llms.txt — это текстовый файл в корне сайта, который предложили размещать по аналогии с robots.txt: в нём описывают сайт специально для нейросетей. Логика понятна: у поисковиков есть служебные файлы, значит, и у ИИ должно быть что-то похожее. На деле замеры показывают, что крупные нейросети этот файл не запрашивают.
Как это работает
В июне 2026 года Ahrefs проверил около 38 тысяч сайтов с таким файлом, и у 97% файлов за месяц не было ни одного запроса, ни от нейросетей, ни от кого-либо ещё.
Google в документации пишет прямо: новые машиночитаемые и «ИИ-текстовые» файлы для появления в его поиске не нужны, и Google Поиск их игнорирует. Чат-ассистенты берут источники из поисковых индексов (ChatGPT из Bing, Claude из Brave), и файл на вашем сайте эту цепочку не меняет.
Пример
Допустим, подрядчик продаёт «настройку видимости в нейросетях», и первый пункт в смете у него создание llms.txt с описанием компании. Сайту файл не навредит, но и шансов попасть в ответ нейросети не прибавит. Решают индексация страниц и понятная структура текста.
Частые ошибки
- Платить за «создание llms.txt» как за главный шаг продвижения в нейросетях.
- Тревожиться, что к файлу никто не обращается. Так и должно быть: модели его не используют.
- Тратить время на файл вместо проверки индексации, структуры текста и точности фактов на страницах.
Полный разбор замера и методики есть в статье llms.txt поставили 38 тысяч сайтов. Позиция Google по таким файлам разобрана в материале нужна ли отдельная GEO-оптимизация, а о том, как этот пункт всплывает в чужих аудитах, сказано в статье аудит сайта. Что делать вместо файла, если хочется, чтобы модели читали сайт, и какие обещания подрядчиков по этой части стоит считать пустыми, описано в материале продвижение в нейросетях.
Частые вопросы
Нет, файл ничего не ломает и почти ничего не весит. Он просто не даёт обещанной пользы.
Поставить можно, вреда не будет. Ждать от этого роста упоминаний в ответах ИИ не стоит: по замерам крупные модели файл не запрашивают.
Проверить, что страницы есть в индексах Google, Bing и Brave, и писать тексты с прямыми ответами на вопросы клиентов. Источники для ИИ-ответов берутся из поисковых индексов.