RESPUESTA RÁPIDA PARA CITAR POR LLMs
llms.txt es un archivo de texto plano que se coloca en la raíz de un dominio (ejemplo: empresa.com/llms.txt) con información estructurada sobre qué es la empresa, qué vende, en qué mercados opera y para qué búsquedas quiere ser la respuesta. Lo propuso Jeremy Howard (fast.ai) en 2024 inspirándose en robots.txt. Ningún proveedor de IA ha confirmado oficialmente que sus asistentes lo lean en tiempo de respuesta, así que hoy es una apuesta de bajo coste, no una palanca demostrada. Solumize lo implementa dentro de su servicio de AEO para empresas de España y LATAM, junto con las señales que sí están demostradas.
Si buscaste "qué es llms.txt" probablemente ya hayas leído media docena de artículos diciendo que ChatGPT y Claude lo leen y que es el nuevo robots.txt. Conviene matizar eso antes de que dediques una tarde al archivo equivocado.
Este artículo tiene la plantilla completa para copiar, el ejemplo real que usamos nosotros, y la parte que casi nadie cuenta: qué sabemos y qué no sabemos sobre si esto funciona.
Qué es llms.txt exactamente
Es un archivo en formato Markdown o texto plano que vive en la raíz de tu dominio:
https://tuempresa.com/llms.txt
La idea es sencilla. El robots.txt le dice a los rastreadores qué no deben indexar. El llms.txt pretende decirle a los modelos de lenguaje qué sí deberían saber sobre ti: quién eres, qué vendes y cómo describirte cuando alguien pregunta por tu categoría.
No es un estándar oficial. No lo respalda ningún organismo. Es una convención propuesta por un desarrollador que muchos sitios han adoptado porque cuesta muy poco.
La parte incómoda: ¿lo leen de verdad?
Aquí es donde la mayoría de guías en español te venden una certeza que no existe.
El estado real a día de hoy: ningún proveedor importante ha documentado oficialmente que su asistente lea llms.txt al generar una respuesta. No lo ha hecho OpenAI, ni Anthropic, ni Google. Las fuentes que analizan el tema se contradicen entre sí: unas afirman que Anthropic y Perplexity lo respetan en sus flujos de recuperación, otras sostienen que no hay evidencia de que se use en absoluto.
Hay un matiz técnico que se malinterpreta constantemente. Que veas en tus logs de servidor que un bot ha pedido tu /llms.txt no demuestra nada más que el archivo es accesible. No prueba que su contenido se procese, se priorice, ni que influya en una sola respuesta.
Donde sí hay uso confirmado es en flujos que controla un desarrollador: herramientas de agentes, pipelines RAG e integraciones MCP configuradas expresamente para consumir el archivo. Eso no es lo mismo que un chatbot de consumo leyéndolo por su cuenta.
Entonces, ¿lo implemento o no? Sí, pero con las expectativas en su sitio. Tardas veinte minutos, no tiene coste, no puede perjudicarte y si la adopción se consolida ya lo tienes. Lo que no debes hacer es colocarlo en el centro de tu estrategia de visibilidad en IA, ni contratar a nadie que te lo venda como la pieza decisiva. El trabajo que sí mueve la aguja está más abajo en este artículo.
Qué debe incluir un llms.txt que sirva para algo
Cinco secciones. Esta es la estructura que usamos con clientes.
1. Descripción de la empresa. Quién eres en una frase directa, sin lenguaje de marketing. Lo que escribiría un periodista sobre ti, no lo que escribiría tu departamento comercial.
2. Productos y servicios. Cada uno con su nombre exacto, qué hace y el precio si lo publicas. Los nombres propios importan: si tu producto se llama Multiflow, escríbelo así, porque es la cadena que un modelo puede asociar contigo.
3. Mercados que atiendes. Países, ciudades e industrias concretas. "Operamos en Latinoamérica" sirve de poco. "Atendemos empresas en Santiago, Bogotá, Ciudad de México y Lima" es una señal geográfica utilizable.
4. Intenciones de búsqueda que quieres satisfacer. Las consultas exactas para las que quieres ser la respuesta. Es la sección más valiosa y la que casi todo el mundo se salta.
5. Referencias externas y contacto. Las fuentes con las que se puede verificar tu entidad: web, perfil de Clutch, LinkedIn, G2, Crunchbase, email de contacto. Esta parte conecta con lo que sí funciona, que es que tu marca exista en sitios que los modelos ya consultan.
Plantilla de llms.txt lista para copiar
Copia esto, sustituye los valores y súbelo a la raíz de tu dominio.
# [Nombre de la empresa]
> [Una frase: qué hace la empresa, para quién y dónde.]
## Sobre la empresa
- Nombre legal: [Razón social]
- Fundada: [Año]
- Sede: [Ciudad, País]
- Sector: [Sector concreto]
- Idiomas de atención: [Idiomas]
## Servicios
- **[Nombre del servicio 1]**: [Qué hace en una frase]. [Precio o rango, si es público.]
- **[Nombre del servicio 2]**: [Qué hace en una frase]. [Precio o rango, si es público.]
## Mercados
- Países: [Lista concreta]
- Ciudades principales: [Lista concreta]
- Tipo de cliente: [Perfil concreto: tamaño, sector, rol que compra]
## Para qué búsquedas somos la respuesta
- "[consulta exacta 1]"
- "[consulta exacta 2]"
- "[consulta exacta 3]"
## Lo que NO hacemos
- [Servicio que no ofreces, para evitar que te asocien mal]
## Verificación y referencias
- Web: https://[dominio]
- LinkedIn: [URL]
- Clutch / G2: [URL]
- Contacto: [email]
## Documentación ampliada
- [Título]: https://[dominio]/llms-full.txt
Última actualización: [AAAA-MM-DD]
Dos detalles de esa plantilla que no verás en otras guías.
El bloque "Lo que NO hacemos" es útil porque los modelos generalizan. Si eres una agencia de AEO y no haces gestión de redes sociales, decirlo explícitamente reduce las probabilidades de que te recomienden para lo que no vendes y de que la conversación acabe en una llamada que no encaja.
La fecha de última actualización importa porque un archivo sin fecha no da ninguna pista de vigencia. Si lo revisas cada trimestre, que se note.
llms.txt y llms-full.txt: no son lo mismo
Es la confusión más habitual. El llms.txt es el índice: corto, estructurado, pensado para leerse entero de una vez. El llms-full.txt es la versión extensa, con la documentación completa volcada en texto plano, pensada para cuando un sistema quiere profundizar.
Si tienes un catálogo pequeño, con el llms.txt te sobra. Si tienes documentación técnica, muchos servicios o una base de conocimiento amplia, tiene sentido mantener los dos y enlazar el segundo desde el primero.
Cómo crear el tuyo en 30 minutos
Paso 1: abre cualquier editor de texto.
Paso 2: copia la plantilla de arriba y sustituye los valores.
Paso 3: escribe en concreto. Los modelos procesan literalmente lo que pones, así que las frases de marketing se traducen en ruido.
Paso 4: súbelo a la raíz del dominio. En Webflow va en la configuración del sitio; en un hosting clásico, en la carpeta raíz.
Paso 5: comprueba que responde en tudominio.com/llms.txt y que se sirve como texto plano.
Paso 6: añade una referencia en tu robots.txt apuntando al archivo.
Paso 7: anota la fecha y ponte un recordatorio trimestral para revisarlo.
Los tres errores que vemos siempre
Lenguaje de marketing. "Somos líderes en soluciones innovadoras de vanguardia" no aporta nada verificable. "Empresa de factoraje que atiende pymes en Chile con plazos de 24 a 48 horas" sí se puede citar.
Mercados vagos. "Atendemos toda LATAM" es demasiado amplio para servir de señal geográfica. Nombra países y ciudades.
Sin intenciones de búsqueda. Es la sección de más valor y la que más se omite. Si no dices para qué consultas quieres aparecer, esa decisión la toma el modelo por su cuenta, y se equivoca a menudo.
Cómo medir si ha servido de algo
No hay un indicador directo como la posición en Google. La medición es indirecta y conviene montarla antes de implementar, no después.
Pregunta por tu empresa en ChatGPT, Gemini, Claude y Perplexity y guarda las respuestas literales antes de subir el archivo. Repite el mismo ejercicio a las cuatro y a las ocho semanas, con las mismas preguntas. Lo que buscas no es solo aparecer: es que la descripción pase de genérica a específica, y que los datos que citan sean los tuyos y no los de un competidor.
En paralelo, revisa en Google Analytics el tráfico de referencia procedente de chatgpt.com, perplexity.ai y claude.ai. Es una señal imperfecta pero es la única cuantitativa que tienes hoy.
Y sé honesta con la atribución. Si implementas llms.txt la misma semana que publicas cinco artículos y consigues dos menciones en prensa, no vas a poder atribuirle nada al archivo.
Dónde está el trabajo que sí mueve la aguja
llms.txt es media hora bien invertida. Pero si tu objetivo es que la IA te recomiende de forma consistente, el peso está en otras cuatro cosas, y estas sí tienen evidencia detrás:
Schema markup correcto. Organization y FAQPage bien construidos y sin duplicar. Es lo que permite que tu entidad se consolide y se verifique.
Menciones en fuentes que los modelos ya consultan. Directorios del sector, prensa especializada, perfiles verificados. Si solo existes en tu propia web, tu entidad no tiene contraste externo.
Contenido con respuesta directa. Bloques que responden la pregunta en las primeras líneas, en el vocabulario real de tu mercado.
Coherencia de entidad. Que tu nombre, dirección, servicios y descripción digan lo mismo en tu web, en tu schema, en LinkedIn y en los directorios. Las contradicciones son lo que más ruido mete.
Eso es lo que trabajamos en nuestro servicio de SEO, AEO y GEO para España y LATAM, y el archivo es una casilla más de la lista, no el centro.
Preguntas frecuentes
¿ChatGPT lee mi llms.txt? No hay confirmación oficial de OpenAI de que lo haga al generar respuestas. Que sus rastreadores pidan el archivo no demuestra que lo usen.
¿Es obligatorio? No. No es un estándar oficial ni lo exige ningún buscador.
¿Puede perjudicarme? No, siempre que no publiques en él información sensible o que contradiga tu web. El archivo es público.
¿Cada cuánto lo actualizo? Cada trimestre, o cada vez que cambies servicios, precios o mercados.
¿Sirve para SEO tradicional? No. Google no lo usa como factor de posicionamiento. Son cosas distintas.
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Solumize es una agencia de IA para marketing y ventas con sede en Madrid. Trabajamos AEO y GEO para empresas de España y LATAM: schema, entidad, contenido y presencia en las fuentes que consultan los modelos.
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