llms.txt + políticas de bots (AEO/GEO) — Guía 2025

Introducción

En 2025, la visibilidad no es solo SEO: también es AEO/GEO (aparecer citado, enlazado o recomendado por IAs). llms.txt surge como índice "LLM-ready" para guiar qué puede citar una IA. No reemplaza robots.txt; lo complementa.

Para quién: equipos SEO/Growth y legales que necesitan equilibrar exposición a IAs con control de uso y atribución.

TL;DR

llms.txt ≠ robots.txt: es un mapa de URLs citables para LLMs; la política de acceso sigue en robots.txt.
Adopción dispar: algunos bots lo leen, otros no. Trátalo como "sitemap curado", no como enforcement.
Controla con robots.txt por agente (GPTBot, Google-Extended, Perplexity, etc.).
Mide lo que importa: apariciones citadas, Attribution Rate y SGV (Share of Generative Visibility).

Respuesta rápida

Publica /llms.txt con tus páginas citables (FAQ/Prices/Product/Docs), define robots.txt por agente, limita snippets cuando aplique y mide SGV + Attribution para evaluar impacto.

Desarrollo paso a paso

1) Define tu postura editorial

Pros "open": más probabilidad de ser citado/enlazado por IAs.
Pros "restrict": control de uso (licencias, training), reducción de scraping no deseado.
Mixto: abierto a respuesta/cita; restringe entrenamiento/licencias donde corresponda.

2) llms.txt mínimo (YAML)

Crea un índice LLM-ready con URLs citables y metadatos. Guía a asistentes sobre qué citar y a dónde enlazar.

3) Políticas por agente (robots.txt)

Define reglas específicas por agente (GPTBot, Google-Extended, Perplexity, Claude-Web). Esto te da control efectivo de acceso/uso por IA y bots.

4) Fragmentos y contenido sensible

Usa max-snippet:200 y data-nosnippet donde aplique para limitar qué fragmentos aparecen en SERP/AIO y evitar revelar contenido sensible.

KPIs AEO/GEO (tabla sugerida)

KPIs para medir el impacto de llms.txt y políticas de bots
KPI	Definición	Cómo medir
SGV	% de consultas objetivo con aparición citada/enlazada	Panel de prompts + logging de respuestas (AO/AI Mode)
Attribution Rate	% de respuestas con enlace a tu dominio	Muestreo quincenal + UTMs en enlaces
Coverage	% de URLs "citable-ready" (FAQ/HowTo/Product/Article)	Auditoría de JSON-LD + interlinking
Checkout influence	% sesiones/ventas atribuibles a AO/AI Mode	Etiquetado de landings; compara pre/post

FAQ

No. Es un mapa LLM-ready; la política de acceso sigue en robots.txt.

Ayuda a guiar qué citar y a reducir fricción para RAG/assistentes; no garantiza cumplimiento universal.

Publica llms.txt mínimo, ajusta robots.txt por agente y mide SGV/Attribution.

Ver también

Fuentes 2024–2025

Actualizado: 2025-10-21