llms.txt miał być nowym standardem AI SEO. Dane pokazują, że jest bez sensu
W branży SEO i digital marketingu co kilka miesięcy pojawia się nowy „must have”. Przez ostatnie miesiące jako takie rozwiązanie był przedstawiany plik llms.txt, który uznano za sposób na przygotowanie strony pod modele językowe, AI search, agentów AI i generatywne wyniki wyszukiwania. Sama idea wydaje się genialna: umieścić w katalogu głównym strony plik markdown, który streszcza serwis i linkuje najważniejsze zasoby. Taki plik miałby pomóc modelom LLM szybciej zrozumieć o czym jest dana strona, jakie treści są istotne i gdzie ich szukać. Taki pomysł wydawał się mieć realne zastosowanie i korzyści z działania. Problem w tym, że najnowsze dane pokazują coś zupełnie innego. Raport Ahrefs mówi jasno: prawie nikt tego pliku nie czyta.
Czym jest plik llms.txt?
llms.txt powstał jako propozycja prostego, czytelnego dla maszyn pliku, który zawiera najważniejsze informacje o stronie. Zaproponowany przez Jeremy’ego Howarda, współzałożyciela Answer.AI i fast.ai, w 2024 roku, podsumowuje on, czym jest witryna i łączy jej najważniejsze treści. W praktyce może obejmować opis serwisu, linki do kluczowych podstron, dokumentacji, przewodników, zasobów technicznych czy treści uznanych przez właściciela strony za szczególnie istotne. Jego zwolennicy przedstawiali go jako sposób na podanie modelom językowym uporządkowanego kontekstu.
W teorii miałby on pomóc narzędziom AI szybciej zrozumieć, które treści są ważne, gdzie znajdują się źródła wiedzy i jak należy interpretować strukturę serwisu. Taka narracja naturalnie trafiła na podatny grunt. Marketerzy i specjaliści SEO szukają dziś sposobów na zwiększenie widoczności w odpowiedziach generowanych przez AI, w Perplexity, ChatGPT Search, Google AI Overviews i podobnych środowiskach. llms.txt zaczął więc funkcjonować jako potencjalny element nowej dyscypliny określanej jako AI SEO, GEO lub AEO. Dane pokazują jednak, że ta nadzieja jest na razie mocno przesadzona.
Raport Ahrefs na temat plików llms.txt
Ahrefs przeanalizował logi i ruch z ponad 137 tys. domen korzystających z Ahrefs Web Analytics. Badanie objęło wyłącznie domeny, które zarejestrowały ruch w maju 2026 roku. Następnie sprawdzono, które z nich posiadają poprawnie dostępny plik llms.txt, kto ten plik pobiera i jakie boty pojawiają się w requestach. Wynik początkowo może wyglądać imponująco: 28% analizowanych domen miało opublikowany plik llms.txt. To sporo, zwłaszcza jak na format, który nie jest oficjalnym standardem wyszukiwarek i którego żadna duża platforma AI nie wskazała jako warunku widoczności.
Wykres 1. Domeny, które posiadają poprawny plik llms.txt
Ale już tutaj pojawia się pierwszy problem. Próba Ahrefs nie reprezentuje całego internetu. Trzeba wziąć pod uwagę, że są to strony korzystające z narzędzia analitycznego Ahrefs, a więc prawdopodobnie bardziej techniczne, bardziej SEO-aware i bardziej skłonne do wdrażania nowych rekomendacji branżowych. Innymi słowy: jeżeli w tej grupie adopcja wynosi 28%, to w szerszym internecie najpewniej jest niższa. Jednak prawdziwy problem nie leży w tym, ile stron publikuje llms.txt. Problem leży w tym, że te pliki prawie nigdy nie są pobierane.
97% plików llms.txt nie odnotowało żadnego ruchu
Najważniejsza liczba z badania jest bezlitosna: 97% plików llms.txt nie odnotowało w maju 2026 roku żadnego ruchu. Żadnego. Nie pobrał ich bot AI. Nie pobrał ich człowiek. Nic. Spośród około 38 tys. domen z poprawnym plikiem llms.txt jakikolwiek ruch do tego pliku odnotowało tylko około 1,1 tys. domen. To oznacza, że w praktyce większość właścicieli stron publikuje plik, którego nikt nie używa.
Wykres 2. Pliki llms.txt, które odnotowały ruch w 2026 roku
Jeszcze ważniejszy jest wniosek dotyczący plików, których nie ma. Ahrefs sprawdził requesty do ścieżek /llms.txt, które kończyły się błędem 404. Gdyby boty AI aktywnie szukały tego standardu, powinny pojawiać się właśnie tam: próbować pobrać plik, nawet jeśli dana strona go nie posiada. Tak się nie dzieje. Wśród requestów do nieistniejących plików llms.txt nie odnotowano ruchu od botów AI. To bardzo mocny sygnał. Boty AI nie skanują internetu w poszukiwaniu llms.txt. One nie sprawdzają, czy plik istnieje. Jeżeli już go pobierają, to najprawdopodobniej dlatego, że trafiły na niego z linku, narzędzia, audytu albo wcześniejszego indeksu. Wniosek nasuwa się więc sam: samo opublikowanie llms.txt nie sprawia, że strona staje się bardziej widoczna dla AI.
Nawet gdy ktoś czyta llms.txt, zwykle nie są to właściwe boty
97% plików llms.txt nie odnotowało w maju 2026 roku żadnego ruchu, ale co dzieje się z pozostałymi 3%? Wśród tych plików aż 96% ruchu pochodziło od botów. Problem w tym, że nie były to narzędzia AI odpowiedzialne za cytowania czy odpowiedzi w AI search. Aż 77% botów odczytujących plik llms.txt nie pochodzi z narzędzi AI. Narzędzia do audytu SEO (21,7%), inne i niezidentyfikowane (14,9%), ogólne roboty indeksujące (13,1%) oraz narzędzia do profilowania technologii (11,6%) – wszystkie te kategorie wysyłają więcej żądań niż jakikolwiek bot AI.
Dopiero później pojawiają się narzędzia AI, takie jak roboty szkoleniowe, boty pobierające, asystenci i agenci. Spośród nich na szczycie znalazł się GPTBot, a na drugim miejscu Claude-Code, przed wszystkimi botami AI search i botami asystującymi. Łącznie odpowiadały one za 19,5% requestów do plików llms.txt wśród 3% wszystkich badanych plików, a jest to raczej górna granica potencjalnej konsumpcji. Faktyczny wpływ może być znacznie mniejszy. A przy AI retrieval bots, gdzie mówimy o 1,1% requestów, trudno w ogóle mówić o skali, która uzasadnia strategiczne inwestycje.
Wykres 3. Jakie narzędzia odczytują pliki llms.txt?
Czy llms.txt ma jakikolwiek sens?
Najbardziej racjonalny wniosek z dostępnych danych jest prosty: llms.txt nie ma dziś sensu jako priorytet SEO ani jako narzędzie poprawiania widoczności w AI search. Nie widać dowodów, że główne boty AI aktywnie go szukają. Nie widać, aby większość opublikowanych plików była w ogóle pobierana. Nie widać istotnego udziału botów odpowiedzialnych za bieżące pobieranie informacji do odpowiedzi AI. Widać natomiast dużo zainteresowania ze strony narzędzi audytowych i samej branży SEO. To za mało, żeby traktować llms.txt jako realną dźwignię wzrostu. Dla większości firm lepszą inwestycją będzie poprawa jakości treści, struktury informacji, crawlability, danych produktowych, wiarygodności źródeł, aktualności contentu i spójności brandu w publicznych źródłach. To są rzeczy, które wpływają zarówno na klasyczne SEO, jak i na widoczność w systemach AI.
FAQ
Czym jest plik llms.txt?
llms.txt to proponowany standard stworzony z myślą o modelach językowych AI. Jest to plik umieszczany w katalogu głównym strony, który zawiera opis serwisu oraz linki do najważniejszych zasobów i podstron. Jego celem miało być ułatwienie systemom AI zrozumienia struktury witryny.
Jakie informacje można umieścić w pliku llms.txt?
Najczęściej są to opisy serwisu, linki do kluczowych podstron, dokumentacji, przewodników, zasobów technicznych oraz innych treści uznanych za szczególnie ważne dla użytkowników i systemów AI.
Czy llms.txt wpływa na widoczność strony w AI Search?
Obecnie nie ma na to przekonujących dowodów. Najnowsze badania Ahrefs pokazują, że większość botów AI nie korzysta aktywnie z plików llms.txt, co podważa ich znaczenie dla widoczności w wynikach generowanych przez sztuczną inteligencję.
Kto stworzył standard llms.txt?
Pomysł został zaproponowany w 2024 roku przez Jeremy’ego Howarda, współzałożyciela Answer.AI oraz fast.ai. Celem było stworzenie prostego sposobu przekazywania kontekstu modelom językowym.
Czy boty AI aktywnie szukają plików llms.txt?
Według danych Ahrefs nie. Analiza żądań do nieistniejących plików llms.txt (błędy 404) nie wykazała istotnej aktywności botów AI, co sugeruje, że nie przeszukują one internetu w poszukiwaniu tego standardu.
Chcesz wiedzieć więcej? Masz pytania? Napisz do nas!
Nie wiesz, od czego zacząć? Interesuje Cię temat sztucznej inteligencji i jej zastosowań w nowoczesnym biznesie? Skontaktuj się z nami! Doradzimy, jak AI może wesprzeć rozwój Twojej firmy. Jesteśmy tutaj, aby pomóc Ci wybrać najlepszą ścieżkę rozwoju i automatyzacji.
Socjolog, ekspert w obszarze danych i marketingu, specjalizujący się w rozwiązaniach AI dla biznesu. Praktyk biznesowy, którzy przekłada możliwości
sztucznej inteligencji na konkretne procesy, narzędzia i rozwiązania. Autor rozwiązań AI zwiększających produktywność zespołów. Ponad 15 lat doświadczenia we współpracy z czołowymi europejskimi markami;
wcześniej zarządzał zespołami badawczymi w Ipsos Polska i Wavemaker (WPP).
Prelegent ogólnopolskich konferencji (m.in. Forum IAB), laureat Young Creatives
Cannes i Young Creatives Eurobest.
Sprawdź inne teksty Marcina Gotowca na temat AI, analizy danych, marketingu i biznesu.
