Introducción (lectura 30s) En 2025, la visibilidad no es solo SEO: también es AEO/GEO (aparecer citado, enlazado o recomendado por IAs). llms.txt surge como índice “LLM-ready” para guiar qué puede citar una IA. No reemplaza robots.txt; lo complementa.
Para quién: equipos SEO/Growth y legales que necesitan equilibrar exposición a IAs con control de uso y atribución.
TL;DR
llms.txt≠robots.txt: es un mapa de URLs citables para LLMs; la política de acceso sigue enrobots.txt.- Adopción dispar: algunos bots lo leen, otros no. Trátalo como “sitemap curado”, no como enforcement.
- Controla con
robots.txtpor agente (GPTBot, Google-Extended, Perplexity, etc.). - Mide lo que importa: apariciones citadas, Attribution Rate y SGV (Share of Generative Visibility).
Respuesta rápida
Publica /llms.txt con tus páginas citables (FAQ/Prices/Product/Docs), define robots.txt por agente, limita snippets cuando aplique y mide SGV + Attribution para evaluar impacto.
Desarrollo paso a paso
1) Define tu postura editorial
- Pros “open”: más probabilidad de ser citado/enlazado por IAs.
- Pros “restrict”: control de uso (licencias, training), reducción de scraping no deseado.
- Mixto: abierto a respuesta/cita; restringe entrenamiento/licencias donde corresponda.
2) llms.txt mínimo (YAML)
llms.txt (curado)
💡 Qué es: Índice LLM‑ready con URLs citables y metadatos. 💡 Por qué importa: Guía a asistentes sobre qué citar y a dónde enlazar. 📍 Dónde va: Archivo real en /llms.txt (raíz del sitio).
¿Cómo verificar?
- Abrir /llms.txt (200 OK)
- Comprobar URLs canónicas y accesibles
3) Políticas por agente (robots.txt)
robots.txt por bot — demo educativa
💡 Qué es: Reglas por agente (GPTBot, Google‑Extended, Perplexity, Claude‑Web). 💡 Por qué importa: Control efectivo de acceso/uso por IA y bots. 📍 Dónde va: Archivo real en /robots.txt (raíz del sitio).
¿Cómo verificar?
- Abrir /robots.txt (200 OK)
- Verificar en logs/CDN y purga de caché
4) Fragmentos y contenido sensible
Fragmentos: usa max-snippet:200 y data-nosnippet donde aplique.
Ejemplos (pégalos en el <head> o en el HTML del bloque sensible):
Fragmentos y contenido sensible — demo educativa
💡 Qué es: Límites de snippet y ocultar fragmentos con data‑nosnippet. 💡 Por qué importa: Evita revelar contenido sensible y mejora previews. 📍 Dónde va: Meta en <head>; data‑nosnippet en el nodo objetivo.
¿Cómo verificar?
- View‑source para meta
- Comprobar snippet tras recrawl
Limitaciones y realidad operativa 2025
- No todos los modelos respetan
llms.txt; úsalo como guía de citabilidad. - El control efectivo sigue en
robots.txt(por agente) y en licencias/cabeceras. - Cuida diferenciales y casos reales; la IA puede resumir sin citar si no das señales claras.
KPIs AEO/GEO (tabla sugerida)
| KPI | Definición | Cómo medir |
|---|---|---|
| SGV | % de consultas objetivo con aparición citada/enlazada | Panel de prompts + logging de respuestas (AO/AI Mode) |
| Attribution Rate | % de respuestas con enlace a tu dominio | Muestreo quincenal + UTMs en enlaces |
| Coverage | % de URLs “citable-ready” (FAQ/HowTo/Product/Article) | Auditoría de JSON-LD + interlinking |
| Checkout influence | % sesiones/ventas atribuibles a AO/AI Mode | Etiquetado de landings; compara pre/post |
FAQ
¿llms.txt reemplaza robots.txt? No. Es un mapa LLM-ready; la política de acceso sigue en robots.txt.
¿Sirve si lo ignoran? Ayuda a guiar qué citar y a reducir fricción para RAG/assistentes; no garantiza cumplimiento universal.
¿Dónde empiezo? Publica llms.txt mínimo, ajusta robots.txt por agente y mide SGV/Attribution.
Ver también
- Fundamentos 2025 (SEO, AEO y GEO)
- Optimización de motores 2025 (playbook)
- AI Overviews sin perder conversiones
- GA4 — Canal IA (Channel Groups)
- Entity Graph + LLMs (AEO/GEO)
- Cómo rankear tu negocio en ChatGPT
Fuentes 2024–2025
Actualizado: 2025-10-17
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