「llms.txt」は、2024年にコミュニティによって提案されたファイル形式であり、簡潔なMarkdown形式でAIシステムがウェブサイトの構造や重要な情報を迅速に理解できるようにすることを目的としています。当サイトではこの形式を採用していますが、まず重要な点をお伝えします。Googleは「llms.txt」の使用を表明していません。これは、AIシステムに情報を提供するための「チケット」ではありません。この記事では、この形式を使用する方法と、期待できる範囲について説明します。
「llms.txt」は、Answer.AI のジェレミー・ハワード氏が2024年9月に提案したもので、その目的は非常に現実的です。それは、ウェブサイトがナビゲーション、広告、スクリプトで埋め尽くされ、文脈の長さが限られた言語モデルにとって使いにくい状況を改善するためです。代わりに、ウェブサイトの内容、重要なページをまとめたクリーンなMarkdown形式の概要を提供することで、より使いやすくするというものです。ただし、この提案はコミュニティによるものであり、検索エンジンやAIプラットフォームの公式な標準ではありません。この点に注意し、この提案にどれだけの時間と労力を費やすかを判断する必要があります。
この形式は、ウェブサイトのルートディレクトリに置かれた Markdown ファイルとして、意図的にシンプルに構成されています。構成は以下の通りです。; H1 タグにはウェブサイトの名前を記述; blockquote タグには、ウェブサイトの概要を記述; H2 タグを使って、リンクリストを分割し、各リンクに説明文を付与 また、オプションとして、llms-full.txt というファイルがあり、ウェブページの完全なコンテンツを直接記述できます。このファイルは、長いドキュメントを読み込むシステム向けに設計されています。どちらのファイルも、特別なヘッダーは不要で、純粋なテキスト形式で記述する必要があります。
Next.js App Router の Route Handler を使用して、`/llms.txt` と `/llms-full.txt` を提供しています。これらのファイルは、手書きで作成された静的なファイルではなく、ウェブサイトと同じデータ層（TypeScript で記述されたサービス、事例、価格に関するファイル）から動的に生成され、ビルド時に `force-static` を使用して出力されます。この設計により、手書きファイルで発生する可能性のある「内容のずれ」の問題を解決します。価格やサービスが変更された場合、`llms.txt` は次回ビルド時に自動的に同期され、ウェブサイトと `llms.txt` で異なる情報が表示されるという状況を回避できます。これにより、AI システムへの古い情報が提供されるという問題を、`llms.txt` が存在しない場合よりも悪くする可能性があります。
これは、多くの教育機関が伝えない部分です。Googleの公式ドキュメントには、AI機能に特別な技術的な要件はないことが明記されており、検索チームのメンバーもLLMの使用を公表していません。他のAIプラットフォームがこれらのファイルを読み取るかどうか、それが引用に影響を与えるかどうかについては、現時点では公式な約束はありません。私たちが自身のサーバーのログを調査したところ、一部のAIがこれらのファイルをスクレイピングしていることが確認されましたが、「スクレイピング」と「引用への影響」は異なるものであり、後者は検証できません。したがって、結論として、llms.txtは非常に低コストな補助的な手段であり、GEOの核心業務ではありません。真の核心は、インデックス可能なコンテンツと、オリジナルの証拠です。
推奨する理由： 非常に低コスト（1つのファイルのみ）; 既知のリスクがない; 将来、プラットフォームが正式に採用した場合に備えて準備できる 推奨しない理由： 誰かから「顧問料を請求する」または「AI 導入必須」という形で売りつけられる場合; これはプラットフォームの公式な立場と矛盾し、ベンダーの信頼性を判断するための指標として利用できる。 弊社は顧客に対して、この手法は「実施する」と伝えていますが、技術SEO、コンテンツの裏付け、そして測定といった、より優先度の高い手法の後に検討する、という優先順位であることを伝えています。
３つの確認事項： １．`curl`やブラウザを使って`/llms.txt`を直接開き、レスポンスが200であり、内容が最新であるかを確認する。 ２．コンテンツフィルタリングとsitemapの一致を確認する。`noindex`で指定されたページは、`/llms.txt`には存在しないようにする。そうしないと、意図しない情報をAIに提供することになる。 ３．定期的にサーバーのログを確認し、実際にどのようなページがクロールされているかを記録する。これは、「誰かがアクセスしているか」を判断するための唯一の直接的な情報源となる。
