Logicloud 
Тендеры и лиды
Информация
Эта статья задумывалась как маленькая победоносная война, но в процессе изучения материала стало ясно, что всё крайне неоднозначно. В самом начале нам показалось, что llms.txt — это просто инструкция для нейросети о том, как сканировать сайт. Аналог robots.txt, если вы понимаете, о чём я. Позже стало ясно, что это не совсем так, и мнения на счёт llms.txt крайне противоречивы.
Давайте разберёмся по порядку.
Идея файла llms.txt была предложена в сентябре 2024 года Джереми Говардом, соучредителем Answer.AI и одним из ведущих экспертов в области машинного обучения. Задача — помочь большим языковым моделям (LLM) лучше понимать контент сайтов, избегая сложных HTML-структур, рекламы и лишнего кода.
В отличие от robots.txt, который управляет доступом поисковых роботов, llms.txt задумывался как шпаргалка для ИИ — структурированный файл в формате Markdown, который указывает нейросетям, какие разделы сайта являются важными, как их интерпретировать и использовать для генерации ответов.
Основная цель — упростить взаимодействие ИИ с сайтом, повысить точность ответов и снизить риск «галлюцинаций» (выдуманной информации).
Что такое Markdown?
Прежде чем говорить о структуре файла, важно понять формат. Markdown — это облегчённый язык разметки, который позволяет легко форматировать текст с помощью простых символов (например, # для заголовков, * для списков, [текст](ссылка) для гиперссылок). Он создан для того, чтобы текст был читаемым как в исходном виде, так и после преобразования в HTML. Именно этот формат выбран для llms.txt, потому что он понятен и человеку, и машине.
Файл llms.txt — это текстовый файл в формате Markdown, который размещается в корне сайта (например, https://ваш-сайт.ru/llms.txt). Он имеет чёткую структуру:
Важный нюанс: кроме основного файла, может существовать и llms-full.txt. Первый файл (llms.txt) содержит краткую, приоритетную информацию для быстрой ориентации ИИ. Второй (llms-full.txt) — это расширенная версия с полными выдержками, подробными формулировками и дополнительными данными, которую ИИ может использовать, когда краткого руководства недостаточно.
Важно: llms.txt не заменяет robots.txt или sitemap.xml. Он дополняет их, фокусируясь именно на удобстве для ИИ, а не на индексации.
# Logicloud — веб-студия по разработке и продвижению сайтов в Твери, Москве, СПб и по всей России
> Веб-студия Logicloud (Тверь) — разработка, поддержка и продвижение сайтов с 2013 года. Мы — золотой сертифицированный партнёр 1С-Битрикс (входим в топ-3 в регионе). Специализируемся на сайтах на 1С-Битрикс.
> Мы также предоставляем SEO-продвижение и настройку контекстной рекламы для сайтов на любых платформах. Аккредитованная IT-компания (реестр Минцифры №22500 от 18.03.2022).
> Телефон: +7 (4822) 75-11-85
> Email: sale@logicloud.ru
> Telegram: https://t.me/logicloud
> Адрес: Тверь, ул. Трехсвятская, д. 35Б, офис 405
> Сайт: https://logicloud.ru
## Main
- [Услуги](https://logicloud.ru/services/)
- [Портфолио](https://logicloud.ru/works/)
- [Разработка сайтов](https://logicloud.ru/services/dev/)
- [SEO-продвижение](https://logicloud.ru/services/seo/)
- [Контекстная реклама](https://logicloud.ru/services/ads/)
- [UI/UX дизайн](https://logicloud.ru/services/design/)
- [Telegram-боты](https://logicloud.ru/services/bot/)
- [Сайты для стоматологий и клиник](https://logicloud.ru/services/sayty-dlya-stomatologiy-i-klinik/)
## Разработанные нашей компанией готовые решения для 1С-Битрикс
- [Logicloud: Connect — шаблон сайта для интернет-провайдеров](https://logicloud.ru/solutions/logicloud.connect/) (74 900 руб.)
- [Logicloud: Доставка цветов](https://logicloud.ru/solutions/logicloud.bloom/) (44 900 руб.)
- [Logicloud: Здоровье — шаблон сайта для клиник и стоматологий](https://logicloud.ru/solutions/logicloud.health/) (34 900 руб.)
- [Logicloud: Доставка еды](https://logicloud.ru/solutions/logicloud.fresh/) (44 900 руб.)
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13249 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
## Optional
- [О компании](https://logicloud.ru/about/)
- [Блог и статьи](https://logicloud.ru/blog/)
- [Поддержка сайтов](https://logicloud.ru/services/support/)
- [Продление лицензий 1С-Битрикс](https://logicloud.ru/services/prodlenie-litsenziy-1c-bitrix/)
- [Аудит на соответствие РКН](https://logicloud.ru/services/audit-sayta-na-sootvetstvie-trebovaniyam-roskomnadzora/)
- [Контакты](https://logicloud.ru/contacts/)
На данный момент llms.txt — это экспериментальный стандарт, который пока не имеет официального статуса. Заявления о его поддержке со стороны крупных компаний требуют серьёзной проверки.
Важный момент о поддержке ботами: В различных статьях и руководствах часто упоминается, что такие боты, как GPT Chat (OpenAI), YandexGPT (Яндекс), Grok (xAI) и GigaChat (Сбер), уже «поддерживают» или «учитывают» llms.txt. На сегодняшний день (декабрь 2025) нет официальных заявлений от этих компаний о том, что их боты действительно следуют правилам, прописанным в llms.txt. Эта информация распространяется как часть анонса концепции и является скорее ожиданием её будущего внедрения, чем констатацией факта. На практике решение о следовании инструкциям из llms.txt остаётся на усмотрение каждой отдельной компании-разработчика ИИ.
Поэтому внедрение файла стоит рассматривать как проактивный шаг и стратегический эксперимент, а не как гарантированный метод контроля. Тем не менее, многие IT-проекты, интернет-магазины и медиаресурсы начали тестировать llms.txt, рассматривая это как раннюю инвестицию в потенциальный тренд.
Здесь начинается самое интересное. Мнения разделились, и дискуссия ведётся как на техническом, так и на стратегическом уровне.
Сторонники говорят:
Инструмент для будущего: В условиях, когда генеративный поиск (Google SGE, Яндекс с YaGPT) набирает обороты, llms.txt — это ранняя попытка навести мосты между веб-мастерами и LLM. Это шанс повлиять на то, как ИИ воспринимает ваш контент.
Решение технической проблемы: Помогает обойти ограничение «контекстного окна» ИИ, предоставляя ему уже очищенную и структурированную выжимку самого важного. Это может повысить точность ответов и снизить количество «галлюцинаций».
Конкурентное преимущество: Для сайтов с большим объёмом качественного контента (базы знаний, медиа, интернет-магазины) это способ выделиться и повысить шансы на цитирование в ответах нейросетей, что может привести к новому каналу целевого трафика (GEO Generative Engine Optimization).
Контроль над нарративом: Позволяет явно указать ИИ на ключевые страницы (о компании, услуги, цены), задавая правильный тон и фокус для генерации ответов о вашем бизнесе.
Отсутствие стандарта и гарантий: Главный аргумент. Нет ни одного официального RFC (как для robots.txt) и нет обязательств со стороны вендоров ИИ следовать этому файлу. Вложения времени и сил могут оказаться бесполезными.
Игнорирование со стороны скрейперов: Даже если ведущие ИИ-боты (от OpenAI, Google) начнут соблюдать llms.txt, это не помешает многочисленным агрегаторам, парсерам и недобросовестным скрейперам полностью его игнорировать, сводя на нет часть его защитной функции.
Дублирование функционала: Многие эксперты задаются вопросом: не решаем ли мы уже существующие проблемы? Качественная семантическая разметка (Schema.org), чёткая структура сайта (H1–H6), грамотный robots.txt и актуальный sitemap.xml — это основа, которую ИИ и так умеет читать. Не создаём ли мы лишний уровень абстракции?
Затраты на поддержку: Для большого и динамичного сайта поддержка актуальности двух файлов (llms.txt и llms-full.txt) — это дополнительная операционная задача. Нужно следить за битыми ссылками, обновлять описания и синхронизировать изменения с основным контентом.
Потеря контекста и нюансов: Существует опасение, что, предоставляя ИИ сжатую «шпаргалку», мы рискуем обеднить его понимание. Важные смысловые оттенки, примеры и аргументы, содержащиеся в полных текстах статей или описаниях, могут быть упущены, что в итоге может привести к менее глубоким и обоснованным ответам от нейросети.
Краткий ответ: зависит от вашего сайта, стратегии и готовности к экспериментам.
Внедрение стоит рассмотреть, если:
Можно спокойно отложить, если:
Мы в Logicloud рассматриваем llms.txt как интересный эксперимент, который стоит протестировать. Для ряда наших клиентов с подходящими по структуре и объёму сайтами мы приняли решение внедрить этот инструмент и начать сбор данных. Наша цель — на практике проверить его потенциальное влияние на видимость в генеративном поиске, точность ответов ИИ и, как следствие, на бизнес-метрики. Мы верим в data-driven подход и считаем, что только практика покажет реальную ценность этой технологии.
llms.txt — это перспективный, но сырой и неподтверждённый эксперимент. Он отражает растущую потребность в диалоге между создателями контента и «потребителями» — нейросетями.
Стоит ли ввязываться? Ваши основные приоритеты должны оставаться неизменными: качественный контент, техническое здоровье сайта, классическое SEO и глубокая семантическая разметка. Это фундамент, который важен и для людей, и для ИИ.
Создание llms.txt можно рассматривать как дополнительный, опциональный слой оптимизации «на будущее». Он требует не столько времени на создание, сколько внимания к структуре, формулировкам и последующему анализу.
Сегодня llms.txt — это скорее декларация о намерениях и тест на готовность бизнеса к изменениям в поиске, чем must-have инструмент. Мы рекомендуем подходить к нему взвешенно, с чёткими гипотезами и готовностью анализировать результат, что мы и делаем для наших клиентов.
Будьте в тренде, но с умом. А главное — с фокусом на свою реальную аудиторию и проверенные методы продвижения.
