llms.txt werd voorgesteld door fast.ai's Jeremy Howard in late 2024 als een machineleesbare manier voor website-eigenaren om hun contentstructuur en prioriteiten te communiceren aan grote taalmodellen. Binnen zes maanden na het voorstel hadden honderden organisaties het geadopteerd. Medio 2025 is het de de facto standaard geworden voor AI-toegankelijke sitedocumentatie.
Wat llms.txt eigenlijk doet
llms.txt biedt AI-modellen een gestructureerde samenvatting van jouw site die anders een volledige crawl zou vereisen om samen te stellen. Het dient drie functies: het identificeert jouw organisatie en haar expertisedomein, het somt jouw meest belangrijke contentassets op en beschrijft die, en het biedt context die AI-modellen helpt jouw merk nauwkeurig te vertegenwoordigen in antwoorden.
Adoptie en platformondersteuning
- Perplexity heeft bevestigd dat zijn crawler llms.txt leest en gebruikt om content van sites die het hebben te prioriteren
- OpenAI's GPTBot-documentatie verwijst naar llms.txt als een signaal voor contentontdekkingsprioriteit
- Meerdere enterprise softwarebedrijven — inclusief grote Nederlandse SaaS-merken — hebben llms.txt geadopteerd als onderdeel van hun GEO-implementaties
Wat een hoogimpact llms.txt bevat
Een effectieve llms.txt begint met een duidelijke, specifieke beschrijving van jouw organisatie: wie je bedient, wat je doet en over welke onderwerpen je gezaghebbend bent. Het somt dan jouw meest belangrijke content-URL's op — de pagina's die je het meest wilt dat AI-modellen citeren — met een eenzinnige beschrijving van elk. De veelgemaakte fout is llms.txt te behandelen als een uitgebreide sitemap. Het moet selectief zijn: de 15-25 meest belangrijke pagina's, niet een uitputtende lijst.
Klaar om je concurrenten te volgen?
Geoguide monitort automatisch websites, e-mails en social media van je concurrenten — en levert gestructureerde intelligence rechtstreeks in je inbox.