llms.txt Oluşturucu

llms.txt Nedir?

llms.txt, sitenizin kök dizininde bulunan ve büyük dil modellerine sitenizin ne hakkında olduğunu, hangi sayfaların önemli olduğunu sade bir Markdown formatında anlatan bir dosyadır. Amacı, modelin karmaşık HTML'i ayıklamak zorunda kalmadan doğru bilgiye ulaşmasıdır.

Robots.txt'ten Farkı Ne?

Robots.txt bir izin dosyasıdır — nereye girilebileceğini söyler. llms.txt ise bir rehber dosyasıdır — neyin önemli olduğunu ve içeriğin ne anlama geldiğini anlatır. İkisi birbirinin alternatifi değil, tamamlayıcısıdır.

Bu Dosya Zorunlu mu, Fayda Sağlar mı?

llms.txt açık bir topluluk önerisidir; hiçbir yapay zeka sağlayıcısı bu dosyayı okuyacağını resmî olarak taahhüt etmemiştir. Buna karşılık dosyayı hazırlamanın maliyeti çok düşük, potansiyel faydası ise yüksektir — bu yüzden erken benimseyenler için makul bir yatırımdır. Gerçekçi olmak gerekirse: bu dosya tek başına AI aramada görünürlük garantisi vermez.

İyi Bir llms.txt Nasıl Yazılır?

Kısa ve seçici olun. Sitenizdeki her sayfayı listelemeyin — modelin gerçekten bilmesini istediğiniz 10-20 kilit sayfayı, her birine açıklayıcı bir cümle ekleyerek yazın. Açıklamalar, dosyanın en değerli kısmıdır.

GEO Stratejinizin Bir Parçası

llms.txt, yapay zeka arama optimizasyonunun yalnızca teknik ayağıdır. İçeriğinizin gerçekten alıntılanabilir olması için yapısının da uygun olması gerekir — llms.txt rehberimizi ve GEO hizmetimizi inceleyebilirsiniz.

Dosyanın Yapısı Satır Satır

Önerilen standarda göre bir llms.txt dosyası belirli bir sırayı izler. İlk satırda tek bir H1 başlığı olarak sitenin ya da projenin adı yer alır; standartta zorunlu tutulan tek bölüm budur. Hemen altında, alıntı biçiminde yazılmış kısa bir özet gelir ve sitenin ne yaptığını birkaç cümleyle anlatır. Ardından isteğe bağlı açıklama paragrafları eklenebilir. Bu kısım, modelin siteyi doğru bağlamda anlaması için hizmet bölgesi, hedef kitle veya önemli terimler gibi bilgileri içerebilir.

Sonraki bölümler H2 başlıklarıyla ayrılır ve her başlığın altında Markdown bağlantı listesi bulunur. Her satır, köşeli parantez içinde sayfa adını, normal parantez içinde adresini ve iki noktadan sonra kısa bir açıklamayı içerir. Hizmetler, rehberler ve kurumsal bilgiler gibi mantıklı gruplar oluşturmak dosyanın okunabilirliğini artırır. "Optional" başlıklı bölüm ise bağlam sınırı dolduğunda atlanabilecek ikincil bağlantılar içindir. Yapay zekâ aramalarının bu tür içerikleri nasıl değerlendirdiğini GEO nedir sayfamızda anlattık.

Hangi Sayfaları Listelemelisiniz?

llms.txt bir site haritası değildir; seçici olması değerini artırır. Modelin markanız hakkında doğru bilgi vermesi için gereken sayfaları önceliklendirin: ana hizmet veya ürün kategorisi sayfaları, fiyatlandırma ya da paket bilgisi veren sayfalar, sık sorulan sorular, hakkımızda ve iletişim sayfaları. Bu sayfalar, kullanıcıların yapay zekâ araçlarına sorduğu "bu firma ne yapıyor", "hangi bölgede hizmet veriyor", "nasıl iletişime geçilir" gibi sorulara cevap verir.

Bunlara ek olarak, uzmanlığınızı gösteren en kapsamlı rehber içeriklerinizi de listeye ekleyebilirsiniz. Çok sayıda ürünü olan e-ticaret sitelerinde tek tek ürünleri listelemek yerine ana kategori sayfalarını eklemek daha mantıklıdır. Her bağlantının açıklamasını sayfanın gerçek içeriğini özetleyen, kendi başına anlamlı bir cümle olarak yazın; "Hizmetlerimiz" gibi genel ifadeler modele bilgi vermez. Listeleyeceğiniz sayfaların kendisinin de net ve kapsamlı olması gerekir; bu konuda SEO içerik hizmetimiz destek sağlar.

llms-full.txt ve Markdown Sürümler

Standart önerisinin bir parçası olarak bazı siteler, temel llms.txt dosyasının yanında tüm önemli içeriği tek bir metin dosyasında toplayan llms-full.txt dosyası da yayınlar. Bu yaklaşım özellikle dokümantasyon siteleri ve yazılım projeleri arasında yaygınlaşmıştır; modelin bağlantıları tek tek ziyaret etmeden içeriğin tamamına ulaşmasını sağlar. Ancak içerik hacmi büyük sitelerde bu dosya çok uzayabilir ve güncel tutulması zorlaşır. Bu nedenle llms-full.txt, içeriği sık değişmeyen ve metin ağırlıklı siteler için daha uygun bir seçenektir.

Önerinin bir diğer parçası, önemli sayfaların Markdown sürümlerini aynı adresin sonuna .md eklenerek erişilebilir kılmaktır. Kurumsal ve hizmet sitelerinin çoğu için bu adımlar zorunlu değildir; iyi yazılmış bir llms.txt dosyası ve temiz HTML yapısına sahip sayfalar başlangıç için yeterlidir. Hangi ek adımların sizin siteniz için anlamlı olduğunu, yapay zekâ araçlarının sitenizi nasıl okuduğunu test ederek belirlemek en sağlıklısıdır. ChatGPT özelinde görünürlük çalışmaları için ChatGPT optimizasyonu sayfamızı inceleyebilirsiniz.

Yükleme, Erişim ve Bakım

Oluşturucudan aldığınız içeriği llms.txt adıyla, UTF-8 kodlamalı düz metin dosyası olarak kaydedin ve sitenizin kök dizinine yükleyin. WordPress sitelerinde bunu hosting panelindeki dosya yöneticisi veya FTP ile yapabilirsiniz; bazı SEO eklentileri de dosyayı panelden yönetme imkânı sunar. Yükleme sonrası tarayıcıda siteniz.com/llms.txt adresini açarak dosyanın doğru görüntülendiğini ve Türkçe karakterlerin bozulmadığını kontrol edin. Dosya adının küçük harfle ve tam olarak llms.txt biçiminde yazıldığından emin olun; farklı bir ad ya da konum, dosyanın bulunmasını engeller.

Dosyanın varlığı, yapay zekâ botlarının sitenize erişebildiği anlamına gelmez. robots.txt dosyanızda GPTBot, PerplexityBot, ClaudeBot gibi botları ya da Google'ın yapay zekâ kullanımını yöneten Google-Extended belirtecini engelleyen kurallar varsa, llms.txt'nin etkisi sınırlı kalır. Hangi botlara izin vereceğiniz bir iş kararıdır ve bilinçli verilmelidir. Bot erişim kurallarını düzenlemek için robots.txt oluşturucumuzu kullanabilirsiniz. Yeni hizmet eklediğinizde veya sayfa adresleri değiştiğinde llms.txt dosyasını da güncellemeyi unutmayın.

Dosyanın Okunup Okunmadığını Takip Etmek

llms.txt dosyasının yapay zekâ sistemleri tarafından kullanılıp kullanılmadığını doğrudan gösteren bir rapor yoktur, ancak dolaylı yollarla fikir edinebilirsiniz. Sunucu erişim kayıtlarında llms.txt adresine gelen istekleri ve bu isteklerin hangi kullanıcı ajanlarından geldiğini inceleyebilirsiniz. Hosting paneliniz ham erişim kayıtlarını sunuyorsa, belirli aralıklarla bu kayıtları filtrelemek hangi botların dosyanızı ziyaret ettiğini gösterir. Bu kayıtlar, dosyanın gerçekten talep görüp görmediğine dair en somut veridir ve yatırımın değerini anlamaya yardımcı olur.

İkinci gösterge, yapay zekâ kaynaklı ziyaretlerdir. Google Analytics 4'te chatgpt.com, perplexity.ai ve benzeri kaynaklardan gelen trafiği ayrı izleyerek eğilimi takip edebilirsiniz. Üçüncü yöntem ise doğrudan test etmektir: yapay zekâ araçlarına markanız ve hizmetleriniz hakkında sorular sorup cevapların doğruluğunu ve hangi sayfalarınızın kaynak gösterildiğini düzenli olarak not edin. Perplexity'nin kaynak seçimi hakkında daha fazla bilgi için Perplexity optimizasyonu sayfamızı inceleyebilirsiniz. Bu üç yöntem birlikte, çalışmanın etkisini anlamak için yeterli bir tablo sunar.