LLMs.txt untuk SEO: Cara Membantu AI Memahami Situs Web Anda

Pengantar

Model bahasa besar tidak lagi hanya sekadar "chatbot yang keren." Kini, model-model ini menjadi tempat di mana orang-orang mengajukan pertanyaan tentang produk, membandingkan alat, memeriksa harga, dan melakukan riset untuk pengambilan keputusan.

Artinya, situs web Anda kini memiliki dua audiens utama:

• Manusia, yang datang melalui pencarian klasik, media sosial, dan langsung

• Sistem AI, yang datang melalui crawler, konektor, IDE, dan fitur pencarian AI

SEO tradisional masih penting, tetapi ada disiplin paralel yang berkembang: membuat konten Anda mudah dipahami dan digunakan kembali oleh AI. Di sinilah standar llms.txt yang diusulkan berperan.

Bagi Ranktracker, kami melihat llms.txt sebagai bagian kecil namun berguna dari daftar periksa kesiapan AI. Ini tidak akan menggantikan pekerjaan SEO Anda, tetapi dapat membantu menyelaraskan situs Anda dengan cara LLMs sebenarnya mengonsumsi konten web.

Mari kita bahas apa itu llms.txt, dari mana asalnya, dan bagaimana mengimplementasikannya dengan cara yang masuk akal untuk situs bisnis nyata, bukan hanya demo laboratorium.

Apa itu llms.txt, dalam bahasa yang sederhana?

llms.txt adalah berkas teks biasa (biasanya Markdown) yang Anda letakkan di akar domain Anda, seperti:

https://yourdomain.com/llms.txt

Fungsinya sederhana: memberitahu model bahasa besar di mana "konten penting" berada di situs Anda.

Alih-alih membiarkan agen AI menebak halaman mana yang penting, llms.txt menyediakan peta terkurasi dari URL kunci:

• dokumentasi

• halaman fitur

• harga dan kebijakan

• panduan dan sumber daya penting

• berkas markdown lain yang ramah LLM

Ini tidak menggantikan robots.txt atau sitemap.xml:

• robots.txt = “Ini adalah aturan untuk mengindeks situs saya.”

• sitemap.xml = “Ini adalah daftar URL yang dapat Anda indeks.”

• llms.txt = “Ini adalah konten yang paling mewakili siapa kami dan apa yang kami lakukan.”

Bayangkan ini sebagai panduan singkat dan berpendapat yang mengatakan: “Jika Anda adalah AI yang mencoba menjelaskan situs ini, mulailah dari sini.”

Dari mana asal llms.txt – dan siapa yang sebenarnya menggunakannya?

Ide di balik llms.txt diformalkan pada tahun 2024 oleh Jeremy Howard (fast.ai / Answer.AI). Masalah yang dia coba selesaikan:

• Situs web seringkali rumit: navigasi, iklan, formulir, JavaScript, pelacak, dan elemen tata letak yang tidak perlu.

• LLMs memiliki jendela konteks yang terbatas, jadi mereka tidak dapat langsung memproses seluruh situs sekaligus.

• Pengembang, alat, dan agen AI sering kali membutuhkan titik masuk yang bersih dan terstruktur ke dokumen atau informasi produk.

Solusi yang diusulkan: berkas standar di /llms.txt yang:

1. Menjelaskan proyek atau situs secara singkat dalam format yang mudah dibaca oleh manusia atau AI

2. Daftar sumber daya utama yang ramah markdown atau teks

3. Opsional: menandai beberapa URL sebagai "opsional" jika konteks terbatas

Saat ini, kita melihat pengadopsi awal, terutama di ekosistem pengembang dan proyek yang kaya dokumentasi, termasuk:

• Perpustakaan API dan komponen

• Generator dokumentasi

• Beberapa situs dokumentasi SaaS

• Beberapa agensi dan platform SEO yang sedang bereksperimen dengan GEO (Generative Engine Optimization)

Nuansa penting:

• Penyedia LLM besar (OpenAI, Anthropic, Google, dll.) belum secara terbuka berkomitmen untuk menghormati llms.txt dengan cara yang sama seperti mesin pencari menghormati robots.txt.

• Beberapa, seperti Anthropic dan Nuxt UI, mempublikasikan berkas llms.txt mereka sendiri untuk digunakan oleh pihak lain, tetapi hal itu tidak menjamin bahwa crawler mereka akan menggunakannya untuk model mereka sendiri.

Jadi saat ini, llms.txt adalah:

• Standar yang diusulkan, bukan sinyal peringkat atau pengambilan yang dijamin

• Berguna untuk alat dan alur kerja yang secara eksplisit mendukungnya (misalnya IDE, agen, alat dokumen yang sadar AI)

• Langkah yang baik untuk "mempersiapkan masa depan" bagi situs yang kompleks

Anda tidak boleh mengharapkan lonjakan lalu lintas pada hari Anda menambahkannya. Namun, Anda juga tidak perlu menghabiskan berminggu-minggu waktu pengembangan untuk melakukannya dengan benar.

Bagaimana spesifikasi llms.txt sebenarnya bekerja

Spesifikasi yang diusulkan secara sengaja menggunakan Markdown karena:

• Mudah dibaca oleh manusia

• Mudah diparsing oleh LLMs

• Cukup terstruktur untuk parser dan skrip sederhana

Sebuah llms.txt yang valid biasanya mengikuti struktur ini:

1. Judul H1 Nama proyek atau situs

2. Blockquote Deskripsi singkat tentang apa yang situs atau produk tersebut

3. Paragraf detail opsional Sedikit konteks tambahan tentang cara menginterpretasikan tautan

4. Satu atau lebih bagian H2 Setiap H2 mengelompokkan daftar file atau URL

5. Di dalam setiap H2, daftar berpoin tautan Setiap item daftar adalah tautan Markdown ditambah catatan opsional: [Judul tautan](https://url): deskripsi opsional

6. **Bagian opsional ## Tautan di sini dianggap prioritas rendah dan dapat dilewati jika konteks terbatas

Berikut adalah contoh sederhana untuk situs web umum:

# your-website.com
> Situs Web Anda adalah platform online untuk X, Y, dan Z, menyediakan panduan, alat, dan dokumentasi.
Situs Web Anda membantu pengguna melakukan A, B, dan C dengan tutorial langkah demi langkah dan dokumentasi produk.
Dokumen

API Overview: Otentikasi, endpoint, batas penggunaan, dan contoh permintaan.
Quickstart: Cara memulai dalam 10 menit.

Kebijakan

Syarat dan Ketentuan: Ketentuan hukum dan penggunaan yang diizinkan.
Kebijakan Pengembalian Dana: Cara kerja pengembalian dana dan pembatalan.

Panduan

Panduan Memulai: Panduan tingkat tinggi tentang fitur inti.

Opsional

Perusahaan: Latar belakang, misi, dan tim.
Pers: Kit pers, logo, dan liputan media.

Perhatikan apa yang tidak dicoba dilakukan oleh berkas ini:

• Tidak mencantumkan setiap posting blog atau halaman arahan

• Ini tidak menggantikan peta situs Anda

• Tidak mengandung aturan crawling

Ini hanyalah direktori terkurasi dari konten yang dapat membantu LLM menjelaskan situs Anda kepada orang lain.

Contoh llms.txt bercita rasa Ranktracker

Untuk membuat ini nyata, berikut adalah contoh llms.txt yang disederhanakan untuk platform seperti Ranktracker:

# ranktracker.com
> Ranktracker adalah platform SEO all-in-one yang membantu pemasar dan agensi melacak peringkat kata kunci, menemukan peluang kata kunci baru, mengaudit masalah teknis, dan memantau backlink.
Ranktracker menggabungkan data SERP real-time, intelijen kata kunci, dan audit situs ke dalam satu platform SaaS. Gunakan dokumen dan panduan di bawah ini untuk memahami cara kerja alat-alat ini dan cara mengaplikasikannya dalam SEO sehari-hari.
Alat Utama

Rank Tracker: Mengatur pelacakan kata kunci, lokasi, perangkat, dan menginterpretasikan posisi dan visibilitas.
Keyword Finder: Alur kerja penemuan kata kunci, skor kesulitan, niat pencarian, dan snapshot SERP.
SERP Checker: Analisis SERP sesuai permintaan, perbandingan pesaing, dan hasil yang disesuaikan dengan lokasi.
Web Audit: Pemeriksaan SEO teknis, kategori kesalahan, dan prioritas perbaikan.
Backlink Checker: Penemuan backlink, metrik otoritas, dan analisis anchor text.
Backlink Monitor: Pemantauan backlink baru, hilang, dan berubah seiring waktu.

Panduan & Pendidikan

Panduan SEO: Tutorial mendalam tentang SEO, AEO, GEO, dan strategi SERP.
Ranktracker Academy: Kursus terstruktur untuk pemula dan praktisi SEO tingkat lanjut.

Kebijakan & Perusahaan

Harga: Paket, model penagihan, dan batas penggunaan.
Kebijakan Privasi: Pengelolaan data, privasi, dan kepatuhan.
Syarat dan Ketentuan: Ketentuan hukum dan penggunaan yang diizinkan.

Opsional

Tentang Ranktracker: Sejarah perusahaan, misi, dan kepemimpinan.
Kontak: Cara menghubungi tim.

Setiap agen AI atau alat yang memahami llms.txt kini dapat:

• Langsung menuju dokumen yang tepat saat pengguna bertanya “Bagaimana cara kerja Audit Web Ranktracker?”

• Ambil deskripsi yang bersih dan tingkat tinggi tentang produk

• Hindari URL yang usang atau tidak relevan yang tidak mewakili penawaran inti

Itulah nilai praktisnya.

Mengapa llms.txt ada di dunia yang berorientasi AI

Jadi, mengapa repot-repot jika SEO dan peta situs sudah ada?

Karena LLMs mengonsumsi web secara berbeda:

• Mereka dibatasi oleh ukuran jendela konteks. Mereka tidak dapat memuat seluruh situs web Anda ke dalam memori sekaligus.

• HTML mentah terlalu rumit. Navigasi, iklan, sidebar, dan JavaScript tidak relevan untuk memahami proposisi nilai Anda.

• Untuk pemrograman dan dokumen, orang semakin sering menanyakan AI di dalam IDE, editor, dan alat khusus. Alat-alat tersebut seringkali membutuhkan sumber kebenaran tunggal, bersih, dan terstruktur.

llms.txt adalah cara untuk mengatakan:

“Jika Anda hanya memiliki ruang terbatas di jendela konteks Anda, inilah URL yang harus Anda muat terlebih dahulu.”

Untuk dokumentasi pengembang, ini hampir tidak perlu dipikirkan. Untuk situs yang berfokus pada pemasaran, ini lebih tentang memastikan kesiapan masa depan dan memastikan penjelasan kanonik Anda mudah ditemukan.

llms.txt vs robots.txt vs sitemap.xml

Mudah untuk membingungkan ketiganya, jadi mari kita jelaskan perbedaannya.

robots.txt

• Berada di /robots.txt

• Menetapkan aturan seperti Allow dan Disallow untuk agen pengguna tertentu

• Digunakan oleh mesin pencari dan beberapa crawler AI untuk menghormati preferensi Anda

• Dapat memblokir akses ke folder atau file tertentu

sitemap.xml

• Biasanya berada di /sitemap.xml (dan dapat merujuk ke sitemap lain)

• Mencantumkan URL yang dapat diindeks dan terkadang metadata (tanggal terakhir dimodifikasi, prioritas)

• Membantu crawler menemukan konten secara efisien

llms.txt

• Berada di /llms.txt

• Mengandung daftar terkurasi dari URL penting yang ramah LLM

• Ditulis dalam Markdown, bukan XML

• Menyediakan konteks dan struktur daripada aturan

robots.txt berkaitan dengan izin. sitemap.xml berkaitan dengan cakupan. llms.txt berkaitan dengan prioritas dan pemahaman.

Mereka saling melengkapi, bukan pengganti.

Apa yang dapat dilakukan llms.txt untuk Anda saat ini

Mari kita jujur:

• Belum ada bukti yang kuat bahwa llms.txt secara langsung meningkatkan lalu lintas, peringkat, atau frekuensi kutipan AI.

• Penyedia LLM utama belum mengumumkan dukungan resmi seperti yang dilakukan mesin pencari untuk sitemap.

Lalu mengapa repot-repot?

Karena ini adalah tugas rutin dengan usaha dan risiko rendah yang dapat:

• Jadikan situs Anda lebih mudah diintegrasikan ke dalam alat berbasis AI (plugin IDE, agen, produk pencarian AI yang secara eksplisit menggunakan llms.txt).

• Jadikan hal ini mudah bagi tim internal untuk mengarahkan asisten AI (seperti ChatGPT atau Claude) ke dokumentasi kanonik: “Jawab hanya menggunakan dokumen yang terhubung dari https://example.com/llms.txt.”

• Memberikan keunggulan jika dan ketika llms.txt atau sesuatu yang serupa menjadi bagian dari standar GEO/LLMO yang lebih luas.

Bayangkan seperti menambahkan data terstruktur sebelum hasil kaya (rich results) menjadi umum. Pengguna awal tidak selalu melihat hasil instan, tetapi mereka berada dalam posisi yang jauh lebih baik saat penggunaan meningkat.

Di mana llms.txt paling berguna saat ini

Bagi beberapa situs web, llms.txt hampir berlebihan. Bagi yang lain, sudah sangat berguna.

Ini paling masuk akal ketika:

• Anda memiliki produk yang kompleks dengan banyak fitur dan mode

• Anda mengelola dokumentasi pengembang (API, SDK, komponen, integrasi)

• Situs Anda mencakup ruang informasi yang luas (universitas, perpustakaan konten besar, pusat regulasi/legislatif)

• Anda mengharapkan pengguna bertanya kepada AI tentang produk Anda dari dalam alat (IDE, editor, CLI, dll.)

Contoh:

• Platform SaaS dengan dokumentasi terpisah untuk API, dashboard, webhooks, dan integrasi

• Platform SEO (seperti Ranktracker) dengan modul-modul, pusat bantuan, dan panduan mendalam

• Penyedia hosting dengan artikel basis pengetahuan, tutorial, dan alur kerja khusus platform

Untuk situs brosur kecil dengan lima halaman, llms.txt masih mudah ditambahkan, tetapi dampaknya akan terasa kurang karena semuanya sudah sederhana.

Langkah demi langkah: cara membuat file llms.txt untuk situs Anda

Anda tidak memerlukan plugin khusus atau agen AI untuk melakukannya dengan baik. Berikut adalah alur kerja praktis.

1. Tentukan apa yang dianggap sebagai "canonical"

Mulailah dengan menjawab:

• Halaman mana yang menjelaskan produk atau layanan inti kami?

• Dokumen atau panduan mana yang ingin kami gunakan sebagai referensi oleh AI?

• Halaman kebijakan atau hukum mana yang tidak boleh disalahartikan?

• Halaman mana yang sudah usang atau berisik dan tidak boleh ditampilkan?

Pada situs besar, targetkan puluhan atau ratusan URL, bukan ribuan.

2. Kelompokkan URL ke dalam bagian-bagian logis

Buat struktur kasar seperti:

• ## Dokumen Produk

• ## Memulai

• ## Harga & Kebijakan

• ## Panduan & Pendidikan

• ## Opsional

Ini sesuai dengan cara manusia dan AI memikirkan konten Anda.

3. Tulis konten llms.txt dalam format Markdown

Ikuti spesifikasi:

1. H1 dengan nama situs atau proyek Anda

2. Blockquote dengan ringkasan yang jelas (1–3 kalimat)

3. Paragraf singkat untuk konteks tambahan

4. Bagian H2 dengan daftar poin [Judul](URL): deskripsi

5. Bagian ## Opsional untuk tautan yang disarankan

Pertahankan deskripsi:

• Singkat dan informatif

• Tanpa kalimat yang tidak perlu dan istilah pemasaran yang berlebihan

• Berfokus pada apa yang akan dipelajari atau dicapai oleh pengguna

4. Simpan dan unggah ke direktori akar Anda

• Simpan file sebagai llms.txt (enkode UTF-8)

• Unggah ke direktori akar situs Anda (/), bersama dengan robots.txt dan mungkin sitemap.xml

• Pastikan Anda dapat mengakses https://yourdomain.com/llms.txt di browser

5. Secara opsional, gunakan generator atau integrasi CMS

Jika Anda menggunakan WordPress, Drupal, alat dokumentasi, atau generator situs statis modern, Anda mungkin menemukan:

• Plugin yang secara otomatis menghasilkan llms.txt dari navigasi atau dokumen Anda

• Pembuat dokumentasi yang dapat menghasilkan versi HTML dan .md dari halaman, serta llms.txt yang sesuai

Alat otomatis berguna, tetapi Anda tetap harus mengkurasi dan mengedit file tersebut. Nilai sebenarnya terletak pada prioritas yang ditentukan secara subjektif, bukan sekadar menumpahkan struktur menu Anda.

llms.txt, SEO, AEO, GEO, dan LLMO: bagaimana semuanya saling terkait?

Ada banyak akronim yang beredar:

• SEO – optimasi mesin pencari klasik

• AEO – optimasi mesin jawaban (mengoptimalkan untuk muncul dalam jawaban dan ringkasan AI)

• GEO – optimasi mesin generatif (mengoptimalkan konten untuk sistem AI generatif)

• LLMO – mengoptimalkan untuk penemuan berbasis LLM dan penyebutan merek

Di mana llms.txt berperan?

Ini adalah salah satu enabler teknis untuk AEO/GEO:

• SEO dan konten masih menjadi faktor utama (topik, otoritas, tautan, cakupan niat).

• Data terstruktur, arsitektur informasi yang bersih, dan entitas yang kuat membuat konten Anda lebih mudah dipahami.

• llms.txt menambahkan indeks yang dapat dibaca mesin untuk halaman terpenting Anda, yang disesuaikan khusus untuk agen AI daripada perayap web.

Bagi audiens Ranktracker, model mental yang masuk akal adalah:

SEO membantu Anda ditemukan. 

AEO/GEO membantu AI menjelaskan Anda dengan benar. llms.txt adalah salah satu alat teknis kecil yang dapat Anda gunakan untuk mendukung hal tersebut.

Memantau dan memelihara llms.txt Anda

Setelah Anda mempublikasikannya, perlakukan llms.txt seperti bagian lain dari pengaturan teknis Anda.

Hal-hal yang perlu diperhatikan:

• Aksesibilitas: Apakah https://yourdomain.com/llms.txt dapat dimuat tanpa loop pengalihan, otentikasi, atau 404?

• Catatan server / analitik:

  • Apakah Anda melihat akses ke /llms.txt dari agen pengguna terkait AI seiring waktu?

  • Apakah alat pengembang atau agen dalam ekosistem Anda merujuk ke file tersebut?

• Pergeseran konten:

  • Saat meluncurkan fitur baru yang besar atau menghentikan fitur lama, perbarui berkas tersebut.

  • Saat URL berubah (migrasi, struktur dokumen baru), perbarui tautan agar tetap segar.

• Konflik:

  • Pastikan llms.txt tidak mengarah ke konten yang diblokir oleh robots.txt

  • Pastikan deskripsi sesuai dengan apa yang sebenarnya ada di halaman.

Dari perspektif Ranktracker, Anda juga dapat:

• Gunakan Rank Tracker untuk memantau kueri bermerek yang kemungkinan berinteraksi dengan jawaban AI (misalnya “[produk] ulasan”, “cara menggunakan [fitur]”, “[merek] harga”).

• Gunakan Keyword Finder untuk menemukan kueri “berbau AI” yang sebenarnya diketik oleh orang, seperti “cara muncul di pencarian AI” atau “contoh llms.txt”.

• Gunakan SERP Checker untuk melihat kapan dan di mana ringkasan AI atau hasil jawaban muncul untuk kata kunci target Anda, lalu pantau bagaimana visibilitas berubah seiring waktu.

Anda tidak akan dapat mengaitkan perubahan hanya pada llms.txt, tetapi setidaknya Anda akan memiliki data tentang bagaimana optimasi AI secara keseluruhan Anda berjalan.

Jadi… apakah Anda harus menerapkan llms.txt sekarang?

Jawaban jujurnya adalah:

• Jika Anda mengharapkan peningkatan peringkat instan, Anda akan kecewa.

• Jika Anda ingin situs Anda lebih mudah dipahami oleh agen AI, alat, dan crawler masa depan, waktu yang dibutuhkan untuk mengaturnya dengan benar sepadan.

Untuk:

• Platform SaaS yang kompleks

• Dokumentasi pengembang

• Basis pengetahuan besar

• Merek yang berinvestasi besar dalam AEO/GEO

llms.txt adalah tambahan yang masuk akal dan mudah diterapkan dalam stack Anda.

Untuk situs yang lebih kecil, ini lebih seperti fitur tambahan yang berguna daripada kebutuhan mendesak, tetapi tetap cukup mudah untuk dilakukan sekali dan kemudian diperiksa kembali sesekali.

Dengan kata lain: anggap llms.txt seperti Anda menganggap data terstruktur di masa awal. Bukan inti strategi Anda, tetapi cara cerdas untuk bersiap menghadapi arah perkembangan pencarian AI.