Llms.txt — nowy standard dla AI search w 2026
Llms.txt to nowy plik podobny do robots.txt, ale dla modeli AI. Jak go zaimplementować, czy ChatGPT i Perplexity go czytają i czy warto inwestować czas?
Czym jest llms.txt i skąd się wziął?
Llms.txt to propozycja standardu opublikowana przez Jeremy'ego Howarda (fast.ai) we wrześniu 2024 roku — plik tekstowy umieszczany pod adresem /llms.txt w roocie domeny, który dostarcza modelom językowym (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini) zwięzłe streszczenie strony w formacie Markdown. To odpowiednik robots.txt, ale dla AI: zamiast mówić „indeksuj/nie indeksuj”, mówi „oto czego dotyczy moja strona, oto najważniejsze podstrony, oto kontekst do cytowania”. W 2026 roku coraz więcej firm dodaje llms.txt jako tani sposób na lepsze pojawianie się w odpowiedziach AI.
Jak wygląda dobry plik llms.txt?
Standard jest prosty: nagłówek H1 z nazwą strony, blockquote z opisem (1-2 zdania), nagłówki H2 z kategoriami i listy linków z opisami. Przykład dla StronyExpress: H1 'StronyExpress.pl', blockquote 'Lokalna firma z Cieszyna tworząca tanie strony www od 400 zł'. Sekcje: 'Usługi' (linki do landing pages z 1-zdaniowym opisem każdej), 'Blog' (linki do top 10 artykułów), 'Kontakt'. Plik powinien zawierać tylko najważniejsze 20-30 URL-i, nie cały sitemap. Cel: pomóc modelowi szybko zrozumieć strukturę i wartość strony, nie zalać go danymi.
Czy AI naprawdę to czyta?
Sytuacja w kwietniu 2026: Anthropic (Claude) oficjalnie wspiera llms.txt od stycznia 2026. Perplexity testuje od grudnia 2025. OpenAI (ChatGPT) i Google (Gemini, AI Overviews) nie potwierdziły czytania pliku — ale niezależne testy pokazują, że Bing i Perplexity widocznie częściej cytują strony z llms.txt niż bez (różnica ~15-20% w częstości cytowań przy podobnych domenach). Dla małych firm to tani eksperyment: plik tekstowy 5-10 KB, godzina pracy, brak ryzyka. Jeśli chcesz wejść głębiej w temat AI search, zobacz przewodnik po SEO dla AI.
Jak wdrożyć llms.txt w Next.js?
W Next.js 16 najprościej: utwórz plik app/llms.txt/route.ts i zwracaj treść przez Response z Content-Type: text/markdown. Alternatywnie umieść statyczny plik w public/llms.txt — będzie dostępny pod /llms.txt automatycznie. W obu przypadkach pamiętaj o aktualizacji pliku przy dodawaniu nowych ważnych podstron i artykułów. Powiązane techniki techniczne SEO znajdziesz w artykułach schema markup od zera oraz Core Web Vitals 2026. Skontaktuj się z nami przez formularz, jeśli chcesz, żebyśmy wdrożyli llms.txt na Twojej stronie.