GUIDE E STRATEGIE

LLM.txt: il “file magico” che non esiste

Miti, fraintendimenti e la verità su come le IA leggono i siti web

Negli ultimi mesi i social sono stati invasi da video e consigli su come “ottimizzare i siti web per le intelligenze artificiali”. Tra pratiche sensate è comparsa anche un’idea curiosa: creare un file chiamato llm.txt con un riassunto del sito per “farlo leggere” ai modelli generativi.

Per quanto suoni furbo, llm.txt non esiste, non ha uno standard, nessun crawler lo legge e l’idea nasce da una incomprensione su come funzionano davvero i sistemi di AI.

Da dove nasce la leggenda del file llm.txt

La narrativa del file magico è il risultato di:

  • ansia generalizzata intorno all’AI e ricerca di scorciatoie
  • somiglianza con robots.txt (che esiste davvero)
  • semplificazioni estreme di creator
  • frammenti reali decontestualizzati (metadati interni a piattaforme)

Nella versione più diffusa si sostiene che, mettendo llm.txt in /, le IA possano capire la struttura del sito, leggerne un summary e citarlo più spesso. Peccato sia falso.

Come le IA leggono davvero i siti web

I modelli non “visitano” i siti al volo mentre rispondono: usano dataset raccolti prima, costruiti con:

  • crawler proprietari e partnership con motori (es. Bing/OpenAI)
  • snapshot periodici
  • HTML pubblico, sitemap XML, schema.org
  • documentazione ufficiale e contenuti accessibili

In altre parole: contano HTML, testo, meta tag, heading, link, struttura semantica. Non file extra. Se vuoi approfondire come ottimizzare questi elementi, leggi la nostra guida alla sitemap e scopri come velocizzare il tuo sito.

Perché gli LLM NON leggeranno mai llm.txt

  • nessuno standard o supporto nei crawler
  • i modelli privilegiano contenuti ricchi e contestuali, non riassunti isolati
  • il contesto semantico è parte dell’architettura del sito, non di un file esterno

Cosa funziona davvero per farsi “leggere” dalle IA

  1. Contenuti profondi e tematicamente chiari: esempi, case study, analisi tecniche, linguaggio di settore.
  2. Dati strutturati (schema.org): spiegano cos'è la pagina, chi l'ha scritta, relazioni ed entità.
  3. Autorevolezza e segnali esterni: backlink, citazioni, condivisioni, stabilità del dominio. Approfondisci con la nostra guida alla SEO locale.
  4. Leggibilità editoriale: paragrafi brevi, titoli coerenti, risposte chiare a domande precise. Scopri come migliorare i testi del sito.
  5. Architettura informativa: gerarchie, relazioni tra pagine, priorità chiare.

Conclusione

llm.txt è una scorciatoia psicologica. Le IA leggono HTML, testo, struttura e relazioni semantiche. La strada per essere fonte nelle risposte AI passa da qualità editoriale, solidità tecnica, coerenza tematica e autorevolezza. Le scorciatoie non funzionano. La competenza, sì.

Domande Frequenti (FAQ)

Che cos'è llm.txt?

llm.txt è un file ipotetico promosso da alcuni creator che avrebbe la funzione di 'riassumere' un sito per le IA. Non esiste alcuno standard riconosciuto: né motori di ricerca né provider di LLM lo leggono o lo indicizzano come formato ufficiale.

Perché llm.txt non funziona?

Perché i crawler e i dataset usati dagli LLM si basano su HTML, metadati, sitemap e dati strutturati; non esiste un meccanismo diffuso che cerchi o utilizzi un file chiamato llm.txt. Inoltre, un file esterno non fornisce il contesto e le relazioni semantiche di una pagina dentro la sua architettura.

Cosa usano invece le IA per 'leggere' i siti?

Usano dataset derivati da crawler (proprietari o di terze parti), sitemap XML, HTML pubblico, meta tag, dati schema.org e partnership con motori di ricerca. Le informazioni utilizzate sono di solito snapshot prelevati e processati prima della fase di inferenza.

Devo preoccuparmi di cambiare qualcosa subito sul mio sito?

Non serve creare file 'magici'. Conviene invece investire in contenuti di qualità, dati strutturati (schema.org), sitemap, buona architettura e segnali di autorevolezza come backlink. Queste pratiche migliorano la probabilità di essere usati come fonte.

Posso comunque offrire un riassunto che le IA usino?

Sì: ma il modo corretto è includere riassunti e abstract direttamente nelle pagine rilevanti e utilizzare markup strutturato, come description, headline, articleBody o abstract nello schema.org. Offrire contenuto utile e contestualizzato dentro la pagina è molto più efficace di un file separato.

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