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En septiembre de 2024, Jeremy Howard, cofundador de fast.ai, propuso un nuevo estándar: llms.txt - un archivo que debería presentar los sitios web ante los sistemas de IA de forma estructurada. La idea es convincente, el debate desde entonces ha sido animado. Hasta ahora, unos 844.000 sitios web han implementado un llms.txt. Al mismo tiempo, el portavoz de Google John Mueller declaró públicamente que actualmente ningún sistema de IA usa activamente llms.txt. ¿Qué es verdad? ¿Y vale la pena igualmente?
llms.txt es un archivo de texto plano que se coloca en el directorio raíz de un sitio web bajo /llms.txt. Contiene un resumen estructurado y legible por IA del sitio web: ¿qué ofrece la página? ¿Qué secciones son relevantes para los sistemas de IA? ¿Dónde están los contenidos más importantes? La propuesta se orienta conceptualmente a robots.txt - un estándar que todos los motores de búsqueda conocen y respetan. La idea básica: en lugar de que los crawlers de IA tengan que trabajar a través de millones de subpáginas, la IA recibe una especie de tarjeta de visita. 'Aquí está quiénes somos, qué hacemos y qué es relevante para ustedes.' Eso debería mejorar la eficiencia de la indexación y garantizar que los sistemas de IA encuentren los contenidos realmente importantes. La adopción es respetable para un estándar tan joven: según datos de Cloudflare, a principios de 2025 unos 844.000 dominios habían implementado un llms.txt - una cuota de aproximadamente el 10% medida sobre todos los dominios analizados. Eso corresponde aproximadamente a la adopción de Schema.org en sus primeros dos años tras su introducción. Es un comienzo, no un fenómeno masivo. Una diferencia importante respecto a robots.txt: robots.txt es técnicamente vinculante - los crawlers que respetan el protocolo siguen las instrucciones. llms.txt, en cambio, es una oferta, no un protocolo. No existe ninguna especificación que obligue a los proveedores de IA a leer el archivo o a tener en cuenta sus recomendaciones.
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Aquí está el balance honesto, sin embellecimiento. Lo que llms.txt actualmente NO hace: no influye en respuestas de b?squeda con IA. John Mueller aclaró en la plataforma SearchLiaison en primavera de 2025: 'Ningún sistema de IA usa actualmente llms.txt.' Eso se refiere a los sistemas de Google - Google no procesa llms.txt como señal de clasificación para respuestas de b?squeda con IA. El GPTBot de OpenAI tampoco sigue llms.txt en el sentido de que el archivo controle directamente el comportamiento de rastreo o las decisiones de clasificación. No es un sustituto de robots.txt, no es un equivalente de Schema.org y no es un 'sitemap para IA' que lleve automáticamente a respuestas de IA. Lo que llms.txt sí puede hacer actualmente: sirve como punto de orientación estructurado para sistemas de IA que buscan explícitamente resúmenes legibles por máquinas. Algunos crawlers de IA más pequeños y frameworks multiagente - como sistemas basados en AutoGPT y IA de investigación especializadas - leen activamente llms.txt. Para estos sistemas (que se utilizan cada vez más para la investigación empresarial y los procesos de decisión automatizados) llms.txt puede ser una ventaja real. También es una inversión de futuro. El estándar es joven. Si llms.txt se desarrolla de forma similar a robots.txt o Schema.org - de una propuesta de nicho a un estándar de facto - los early adopters se beneficiarán. Sin embargo, eso es una apuesta, no una certeza. Conclusión para la evaluación: llms.txt no es motivo para priorizar otras medidas. Es un complemento sensato con un esfuerzo de implementación razonable y un valor esperado positivo - pero no es un motor para mejoras de visibilidad medibles en las grandes plataformas de IA en 2026.
Si llms.txt es el nuevo experimento, entonces JSON-LD es el estándar probado. JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) en combinación con el vocabulario Schema.org es el formato que Google, Microsoft/Bing, Apple Siri y la mayoría de los sistemas de IA procesan activamente. No es una propuesta - es práctica establecida desde hace más de diez años. Para la práctica se obtiene un orden de prioridad claro: primero, implementar JSON-LD completo - Product, LocalBusiness, Organization, FAQ, Review, BreadcrumbList. Eso tiene un efecto inmediato en Google Rich Results, respuestas de b?squeda con IA y todos los sistemas de IA que evalúan datos estructurados. Segundo, permitir GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot en robots.txt - lo que está bloqueado no puede indexarse. Tercero, proporcionar llms.txt - como señal orientada al futuro, con expectativas realistas. Cuarto, ofrecer un feed de productos o servicios legible por máquinas - eso es más relevante para plataformas como Perplexity que llms.txt. Un ejemplo concreto de comparación de esfuerzo: una configuración completa de JSON-LD con diez tipos de Schema le cuesta a un equipo de desarrollo de tres a cinco días. llms.txt cuesta una o dos horas. Ambas cosas deben hacerse - pero en ese orden. Nota de transparencia: Beconova genera automáticamente feeds de datos legibles por máquinas a partir de sus productos y servicios - eso incluye feeds JSON-LD que los crawlers de IA pueden consumir directamente. llms.txt puede añadirse opcionalmente - lo recomendamos, pero no prometemos resultados específicos que vayan más allá del estado actual de adopción del estándar.
llms.txt es un buen estándar con un impacto actual modesto. Vale la pena como medida de bajo coste que posiblemente en dos o tres años sea notablemente más relevante. Quien implemente llms.txt no hace nada mal - pero quien crea que con eso solo asegura su visibilidad en IA se equivoca. JSON-LD, la configuración de robots.txt y los datos estructurados completos tienen en 2026 una influencia claramente mayor. Haga las dos cosas - pero establezca las prioridades correctamente.
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Fundador, Beconova
Fundó Beconova en 2025 en Alemania para ayudar a tiendas y prestadores de servicios a ser visibles en los motores de búsqueda de IA. Escribe sobre GEO, visibilidad IA y el futuro de la búsqueda.
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