LLMs.txt pour le référencement : Comment aider l'IA à comprendre votre site web

Introduction

Les grands modèles linguistiques ne sont plus seulement des « chatbots sympas ». Ils permettent aux utilisateurs de poser des questions sur les produits, de comparer des outils, de vérifier les prix et de rechercher des informations pour prendre des décisions.

Cela signifie que votre site web a désormais deux publics principaux :

• Les humains, qui arrivent via la recherche classique, les réseaux sociaux et les systèmes d'IA directs

• Les systèmes d'IA, qui arrivent via les robots d'indexation, les connecteurs, les IDE et les fonctionnalités de recherche IA

Le référencement traditionnel reste important, mais une discipline parallèle prend de plus en plus d'importance : rendre votre contenu facile à comprendre et à réutiliser par l'IA. C'est là qu'intervient la norme llms.txt proposée.

Pour Ranktracker, nous considérons llms.txt comme un élément modeste mais utile d'une liste de contrôle de préparation à l'IA. Il ne remplacera pas votre travail de référencement, mais il peut vous aider à aligner votre site sur la manière dont les LLM consomment réellement le contenu web.

Voyons ce que c'est, d'où cela vient et comment le mettre en œuvre de manière pertinente pour un site commercial réel, et pas seulement pour une démonstration en laboratoire.

Qu'est-ce que llms.txt, en termes simples ?

llms.txt est un fichier en texte brut (généralement au format Markdown) que vous placez à la racine de votre domaine, par exemple :

https://yourdomain.com/llms.txt

Son rôle est simple : indiquer aux grands modèles linguistiques où se trouvent les « éléments intéressants » de votre site.

Au lieu de laisser un agent IA deviner quelles pages sont importantes, llms.txt fournit une carte organisée des URL clés:

• documentation

• Pages de fonctionnalités

• tarifs et politiques

• guides et ressources importants

• autres fichiers Markdown compatibles avec LLM

Il ne remplace pas robots.txt ou sitemap.xml :

• robots.txt = « Voici les règles pour explorer mon site. »

• sitemap.xml = « Voici une liste d'URL que vous pouvez indexer. »

• llms.txt = « Voici le contenu qui représente le mieux qui nous sommes et ce que nous faisons. »

Considérez-le comme un petit guide subjectif qui dit : « Si vous êtes une IA qui essaie d'expliquer ce site, commencez ici. »

D'où vient llms.txt et qui l'utilise réellement ?

L'idée derrière llms.txt a été formalisée en 2024 par Jeremy Howard (fast.ai / Answer.AI). Le problème qu'il essayait de résoudre :

• Les sites web sont désordonnés : navigation, publicités, formulaires, JS, trackers, mise en page encombrée.

• Les LLM ont des fenêtres contextuelles limitées, ils ne peuvent donc pas simplement aspirer tout un site en une seule fois.

• Les développeurs, les outils et les agents IA recherchent souvent un point d'entrée clair et structuré dans les documents ou les informations sur les produits.

La solution proposée : un fichier standard à l'adresse /llms.txt qui :

1. Décrit le projet ou le site de manière concise et lisible par l'homme/l'IA

2. Répertorie les ressources clés compatibles avec Markdown ou le texte

3. Marque éventuellement certaines URL comme « facultatives » si le contexte est restreint

Aujourd'hui, nous voyons apparaître les premiers utilisateurs, en particulier dans les écosystèmes de développeurs et les projets nécessitant beaucoup de documentation, notamment :

• API et bibliothèques de composants

• Générateurs de documentation

• Certains sites de documentation SaaS

• Quelques agences et plateformes SEO expérimentant le GEO (Generative Engine Optimization)

La nuance importante :

• Les principaux fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) ne se sont pas engagés publiquement à respecter le fichier llms.txt de la même manière que les moteurs de recherche respectent le fichier robots.txt.

• Certains, comme Anthropic et Nuxt UI, publient leurs propres fichiers llms.txt à l'intention d'autres utilisateurs, mais cela ne garantit pas que leurs robots d'indexation les utilisent pour leurs propres modèles.

À l'heure actuelle, llms.txt est donc :

• Une norme proposée, pas un signal de classement ou de récupération garanti

• Utile pour les outils et les flux de travail qui le prennent explicitement en charge (par exemple, les IDE, les agents, les outils de documentation compatibles avec l'IA)

• Une bonne initiative « à l'épreuve du temps » pour les sites complexes

Il ne faut pas s'attendre à un pic de trafic le jour où vous l'ajoutez. Mais vous n'avez pas non plus besoin d'investir des semaines de travail d'ingénierie pour le faire correctement.

Comment fonctionne réellement la spécification llms.txt

La spécification proposée utilise délibérément Markdown, car :

• Facile à lire pour les humains

• Facile à analyser pour les LLM

• Suffisamment structuré pour les analyseurs et scripts simples

Un fichier llms.txt valide suit généralement cette structure :

1. En-tête H1 Nom du projet ou du site

2. Citation Brève description du site ou du produit

3. Paragraphe(s) détaillé(s) facultatif(s) Un peu plus de contexte sur la manière d'interpréter les liens

4. Une ou plusieurs sections H2 Chaque H2 regroupe une liste de fichiers ou d'URL

5. Dans chaque H2, une liste à puces deliens Chaque élément de la liste est un lien Markdown accompagné de notes facultatives : [Titre du lien](https://url) : description facultative

6. **Facultatif ## Section facultative Les liens ici sont considérés comme moins prioritaires et peuvent être ignorés lorsque le contexte est restreint

Voici un exemple simplifié pour un site générique :

# votre-site-web.com
> Votre site web est une plateforme en ligne pour X, Y et Z, qui fournit des guides, des outils et de la documentation.
Votre site web aide les utilisateurs à faire A, B et C grâce à des tutoriels étape par étape et à la documentation sur les produits.
Documentation

Présentation de l'API : authentification, points de terminaison, limites de débit et exemples de requêtes.
Démarrage rapide : comment être opérationnel en 10 minutes.

Politiques

Conditions d'utilisation : conditions légales et utilisation acceptable.
Politique de remboursement : fonctionnement des remboursements et des annulations.

Guides

Guide de démarrage : présentation générale des fonctionnalités principales.

Facultatif

Entreprise : historique, mission et équipe.
Presse : dossier de presse, logos et mentions dans les médias.

Remarque : ce fichier n' a pas pour objectif de

• Elle ne répertorie pas tous les articles de blog ou toutes les pages d'accueil

• Elle ne remplace pas votre plan de site

• Il ne contient pas de règles d'exploration

il s'agit simplement d'un répertoire organisé du contenu qui aiderait n'importe quel LLM à expliquer votre site à quelqu'un d'autre.

Exemple de fichier llms.txt inspiré de Ranktracker

Pour concrétiser cela, voici à quoi pourrait ressembler un fichier llms.txt simplifié pour une plateforme telle que Ranktracker :

# ranktracker.com
> Ranktracker est une plateforme SEO tout-en-un qui aide les spécialistes du marketing et les agences à suivre le classement des mots-clés, à découvrir de nouvelles opportunités de mots-clés, à auditer les problèmes techniques et à surveiller les backlinks.
Ranktracker combine des données SERP en temps réel, des informations sur les mots-clés et l'audit de sites dans une seule plateforme SaaS. Utilisez les documents et guides ci-dessous pour comprendre comment fonctionnent les outils et comment les appliquer dans le cadre du référencement quotidien.
Outils principaux

Rank Tracker : configuration du suivi des mots-clés, des emplacements, des appareils et interprétation des positions et de la visibilité.
Keyword Finder : workflows de découverte de mots-clés, scores de difficulté, intention de recherche et instantanés SERP.
SERP Checker : analyse SERP à la demande, comparaison des concurrents et résultats localisés.
Web Audit : vérifications techniques SEO, catégories d'erreurs et hiérarchisation des corrections.
Backlink Checker : découverte de backlinks, mesures d'autorité et analyse des ancres.
Backlink Monitor : surveillance des backlinks nouveaux, perdus et modifiés au fil du temps.

Guides et formation

SEO Guides : tutoriels approfondis sur les stratégies SEO, AEO, GEO et SERP.
Ranktracker Academy : cours structurés pour les débutants et les praticiens avancés du référencement.

Politiques et entreprise

Tarifs : forfaits, modèle de facturation et limites d'utilisation.
Politique de confidentialité : traitement des données, confidentialité et conformité.
Conditions d'utilisation : conditions légales et utilisation acceptable.

Facultatif

À propos de Ranktracker : historique, mission et direction de l'entreprise.
Contact : moyens de contacter l'équipe.

Tout agent ou outil d'IA qui comprend llms.txt peut désormais :

• Accédez directement aux bons documents lorsqu'un utilisateur demande « Comment fonctionne l'audit Web de Ranktracker ? »

• Obtenez une description claire et concise du produit

• Évitez les URL obsolètes ou marginales qui ne représentent pas l'offre principale

C'est là toute la valeur pratique de ce fichier.

Pourquoi llms.txt existe-t-il dans un monde où l'IA est reine ?

Alors pourquoi s'en préoccuper, si le référencement et les plans de site existent déjà ?

Parce que les LLM consomment le web différemment :

• Ils sont limités par la taille de la fenêtre contextuelle. Ils ne peuvent pas stocker l'intégralité de votre site web en mémoire en une seule fois.

• Le code HTML brut est bruyant. La navigation, les publicités, les barres latérales et le JS ne sont pas pertinents pour comprendre votre proposition de valeur.

• Pour le codage et la documentation, les utilisateurs interrogent de plus en plus souvent l'IA dans les IDE, les éditeurs et les outils spécialisés. Ces outils ont souvent besoin d'une source unique, claire et structurée.

llms.txt est un moyen de dire :

« Si vous disposez d'un espace limité dans votre fenêtre contextuelle, voici les URL que vous devez charger en premier. »

Pour les documents destinés aux développeurs, cela va presque de soi. Pour un site axé sur le marketing, il s'agit davantage de pérenniser votre site et de vous assurer que vos explications canoniques sont faciles à trouver.

llms.txt vs robots.txt vs sitemap.xml

Il est facile de confondre ces trois éléments, alors clarifions les choses.

robots.txt

• Se trouve dans /robots.txt

• Définit des règles telles que « Allow » (Autoriser) et « Disallow » (Interdire) pour des agents utilisateurs spécifiques

• Utilisé par les moteurs de recherche et certains robots d'indexation IA pour respecter vos préférences

• Peut bloquer l'accès à certains dossiers ou fichiers

sitemap.xml

• Se trouve généralement à l'adresse /sitemap.xml (et peut référencer d'autres plans de site)

• Répertorie les URL indexables et parfois les métadonnées (dernière modification, priorité)

• Aide les robots d'indexation à découvrir efficacement le contenu

llms.txt

• Se trouve à l'adresse /llms.txt

• Contient une liste sélectionnée d'URL importantes et compatibles avec les LLM

• Écrit en Markdown, et non en XML

• Offre un contexte et une structure plutôt que des règles

robots.txt concerne les autorisations. sitemap.xml concerne la couverture. llms.txt concerne la hiérarchisation et la compréhension.

Ils sont complémentaires, et ne se remplacent pas.

Ce que llms.txt peut réellement faire pour vous aujourd'hui

Soyons francs :

• Il n' existe encore aucune preuve tangible que llms.txt augmente directement le trafic, les classements ou la fréquence des citations par l'IA.

• Les principaux fournisseurs de LLM n'ont pas annoncé de prise en charge officielle comme l'ont fait les moteurs de recherche pour les sitemaps.

Alors pourquoi s'en préoccuper ?

Parce qu'il s'agit d'une tâche hygiénique qui demande peu d'efforts et présente peu de risques, et qui peut :

• Facilitez l'intégration de votre site dans les outils axés sur l'IA (plugins IDE, agents, produits de recherche IA qui utilisent explicitement llms.txt).

• Permettez à vos équipes internes de diriger facilement les assistants IA (tels que ChatGPT ou Claude) vers la documentation canonique : « Ne répondez qu'en utilisant les documents liés à partir de https://example.com/llms.txt. »

• Donnez-vous une longueur d'avance si et quand llms.txt ou un fichier similaire devient partie intégrante d'une norme GEO / LLMO plus large.

Considérez cela comme l'ajout de données structurées avant que les résultats enrichis ne soient omniprésents. Les premiers utilisateurs n'ont pas toujours vu un retour instantané, mais ils étaient dans une bien meilleure position lorsque l'utilisation s'est généralisée.

Où llms.txt est-il le plus utile à l'heure actuelle ?

Pour certains sites web, llms.txt est presque superflu. Pour d'autres, il est déjà extrêmement utile.

Il est particulièrement utile dans les cas suivants :

• Vous avez un produit complexe avec de nombreuses fonctionnalités et modes

• Vous gérez la documentation destinée aux développeurs (API, SDK, composants, intégrations)

• Votre site couvre un vaste espace d'information (universités, grandes bibliothèques de contenu, centres réglementaires/législatifs)

• Vous vous attendez à ce que les utilisateurs interrogent l'IA sur votre produit à partir d'outils internes (IDE, éditeur, CLI, etc.)

Exemples :

• Une plateforme SaaS avec des documents distincts pour l'API, le tableau de bord, les webhooks et les intégrations

• Une plateforme SEO (comme Ranktracker) avec plusieurs modules, centres d'aide et guides détaillés

• Un hébergeur avec des articles de base de connaissances, des tutoriels et des workflows spécifiques à la plateforme

Pour un petit site de cinq pages, llms.txt est toujours facile à ajouter, mais vous en ressentirez moins l'impact car tout est déjà simple.

Étape par étape : comment créer un fichier llms.txt pour votre site

Vous n'avez pas besoin d'un plugin spécial ou d'un agent IA pour bien faire cela. Voici un workflow pratique.

1. Déterminez ce qui est considéré comme « canonique »

Commencez par répondre à la question suivante :

• Quelles pages expliquent notre produit ou service principal?

• Quels documents ou guides souhaitons-nous que l'IA utilise toujours comme références ?

• Quelles politiques ou pages juridiques ne doivent jamais être mal interprétées ?

• Quelles pages sont obsolètes ou bruyantes et ne devraient pas être affichées ?

Sur un site de grande taille, visez des dizaines ou quelques centaines d'URL, et non des milliers.

2. Regroupez les URL en sections logiques

Créez une structure approximative comme celle-ci :

• ## Documents sur les produits

• ## Pour commencer

• ## Tarifs et politiques

• ## Guides et formation

• ## Facultatif

Cela correspond à la façon dont les humains et les IA perçoivent votre contenu.

3. Rédigez le contenu du fichier llms.txt en Markdown

Suivez les spécifications :

1. H1 avec le nom de votre site ou projet

2. Citation avec un résumé concis (1 à 3 phrases)

3. Un court paragraphe fournissant des informations supplémentaires

4. Sections H2 avec listes à puces [Titre](URL) : description

5. Une section ## Facultatif pour les liens utiles

Conservez les descriptions :

• Court et informatif

• Sans fioritures ni jargon marketing

• Axé sur ce que l'utilisateur apprendra ou réalisera

4. Enregistrez-le et téléchargez-le dans votre répertoire racine

• Enregistrez le fichier sous llms.txt (encodage UTF-8)

• Téléchargez-le à la racine de votre site (/), à côté du fichier robots.txt et éventuellement du fichier sitemap.xml

• Vérifiez que vous pouvez accéder à https://yourdomain.com/llms.txt dans un navigateur

5. Vous pouvez également utiliser un générateur ou une intégration CMS

Si vous utilisez WordPress, Drupal, des outils de documentation ou un générateur de site statique moderne, vous constaterez peut-être que :

• Plugins qui génèrent automatiquement llms.txt à partir de votre navigation ou de vos documents

• Générateurs de documentation pouvant produire des versions HTML et .md des pages, ainsi qu'un fichier llms.txt correspondant

Les outils automatiques sont utiles, mais vous devez tout de même organiser et modifier le fichier. La valeur réside dans la hiérarchisation subjective, et non dans le simple transfert de la structure de votre menu.

llms.txt, SEO, AEO, GEO et LLMO : comment tout cela s'articule-t-il ?

Il existe de nombreux acronymes :

• SEO – optimisation classique pour les moteurs de recherche

• AEO – optimisation pour les moteurs de réponse (optimisation pour apparaître dans les réponses et les aperçus de l'IA)

• GEO – optimisation pour les moteurs génératifs (optimisation du contenu pour les systèmes d'IA génératifs)

• LLMO – optimisation pour la découverte basée sur LLM et les mentions de marque

Où se situe llms.txt ?

C'est l'un des facilitateurs techniques pour AEO/GEO :

• Le référencement naturel et le contenu continuent de jouer un rôle prépondérant (sujets, autorité, liens, couverture des intentions).

• Des données structurées, une architecture d'information claire et des entités solides rendent votre contenu plus facile à comprendre.

• llms.txt ajoute un index lisible par machine de vos pages les plus importantes, spécialement adapté aux agents IA plutôt qu'aux robots d'indexation.

Pour le public de Ranktracker, un modèle mental sensé est le suivant :

Le SEO vous permet d'être découvert. 

L'AEO/GEO aide l'IA à vous expliquer correctement. llms.txt est l'un des petits outils techniques que vous pouvez utiliser pour soutenir cela.

Surveillance et maintenance de votre fichier llms.txt

Une fois que vous l'avez publié, traitez llms.txt comme n'importe quelle autre partie de votre configuration technique.

Éléments à surveiller :

• Accessibilité: le fichier https://yourdomain.com/llms.txt peut-il être chargé sans boucles de redirection, authentification ou erreurs 404 ?

• Journaux/analyses du serveur:

  • Observez-vous des accès à /llms.txt provenant d'agents utilisateurs liés à l'IA au fil du temps ?

  • Les outils ou agents de développement de votre écosystème y font-ils référence ?

• Dérive du contenu:

  • Lorsque vous lancez une nouvelle fonctionnalité majeure ou que vous supprimez une ancienne fonctionnalité, mettez à jour le fichier.

  • Lorsque les URL changent (migrations, nouvelle structure des documents), actualisez les liens.

• Conflits:

  • Assurez-vous que llms.txt ne pointe pas vers du contenu bloqué par robots.txt

  • Assurez-vous que les descriptions correspondent au contenu réel de la page.

Du point de vue de Ranktracker, vous pouvez également :

• Utilisez Rank Tracker pour surveiller les requêtes de marque susceptibles d'interagir avec les réponses de l'IA (par exemple, « avis sur [produit] », « comment utiliser [fonctionnalité] », « prix de [marque] »).

• Utilisez Keyword Finder pour découvrir les requêtes « inspirées par l'IA » que les gens tapent réellement, telles que « comment apparaître dans la recherche IA » ou « exemple llms.txt ».

• Utilisez SERP Checker pour voir quand et où les aperçus IA ou les résultats de type réponse apparaissent pour vos mots-clés cibles, puis observez comment la visibilité évolue au fil du temps.

Vous ne pourrez pas attribuer les changements uniquement au fichier llms.txt, mais vous disposerez au moins de données sur les performances globales de votre optimisation axée sur l'IA.

Alors... devriez-vous mettre en œuvre llms.txt dès maintenant ?

La réponse honnête est :

• Si vous vous attendez à une amélioration instantanée de votre classement, vous serez déçu.

• Si vous souhaitez que votre site soit plus facile à comprendre pour les agents IA, les outils et les futurs robots d'indexation, cela vaut la peine de passer une heure ou deux à le configurer correctement.

Pour :

• Plateformes SaaS complexes

• Documentation pour développeurs

• Grandes bases de connaissances

• Marques investissant massivement dans l'AEO/GEO

llms.txt est un ajout judicieux et peu contraignant à votre pile.

Pour les petits sites, il s'agit davantage d'un atout que d'une nécessité, mais il est suffisamment facile à mettre en place pour que cela vaille la peine de le faire une fois, puis de le revoir de temps en temps.

En d'autres termes : traitez llms.txt comme vous traitiez les données structurées à leurs débuts. Ce n'est pas le cœur de votre stratégie, mais un moyen intelligent de vous préparer à l'avenir de la recherche IA.