Nowy standard dostępu do treści stron internetowych dla sztucznej inteligencji – llms.txt
Australijski technolog Jeremy Howard zaproponował nowy standard umożliwiający modelom sztucznej inteligencji łatwiejsze indeksowanie i analizowanie treści stron internetowych. Jego propozycja – llms.txt – działa podobnie do protokołów robots.txt i XML sitemaps, pozwalając na crawlowanie i odczytywanie całych stron, jednocześnie zmniejszając obciążenie zasobów modeli językowych podczas analizy treści. 😎
Propozycja oferuje dodatkową korzyść w postaci „spłaszczenia treści” (content flattening), co może być korzystne dla marek i twórców treści. Mimo że wielu twórców dostrzega potencjalne zalety tego rozwiązania, ma ono również przeciwników. W obliczu szybko zmieniającego się krajobrazu treści w erze sztucznej inteligencji, llms.txt z pewnością zasługuje na uwagę.
Czym jest llms.txt i jak działa?
Według samego Howarda, duże modele językowe coraz bardziej polegają na informacjach ze stron internetowych, ale napotykają na istotne ograniczenie: okna kontekstowe są zbyt małe, by obsłużyć większość stron w całości. Konwersja złożonych stron HTML z nawigacją, reklamami i JavaScript na przyjazny dla LLM prosty tekst jest zarówno trudna, jak i niedokładna.
Llms.txt to w istocie plik markdown umieszczony w głównym katalogu strony internetowej, który dostarcza treści przyjazne dla modeli językowych. Format markdown jest czytelny zarówno dla ludzi, jak i dla AI, ale ma również precyzyjną strukturę umożliwiającą przetwarzanie za pomocą klasycznych technik programistycznych (parsery, wyrażenia regularne). 🔍
W praktyce, llms.txt umożliwia:
- Udostępnienie adresów URL sekcji strony internetowej
- Dodanie adresów URL wraz z podsumowaniami zawartości
- Dostarczenie pełnego tekstu strony w jednym lub wielu plikach
Co ciekawe, llms.txt nie służy do „blokowania” treści jak robots.txt. Jest to raczej sposób na „wybieranie”, które treści powinny być pokazywane kontekstowo lub w całości platformom AI.
Przykłady istniejących plików llms.txt
- Anthropic: https://docs.anthropic.com/llms-full.txt
- Hugging Face: https://huggingface-projects-docs-llms-txt.hf.space/accelerate/llms.txt
- Perplexity: https://docs.perplexity.ai/llms-full.txt
- LLMsTxt Manager: https://llmstxtmanager.com/llms.txt
- Zapier: https://docs.zapier.com/llms-full.txt
Narzędzia do generowania llms.txt
Do stworzenia własnego pliku llms.txt możesz skorzystać z kilku dostępnych narzędzi (pamiętaj, by zawsze sprawdzić ich bezpieczeństwo przed użyciem): 🛠️
- Markdowner – Darmowe, open-source’owe narzędzie konwertujące treści stron internetowych na dobrze ustrukturyzowane pliki Markdown.
- Appify – Generator llms.txt stworzony przez Jacoba Kopecky’ego.
- Website LLMs – Plugin dla WordPressa, który tworzy plik llms.txt. Wystarczy ustawić crawlowanie „Postów”, „stron” lub obu, by zacząć korzystać.
- FireCrawl – Jedno z pierwszych narzędzi do tworzenia plików llms.txt.
Dlaczego llms.txt może być ważne dla SEO i GEO
Kontrolowanie sposobu, w jaki modele AI wchodzą w interakcję z twoją treścią, jest kluczowe, a posiadanie w pełni spłaszczonej wersji strony internetowej może znacznie uprościć ekstrakcję, trenowanie i analizę AI. Oto kilka powodów: 💡
- Ochrona treści własnościowych: Zapobiega wykorzystywaniu oryginalnych treści bez zezwolenia (ale tylko dla LLM, które przestrzegają wytycznych).
- Zarządzanie reputacją marki: Teoretycznie daje firmom pewną kontrolę nad tym, jak ich informacje pojawiają się w odpowiedziach generowanych przez AI.
- Analiza językowa i treści: Mając w pełni spłaszczoną wersję swojej strony, łatwo przyswajalną przez AI, możesz przeprowadzać różnego rodzaju analizy, które zwykle wymagają oddzielnych narzędzi.
- Zwiększona widoczność treści: Kierując systemy AI na konkretne treści, llms.txt może teoretycznie „optymalizować” twoją stronę pod kątem indeksowania przez AI.
- Przewaga konkurencyjna: W miarę rozwoju technologii AI, posiadanie pliku llms.txt może dać twojej stronie przewagę, czyniąc ją bardziej gotową na AI.
Wyzwania i ograniczenia
Choć llms.txt oferuje obiecujące rozwiązanie, pozostaje kilka kluczowych wyzwań: 🤔
- Adopcja przez firmy AI: Nie wszystkie firmy AI mogą przestrzegać tego standardu i mogą po prostu ignorować plik.
- Adopcja przez strony internetowe: Marki i operatorzy stron muszą zaangażować się w uczestnictwo, jeśli llms.txt ma odnieść sukces.
- Nakładanie się z robots.txt i mapami witryn XML: Potencjalne konflikty między tymi standardami mogą powodować zamieszanie.
- Możliwość spamowania słowami kluczowymi: Nic nie powstrzymuje nikogo przed wypełnieniem llms.txt nadmiernymi ilościami tekstu, słów kluczowych i linków.
- Ujawnienie zawartości konkurentom: Posiadanie tego prostego pliku nieco obniża poprzeczkę dla konkurentów, którzy mogą łatwo analizować twoją treść.
Brett Tabke, CEO Pubcon i WebmasterWorld, wyraził pewne wątpliwości co do użyteczności llms.txt:
„Nie potrzebujemy, by ludzie myśleli, że [LLM] różnią się od innych crawlerów. Linia podziału między 'wyszukiwarką’ a 'LLM’ jest ledwo dostrzegalna. Google, Perplexity i ChatGPT zamazały tę linię, dając odpowiedzi AI w wynikach wyszukiwania.”
Przyszłość llms.txt i zarządzanie treściami AI
W miarę rozwoju adopcji AI rośnie potrzeba ustrukturyzowanego zarządzania treściami. 🚀
Llms.txt reprezentuje wczesne wysiłki na rzecz stworzenia przejrzystości i kontroli nad wykorzystaniem treści przez AI. To, czy stanie się powszechnie akceptowanym standardem, zależy od wsparcia branży, właścicieli stron, rozwoju regulacji i chęci firm AI do przestrzegania go.
Powinieneś śledzić rozwój llms.txt i być przygotowanym do dostosowania swoich strategii treści w miarę ewolucji wyszukiwania napędzanego przez AI i odkrywania treści.
Trochę więcej nauki w optymalizacji dla AI
W dziedzinie optymalizacji dla generatywnej AI (GEO), podobnie jak w SEO, istnieje bardzo niewiele naukowych standardów, na których twórcy stron mogliby się oprzeć. Innymi słowy, brakuje weryfikowalnych najlepszych praktyk opartych na konkretnych taktykach. 🧪
Każdy modny akronim zawierający duże „O” (optymalizacja) to inżynieria czarnej skrzynki. Albo, jak nazywa to jeden z dyrektorów ds. rozwoju technologii, „czary”, „alchemia” lub „cyfrowy szamanizm”.
Na przykład:
- Gdy Google mówi „twórz świetne treści dla użytkowników, a odniesiesz sukces w wyszukiwaniu” – to projekt artystyczny z twojej strony.
- Gdy Google mówi „śledzimy mapy witryn XML jako część naszej podróży crawlera i jest na to miejsce w Google Search Console” – to już trochę nauki.
- To samo dotyczy schema.org, robots.txt, a nawet IndexNow. To „uzgodnione” standardy, o których wyszukiwarki mówią nam jednoznacznie: „bierzemy te protokoły pod uwagę, choć według własnego uznania”.
W świecie tak wielkiej niepewności co do tego, co „można zrobić” dla poprawy wydajności AI i LLM, llms.txt brzmi jak dobry początek.
Czy stanie się standardem?
To się okaże. Llms.txt ma jeszcze długą drogę przed sobą, ale nie stawiałbym przeciwko niemu. 🏆
Tam, gdzie firmy szukają nowych pomysłów na poprawę swojej obecności jako „odpowiedź” w LLM, oferuje on nowy sygnał do optymalizacji AI i potencjalnie krok naprzód w łączeniu się z LLM w sposób, który wcześniej był porównywalny tylko z wyszukiwarkami.
Nie zdziw się, jeśli w najbliższym czasie usłyszysz, jak coraz więcej praktyków SEO/GEO mówi o llms.txt jako o podstawowym elemencie optymalizacji strony, obok robots.txt, map witryn XML, schema, IndexNow i innych.
Moim zdaniem, warto zacząć wdrażać llms.txt na swoich stronach już teraz. Nie ma w tym żadnej szkody, a wszystko, co potencjalnie może pomóc „zoptymalizować” treść, powinno być zrobione, zwłaszcza jako potencjalnie akceptowany standard. A posiadanie całej zawartości strony w jednym pliku otwiera nowe możliwości analizy, które wcześniej nie były tak łatwo dostępne.
