SEO to rollercoaster — w ostatnich miesiącach co chwilę słyszymy o nowym skrócie, który według entuzjastów „zmieni wszystko”. Tak jest też z llms.txt. Ten niepozorny plik tekstowy ma rzekomo pomagać wielkim modelom językowym (LLM) „zrozumieć” Twoją stronę www. Pytanie brzmi: czy to rzeczywiście poważny krok w stronę przyszłości, czy raczej kolejny marketingowy gadżet, który szybko wyląduje w koszu obok meta‑tagu keywords? Jako ktoś, kto na co dzień zajmuje się SEO i marketingiem, przyjrzę się temu zjawisku bez przesadnego entuzjazmu i bez typowo AI‑owych formułek.
Czym właściwie jest llms.txt?
Plik llms.txt to zwykły plik tekstowy/Markdown umieszczany w katalogu głównym witryny (np. twojadomena.com/llms.txt). Jego zadaniem jest wskazanie najważniejszych, merytorycznych stron Twojego serwisu, które mogą być wartościowe dla modeli generatywnych. Jak tłumaczy Brainz Digital, llms.txt działa jak „mapa lub przewodnik” – zamiast klasycznej mapy witryny (sitemap.xml) zawierającej wszystkie podstrony, ten plik kuratoruje wybrane treści i podaje je w formacie przyjaznym sztucznej inteligencji. Pomysłodawcą standardu jest Jeremy Howard z fast.ai; zaproponował go pod koniec 2024 roku po tym, gdy okazało się, że LLM‑y gubią się w menu, reklamach i innych „ozdobnikach” naszych stron.
Yoast, dostawca popularnej wtyczki SEO, podkreśla, że roboty AI działają inaczej niż wyszukiwarki. Googlebot potrafi zaindeksować całą stronę, natomiast ChatGPT czy Gemini odczytują tylko niewielkie fragmenty w czasie odpowiedzi. LLM‑y mają ograniczoną pamięć, więc często pomijają istotne informacje. Plik llms.txt ma być dla nich ściągą: wskazuje, co jest ważne, i podaje linki do czystych wersji treści w formacie Markdown.
W praktyce llms.txt może wyglądać następująco:
# Przydatne zasoby – Firma X
## Produkty
- [Regulamin zwrotów](https://twojadomena.com/regulamin-zwrotow.md) – zasady i procedury dla klientów
- [API](https://twojadomena.com/api.md) – metody, limity, przykłady
## Blog
- [Przewodnik po SEO 2025](https://twojadomena.com/blog/seo-2025.md) – kompletny poradnik
Nie znajdziesz tu 500 linków do każdego wpisu na blogu. Chodzi o kurację, a nie o powtórzenie sitemap. To raczej spis „greatest hits” Twojej strony.
Dlaczego powstał – ograniczenia LLM
Nowoczesne wyszukiwarki korzystają z crawlerów budujących pełne indeksy, wykonujących JavaScript i pamiętających zawartość latami. Modele generatywne działają inaczej: nie tworzą trwałych indeksów i w zasadzie zapominają Twoją stronę zaraz po jej przeczytaniu. Odpowiadają w czasie rzeczywistym, patrząc tylko na małe fragmenty i nie wykonują JavaScript. To powoduje, że długie lub zabałaganione strony www są przez nie „przycinane” lub pomijane.
LLM‑y polegają też na zewnętrznych sygnałach – backlinkach, popularności adresów czy ewentualnie llms.txt – żeby w ogóle trafić na Twoją treść. Dlatego w świecie, w którym coraz częściej zadajemy pytania asystentom AI zamiast wpisywać je w wyszukiwarce, niektórzy specjaliści widzą w llms.txt sposób na „podpowiedź” modelom: „hej, jeśli pytasz o X, zajrzyj do tych linków, bo są wartościowe”.
Nadzieje i potencjalne korzyści z wdrożenia pliku llms.txt
Entuzjaści podnoszą kilka argumentów. Brainz Digital twierdzi, że llms.txt może pomóc zwiększyć szansę na cytowanie Twoich treści w odpowiedziach AI: wskazując materiały, które są dobrze napisane i autorytatywne, ułatwiasz modelowi zacytowanie Twojej marki. W artykule Mintlify podkreślono, że prawidłowo przygotowane pliki upraszczają pracę modeli: zwięzła struktura oszczędza czas i tokeny, co zwiększa dokładność odpowiedzi.
Yoast przekonuje, że llms.txt może chronić reputację marki, redukując ryzyko, że AI udzieli błędnej odpowiedzi o Twoich produktach – w końcu wskazujesz źródło, zamiast zostawiać model na pastwę „starych” wersji treści. Omnius dodaje, że plik ten wspiera strategie GEO (Generative Engine Optimisation): AI otrzymuje jasną, kuratorowaną listę ważnych stron, co może poprawić jakość odpowiedzi i zwiększyć prawdopodobieństwo cytowania marki.
Niektóre firmy, np. Mintlify i Anthropic, poszły dalej, wprowadzając format llms‑full.txt – pojedynczy plik zawierający pełny tekst kluczowych stron w Markdown. Według Mintlify, duże modele czytają go częściej niż oryginalny llms.txt, a standard został przyjęty w projekcie llmstxt.org. Dane z firmy Profound pokazują, że boty OpenAI, Microsoftu i innych faktycznie pobierają te pliki.
Skeptycyzm i chłodna głowa
Na drugiej szali mamy sceptyków. W artykule Ahrefs czytamy wprost: żaden duży dostawca LLM (OpenAI, Anthropic, Google) nie zadeklarował wsparcia dla llms.txt. To jedynie propozycja standardu, którą można porównać do meta‑tagu keywords – istnieje, bo ktoś ją wymyślił, ale nikt jej nie używa. Ahrefs pisze też, że nie ma dowodów na to, by plik poprawiał widoczność, zwiększał ruch czy dokładność odpowiedzi. To raczej „rozwiązanie szukające problemu” – SEO działa świetnie z sitemapami i robots.txt, a większość infrastruktur LLM opiera się na tych samych zasadach.
Nawet autorzy z Brainz przyznają, że nie zauważyli poprawy po wdrożeniu llms.txt – uważają go raczej za niski nakład pracy i „co nam szkodzi spróbować”. Mintlify w sekcji „Sceptycyzm” cytuje krytyków, którzy sugerują, że stara, dobra sitemap i dobre treści są wystarczające.
Wreszcie, John Mueller z Google w komentarzu na Reddit porównał llms.txt do meta‑tagu keywords: „Żadne usługi AI nie powiedziały, że korzystają z llms.txt, a jeśli spojrzysz w logi serwera, zobaczysz, że nawet nie sprawdzają jego istnienia”. To zimny prysznic dla każdego, kto liczy na natychmiastowe korzyści.
Różnice między llms.txt, robots.txt i sitemap.xml
Warto zrozumieć, czym się różnią te pliki:
| Plik | Cel | Format | Główna grupa odbiorców |
|---|---|---|---|
robots.txt | Zarządzanie dostępem crawlerów; określa, które ścieżki mają być blokowane lub dozwolone | Prosty tekst | klasyczne boty wyszukiwarek (Googlebot, Bingbot) |
sitemap.xml | Lista wszystkich ważnych URL-i wraz z datą modyfikacji; pomaga w indeksacji | XML | wyszukiwarki |
llms.txt | Lista kluczowych treści w formacie Markdown z kontekstem; wskazuje LLM, gdzie szukać wartościowych informacji | Markdown | boty AI (ChatGPT, Gemini) |
Omnius zaznacza, że wszystkie trzy pliki powinny współistnieć: robots.txt i sitemap.xml obsługują tradycyjne SEO, a llms.txt uzupełnia je, kierując modele na kluczowe strony.
Jak stworzyć llms.txt – dobre praktyki
Jeśli zdecydujesz się na implementację, zrób to porządnie:
- Umieść plik w katalogu głównym i użyj dokładnej nazwy
llms.txt(z literą „s”). AI spodziewają się znaleźć go podtwojadomena.com/llms.txt. Błędna nazwa = plik niewidoczny. - Użyj formatu Markdown. To ma być plik czytelny dla człowieka i maszyny. Podziel treści nagłówkami H1/H2, dodaj krótkie opisy i linki.
- Kuratoruj treść – wybierz 5–10 stron o największej wartości: artykuły eksperckie, FAQ, poradniki, dokumentację. Unikaj stron typu landing page czy login, które same w sobie niewiele wnoszą. Omnius zaleca sekcje takie jak Dokumentacja, FAQ, Produkty.
- Dbaj o jakość stron, które linkujesz. Modele lepiej rozumieją teksty z krótkimi akapitami, jasnymi nagłówkami i logiczną strukturą. Jeśli Twoje artykuły są gęste, chaotyczne lub przepisane przez AI, plik llms.txt nie pomoże.
- Aktualizuj plik. Traktuj go jak „living document”. Po publikacji wartościowego poradnika dodaj go do llms.txt; usuwaj przestarzałe pozycje.
- Nie porzucaj podstaw SEO. llms.txt nie zastąpi
robots.txt,sitemap.xmlani schematu danych. To dodatek – bez mocnych fundamentów (szybkość strony, treści E‑E‑A‑T, linkowanie wewnętrzne) nie przyniesie cudów.
Jak plik llms.txt ma się do SEO?
W 2025 roku SEO przestało być tylko „pozycjonowaniem w Google”. Pojawiła się cała gałąź GEO (Generative Engine Optimisation), gdzie walka toczy się o bycie cytowanym przez AI zamiast zdobywania linków. Brainz Digital zauważa, że użytkownicy coraz częściej korzystają z chat‑botów i asystentów głosowych, nie odwiedzając stron. W tym kontekście llms.txt może być kolejnym narzędziem w arsenale: pomaga zadbać o to, by Twój głos pojawił się w odpowiedzi. Omnius dodaje, że w „erze answer‑first” pierwsza pozycja w Google nie gwarantuje obecności w odpowiedziach AI.
Z drugiej strony klasyczne SEO nadal rządzi – szybkość, mobilność, linki, autorytet, treści o wysokiej jakości. Ahrefs słusznie zauważa, że w 2025 r. plik llms.txt nie ma realnego wpływu na pozycje w SERP. Jeśli więc masz ograniczone zasoby, inwestuj w rzeczy, które działają: dobry content, optymalizację techniczną, link building i doświadczenie użytkownika.
Podsumowanie – czy warto stworzyć plik llms.txt?
Plik llms.txt to ciekawostka, która może okazać się przydatna, gdy AI‑asystenci zaczną szerzej uwzględniać takie sygnały. Obecnie jest to niskokosztowy eksperyment: łatwy do implementacji, nie wymaga ingerencji w kod strony i nie szkodzi. Jeżeli chcesz zagrać pod przyszłość i masz ważne treści, które mogą być cytowane przez asystentów AI, ułóż listę, wrzuć do llms.txt i zapomnij na kwartał. Potem sprawdź logi serwera, czy ktokolwiek w ogóle tam zagląda.
Jeśli zaś wolisz twardo stąpać po ziemi i pamiętasz czasy, gdy meta‑tag keywords miał być świętym graalem SEO – podchodź do llms.txt z rezerwą. Jak zauważa Ahrefs, brak jest dowodów na korzyści i brak poparcia ze strony największych graczy.
Moja rada? Najpierw skup się na fundamentach: treściach tworzonych przez ekspertów, przejrzystej strukturze strony, szybkości ładowania i dobrej mapie XML. llms.txt traktuj jako wisienkę na torcie. Może kiedyś ten plik okaże się kluczem do drzwi, których jeszcze nie widzimy. A może zniknie szybciej niż kolejna modna wtyczka. Czas pokaże.
Na koniec lista źródeł:
Brainz Digital – „llms.txt: Guiding AI to Your Website’s Content” – wyjaśnia, czym jest plik llms.txt i dlaczego może pomóc modelom AI odnaleźć kluczowe treści brainz.digital.
Yoast – „llms.txt – Yoast SEO Features” – podkreśla, że AI czyta tylko fragmenty stron i potrzebuje prostych, czystych plików tekstowych yoast.com.
Mintlify – „The value of llms.txt: Hype or real?” – opisuje sceptycyzm wokół llms.txt i prezentuje argumenty za i przeciw jego stosowaniu mintlify.com.
Ahrefs – „What Is llms.txt, and Should You Care About It?” – krytycznie ocenia llms.txt i zwraca uwagę, że żaden duży dostawca LLM oficjalnie go nie obsługuje ahrefs.com.
Omnius – „What is LLMs.txt & How Does It Helps With LLMs Visibility?” – porównuje llms.txt z robots.txt i sitemap.xml, tłumacząc różnice między tymi plikami oraz potrzebę optymalizacji pod modele A I omnius.so.
