llms.txtとは？読み方と結論を先に押さえる

llms.txtは検索順位を上げるファイルではありませんが、AIツールにサイトの要点を読ませる案内としては、軽い投資で置く価値があります。

llms.txtは、サイトのルート直下に置くMarkdown形式のテキストファイルです。大規模言語モデル（LLM。ChatGPTやClaudeの土台となるAI）に、サイトの概要と主要ページの場所を案内する目的で提案されました。この記事は、Web担当者やマーケターが「llms.txtという言葉を見たが、置く意味があるのか」を判断するための材料をまとめたものです。

読み方は「エルエルエムズ・テキスト」です。「llmo.txt」「llm text」「llmテキスト」と書かれているものは誤記か別の語で、この記事で扱うのは仕様名どおりの「llms.txt」です。AI検索で自社が引用・想起されるようにする取り組み全体は、親記事のLLMOとはで整理しています。

5つで分かるllms.txt

llms.txtの要点は、AI向け案内、ルート直下、Markdown、順位に無関係、参照精度の5つに集約できます。まずこの5つを頭に入れると、以降の「意味がない」論も「書き方」も位置づけが分かります。

llms.txtの要点を5項目で整理した図。AI向けの案内、サイトのルート直下に置く、Markdown形式、検索順位とは無関係、AIの参照精度を上げる、という結論を示している。
llms.txtは検索順位を上げるファイルではなく、AIにサイトの要点を読ませる案内です。
  • AI向け案内：人ではなくLLMやAIエージェントに向けて、サイトの要点と読むべきページを示すファイルです。
  • ルート直下：ドメイン直下の /llms.txt に置き、AIはこの固定の場所に取りに来ます。
  • Markdown：見出しと箇条書きだけの軽い記法で、HTMLのようにナビゲーションや広告が混ざりません。
  • 順位に無関係：Google検索の順位付けには使われず、SEO（検索エンジン最適化）の施策ではありません。
  • 参照精度：AIがサイトを読み違えにくくなり、必要なページに直接たどり着きやすくなります。

なぜ今この言葉を見かけるのか

AIがWebサイトを読む場面が、予測ではなく日常になったからです。llms.txtの仕様を公開しているllmstxt.orgは、コーディング用のAIがライブラリのドキュメントを取りに来たり、検索付きのチャットAIが製品ページを読んで回答したりする使い方が、提案当初の予測から今では日常になったと説明しています。

HTMLのページは人向けに作られており、ナビゲーションや広告、JavaScriptに情報が包まれています。AIがそこから本文だけを取り出すのは手間がかかり、しかも正確ではありません。その手間をサイト側が先に引き受ける、というのがllms.txtの発想です。

この記事の読み方

すでに設置を決めている方は、後半の「書き方と設置手順」から読んでも困りません。対応すべきか迷っている方は、「Googleの見解と実態」と「向くサイトの判定」を先に読むと判断が早くなります。

robots.txt・sitemap.xmlとの違い

robots.txtとsitemap.xmlは検索エンジンのクローラー向け、llms.txtはLLM向けの内容案内で、役割・形式・読む側・拘束力・標準化の5軸すべてで異なります。名前が似ているだけで、置き換わる関係でも上下の関係でもありません。

robots.txtとsitemap.xmlの役割

robots.txtは、検索エンジンのクローラー（ページを自動で巡回するプログラム）に、どのURLへアクセスしてよいかを伝えるファイルです。Google検索セントラルは、主な目的をリクエストの集中によるサーバー負荷の回避と説明し、ページを検索結果から外す仕組みではないと明記しています（Google検索セントラル：robots.txtの概要）。

sitemap.xmlは、サイト内のURLをXML形式で一覧にしたファイルです。検索エンジンに「このURLが存在する」と知らせるもので、内容の説明は含みません。

llms.txtはこの2つと違い、「どのページに何が書いてあるか」をAIに案内します。読んでほしいページを選び、1行の説明を添えて並べる、目次のようなファイルです。

5軸で見る違い

役割・形式・読む側・拘束力・標準化の5軸で並べると、3つのファイルは読む相手がそれぞれ違うことが分かります。robots.txtは巡回の可否、sitemap.xmlはURL一覧、llms.txtは内容の案内を担います。

robots.txt、sitemap.xml、llms.txtを役割・形式・読む側・拘束力・標準化の5軸で比べた表。llms.txtだけがAI向けの内容案内で、拘束力がなく提案段階にある。
robots.txtとsitemap.xmlは検索エンジン向け、llms.txtはLLM向けの案内で拘束力はありません（2026年9月時点）。
  • 役割：robots.txtは巡回の可否、sitemap.xmlはURL一覧、llms.txtは内容の案内です。
  • 形式：robots.txtは独自記法、sitemap.xmlはXML、llms.txtはMarkdownで書きます。
  • 読む側：robots.txtはクローラー、sitemap.xmlは検索エンジン、llms.txtはLLM・AIです。
  • 拘束力：robots.txtは強い、sitemap.xmlは弱い、llms.txtはなしで、AIが従う義務はありません。
  • 標準化：robots.txtとsitemap.xmlは公式、llms.txtは提案段階です（2026年9月時点）。

拘束力が「なし」である点は、後の「意味がない」論に直結します。llms.txtは「読んでもよい」案内であり、「読め」と命じる仕組みではありません。

llms-full.txtとの関係

llms-full.txtは、llms.txtが案内しているページの本文を1つのファイルにまとめた版です。llms.txtが目次にあたり、llms-full.txtが本文の全文集にあたります。使い分けはよくある質問で扱います。

llms.txtの仕組みと中身の例

llms.txtはルート直下の /llms.txt に置き、AIはそこを目次として読んだうえで、必要なページを取りに行きます。仕組みを追うと、どんな場面で効くかが自然に見えてきます。

置き場所と仕様の出どころ

置き場所はドメイン直下です。たとえばこのサイトなら curumi.co.jp/llms.txt になります。サブディレクトリや別ドメインに置いても、AIは探しに来ません。

仕様は、Answer.AI共同創業者のJeremy Howard氏が2024年9月に提案し、llmstxt.orgで公開しています。2026年9月時点ではv2に更新されており、提案文には多くのサイトがファイルを公開し、ドキュメント基盤が自動生成するようになった経緯が書かれています（llms.txt仕様（llmstxt.org））。

記法の最小例

記法は、H1にサイト名、引用ブロックに1文の説明、H2ごとにリンク一覧、の3要素です。最小の例を示します。

株式会社くるみ

AIコンサルティングファームのメディア。LLMOとAI活用の実践記事を公開しています。

LLMO・AI検索

  • LLMOとは: AI検索で引用されるための基本
  • llms.txtとは: AI向け案内ファイルの解説

Optional

各リンク行には、URLのあとにコロンで1文の説明を添えます。「Optional」という見出しは仕様で決まった名前で、AIが読み飛ばしてもよい補足に使います。

AIが読む順番

AIは、設置、取得、要点把握、リンク先、回答生成の順にllms.txtを使います。目次を先に読み、必要なページだけを取りに行く流れです。

llms.txtが読まれる流れを5工程で示した図。ルート直下に設置し、AIが取得して見出しと説明文を把握し、必要なページへ辿って回答を生成する。
llms.txtは目次にあたり、AIは必要に応じてリンク先のページを読みに行きます。
  • 設置：ルート直下に置く。サイト側がファイルを /llms.txt に公開します。
  • 取得：AIが取りに来る。エージェントや利用者がURLを指定し、ファイルを読み込みます。
  • 要点把握：見出しと説明文。H1と引用ブロック、各リンクの説明でサイトの輪郭をつかみます。
  • リンク先：必要な.mdへ。問いに関係するページだけをたどり、本文を読みます。
  • 回答生成：参照して返答。読んだ内容をもとに回答や要約を返します。

効くのは「URLを渡して読ませる」場面

この仕組みから分かるのは、llms.txtが効くのはAIにURLを渡して読ませる用途だということです。AIエージェント、RAG（外部文書を検索して回答に使う仕組み）、NotebookLMのようなツールに自社サイトを読み込ませるとき、目次があるとAIは無駄なページを読まずに済みます。

逆に、AIが自発的にWeb全体を回って学習する場面では、llms.txtがあってもなくても大きな差は出ません。この線引きが、後の「効果」と「向くサイト」の判定につながります。AI検索で引用されるための施策全体はGEO対策で整理しています。

llms.txtは意味がない？Googleの見解と実態

検索順位対策としては意味がなく、AIに読ませる案内としては意味がある、というのが2026年9月時点の実態です。「Googleが否定した」という話は事実ですが、否定されたのは検索での利用であって、llms.txtのすべてではありません。

Googleが述べたこと

GoogleのJohn Mueller氏とGary Illyes氏は、AI OverviewsやAIモードでllms.txtを使っていないと公の場で述べています（2026年9月時点。出典は各氏の公開発言をまとめた報道記事）。Googleは通常のクロールとインデックスの仕組みで内容を把握していて、別のファイルを必要としない、という立場です。

この発言を根拠に「llms.txtは意味がない」と結論づける記事が増えました。Googleの検索順位やAI Overviewsへの表示を狙って置くのなら、その結論は正しいです。

読みに来ているAIツール

一方で、AnthropicやCloudflareのような開発者向けサイトはllms.txtを公開し続けています（2026年9月時点）。ChatGPTなどのエージェント機能やAIコーディングツールがllms.txtを取得している様子は、各社の技術ブログがサーバーログとして報告しています。

つまり読む側は存在していて、それはGoogle検索ではなくAIエージェントや開発者向けツールだ、というのが実態です。

誰が読むかで意味は変わる

読む側を4つに分けると、Google検索（AI Overviews・AIモード）だけが「使わない」で、ChatGPTなどのエージェント、AIコーディングツール、RAG・NotebookLMは「読む」側に入ります。意味があるかどうかは、どのAIに読ませたいかで決まります。

llms.txtを読む側を4つに分けた表。Google検索（AI Overviews・AIモード）は使わない、ChatGPTなどのエージェントとAIコーディングツールは取得する、RAG・NotebookLMはURLを渡せば読み最も安定して効く。
Google検索だけが「使わない」で、AIエージェントや開発者向けツールは読む側に入る。
  • Google検索（AI Overviews・AIモード）：使わない。検索順位やAIによる概要への表示には影響しません。
  • ChatGPTなどのエージェント：取得する。Webを見に行く機能がサイトの目次として読みます。
  • AIコーディングツール：取得する。ドキュメントを参照するときに /llms.txt を探します。
  • RAG・NotebookLM：URLを渡せば読む。自社サイトをAIに読み込ませる用途で最も安定して効きます。

検索順位ではなく「比較が始まる前」の接点

AI検索は、利用者が会社名で検索する前、つまり比較が始まる前に出会う接点です。AIに質問した段階で自社の情報が正確に読まれていれば、候補として名前が挙がる可能性が残ります。

llms.txtは、その正確さを少しだけ上げる手段です。順位を動かす道具ではないと割り切ると、置く価値の判断がしやすくなります。GoogleのAIモードでの見え方と、AIの回答に採用されるためのAEO対策は別記事で扱います。

導入している企業とllms.txtの効果

Anthropic、Vercel、Cloudflare、Stripeが公式サイトでllms.txtを公開していて、効果は「AIが要点を読み違えにくくなる」「クロール負荷の軽減」の2点に絞れます。いずれも開発者向けドキュメントを持つ企業で、AIにURLを渡して読ませる場面が多いサイトです。

公開している企業

2026年9月時点で、Anthropic、Vercel、Cloudflare、Stripeの各公式サイトで /llms.txt を確認できます。共通するのは、APIや設定方法のような、AIコーディングツールが参照するドキュメントを大量に持っている点です。

公開しているサイトの一覧は、directory.llmstxt.cloudのような一覧サイトにまとまっています。仕様サイトのllmstxt.orgも、一覧と対応ツールを案内しています（llms.txt仕様（llmstxt.org））。

見込める効果は2点

1点目は、AIが要点を読み違えにくくなることです。ナビゲーションや広告を含むHTMLではなく、1文の説明が添えられた目次を先に読むため、古いページや無関係なページを本文だと誤認しにくくなります。

2点目は、クロール負荷の軽減です。AIが必要なページだけを取りに行くため、サイト全体を手当たり次第に読まれる回数が減ります。AIクローラーのアクセス集中に悩んだ技術ブログが、対策としてllms.txtを置いた例も公開されています。

AI検索は実際に来るのか（自社実測）

llms.txtを置く前提として、AI検索経由の訪問がそもそも来ているのかを、自社サイトの数字で示します。結論は「量は小さいが、実際に来ている」です。

私たち株式会社くるみは、自社サイトcurumi.co.jpで2026年5月から7月にかけて計測しました。参照元にAIサービス名を含む訪問を集計し、広告経由は除外しています。その結果、AI検索経由の訪問はサイト全体の3.2%でした。

curumi.co.jpのAI検索経由の訪問割合3.2%と、Conductor調査の全業種平均1.08%を並べた棒グラフ。AI検索からの流入が実際に発生していることを示す。
curumi.co.jp実測（2026年5〜7月、参照元にAIサービス名を含む訪問、広告経由は除外）。比較はConductor 2026 AEO/GEO Benchmarksの全業種平均（13,770ドメイン）。llms.txt単独の効果ではありません。

比較対象のConductor 2026 AEO/GEO Benchmarks（13,770ドメイン）では全業種平均が1.08%で、約3倍の水準です。内訳はChatGPT系が83%、着地の87.7%がブログ記事で、平均滞在は160秒と自然検索の118秒を上回りました。

この数字はllms.txt単独の効果ではなく、記事構造化全体の結果です。自社サイトの計測で、第三者の検証は受けていません。それでも「AI検索は実際に来る」という問いには、この規模で答えられます。自社サイトの現状を同じ方法で把握する手順はLLMO診断で扱います。

llms.txtが向くサイト・向かないサイトの判定

技術ドキュメントは◎、SaaS製品サイトとブログ・メディアは○、ECサイトとコーポレートは△というのが、私たちの判定です。AIにURLを渡して読ませる場面が多いほど効き、ページ数が多く更新が速いほど目次の維持が負担になります。

5種類のサイトで見る向き不向き

技術ドキュメント、SaaS製品サイト、ブログ・メディア、ECサイト、コーポレートの5種類を、◎○△の3段階で並べます。判定の軸は「AIに読ませる場面の多さ」と「目次の維持しやすさ」の2つです。

サイト種別ごとにllms.txtの効果見込みを○×で示した判定表。技術ドキュメントが◎、SaaS製品サイトとブログ・メディアが○、ECサイトとコーポレートサイトは△。
AIにURLを渡して読ませる場面が多いサイトほど効き、ページ数が多く更新が速いサイトは目次の維持が負担になります。
  • 技術ドキュメント / ◎：AIコーディングツールが参照する場面が最も多く、ページ構成も安定しているため効きます。
  • SaaS製品サイト / ○：機能説明や料金の誤読を防げますが、載せるページの取捨選択が要ります。
  • ブログ・メディア / ○：記事が多いので主要な記事群に絞れば効きますが、新着の反映を続ける手間があります。
  • ECサイト / △：商品数が多く入れ替わりも速いため、目次が陳腐化しやすく、維持の負担が効果を上回りがちです。
  • コーポレート / △：読ませたい情報が会社概要と事業内容に限られ、目次を作るほどの分量がありません。

判定の軸は「AIに想起されたい問い」

競合はカテゴリーではなく欲望で決まる、という考え方を翻訳すると、AIに想起されたい問いから載せるページを選ぶ、になります。同じ業種のサイトが何を載せているかではなく、利用者がAIに何と尋ねたときに自社を挙げてほしいかを先に決めます。

私たちはこの記事の親記事を書く際、この順で載せる記事を決めました。「LLMOとは何か」「llms.txtは意味があるのか」という問いに答える記事を先に並べ、会社案内はOptionalに回しています。

△のサイトが置くなら

ECサイトやコーポレートでも、置くこと自体に害はありません。ただし全ページを列挙せず、カテゴリーの入口ページや会社の基本情報など、変わりにくいページだけに絞ると維持が続きます。

llms.txtの書き方と設置手順

llms.txtは、載せるページを選び、Markdownで書いて、ルート直下に置き、ブラウザで確認し、月1で見直す、の5工程で公開できます。ファイル1本なので公開までは短時間で済み、負担になるのは更新の継続です（2026年9月時点）。

5工程で公開まで

構成決め、執筆、設置、確認、更新の5工程です。前半の3工程は1日で終わり、最後の更新だけが運用として残ります。

llms.txtを公開するまでの5工程を示した図。載せるページを決め、Markdownで書き、ルート直下に置き、ブラウザで表示を確認し、月1回見直す流れ。
ファイル1本なので公開までは短時間で済み、負担になるのは更新の継続です。
  • 構成決め：載せるページ選定。AIに想起されたい問いに答えるページを、更新頻度の低い順に選びます。
  • 執筆：Markdownで書く。H1、引用ブロック、H2、リンク行の順に、説明は1文ずつ添えます。
  • 設置：ルート直下に置く。サーバーの公開ディレクトリ直下かCMSの機能で /llms.txt に配置します。
  • 確認：ブラウザで表示。自社ドメインの /llms.txt を開き、文字化けやリンク切れがないか見ます。
  • 更新：月1で見直し。新しい主要記事の追加と、消えたページの削除を続けます。

書き方の最小例と避ける記述

記法の最小例は、H1にサイト名、引用ブロックに1文の説明、H2に区分、その下にリンク行、の4要素です。前の節のコード例がそのまま最小構成になっています。

避ける記述は3点です。1つ目は宣伝文で、AIは形容詞ではなく事実を拾うため、説明は「何が書いてあるか」に絞ります。2つ目は全ページの列挙で、目次の意味が消え、AIが読むべきページを選べなくなります。3つ目は古い情報で、終了したサービスや旧URLが残ると、AIがそのまま回答に使います。

書き方の詳しい手順と例文は、公開予定の子記事「llms.txtの書き方」で扱います。

設置：サーバー直置き

サーバーに直接置く場合は、テキストエディタで llms.txt を作り、Webサーバーの公開ディレクトリ直下にアップロードします。文字コードはUTF-8にし、ブラウザで /llms.txt を開いてそのまま表示されれば完了です。

HTTPヘッダーでのX-Robots-Tagの指定は必須ではなく、通常のテキストファイルとして配信できていれば足ります。設置手順の詳細は、公開予定の子記事「llms.txtの設置方法」にまとめます。

設置：WordPressプラグイン

WordPressの場合は、llms.txtを自動生成するプラグインを入れる方法が手軽です。投稿一覧からファイルを生成し、新しい記事を公開すると自動で反映するものが複数あります（2026年9月時点）。

自動生成は全記事を列挙しがちなので、載せるカテゴリーを絞る設定があるかを確認してから選びます。プラグインの選び方と設定は、公開予定の子記事「WordPressでのllms.txt設定」で扱います。

作成ツール・チェッカーと依頼先の選び方

ファイル1本を置くだけなら内製で足り、サイト全体の構造化まで含めるなら外注や伴走が選択肢に入ります。作り方は自作、ジェネレーター、WordPressプラグインの3方式で、更新のしやすさで選ぶのが基本です。

3方式の比較

自作、ジェネレーター、WordPressプラグインの3方式を、手間、精度、更新、向くサイトの4軸で並べます。どの方式でも最後はAIツールにURLを渡して読み取りを確認し、更新の担当を決める点は同じです。

llms.txtの作成方法を自作・ジェネレーター・WordPressプラグインの3方式で、手間・精度・更新・向くサイトの4軸から比べた表。更新の自動化ではプラグインが有利。
どの方式でも最後はAIツールにURLを渡して読み取りを確認し、内容が古くならないよう更新の担当を決めます（2026年9月時点）。
  • 手間 / 大 / 小 / 小：自作は選定と執筆を手で行うため大きく、ジェネレーターとプラグインは小さく済みます。
  • 精度 / 高い / 要修正 / 要修正：自作は載せるページを選べるので高く、自動生成は不要ページの削除や説明文の修正が要ります。
  • 更新 / 手動 / 再生成 / 自動：自作は手動、ジェネレーターは再生成、プラグインは記事公開時に自動で反映します。
  • 向くサイト / 小規模 / 中規模 / WordPress：ページの少ないサイトは自作、ページが増えたら生成ツール、WordPressならプラグインが合います。

チェッカーは2手順で足りる

専用のチェッカーを探さなくても、2手順で確認できます。1つ目はブラウザで自社の /llms.txt を開き、テキストがそのまま表示されるかを見ることです。

2つ目は、Web閲覧ができるAIツールにそのURLを渡し、「このサイトは何のサイトか要約して」と頼むことです。要約が意図どおりなら読めており、ずれていれば説明文かリンクの選び方に問題があります。

内製か外注かの分かれ目

分かれ目は、対象がファイル1本なのか、サイト全体の構造化なのかです。llms.txtだけなら、この記事の手順で内製できます。記事の見出し構造、構造化データ（ページの内容を機械に伝える付加情報）、AI検索経由の流入計測まで含めるなら、外注か伴走で進める方が手戻りが減ります。

私たちは自社サイトで、生成、AIツールでの読み取り確認、月次更新の3工程で回しています。この3工程をサイト全体の構造化と合わせて進める支援は、LLMO支援で行っています。llms.txt以外も含めたツールの選び方はLLMOツールで整理しています。

llms.txtに関するよくある質問

llms.txtとllms-full.txtの違いは？

llms.txtは目次、llms-full.txtは本文の全文集です。llms.txtには主要ページへのリンクと1文の説明だけを載せ、AIが必要なページを選んで読みに行きます。llms-full.txtは案内先の本文をすべて1ファイルにまとめたもので、AIに一度で読み込ませたい技術ドキュメント向けです。まずllms.txtだけを置き、全文版は必要になってから検討すれば足ります。

LLMとはテキスト生成のことですか？

LLMは大規模言語モデルのことで、テキスト生成はその用途の1つです。LLMは大量の文章から言葉の関係を学んだAIの土台で、ChatGPTやGemini、Claudeはこの土台の上に作られた製品です。文章の生成だけでなく、要約、翻訳、質問への回答、Webページの読み取りにも使われます。llms.txtの「llms」は、このLLMの複数形です。

Googleは本当にllms.txtを見ていない？

2026年9月時点で、GoogleはAI OverviewsやAIモードにllms.txtを使っていないと述べています。John Mueller氏とGary Illyes氏の発言として公開されており、Google検索の順位やAIによる概要への表示に影響しません。ただし読まないのはGoogleであって、ChatGPTのエージェント機能やAIコーディングツールは取得しています。目的をGoogle以外のAIに置くなら、置く価値は残ります。

llms.txtはWordPressでも設置できる？

設置できます。方法は2つで、1つはFTPやファイルマネージャーでWordPressの公開ディレクトリ直下に llms.txt を置くこと、もう1つはllms.txtを自動生成するプラグインを使うことです（2026年9月時点）。プラグインは記事公開時に自動で反映される反面、全記事を列挙しがちなので、載せるカテゴリーを絞れる設定があるかを確認してから選びます。

llms.txtは日本語で書いてもよい？

日本語で問題ありません。仕様は言語を指定しておらず、記法（H1、引用ブロック、H2、リンク行）が守られていればAIは読み取れます。読ませたい相手が日本語で質問する利用者なら、説明文も日本語で書く方が要約のずれが減ります。文字コードはUTF-8にし、ブラウザで /llms.txt を開いて文字化けしないことを確認します。

まとめ：llms.txtは『AI向けの目次』として軽く置く

llms.txtは検索順位には効きませんが、AIツールへの案内としては置く価値があり、ファイル1本なので軽く始められます。Googleが使わないのは事実で、それでもAIエージェントや開発者向けツールは読みに来る、というのが2026年9月時点の整理です。

結論の再掲

最後にもう一度、AI向け案内、ルート直下、Markdown、順位に無関係、参照精度の5つに戻ります。この5つを押さえていれば、「意味がない」という話を聞いても判断がぶれません。

llms.txtの要点を5項目で整理した図。AI向けの案内、サイトのルート直下に置く、Markdown形式、検索順位とは無関係、AIの参照精度を上げる、という結論を示している。
llms.txtは検索順位を上げるファイルではなく、AIにサイトの要点を読ませる案内です。
  • AI向け案内：人ではなくAIに、サイトの要点と読むべきページを示します。
  • ルート直下：/llms.txt という固定の場所に置きます。
  • Markdown：見出しと箇条書きだけの軽い記法で書きます。
  • 順位に無関係：SEOの施策ではなく、Google検索の順位は動きません。
  • 参照精度：AIがサイトを読み違えにくくなり、必要なページにたどり着きやすくなります。

次の一手

順番は3つです。まず「向くサイトの判定」で自社の位置を確かめ、◎か○ならAIに想起されたい問いから載せるページを選びます。次に最小の記法で書き、ルート直下に置いてブラウザとAIツールで読み取りを確認します。最後に月次更新の担当を決め、古い情報が残らないようにします。

その前に、AI検索経由の流入がどれだけ来ているかを測っておくと、llms.txtに割く時間の判断が楽になります。私たちの自社サイトでは3.2%でしたが、この数字は記事の構造化全体の結果で、サイトごとに変わります。LLMO全体の進め方はLLMOとはに戻って確認できます。

AI活用を実行まで進めたい方へ

llms.txtは、AIにサイトを読ませる取り組みの入口にすぎません。サイトの構造化から社内のAI活用まで、判断だけでなく実行まで進めたい場合は、おきかえくんで人とAIの役割分担から設計しています。

自社サイトにllms.txtを置くべきか、どのページを載せるべきか迷っている方は、現状のURLと想定している読者を添えてご相談ください。私たちが自社サイトで回している生成、読み取り確認、月次更新の3工程を、そのままお伝えします。