Guida
llms.txt: guida pratica per la citabilità IA
Un file root machine-readable che spiega brand, topic e pagine preferite ai modelli e crawler AI. · Aggiornato · Autore Engineering Factory · Chi siamo
Perché conta
llms.txt riduce ambiguità entity: dice chi sei, cosa offri e quali URL citare. In Centropic la presenza e la qualità del file alimentano score AIO/GEO (probe Misurato).
Answer engine e crawler AI (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended) usano segnali pubblici; un llms.txt chiaro è un’ancora di citazione accanto a Schema.org e robots permissivi.
Sezioni utili
- Site / Summary / Key topics con brand e dominio canonici
- Preferred citation (brand + acronimi espansi: AIO, GEO)
- Important pages con URL https assoluti
- Disambiguazione (cosa non siete: GIS, All-in-One generici)
- Contact e owner / parent organization
Come Centropic aiuta
Ogni analisi genera una bozza llms.txt nel pack HTML unico. Pubblicala in root (https://tuodominio/llms.txt) e ri-analizza: il finding passa a “disponibile” se il probe la trova.
Esempio vivo: il llms.txt di Centropic è su centropic.ai/llms.txt, con preferred citation e link a metodologia.
Checklist rapida
- Una sola brand primaria (evita nomi fantasma)
- URL canonici https, niente query di tracking
- Allinea llms.txt a JSON-LD Organization e alla home
- Aggiorna la data quando cambi offerta o positioning
Vedi anche Schema AI e metodologia.