Google dice que llms.txt no sirve. Fui a revisar el mío
Este sitio tiene un llms.txt desde hace meses. En junio Google publicó una aclaración diciendo que ese archivo no tiene ningún efecto, ni positivo ni negativo, sobre sus rankings ni sobre los AI Overviews, sencillamente porque no lo usa. Así que fui a revisar mis propios datos para ver si valía la pena mantenerlo.
Escribo bastante sobre visibilidad en IA, así que cuando aparece algo que contradice lo que yo mismo tengo implementado, prefiero revisarlo en público. Este es uno de esos casos.
Qué dijo Google
El 15 de junio de 2026, Google actualizó su guía de optimización para IA con una sección específica sobre llms.txt. El mensaje fue directo: el archivo no tiene efecto, ni positivo ni negativo, sobre los rankings de Google Search ni sobre los AI Overviews, porque Google Search no lo usa.
No dijo que sea malo. Dijo que es irrelevante para su sistema, que no es lo mismo pero para efectos prácticos se parece bastante.
La misma guía descarta otras recetas del AI SEO, como partir el contenido en fragmentos o agregar un schema "para la IA": eso lo reviso en lo que la IA de Google no necesita. Y el marco de fondo, que AEO y GEO siguen siendo SEO, está en primero la casa firme. Acá me concentro en el archivo.
Qué era el llms.txt y por qué le creímos
La idea era razonable. Un archivo de texto en la raíz del sitio que resume de qué trata todo, con enlaces a lo importante, en formato limpio y fácil de digerir para un modelo de lenguaje. Una especie de sitemap escrito para máquinas que leen, no para máquinas que indexan.
Tenía sentido por analogía: si el robots.txt y el sitemap.xml funcionaron para los buscadores, un archivo equivalente para los modelos parecía el siguiente paso lógico. La comunidad SEO lo adoptó rápido, yo incluido.
El detalle que se pasó por alto es que nunca fue un estándar de ningún buscador. Fue una propuesta de la comunidad que muchos adoptamos por si acaso. Y "por si acaso" es una razón perfectamente válida para gastar quince minutos, pero mala para construir una estrategia encima.
Lo que encontré al revisar mis datos
Este sitio registra en el borde qué bots lo visitan, así que en vez de opinar puedo mirar. Lo que veo es consistente con lo que dijo Google: los bots de IA que me visitan van al HTML de las páginas, no a un archivo de resumen. Rastrean el sitio como cualquier crawler, leyendo lo que hay.
Y de paso, un aviso que ya me había encontrado antes y que aplica acá: buena parte del tráfico de bots que uno cuenta no es lectura de contenido. Es polling de robots.txt, sitemap.xml y feed.xml, o directamente escáneres falsificando el nombre del agente. Si estás midiendo "cuánto me lee la IA" sin separar eso, tu número está inflado. Lo detallé con el caso concreto en el post del reporte de IA.
¿Lo borro?
No, y por una razón poco épica: no penaliza, ocupa unos pocos kilobytes y ya está escrito. Borrarlo sería tan supersticioso como haberlo puesto esperando magia.
Lo que sí cambié es cómo lo trato. Dejó de ser una tarea de SEO en mi lista y pasó a ser lo que siempre debió ser: un resumen legible del sitio, que de paso me sirve a mí para tener claro qué es lo importante. Si algún asistente algún día lo usa, bien. Si no, no perdí nada.
La diferencia entre mantener algo por si acaso y construir una estrategia encima es toda la diferencia. Lo primero cuesta quince minutos. Lo segundo cuesta meses de foco mal puesto.
El patrón que conviene aprender
Esto no es la primera vez y no va a ser la última. En lo que va de 2026 pasó dos veces más:
- Los FAQ rich results se retiraron de la búsqueda en mayo, junto con su reporte y el soporte en la prueba de resultados enriquecidos. Mucha gente había invertido en implementarlos. Yo mismo revisé mi schema cuando me enteré.
- Las métricas de IA en Search Console llegaron prometiendo medición y arrancaron sin clics ni consultas, que es justo la mitad que uno necesita.
El patrón es siempre el mismo: aparece un mecanismo nuevo, la comunidad lo adopta como si fuera un factor de posicionamiento, y meses después resulta que era menos de lo que parecía.
El antídoto tampoco cambia. Antes de invertir tiempo en algo nuevo, tres preguntas: ¿quién lo confirmó, la plataforma o un blog?, ¿qué dato propio tengo que muestre que funciona?, ¿qué dejaría de hacer para hacer esto? Es el mismo filtro que propuse en cómo leer un reporte de IA sin que te engañen.
Un matiz interesante con el schema FAQ
Vale la pena porque va en la dirección contraria de lo esperado. Aunque Google retiró los rich results de FAQ, el uso de schema FAQPage viene subiendo en la web. La razón: la búsqueda con IA cita bastante contenido en formato pregunta y respuesta, porque calza con cómo se construye una respuesta.
O sea, el mismo marcado dejó de servir para lo que servía y empezó a servir para otra cosa. Sigo poniendo FAQ en mis posts, pero ahora sé por qué, que es distinto a ponerlo porque siempre se puso.
Lo que sí funciona, que es lo aburrido
Si borraras de tu lista todo lo que no está confirmado, quedaría esto:
- Que el sitio se pueda rastrear y cargue rápido. Sin esto no hay nada más que conversar.
- Contenido que responda una pregunta concreta con información que la IA no puede inventar: tus datos, tu experiencia, tus criterios.
- Datos estructurados correctos en los tipos que sí se usan: Organization, Article, Product, LocalBusiness.
- Entidad de marca consistente, dentro y fuera del sitio. Lo desarmé en el post del Knowledge Panel.
- Menciones en lugares que ya son confiables para la IA, que suelen pesar más que tu propio blog. Los datos de eso están en de dónde saca la IA lo que cita.
Nada de eso es nuevo ni entretenido, y por eso se vende tan mal comparado con un archivo de texto que promete resolverlo todo. Es, sin embargo, el trabajo que efectivamente mueve la aguja.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un archivo llms.txt?
Es un archivo de texto en la raíz de un sitio, propuesto por la comunidad, que resume en formato legible de qué trata el sitio y enlaza sus páginas más importantes. La idea era darle a los modelos de lenguaje una versión ordenada del contenido, parecido a lo que el sitemap hace para los buscadores. Nunca fue un estándar oficial de ningún buscador.
¿Google usa el archivo llms.txt?
No. El 15 de junio de 2026 Google actualizó su guía de optimización para IA con una sección aclarando explícitamente que llms.txt no tiene efecto, ni positivo ni negativo, sobre los rankings de Google Search ni sobre los AI Overviews, porque Google Search sencillamente no lo lee.
¿Conviene borrar el llms.txt de mi sitio?
No hace falta. No penaliza y ocupa unos pocos kilobytes. Lo que sí conviene es dejar de tratarlo como una tarea de SEO y no invertirle tiempo de mantención. Si vas a gastar una hora, gástala en datos estructurados o en el contenido de la página, que sí se usan.
¿Otros asistentes de IA sí leen llms.txt?
No hay evidencia pública sólida de que ninguno de los grandes lo use como fuente principal. Lo que sí está demostrado es que rastrean tu sitio con sus propios bots y leen el HTML. Por eso el esfuerzo rinde más en que tus páginas sean rastreables y claras que en mantener un archivo aparte.
Entonces, ¿qué sí funciona para aparecer en respuestas de IA?
Lo aburrido de siempre: que el sitio se pueda rastrear rápido, contenido que responda una pregunta concreta con información propia, datos estructurados correctos, entidad de marca consistente dentro y fuera del sitio, y menciones en lugares que la IA ya considera confiables. No hay atajo de archivo.
¿Qué pasó con los FAQ rich results?
Google los retiró de la búsqueda en mayo de 2026 para la mayoría de los sitios, junto con su reporte y el soporte en la prueba de resultados enriquecidos. Curiosamente el uso de schema FAQPage viene subiendo igual, porque la búsqueda con IA cita bastante contenido en formato pregunta y respuesta. Sigue siendo útil, pero por una razón distinta a la original.