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Técnico6 min de lectura

llms.txt: qué es, cómo se escribe y qué puedes esperar de él

Guía práctica para publicar un archivo llms.txt útil: estructura, qué incluir, errores habituales y cómo encaja con robots.txt y tu estrategia de visibilidad en IA.

Equipo de AskBrandly · especialistas en AEO y visibilidad en IA ·

Archivo luminoso conectado a una red neuronal

Cada semana aparece un consejo nuevo sobre llms.txt. Vamos a separar lo que es real de lo que es entusiasmo.

Qué es llms.txt

Es un archivo de texto plano en la raíz de tu dominio (/llms.txt) pensado para que un modelo de lenguaje entienda rápido qué hace tu empresa y dónde está la información buena. No es un estándar obligatorio ni garantiza nada: es una señal de cortesía, como en su día lo fue el sitemap.

Qué debe contener

  • Un titular con el nombre de la marca y una frase que explique la categoría.
  • Un párrafo breve con propuesta de valor, público objetivo y cobertura geográfica.
  • Una lista de enlaces a las páginas que quieres que se citen: producto, precios, documentación, comparativas, casos y preguntas frecuentes.
  • Datos verificables: precios de partida, idiomas, integraciones, tiempos de respuesta.

Qué no debe contener

  • Texto de marketing vacío sin datos.
  • Enlaces a páginas privadas o de pago.
  • Contradicciones con lo que dice tu web: la incoherencia resta confianza.

Cómo se relaciona con robots.txt

robots.txt dice quién puede pasar; llms.txt dice qué merece la pena leer. Si bloqueas rastreadores de IA en robots.txt, tu llms.txt no sirve de nada. Decide primero la política de acceso: bloquear a los asistentes protege el contenido pero te saca de sus respuestas.

Qué puedes esperar de verdad

Publicarlo cuesta una hora y no perjudica. Pero no sustituye a las tres palancas que sí mueven la aguja: presencia en comparativas de terceros, contenido con formato de respuesta y consistencia de entidad. Trátalo como un extra, no como una estrategia.

Cómo saber si sirve

La única forma de comprobarlo es medir antes y después: lanza tu conjunto de preguntas clave, guarda la tasa de mención, publica el archivo y vuelve a medir dos y cuatro semanas después. Sin esa medición sistemática, cualquier conclusión es una corazonada.

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