Gerador de llms.txt: monte o arquivo e veja se ele está de pé

Esta página monta e audita o arquivo. Se o que você quer saber é se o seu site como um todo está pronto para ser citado por IA, incluindo acesso de crawler, formato de texto e sinal de autoria, a página certa é o checklist de prontidão GEO, que roda outro modelo com 16 itens e trata o llms.txt como um item de 4 pontos entre muitos. As duas se completam: o checklist diz se vale a pena, esta aqui entrega o arquivo.

Como usar

1. Preencha nome e resumo primeiro. O nome vira o H1 e o resumo vira a linha entre aspas de bloco logo abaixo. Esses dois campos valem 30 dos 100 pontos porque são a parte que o formato exige e a primeira coisa que qualquer leitor processa.
2. Coloque o domínio base sem barra no fim. Ele existe para você digitar só o caminho, tipo /precos, e a ferramenta resolver para a URL completa. Arquivo lido fora do seu site com link relativo não resolve em lugar nenhum.
3. Escreva a lista de links na caixa grande, um por linha, no formato Título | URL | descrição. Abra uma seção nova com ## Nome da seção. A caixa também entende markdown, só a URL solta e um sitemap.xml colado inteiro, então dá para começar do que você já tem.
4. Olhe a lista de conferência abaixo do arquivo e resolva o que está em vermelho, de cima para baixo. Cada item traz quanto vale e quanto você levou.
5. Copie ou baixe e publique em seusite.com/llms.txt, servido como texto puro. Depois abra o endereço numa aba anônima para confirmar que aparece o markdown cru, e não um download.

Como funciona: o formato e os 10 pesos

O llms.txt é markdown com estrutura fixa, e a ordem dos blocos faz parte do formato. É de propósito que ele seja pobre: quanto menos liberdade, mais fácil um parser simples ler sem heurística.

Só o H1 é obrigatório na especificação. Todo o resto é opcional no papel e decisivo na prática, e é aí que a nota entra. A auditoria soma 10 itens que fecham exatamente 100 pontos, divididos entre conformidade (o arquivo é um llms.txt de verdade?) e curadoria (ele resolve alguma coisa para quem lê?).

H1 e resumo valem 15 cada porque são o que um leitor procura antes de qualquer outra coisa: sem eles o arquivo é uma lista de links órfã. URL absoluta vale 12 porque link relativo simplesmente não resolve quando o arquivo é lido fora do site, e é o erro mais comum de quem gera à mão. Descrição por link vale 12 e é proporcional, não tudo ou nada, porque metade das descrições escritas já vale muito mais do que nenhuma.

Exemplo trabalhado (reproduz o resultado padrão)

Os valores que já vêm preenchidos descrevem um SaaS pequeno com 3 seções e 7 links, sendo 6 deles com descrição: o link de integrações entrou de propósito sem a frase explicativa, para a fila de correção não nascer vazia. Nome, resumo e parágrafo de contexto preenchidos, domínio base informado, nenhuma URL repetida e a seção secundária nomeada Optional em inglês.

• Conformidade: H1 15 + resumo 15 + seção 14 = 44 de 44.
• URL absoluta: os 7 caminhos relativos foram resolvidos contra o domínio base, então o item leva 12 de 12.
• Descrição por link: 12 × 6 ÷ 7 = 10,3 de 12. É o único item incompleto.
• Cobertura: 7 links passam do alvo de 6, então 8 de 8. Sem repetida: 8 de 8. Optional: 6 de 6. Contexto: 5 de 5.
• Cabe na leitura: 910 bytes e cerca de 222 tokens, muito abaixo do teto de 20.000, então 5 de 5.
• Nota: 100 menos os 1,71 ponto perdido na descrição = 98,29, arredondado para 98 de 100, faixa A.

Escreva a descrição do link de integrações e a nota vai para 100. É o mesmo raciocínio que você repete com os seus links: cada linha sem frase custa 12 dividido pelo número de links, e o preço por linha sobe conforme o arquivo encolhe.

Como interpretar e onde a nota engana

A nota mede o arquivo, não o resultado. Um llms.txt nota 100 num site que os crawlers de IA não conseguem ler continua não gerando citação nenhuma, porque o problema estava duas camadas antes. Rode o checklist de prontidão GEO antes de comemorar: se o seu robots.txt bloqueia GPTBot ou o conteúdo só existe depois do JavaScript, o arquivo é decoração.

A segunda armadilha é tratar o llms.txt como fator de ranqueamento. Ele não é, e ninguém prometeu que seria. A adoção hoje é assimétrica: muito site publica, pouco sistema consome de forma automática. O motivo racional para publicar é o custo baixo somado a duas vantagens que não dependem de nenhum buscador mudar de ideia: quem usa assistente de IA no dia a dia pode apontar a URL na mão e receber o seu contexto pronto, e a própria curadoria força uma decisão interna que quase ninguém tomou, que é qual é a lista das dez páginas que representam o negócio.

A terceira é gerar o arquivo a partir do sitemap e parar por aí. A ferramenta aceita o sitemap colado porque é um bom ponto de partida, não um bom ponto de chegada: sem seções e sem descrição, a nota fica na faixa média e o arquivo repete o que o sitemap já dizia. O trabalho de valor é o corte, não a coleta.

Por fim, o arquivo envelhece. Ele não tem lastmod, ninguém revalida, e link quebrado dentro dele passa despercebido por meses. Coloque a revisão no mesmo ritmo da revisão de menu do site, não no ritmo do blog.

Do arquivo à evidência

Publicar o llms.txt é uma aposta sobre como terceiros tratam o seu site, e aposta sem medição vira folclore de equipe. O caminho honesto é curto:

• Registre a data de publicação e a lista de links da versão 1. Sem linha de base, qualquer variação de tráfego depois vira interpretação livre.
• Acompanhe menção e citação, não só posição na busca. O método está no guia de GEO em 2026.
• Trate as páginas que entraram na lista como um grupo e observe o que acontece com elas em relação às que ficaram de fora. Não é experimento controlado, mas é melhor do que olhar o total do site.
• Quando a mudança também mexer na página em si, e não só no arquivo, meça com teste A/B antes de espalhar. A relação entre otimizar para IA e converter gente está em teste A/B e citação por IA, e o efeito de resposta pronta na tela em otimização para busca zero-click.

Para transformar o primeiro item da fila em hipótese testável, use o gerador de hipótese. Para dimensionar o experimento antes de ligar qualquer coisa, a calculadora de tamanho de amostra resolve em um minuto.

Perguntas frequentes

O que é o arquivo llms.txt?

É um arquivo de texto em markdown publicado na raiz do domínio, em /llms.txt, que aponta o conteúdo canônico do site para sistemas de IA. A ideia por trás dele é simples: em vez de deixar um modelo adivinhar o que importa dentro de HTML cheio de menu, banner e rodapé, você entrega uma lista curada de links com uma frase explicando cada um. O formato foi proposto em setembro de 2024 por Jeremy Howard, da Answer.AI, e é deliberadamente pobre: um H1 com o nome do site, um resumo entre aspas de bloco, parágrafos livres de contexto e seções com listas de links anotados. Nada além disso.

Onde eu publico o llms.txt?

Na raiz do domínio, servido como texto puro em https://seusite.com/llms.txt, do mesmo jeito que o robots.txt. Não é subpasta, não é dentro do painel, não é numa página HTML. Se o seu site é estático, o arquivo vai na pasta pública junto com o robots.txt e o sitemap. Se é WordPress, ou você joga na raiz por FTP ou usa um plugin que serve o caminho. Depois de publicar, abra o endereço numa aba anônima: se aparecer o texto do markdown cru, está certo; se o navegador baixar um arquivo ou mostrar página de erro, o tipo de conteúdo está errado no servidor.

Alguma IA lê mesmo o llms.txt hoje?

A resposta honesta é que a adoção é forte na publicação e fraca na leitura. Centenas de sites de documentação técnica já publicam o arquivo, e várias ferramentas de desenvolvimento consomem quando você aponta a URL na mão. Nenhum dos grandes buscadores confirmou usar o arquivo para escolher fonte, e porta-vozes do Google já disseram publicamente que não o utilizam. Publicar continua valendo pelo custo, que é meia hora de trabalho, e pelo efeito colateral útil: fazer a curadoria obriga você a decidir quais são as dez páginas que representam o site, e essa lista serve para muito mais do que um arquivo.

O llms.txt substitui o robots.txt ou o sitemap?

Não, e confundir os três é o erro mais comum. O robots.txt diz quem pode entrar, é uma regra de acesso e é o único dos três que bloqueia alguma coisa. O sitemap lista tudo que existe, para o rastreador não deixar nada de fora. O llms.txt faz o oposto do sitemap: escolhe o que importa e explica por que. Um site bem resolvido publica os três, e eles não se sobrepõem. Se o seu llms.txt tem 400 links, você escreveu um sitemap com outro nome e perdeu a única vantagem que ele tinha.

Quantos links o llms.txt deve ter?

Entre 6 e 40 na maioria dos sites, com raras exceções de documentação grande. O critério não é quantidade, é substituição: cada link precisa responder uma pergunta que alguém faria sobre o seu negócio, e a descrição precisa deixar claro qual é essa pergunta. Se você não consegue escrever a frase que justifica o link, ele não deveria estar ali. A ferramenta satura o item de cobertura em 6 links e avisa acima de 150, que é o ponto em que o arquivo virou despejo de sitemap.

Por que a seção opcional precisa se chamar Optional em inglês?

Porque Optional é o único nome de seção com significado reservado no formato: ele marca o bloco que um leitor pode pular quando precisa de um contexto menor. Traduzir para Opcional não quebra nada, mas transforma a seção especial numa seção comum, e o efeito de prioridade se perde. Os outros títulos de seção são livres e devem estar no idioma do seu conteúdo. Esta ferramenta avisa quando encontra a versão traduzida.

Preciso publicar também um llms-full.txt?

Só se a sua documentação for grande e você quiser oferecer o conteúdo inteiro num arquivo só. O llms-full.txt é uma convenção paralela: ele não lista links, ele concatena o texto completo das páginas. Faz sentido para documentação de produto técnico, em que alguém vai colar tudo num prompt. Para um site de marca, de serviço ou de e-commerce, o arquivo cresce demais, fica desatualizado no dia seguinte e ninguém vai ler. Comece pelo llms.txt e só faça o segundo se houver alguém pedindo.

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Com o arquivo publicado, o próximo passo é a camada que ele não resolve: acesso do crawler, texto recortável e sinal de autoria. Leia o método completo em GEO em 2026, veja a estrutura de FAQ que mais rende citação em FAQ para citação por IA e o que muda no trabalho de conversão em CRO na era da IA.