llms.txt: 97% цих файлів за цілий місяць не отримали жодного запиту

За останні півтора року додати файл llms.txt стало одним із тих пунктів, які з’являються в кожному чеклісті з AI-видимості, і ніхто вже не питає, що саме він робить. Це дешево, це справа на пів дня, це виглядає як робота. Тому файл є в багатьох.

У червні 2026 року Ahrefs опублікував перше велике вимірювання того, чи хтось узагалі цей файл запитує, на власних даних про обхід і трафік. Відповідь виявилася достатньо незручною, щоб її варто було прочитати уважно, разом із тими частинами, які зазвичай губляться в переказі.

Що саме виміряли

Дослідження Луїз Лінехан і Сібейцзя Гуань охопило 137 210 доменів, які отримували трафік у травні 2026 року. З них 38 360 доменів, приблизно 28%, мали валідний llms.txt. Головний висновок стосується саме другої групи, а не першої: із приблизно 38 тисяч доменів, які цей файл опублікували, 97% за весь місяць не отримали жодного запиту на нього. Хоч якийсь запит побачили близько 1100 доменів.

Ця різниця важлива, і саме її постійно ламають у переказі. Твердження звучить не як «97% зі 137 тисяч сайтів», а як «97% тих сайтів, які взагалі завдали собі клопоту цей файл зробити». Якщо ви цитуєте цифру на нараді, цитуйте її саме так: зіпсована версія завищує вибірку приблизно в три з половиною рази, і рано чи пізно хтось перевірить.

Автори самі називають три обмеження своєї роботи, і всі три треба нести разом із цифрою:

• Панель – це не веб. Ahrefs пише, що його клієнти технічно підкованіші за середній сайт, тому 28% поширення слід вважати верхньою межею. По реальному вебу показник нижчий.
• Відповідність специфікації не перевіряли. Дослідження фіксувало наявність файлу, а не його коректність.
• Завантажено не означає прочитано. Це формулювання самих авторів: багато ботів могли забрати файл і жодним чином не скористатися його вмістом. Тобто навіть ті 3% – це оптимістична стеля реального використання.

Додайте ще одне обмеження, яке випливає з дизайну: це один місяць і клієнтська база одного постачальника. Це найкращий доступний доказ, і це не перепис.

Хто насправді запитує цей файл

Найцікавіша половина дослідження – розподіл тих, хто ці запити робив. Майже всі вони, 96%, надійшли від ботів. Картина така.

Останній рядок варто перечитати двічі. Категорія ботів, від якої залежить, чи опиниться ваш бренд усередині згенерованої відповіді, – це приблизно один відсоток запитів до і без того мізерного обсягу. Серед іменованих агентів угорі списку GPTBot із 4,51% і Claude-Code, який є асистентом для програмування, а не пошуковим продуктом.

Чесний висновок звучить не як «llms.txt ніхто не читає». Він гостріший і корисніший: цей файл читають не ті, під кого його зазвичай оптимізують. Його читають асистенти для коду. Його читають аудиторські інструменти. Шар пошуку, який стоїть за AI-відповідями, не читає його майже ніколи.

Позиція Google, дослівно

Google цю позицію нарешті записав, і місця для тлумачень не лишилося. У посібнику з оптимізації під генеративні функції пошуку є розділ про поширені міфи, де сказано: створювати нові машиночитні файли, AI-текстові файли, розмітку чи Markdown, щоб з’явитися в пошуку Google, не потрібно, бо сам пошук Google їх не використовує. Далі йде речення, яке закриває суперечку: наявність таких файлів не зашкодить і не допоможе видимості чи позиціям у пошуку Google, бо Google Search їх ігнорує.

З датами тут варто бути точними, бо вони ходять у перекрученому вигляді. Абзац про llms.txt додали до цього посібника 15 червня 2026 року, і це перевіряється у власному журналі змін Google Search Central, де є датований запис із заголовком про уточнення настанов щодо файлів llms.txt. Сам посібник вийшов раніше того ж року й востаннє оновлювався в липні; на сторінці видно тільки дату останнього оновлення, тому дату публікації ми стверджувати не будемо.

Неформально Google говорив те саме значно раніше. У квітні 2025 року Джон Мюллер порівняв llms.txt із метатегом keywords: це заява власника сайту про власний сайт, яку споживач усе одно мусить звірити із самим сайтом, і це порівняння відтоді супроводжує формат. Зверніть увагу на дату: це репліка 2025 року, за чотирнадцять місяців до появи даних про обхід, і цитувати її треба як позицію, а не як доказ.

Навіщо цей формат придумували

Більшість плутанини тут виростає з підміни категорії. Прочитайте початкову пропозицію, і мотив сформульовано прямо: контекстні вікна замалі, щоб проковтнути цілий сайт, а HTML-сторінки набиті навігацією, скриптами й обгорткою, які ці токени марнують. Файл – це кураторський покажчик, який агент може підвантажити під час роботи.

Це задача розробницького інструментарію, а не пошуку. І дані про запити показують рівно це: файл забирають асистенти для коду й споживачі документації, бо саме під них його робили. Тому найпомітніші користувачі формату – сайти документації. Anthropic, OpenAI, Stripe, Vercel і Cloudflare публікують llms.txt для своїх розробницьких розділів. Варто зауважити, що частина з них працює на одній платформі документації, яка генерує цей файл автоматично, тож частина «поширення» – це стандартна поведінка платформи, а не свідоме рішення. Cloudflare пішов далі й оголосив автогенерацію llms.txt для доменів клієнтів у вересні 2025 року, щоправда у форматі закритої бети, і підтвердження загального запуску ми не знайшли.

Маленька деталь, яка говорить багато: сам Ahrefs, який проводив дослідження, llms.txt у себе не тримає.

Ці файли протухають. Наш теж

Режим відмови, який ніхто не планує, – це застарілість. Написаний руками покажчик сайту розходиться із сайтом за кілька місяців, і ніхто про це не повідомляє. Технічна письменниця Дакарі Кері зібрала невеликий інструмент, який звіряє записи llms.txt із картою сайту, і прогнала його по десяти сайтах документації. Чотири покривали свою документацію повністю. Три провалилися. Файл Stripe перелічував 468 сторінок із 3037, тобто близько 15% покриття; у Supabase вийшло близько 22%. Десять сайтів – це зонд, а не дослідження, але напрям показовий.

Оскільки ця стаття про чесність із даними, ось наша. На момент публікації dextora.agency віддає llms.txt у корені домену. Він упевнено описує агенцію, яка займається брендингом, перформанс-рекламою, креативами для Meta Ads і Google Ads та оптимізацією конверсії. Нічого з цього ми не робимо. Водночас у файлі немає двох послуг, які ми справді надаємо: телеграм-ботів і перенесення сайтів, – і він не веде на жодну статтю цього сайту.

Ніхто його не саботував. Його згенерували один раз, з опису бізнесу, який уже тоді був приблизним, а далі сайт змінювався, а файл ні. Це звичайний життєвий цикл такого формату і непогана ілюстрація того, чому самопроголошений покажчик – слабший доказ, ніж сам сайт. Машина, яка читає наш llms.txt, дізнається про нас неправду. Машина, яка читає наші сторінки послуг, – ні.

Де він у таблиці доказів

Огляд факторів цитування в AI-пошуку, який Сайрус Шепард опублікував у травні 2026 року, оцінює 23 фактори за тим, наскільки послідовно їх підтримують наявні дослідження. llms.txt отримав 2 бали й останнє місце, а шкала в тому матеріалі йде від 9,5 до 2, тобто це спостережене дно, а не оцінка з десяти. Його ремарка обережніша за репости: він не впевнений, що досліджувані експерименти взагалі перевіряли llms.txt, і не знайшов жодного вірогідного свідчення того, що файл хоч якось впливає на цитування.

Повний оцінений перелік, із вартістю виправлення й відповідальним за кожен фактор, ми розібрали в окремому матеріалі про всі 23 фактори.

Це прогалина в доказах, а не спростування. Цілком можливо, що llms.txt робить щось, чого ніхто не міряв. Просто це не підстава витрачати на нього спринт.

То тримати чи ні

Що зробити з тим самим часом

Робота, за якою стоять докази, нудніша й старіша. Переконайтеся, що сторінку взагалі можна прочитати без JavaScript: це поширена реальна поломка, а перевірка займає десять хвилин, і наш розбір із командами curl проводить по ній крок за кроком. Опишіть, чим є сторінка, за допомогою структурованих даних про реальні сутності: у тій самій таблиці доказів вони стоять помітно вище за llms.txt. І пишіть сторінки так, щоб відповідь на питання вміщалася в самодостатній абзац, – механіку ми розбирали в матеріалі про сайт для AI-пошуку.

Нічого нового в цьому немає, і саме тому воно незручне. Привабливість llms.txt була в тому, що він виглядав як обхідний шлях повз нудну роботу.

Коротко

Із приблизно 38 тисяч сайтів, які опублікували llms.txt, 97% за травень 2026 року не отримали на нього жодного запиту. Ті запити, що надходять, здебільшого належать аудиторським інструментам і асистентам для коду; на боти, які збирають AI-відповіді, припадає близько одного відсотка. Google прямо каже, що файл ігнорує й ані не винагороджує, ані не карає за нього. Формат придумували, щоб вмістити документацію в контекстне вікно, і з цим він справляється. Як тактика AI-видимості він не має опублікованих доказів, а протухлий файл активно дезінформує. Якщо тримаєте – генеруйте. Якщо генерувати нема як, кращим покажчиком лишається сам сайт, і саме туди йдуть зусилля, коли ми розробляємо корпоративний сайт, який мають читати і люди, і машини.