Il recente dibattito nella comunità SEO ha portato alla luce una questione interessante: Google utilizza il file llms.txt e le pagine in formato Markdown sui propri portali, nonostante i suoi portavoce abbiano dichiarato che questi file non influenzino il posizionamento organico. La storia è complessa, riflette l’evoluzione della ricerca verso l’era dell’Intelligenza Artificiale ed è fondamentale da comprendere per chiunque voglia mantenere alta la visibilità del proprio business online.
La proposta dello standard llms.txt è nata nel settembre 2024 da Jeremy Howard (co-fondatore di Answer.AI). L’idea alla base è semplice: creare un file di testo in formato Markdown nella root del sito (es. [creativesite.com/llms.txt](https://creativesite.com/llms.txt)) che funzioni da “mappa concettuale” per i Large Language Models. Un sito web moderno, saturo di codice HTML, script di tracciamento ed elementi di layout, è per un’IA un ambiente computazionalmente costoso e caotico. Il file llms.txt offre una scorciatoia pulita, standardizzata e leggera per estrarre il valore core di un brand.
Il ruolo di Google e la disputa nella community
La vicenda ha preso una svolta memorabile quando diversi professionisti SEO (tra cui Lily Ray, VP di SEO Strategy in Amsive) hanno fatto notare una forte incongruenza. John Mueller, Search Advocate di Google, si era mostrato inizialmente molto scettico, affermando che i moderni LLM sanno già interpretare perfettamente l’HTML standard e che non vedeva motivi per adottare formati alternativi.
Tuttavia, poco dopo, la community ha scoperto che Google aveva silenziosamente caricato un file llms.txt sui propri portali di documentazione per sviluppatori (tra cui Firebase e Google Search Central). La risposta iniziale di Mueller a questa scoperta è stata un ironico e criptico “hmmn :-/”, che ha alimentato il dibattito. In realtà, la spiegazione è puramente strutturale: Google non è un blocco unico. Il team che gestisce la Search ragiona in ottica di algoritmi di posizionamento classici, mentre il team che gestisce la documentazione tecnica ha adottato lo standard per facilitare i crawler di Gemini, OpenAI e Anthropic nella comprensione dei propri tool.
Cosa dicono i dati reali: l’esperimento OtterlyAI
Per capire se implementare questo file porti un reale vantaggio immediato, è utile guardare i dati empirici. Un noto esperimento condotto dall’osservatorio di OtterlyAI ha analizzato il comportamento dei bot su un campione di siti web.
I risultati hanno ridimensionato l’entusiasmo iniziale:
- Su oltre 62.100 visite totali da parte di bot IA (come GPTBot, ClaudeBot e Perplexity), solo 84 richieste hanno effettivamente cercato il file
llms.txt. - Questo significa che solo lo 0,1% del traffico IA ha sfruttato la scorciatoia in Markdown.
I grandi player dell’ecosistema IA dispongono già di infrastrutture di scraping e di parsing dell’HTML talmente avanzate da non dipendere da un file di testo. Di conseguenza, l’idea che inserire un file llms.txt sia il “trucco magico” per apparire istantaneamente nelle AI Overviews di Google o nelle risposte di ChatGPT è, allo stato attuale, irrealistica.
La vera utilità: dal file llms-full.txt al Web Agentico
Se l’impatto sulla SEO tradizionale o sulle query informative attuali è marginale, il discorso cambia radicalmente se guardiamo al Web Agentico.
Il protocollo ideato da Answer.AI non prevede solo il file principale, ma introduce anche una struttura gerarchica:
llms.txt: Un sommario breve in Markdown con informazioni chiave e link di approfondimento.llms-full.txt: Un file specchio che espande tutti i contenuti in un unico blocco di testo, riducendo drasticamente il numero di richieste HTTP (e quindi i costi di calcolo) che un’IA deve fare per scansionare il sito.
Il vero valore emerge per le piattaforme SaaS, gli e-commerce complessi e le documentazioni tecniche. Il file può contenere istruzioni esplicite per gli agenti IA, spiegando loro come interagire con le API del sito, come verificare la disponibilità di un prodotto a magazzino, o come compilare un modulo di contatto per conto dell’utente umano.
Conclusione: Dove sta la verità?
La verità sta nel mezzo. Google ha ragione quando dice che il file llms.txt “non serve” per scalare i classici link blu della Search, poiché non è un fattore di ranking. Ha ragione però anche chi lo implementa: la mossa di Google di inserirlo nei propri siti developer dimostra che l’ottimizzazione non è più solo per gli umani, ma per i sistemi intelligenti.
Adottare oggi un file llms.txt non rivoluzionerà il vostro traffico da ricerca organica domattina, ma vi posizionerà un passo avanti rispetto alla concorrenza in un futuro in cui gli assistenti IA non si limiteranno a leggere i siti web, ma compiranno azioni e transazioni economiche al loro interno.