Guía
llms.txt es una propuesta (v2) para ofrecer a los agentes de IA un mapa del sitio en Markdown, con versiones .md de cada página y cabeceras Link que las anuncian. Google declara que la ignora en Search: solo aporta valor en sistemas que la consumen.
llms.txt es una propuesta de Jeremy Howard (AnswerDotAI), publicada el 3 de septiembre de 2024 y actualizada a la versión 2 el 10 de agosto de 2026, que plantea añadir un archivo Markdown en la raíz del sitio (o en una subruta) con el nombre del proyecto, un resumen breve y enlaces a versiones Markdown de las páginas, para que los agentes de IA encuentren información concisa sin tener que procesar el HTML completo Especificación llms.txt v2 · 1. Es la propuesta de un autor independiente, no un estándar web, y ninguna fuente de esta guía demuestra que publicar el archivo genere citas por sí solo.
Según la especificación, el archivo lleva un H1 con el nombre del proyecto o sitio (la única sección obligatoria), un resumen breve en formato de cita y secciones con información y enlaces a los archivos Markdown de detalle, y cubre las URL bajo su ruta: un archivo en /docs/ describe solo esa sección Especificación llms.txt v2 · 1. El archivo se mantiene pequeño a propósito y el detalle vive detrás de los enlaces, que deben apuntar a contenido apto para agentes, no a páginas cualquiera.
La propuesta pide ofrecer una versión Markdown limpia de cada página en la misma URL con .md añadido (pagina.html.md) o con la extensión sustituida (pagina.md), y anunciarla con las relaciones estándar rel="alternate" type="text/markdown" (versión Markdown de la página) y rel="describedby" (archivo llms.txt que la cubre), ya sea como elementos <link> en el HTML o como cabecera HTTP Link, forma que también sirve para recursos que no son HTML y se configura en el servidor o el CDN Especificación llms.txt v2 · 1. Sin ese anuncio, un agente no tiene forma estándar de descubrir las versiones Markdown.
La propia especificación cita como adoptantes las documentaciones de OpenAI, Anthropic y Gemini, y plataformas de documentación como Mintlify generan el archivo automáticamente sin mantenimiento Especificación llms.txt v2 · 1 Documentación de Mintlify · 3. Esta guía lo comprobó el 1 de noviembre de 2026: developers.openai.com/llms.txt devuelve HTTP 200 y docs.anthropic.com/llms.txt redirige a platform.claude.com/llms.txt con HTTP 200, mientras que el archivo de Gemini no pudo descargarse por un bucle de redirecciones a inicio de sesión. Y el límite es explícito: Google declara que no necesita archivos legibles por máquina ni Markdown para aparecer en Search (incluidas sus funciones generativas), que Search no los usa y que publicarlos ni ayuda ni perjudica en sus rankings Guía de Google · 2. Publica llms.txt para los sistemas que lo consumen, nunca como sustituto del contenido ni del SEO.
Para publicar llms.txt necesitas acceso de escritura a la raíz del sitio o a la subruta que quieras cubrir, capacidad de servir las versiones Markdown de cada página y permiso para añadir cabeceras HTTP Link o etiquetas <link> en el HTML. También necesitas una persona responsable de mantener el mapa actualizado, porque un índice con enlaces rotos o páginas desfasadas es peor que no tenerlo. Las plataformas de documentación como Mintlify lo generan solas; en un sitio propio lo generas tú con tu CMS o tu proceso de despliegue Documentación de Mintlify · 3.
Antes de empezar necesitas el inventario de páginas que el archivo va a describir, la capacidad de generar su versión Markdown fiel al contenido visible y un servidor o CDN donde configurar las cabeceras Link. Cada requisito existe por un motivo comprobable: sin inventario no hay mapa completo, sin Markdown fiel el archivo describe algo que no existe, y sin anuncio con Link los agentes no descubren los archivos. Comprueba además que el contenido descrito sea público y rastreable; un llms.txt que apunte a páginas bloqueadas no sirve a ningún agente.
Esta guía cubre publicar el archivo según la propuesta v2 y su límite en Google, y no promete citas, tráfico ni recomendaciones en ningún asistente. No trata la analítica de uso del archivo ni formatos alternativos de datos para agentes, y su alcance documental es Google Search más los sistemas citados en las fuentes. Lo que no puedas verificar (por ejemplo, si un asistente concreto consulta tu archivo), regístralo como no medido en lugar de suponerlo.
Para publicar llms.txt, crea el archivo en /llms.txt (o en la subruta que cubra, como /docs/llms.txt) con el H1 del proyecto, el resumen breve y los enlaces a las versiones Markdown de las páginas que quieras describir. Recuerda que el H1 es la única sección obligatoria y que el archivo cubre las URL bajo su ruta, así que un archivo en /docs/ no describe el resto del sitio. Comprueba que se descarga con HTTP 200 en la URL prevista. Fuente: 1.
Para que el mapa sirva de algo, genera por cada página enlazada su versión Markdown fiel al contenido visible, en la misma URL con .md añadido o con la extensión sustituida por .md. La fidelidad es el requisito: el Markdown debe decir lo mismo que el HTML que ve el visitante, sin recortes ni añadidos. Comprueba varias páginas comparando ambos formatos a mano antes de seguir. Fuente: 1.
Para que los agentes descubran los archivos, anuncia en cada página su versión Markdown con rel=alternate type=text/markdown y el llms.txt que la cubre con rel=describedby, como elementos <link> en el HTML o como cabecera HTTP Link configurada en el servidor o el CDN. La forma de cabecera también cubre recursos que no son HTML y evita tocar las páginas. Comprueba las cabeceras con una petición a la URL y buscando la línea Link en la respuesta. Fuente: 1.
Para verificar la publicación, descarga el llms.txt como lo haría un agente, sigue cada enlace y confirma que cada destino devuelve HTTP 200 con contenido Markdown que coincide con la página visible. Revisa también que no haya enlaces a páginas eliminadas, bloqueadas por robots.txt o tras autenticación, salvo que ese sea el comportamiento buscado. Si autenticas todo el sitio, los agentes sin credenciales tampoco podrán leer el archivo, como documenta Mintlify para sus sitios totalmente autenticados. Fuentes: 1 y 3.
Para que el archivo siga siendo útil, regenera el llms.txt y las versiones .md con cada despliegue que añada, elimine o cambie páginas, y anota la fecha de revisión junto al resto de la documentación del sitio. Documenta por escrito el límite: Google ignora estos archivos en Search, así que el llms.txt es un formato de consulta para los sistemas que lo usan, no un factor de posicionamiento. Si el mantenimiento deja de hacerse, valora retirarlo antes que publicar un mapa desactualizado. Fuente: 2.
Publicar llms.txt no produce citas ni mejoras en Google porque Google declara que Search no usa estos archivos y que publicarlos ni ayuda ni perjudica en sus rankings Guía de Google · 2. Revisa primero si el sistema que te interesa consume llms.txt; si no hay evidencia de que lo haga, el archivo no es la causa de tu ausencia. Mide la visibilidad con observaciones por sistema y no atribuyas al archivo efectos que las fuentes no respaldan.
Si el archivo existe pero nadie lo descubre, revisa el anuncio: cada página debe exponer su versión Markdown y su llms.txt con las relaciones alternate y describedby, en HTML o en la cabecera HTTP Link Especificación llms.txt v2 · 1. Descarga una página con curl -sSI y busca la cabecera Link, y abre el HTML buscando las etiquetas <link>. Sin anuncio estándar, el archivo es invisible salvo acceso directo a la URL.
Cuando el Markdown y el HTML divergen, el archivo describe un contenido que el visitante no ve, lo que rompe la confianza que justifica publicarlo. Compara una muestra de páginas en ambos formatos tras cada despliegue y regenera las versiones .md desde la misma fuente que el HTML siempre que sea posible. Si mantienes ambos a mano, el mapa se desactualiza en cuanto cambie una página.
Un llms.txt con enlaces rotos o a páginas no accesibles describe un sitio que no existe. Recorre todos los enlaces del archivo y confirma HTTP 200 con contenido Markdown en cada uno; elimina o actualiza los que devuelvan error, exijan autenticación o estén bloqueados por robots.txt. En sitios con autenticación parcial o total, revisa qué ven los agentes sin credenciales antes de prometer cobertura que no existe Documentación de Mintlify · 3.
Si tu documentación está en una plataforma que genera el archivo automáticamente, como Mintlify, tu trabajo es verificarlo, no construirlo: descarga el archivo generado, recorre sus enlaces y confirma que cubre las páginas que te importan Documentación de Mintlify · 3. La generación automática no exime de revisar la cobertura cuando reestructuras la documentación o cambias la autenticación del sitio.
El orden de trabajo es contenido primero y formato después: un mapa perfecto de páginas pobres no genera citas, y un mapa desactualizado daña más de lo que ayuda. Reserva llms.txt para cuando tengas páginas que merezcan ser consultadas por agentes y un proceso que mantenga el índice al día.
.md y su llms.txt con alternate y describedby?Autoría: Equipo Visibiliza.me. Revisión del contenido y de las fuentes: 1 de noviembre de 2026. Las comprobaciones de descarga (estados HTTP y redirecciones) se hicieron ese día con curl y pueden cambiar después.
.md y las cabeceras Link, y cita como adoptantes las documentaciones de OpenAI, Anthropic y Gemini. No demuestra que publicar el archivo genere citas.llms.txt y llms-full.txt. Es documentación de un producto, no evidencia de citas.platform.claude.com/llms.txt con HTTP 200. Sustenta la adopción por la documentación de Anthropic en esa fecha. El archivo de Gemini enlazado desde la especificación no pudo descargarse ese día (bucle de redirecciones a inicio de sesión de Google), por lo que no se afirma como verificado.No. Google declara que Search no usa archivos como llms.txt y que publicarlos ni ayuda ni perjudica en sus rankings. Publica el archivo solo para los sistemas que lo consumen y trabaja el contenido y el SEO para Google.
Un llms.txt según la propuesta v2 lleva un H1 con el nombre del proyecto o sitio, que es la única sección obligatoria, un resumen breve en formato de cita y secciones con información y enlaces a los archivos Markdown de detalle. Además, cubre las URL bajo su ruta: colócalo donde describa lo que quieres cubrir.
El archivo se coloca en la raíz (/llms.txt) o en una subruta como /docs/llms.txt, y cada página ofrece su versión Markdown en la misma URL con .md añadido o con la extensión sustituida por .md. Anuncia ambas cosas con rel=alternate type=text/markdown y rel=describedby, en el HTML o en la cabecera HTTP Link del servidor o CDN.
La especificación cita las documentaciones de OpenAI, Anthropic y Gemini, y plataformas como Mintlify generan el archivo automáticamente. Verificación de esta guía el 1 de noviembre de 2026: los archivos de OpenAI y Anthropic se descargaron con HTTP 200; el de Gemini no pudo descargarse por una redirección a inicio de sesión. La adopción puede cambiar; comprueba cada sistema que te interese.
No hay evidencia de ello en las fuentes de esta guía. El archivo es un formato de consulta: facilita que un agente encuentre tu contenido si ya decide consultarlo, pero no controla qué fuentes selecciona ni cómo las atribuye. La recuperación y la calidad de la información pesan más que cualquier archivo auxiliar.
El mapa describe entonces un contenido que el visitante no ve, lo que invalida su propósito. Regenera las versiones Markdown desde la misma fuente que el HTML siempre que sea posible y compara una muestra tras cada despliegue. Si no puedes mantener la fidelidad, elimina la página del mapa antes que publicar una descripción falsa.