Від пошукових систем до ШІ-чатів: яку роль відіграє LLMs.txt у новій SEO-реальності
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Сьогодні бренди змагаються за увагу не лише у класичному пошуку, а й у середовищі штучного інтелекту. Все більше користувачів звертаються до ШІ-чатів, які одразу формують готові відповіді, замість того, щоб пропонувати список посилань. Потрапити у цей «список» — критично важливо, адже від цього залежить конкурентоспроможність у майбутньому. Особливо це стосується спеціалізованих сфер — медицини, фінансів, юриспруденції, де точність і правдивість інформації мають вирішальне значення.
У колонці для Vector Ольга Бережницька, Middle SEO Specialist в iProspect Ukraine, розповіла, як SEO-фахівці експериментують з інструментами, які допомагають «підсвітити» найважливіше для мовних моделей, щоб залишатися видимими для нових каналів пошуку. Зокрема, про один із таких підходів — LLMs.txt, своєрідний «місток» між сайтом і ШІ, щоб контент був не лише знайдений, а й правильно інтерпретований.
Ключові факти про ШІ-трафік і контент
За даними компанії Ahrefs, пошукові платформи на основі штучного інтелекту неабияк змінюють те, як користувачі знаходять інформацію і створюють контент.
- Протягом першого кварталу 2025 року 1,5 млрд людей користувалися AI Overviews.
- Наявність AI Overview знизила CTR першого результату у видачі на 34,5%.
- 71,67% результатів пошуку AI Overview не монетизуються і не мають даних про CPC.
- 80% джерел, на які посилаються пошукові платформи із ШІ, не відображаються в Google, і лише 12% відповідають найкращим результатам.
- 76% сторінок, які цитує ШІ, входять до першої десятки у Google.
- ChatGPT — головне джерело переходів від ШІ, на нього припадає понад 80% трафіку.
- 87% маркетологів використовують ШІ для створення контенту.
- Близько 74% усього нового вебконтенту створено з ШІ.
Як дати ШІ «підказки» щодо важливих сторінок сайту
LLMs.txt — це текстовий файл, який розміщується в кореневій теці сайту. Його основна мета — підказати LLM, які сторінки і який контент сканувати. Але є нюанс. Якщо з пошуковими системами все давно зрозуміло, бо існують відкриті інструкції та правила, то з LLM ситуація інша: алгоритми закриті, офіційних вказівок немає, а гарантія впливу такого файлу поки під питанням.
Тому LLMs.txt наразі — не стандарт, а радше експериментальний інструмент. Його практична цінність — у можливості перевірити, як ШІ «бачить» ваш сайт, і поступово виробити власні підходи до роботи з новим каналом видимості.
Як створити та впровадити LLMs.txt
Попри експериментальний статус, створення LLMs.txt — нескладне завдання.
Крок перший — аудит контенту. Варто зрозуміти, які сторінки чи дані мають критичне значення для користувачів та бізнесу (наприклад, обʼємні статті спеціалістів, сторінки послуг, діяльність компанії, контакти чи блоки із законодавчою чи медичною інформацією).
Крок другий — формування структури файлу. Це можна генерувати автоматично за допомогою розробника сайту. Зазвичай LLMs.txt створюється у форматі markdown або plain text. У ньому зазначаються:
- заголовки та коментарі з метаданими (версія, дата оновлення, автор);
- списки сторінок або ресурсів, які потрібно зробити доступними для ШІ;
- при необхідності — категорії: [Products], [API Docs], [Contacts] тощо. Це забезпечує швидку орієнтацію моделей у контенті.
Крок третій — генерація та підтримка актуальності. Для цього можна застосовувати спеціалізовані рішення:
- Mintlify — автоматична документація на основі структури сайту й API;
- Dotenvx — створення технічних файлів для ШІ;
- Firecrawl — парсинг вмісту сайту та конвертація у структуровані формати.
Крок четвертий — розміщення у кореневій директорії сайту. При роботі із зовнішніми платформами чи ШІ-агентами посилання на LLMs.txt передається у налаштуваннях інтеграції. А для складних випадків можна використати llms-full.txt із розширеною документацією, прикладами API-запитів та FAQ.
Крок п’ятий — тестування. Коректність роботи перевіряється у sandbox-режимах ШІ-платформ або через спеціальні сервіси (наприклад, AI Bot Access Checker). Це дозволяє переконатися, що файл правильно читається, а дані інтерпретуються без помилок.
Крок шостий — регулярне оновлення, розширення за необхідності. Щоб LLMs.txt залишався корисним, необхідна регулярна актуалізація:
- впровадження автоматичного оновлення при зміні контенту;
- контроль доступу, щоб уникати витоку конфіденційних даних;
- моніторинг ефективності за метриками: час відповіді ШІ, зменшення звернень до підтримки, зростання CSAT/NPS, вплив на ROI.
А що стосовно практичної сторони
Сьогодні ми вже інтегруємо LLMs.txt у клієнтські проєкти, де важлива точність і коректність (догляд за домашніми тваринами, фінанси, фармацевтика тощо). І ефективність цього процесу залежить від узгодженої роботи всіх сторін: розробники забезпечують технічну підтримку та своєчасне оновлення файлу, тоді як аналітики відстежують динаміку згадок бренду в ШІ-середовищах, зміни трафіку та рівень взаємодії з чатами. Така співпраця дозволяє перевіряти гіпотези на практиці й перетворювати їх на дієві методики роботи з ШІ.
На деяких проєктах було отримано позитивні результати: після впровадження LLMs.txt для B2B API-платформи навантаження на службу підтримки знизилося на 27%, точність відповідей ШІ зросла, а час навчання ботів скоротився.
Markdown, HTML та роль LLMs.txt
Кожен інструмент має свої обмеження, і LLMs.txt не є винятком. Досвід роботи із різними проєктами та власні дослідження показують: великі мовні моделі здебільшого не індексують і не використовують файли у форматі Markdown як джерело даних. Навіть якщо вони прямо перелічені в LLMs.txt, це не впливає на їхню видимість у ШІ.
Тобто, Markdown залишається зручним форматом для робочих процесів — створення документації, керування версіями чи колективної співпраці. Але він не є інструментом зовнішньої оптимізації і не визначає, як LLM інтерпретує сайт.
Основним джерелом для моделей є HTML, оскільки він забезпечує:
- семантичну структуру через теги;
- багатший контекст і релевантні сигнали для ШІ;
- інтеграцію в усталені конвеєри збору та обробки даних;
- можливості оптимізації завдяки коректному кешуванню.
Тому файл LLMs.txt у цьому контексті варто розглядати лише як додаткову можливість. Насправді певні платформи вже тестують його інтеграцію, проте він не є стандартом індустрії й не гарантує впливу на видимість у ШІ. Тому покладатися виключно на нього недоцільно. Його логічна роль зараз — допоміжний засіб для структурування інформації у специфічних сценаріях, а не базова стратегія роботи з LLM.
LLMs.txt: спробували сьогодні — досягнули успіху завтра
Новий стандарт — це цікавий і корисний експеримент для тих, хто хоче працювати на випередження в умовах ШІ-пошуку. Впровадження файлу не шкодить SEO: він розміщується у корені сайту, не конфліктує з пошуковою видачею і не впливає на традиційні механізми індексації. У цьому сенсі ризики для бізнесу мінімальні.
Водночас покладатися лише на LLMs.txt не варто. Якщо контент буде застарілим або недостатньо якісним, навіть ідеально оформлений файл не гарантує, що мовна модель правильно витлумачить інформацію. Саме тому його використання доцільно поєднувати з перевіреними практиками:
- створенням доступного та семантично структурованого HTML;
- регулярним оновленням і перевіркою точності контенту;
- моніторингом динаміки згадок бренду та трафіку з AI-джерел.
Тому на даному етапі LLMs.txt варто використовувати радше для тестування. Проте ті компанії, які вже зараз експериментують, аналізують результати й адаптують підхід, отримають конкурентну перевагу, якщо цей формат стане галузевим стандартом. Головне — бути проактивними: вивчати, як llms.txt впливає на видимість та трафік сайту, та вчасно реагувати на зміни в алгоритмах ШІ-систем.
Більше про це
ChatGPT, Gemini чи Claude: який із ШІ-інструментів найбільш корисний для SEO-просування
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Партнерські матеріали
