach, zaawansowane algorytmy są w stanie skutecznie interpretować zawartość strony bez konieczności polegania na dodatkowych wskazówkach, przez co te ostatnie stają się po prostu zbędne. Zamiast angażować się w tworzenie i modyfikowanie plików LLMs.txt – przynajmniej w tym momencie – naszym zdaniem w Funkymedia lepiej będzie zainwestować czas i środki w implementację sprawdzonych działań wpływających na SEO, a także GEO – m.in. wykorzystanie danych strukturalnych, optymalizację pliku robots.txt, aktualizację map witryn i dbałość o tworzenie wysokiej jakości, autorytatywnej treści przez doświadczony zespół.
