Jak zrobić plik llms.txt na stronie firmowej. Wzór do skopiowania

Pod adresem emedia.pl/llms.txt leży plik, którego nie zobaczy żaden klient. Ma 174 wiersze, zaczyna się od nagłówka z nazwą firmy i adresami biur, a dalej wymienia usługi z cenami z katalogu, w tym obsługę Google Ads od 890 zł miesięcznie i TikTok Shop od 1 490 zł. Czytają go modele językowe i agenci AI, gdy trafiają na stronę i chcą szybko wiedzieć, z czym mają do czynienia. Od maja 2026 Lighthouse sprawdza w kategorii Przeglądanie agentowe, czy taki plik istnieje i czy jest poprawnie zbudowany.

W tym wpisie pokazujemy, skąd wziął się llms.txt, jak wygląda w środku, co dokładnie sprawdza Lighthouse i jak przygotować własny plik w WordPressie w godzinę. Do tego dokładamy wzór do skopiowania i tabelę botów AI do robots.txt, bo te dwa pliki ludzie stale mylą.

Skąd się wziął llms.txt?

Propozycję opublikował Jeremy Howard 3 września 2024 na stronie llmstxt.org, a ostatnia aktualizacja specyfikacji pochodzi z 10 sierpnia 2026. Punkt wyjścia był prosty: model językowy ma ograniczone „okno” na tekst, a strona firmowa to setki podstron pełnych menu, stopek i skryptów. Zamiast kazać modelowi przekopywać cały serwis, właściciel strony daje mu jeden krótki plik z tym, co ważne.

Autor wybrał Markdown, a nie XML czy JSON, bo Markdown czyta i człowiek, i model, bez parsera. Stąd analogia, którą lubimy: robots.txt mówi robotom, gdzie nie wolno wchodzić, mapa witryny wylicza wszystkie adresy, a llms.txt jest broszurą. Streszcza firmę na jednej kartce i wskazuje kilkanaście stron, od których model ma zacząć. Broszurę pisze się dla czytelnika, więc plik ma być zrozumiały, gdy przeczyta go człowiek.

Specyfikacja sugeruje jeszcze dwa rozszerzenia: wersje stron w czystym Markdownie pod tym samym adresem z dopiskiem .md oraz zbiorczy plik llms-full.txt z pełną treścią dokumentacji. Dla strony firmowej wystarczy sam llms.txt. Wersje .md mają sens przy dokumentacji technicznej i sklepach z tysiącami produktów.

Anatomia pliku: nagłówek, opis, sekcje z linkami

Specyfikacja wymaga tylko jednego elementu: nagłówka pierwszego stopnia z nazwą strony. Reszta jest opcjonalna, ale to ona robi robotę. Poniżej fragment pliku emedia.pl z objaśnieniem, co jest czym.

Dwie zasady redakcyjne, których specyfikacja nie zapisuje, a które wynikają z celu pliku. Po pierwsze, notatka przy linku ma nieść dane, nie hasła: cena, zakres, adres, liczba realizacji. Ogólnik w rodzaju „pełna obsługa marketingu” nie mówi modelowi nic, „pakiet od 890 zł, raport co miesiąc” mówi wszystko. Po drugie, plik ma być krótki. Kilkanaście do kilkudziesięciu linków z najważniejszych stron, nie kopia mapy witryny.

Co sprawdza Lighthouse i czego nie sprawdza?

Kontrola nazywa się „llms.txt follows recommendations” i jest jedną z trzech, które liczą się do ułamka w kategorii Przeglądanie agentowe. Kod kontroli jest publiczny w repozytorium Lighthouse, więc wiemy dokładnie, co robi:

• pobiera adres twojadomena.pl/llms.txt;
• jeśli serwer odpowie błędem 500 lub wyższym albo w ogóle nie odpowie, kontrola daje 0;
• jeśli serwer odpowie 404, czyli pliku nie ma, kontrola nie obniża wyniku, bo plik jest opcjonalny;
• jeśli plik się otworzy, Lighthouse sprawdza dwie rzeczy: czy jest w nim wiersz zaczynający się od kratki i spacji (nagłówek H1) i czy jest choć jeden link w zapisie Markdown, nazwa w nawiasach kwadratowych i adres w okrągłych;
• brak nagłówka lub brak linku daje 0 i komunikat „File is missing a required H1 header” albo „File does not appear to contain any links”.

Lighthouse nie ocenia treści, długości ani aktualności pliku. Plik z nagłówkiem i jednym linkiem do strony głównej zalicza kontrolę tak samo jak dopracowana broszura. Z tego wynika praktyczna kolejność: najpierw sprawdź, czy plik istnieje i nie zwraca błędu serwera, bo tylko to psuje wynik, a dopiero potem pracuj nad treścią, bo tylko ona ma znaczenie dla modeli.

Kto to czyta i po co?

Uczciwa odpowiedź: to konwencja, nie standard, i żaden dostawca modeli nie zobowiązał się publicznie, że plik czyta przy każdej wizycie. Google w dokumentacji Lighthouse nazywa llms.txt „wyłaniającą się konwencją” i właśnie dlatego traktuje brak pliku jako „nie dotyczy”, a nie jako błąd. Nie mamy też danych, że sam plik podnosi pozycję w wynikach wyszukiwania albo częstość cytowań w ChatGPT.

Trzy powody, dla których mimo to go prowadzimy. Koszt to godzina pracy raz na kwartał. Plik jest jedynym miejscem, w którym firma sama układa dla modeli streszczenie oferty z cenami, zamiast liczyć, że model poskłada je z dziesięciu podstron. I trzeci: agenci AI działający w przeglądarce, o których piszemy w pierwszym wpisie serii, mają ograniczony czas i „okno” na jedną stronę, więc broszura pod stałym adresem jest dla nich najtańszym punktem wejścia. Jeśli któryś z modeli zacznie z pliku korzystać systematycznie, będziesz gotowy. Jeśli nie, straciłeś godzinę.

Jak zrobić llms.txt w WordPressie?

Masz dwie drogi. Automatyczna: wtyczka Yoast SEO generuje plik sama i publikuje pod właściwym adresem; na emedia.pl robi to wersja 25.9, a pierwszy wiersz pliku informuje, że tak powstał. Taki plik zalicza kontrolę Lighthouse i nic nie kosztuje, ale zawiera to, co wtyczka potrafi zebrać z bazy: link do mapy witryny, pięć ostatnio zaktualizowanych wpisów i stron z ostatnich 12 miesięcy, z pierwszeństwem dla treści oznaczonych jako kluczowe, oraz pięć kategorii lub tagów z największą liczbą treści, odświeżane co tydzień. Nie zna cen, adresów biur ani tego, która usługa jest dla Ciebie najważniejsza.

Ręczna: piszesz plik w edytorze tekstu, zapisujesz jako llms.txt w kodowaniu UTF-8 i wgrywasz przez FTP do katalogu głównego strony, obok robots.txt. Jeśli Yoast ma włączone generowanie, wyłącz je w ustawieniach funkcji witryny, żeby wtyczka nie nadpisała Twojej wersji. Tak zrobiliśmy na emedia.pl: nagłówek z nazwą i miastami, opis z adresami i telefonem, potem sekcje, w tym kalendarz marketingowy, biura w Lublinie i Warszawie oraz usługi reklamowe z cenami z katalogu.

Wzór dla firmy usługowej do skopiowania. Nawiasy kwadratowe z wielkimi literami zastępujesz własnymi danymi, a pozycje, których nie masz, usuwasz:

# [NAZWA FIRMY]: [czym się zajmuje] w [MIASTO]

[Dwa, trzy zdania: kto, od kiedy, dla kogo, gdzie. Adres biura, telefon, e-mail, godziny.]

## Usługi

- [[Usługa 1]]([adres strony usługi]): [zakres w jednym zdaniu, cena od, czas realizacji].
- [[Usługa 2]]([adres strony usługi]): [zakres, cena, dla kogo].
- [[Cennik]]([adres cennika]): [co obejmuje, od kiedy obowiązuje].

## Kontakt i biura

- [[Kontakt]]([adres strony kontaktu]): [adres, telefon, e-mail, jak umówić spotkanie].
- [[Biuro w MIASTO]]([adres strony lokalnej]): [ulica, dojazd, obsługiwany obszar].

## Realizacje

- [[Case study 1]]([adres]): [branża klienta, co zrobiliście, wynik z liczbą].

## Optional

- [[Blog]]([adres bloga]): [tematy, częstość publikacji].
- [[Polityka prywatności]]([adres]): [administrator danych].

Po wgraniu otwórz plik w przeglądarce i przeczytaj go jak klient. Jeśli w trzydzieści sekund wiesz, co firma robi, ile to kosztuje i gdzie zadzwonić, plik jest gotowy. Datę ostatniej aktualizacji zapisz sobie w kalendarzu na kwartał do przodu, bo ceny i oferta się zmieniają, a nieaktualna broszura szkodzi bardziej niż jej brak.

Grzegorz Wysocki
CEO emedia

Komentarz autora: długo zwlekałem z wpisaniem cen do pliku, którego „nikt nie czyta”. Przekonało mnie to, że model, który nie znajdzie ceny u nas, weźmie ją z cudzego porównania albo wymyśli. Wolę, żeby wziął ją z naszego pliku, w naszym brzmieniu: pakiet od 890 zł, budżet reklamowy osobno. To samo zdanie, które mówimy klientowi na pierwszym spotkaniu.

robots.txt dla botów AI: kogo wpuszczać

llms.txt mówi modelom, co u Ciebie jest. robots.txt decyduje, czy w ogóle mogą wejść. To osobny plik, też w katalogu głównym, i to w nim firmy najczęściej blokują boty AI, czasem nieświadomie, gotową regułą z internetu. Zanim cokolwiek zablokujesz, sprawdź, który bot robi co, bo każdy z dużych dostawców ma osobne roboty do uczenia modeli, do wyszukiwania i do działań na polecenie użytkownika.

Na emedia.pl wpisaliśmy te boty do robots.txt jawnie, z regułą, która zamyka im tylko jeden katalog techniczny, ten sam, który zamykamy Googlebotowi. Bez wpisu dostęp też by działał, ale jawna reguła jest sygnałem i zabezpiecza na wypadek, gdyby domyślne ustawienia hostingu lub wtyczki się zaostrzyły. Reguły dla konkretnego bota ustawiasz w robots.txt tak samo jak dla Googlebota: wiersz User-agent z nazwą i pod nim Allow lub Disallow. Jedno zastrzeżenie z dokumentacji dostawców: boty działające na polecenie użytkownika, jak ChatGPT-User czy Perplexity-User, mogą nie stosować reguł robots.txt, bo wejście na stronę inicjuje człowiek. OpenAI pisze wprost, że witryny, które wykluczyły OAI-SearchBot, nie pojawią się w odpowiedziach wyszukiwania ChatGPT, a blokada GPTBota na to nie wpływa.

Jak sprawdzić, czy plik działa?

1. Przeglądarka. Wpisz twojadomena.pl/llms.txt. Ma się wyświetlić czysty tekst, nie strona błędu i nie przekierowanie na stronę główną. Jeśli hosting pokazuje własną stronę 404 z kodem 200, Lighthouse potraktuje ją jak plik bez nagłówka i oblejesz kontrolę, mimo że „plik jest”.
2. Lighthouse. Chrome 150 lub nowszy, F12, zakładka Lighthouse, zaznaczona kategoria Agentic browsing. Pozycja „llms.txt follows recommendations” ma być zielona. Jak uruchomić pomiar krok po kroku, opisaliśmy w pierwszym wpisie serii.
3. Search Console. Raport Skuteczność ma od 2026 roku zakładkę Generatywna AI z wyświetleniami Twoich stron w funkcjach AI wyszukiwarki Google, z danymi od 18 maja 2026. Nie pokazuje, czy ktoś pobrał llms.txt, ale pokazuje, czy Twoje strony w ogóle trafiają do odpowiedzi AI. To dobra miara efektu całej pracy nad widocznością, nie samego pliku.

Jak emedia może w tym pomóc?

Plik llms.txt piszemy w ramach audytu SEO, bo tam i tak przeglądamy ofertę, cennik i strukturę strony, a przy okazji sprawdzamy wpisy botów AI w robots.txt i dane strukturalne. Dla klientów na WordPressie wgrywamy plik i wyłączamy generowanie w Yoast, dla sklepów na Shoperze i IdoSell ustalamy z dostawcą platformy, gdzie plik może leżeć. Po kwartale wracamy do pliku razem z aktualizacją cennika.

Podsumowanie

llms.txt to broszura firmy dla modeli językowych: nagłówek z nazwą, kilka zdań opisu i sekcje z linkami opatrzonymi jednozdaniowymi notatkami z cenami i zakresem. Lighthouse sprawdza jedynie, czy plik się otwiera i ma nagłówek oraz link, a brak pliku nie obniża wyniku. Yoast SEO generuje wersję automatyczną, ale ręczna z ofertą i cennikiem mówi modelom więcej i kosztuje godzinę pracy na kwartał. Dostęp botów AI do strony to sprawa robots.txt, gdzie boty do wyszukiwania i działań użytkownika lepiej zostawić otwarte, a decyzję o botach uczących podjąć świadomie.

Przeczytaj także

• Jak pozycjonować firmę w AI, żeby ChatGPT i Gemini polecały ją klientom
• Jak przygotować stronę na agentów AI i dostać 3/3 w Lighthouse
• Jak poprawić dostępność strony w WordPressie, żeby agent AI znalazł każdy przycisk
• Jak poprawić Cumulative Layout Shift (CLS) w WordPressie, żeby strona przestała skakać
• Co to jest WebMCP i co przygotować na stronie, zanim agenci AI zaczną z niej korzystać
• GEO: jak być widocznym w chatbotach AI

Najczęstsze pytania

Jak to powstaje. Tematy, decyzje o treści pliku i ostatnie słowo: Grzegorz Wysocki. Redakcja i porządkowanie źródeł: Claude (Anthropic). Przykład pliku pochodzi z emedia.pl/llms.txt w wersji z września 2026.

Na czym to stoi. Specyfikacja llmstxt.org, Jeremy Howard, 3 września 2024, aktualizacja 10 sierpnia 2026; Chrome for Developers, dokumentacja kontroli llms.txt w kategorii Agentic Browsing, stan na 4 września 2026; kod źródłowy Lighthouse 13.4.1, plik llms-txt.js; dokumentacja robotów: OpenAI „Overview of OpenAI crawlers” (developers.openai.com), Anthropic „Does Anthropic crawl data from the web” (support.claude.com), Perplexity „Bots” (docs.perplexity.ai), Google „Common crawlers” (Google-Extended), wszystkie w wersjach z 5 września 2026; Yoast SEO, dokumentacja funkcji llms.txt (yoast.com); raport Generatywna AI w Google Search Console, dane od 18 maja 2026. Pliki emedia.pl: llms.txt i robots.txt, stan na 4 września 2026. Czego nie wiemy, o tym piszemy wprost: nie mamy danych, które modele i jak często pobierają llms.txt.

Realizacja: artykuł zrealizowany przez człowieka we współpracy z systemami AI. Redakcję i publikację firmuje autor.

Opublikowano 05.09.2026

Więcej na ten temat: agenci AI Lighthouse dostępność Widoczność w AI