llms.txt: qué puede hacer el archivo y si merece la pena
Qué contiene un llms.txt, en qué se diferencia de robots.txt y sitemap.xml, hasta qué punto está realmente admitido, y una valoración honesta del esfuerzo.
Procedimientos descritos paso a paso con listas de control – pensados para trabajar con ellos, no solo para leerlos.
Qué contiene un llms.txt, en qué se diferencia de robots.txt y sitemap.xml, hasta qué punto está realmente admitido, y una valoración honesta del esfuerzo.
Por qué los enlaces internos hacen más que la mayoría de los externos, qué cinco reglas rigen y cómo conectar en dos horas las páginas ya existentes.
Por qué el sector y el tamaño no forman un público objetivo, qué cinco rasgos separan de verdad y cómo llegar a una descripción útil.
Qué es una entidad, por qué unos datos coherentes en varias fuentes rinden más que cualquier optimización aislada, y los siete pasos.
Diez formatos derivados de un artículo especializado a fondo, con la diferencia entre reutilizar y trocear y un proceso que se recorre en dos horas.
Qué cuatro campos se quedan, cuáles se van, por qué algunos cuestan de forma desproporcionada, y los diez puntos técnicos que provocan abandonos.
Por qué cuatro segmentos aportan más que veinte, con los tres criterios por los que tiene sentido separar y cuándo deja de compensar.
Por qué las listas de adjetivos no funcionan, qué seis apartados tiene un documento de estilo útil y cómo escribirlo para un modelo de lenguaje.
Reglas de escritura fijas, una tabla corta de valores y un registro central: cómo etiquetar campañas para que el análisis siga sirviendo.
Estructura de direcciones, indicaciones hreflang y selección de idioma, con los seis errores que vuelven invisible un sitio multilingüe.
Cinco mensajes con su finalidad, separación y contenido: por qué el primero llega en minutos, qué no puede aparecer y cómo se ve si funciona.
Un modelo de ocho criterios que se sostiene con pocos cierres, con la separación entre encaje y comportamiento y los puntos negativos.
Estructura, enlazado y orden de un clúster temático, con un ejemplo real, la pregunta de cuándo compensa y las señales de que funciona.
Respuesta primero, prueba después: comparaciones de lo correcto y lo incorrecto, seis formulaciones que vuelven no citable un párrafo y una lista.
Cómo se reconoce el tráfico de IA, cómo separarlo de otras fuentes, qué muestra el registro del servidor y dónde termina la medición.
Un procedimiento repetible con una lista fija de preguntas, condiciones de prueba limpias y un análisis del que salen tareas concretas.
Paso a paso desde el campo de configuración vacío hasta la primera conexión, con los tropiezos que no están en ninguna documentación.
Cuatro tipos bastan para la mayoría de las webs corporativas y tres se pueden ahorrar. Dónde van, cómo se comprueban y qué errores lo invalidan.
Apartado por apartado, con justificación: qué va arriba, en qué orden se responden las objeciones y qué cinco errores cuestan más.
Un proceso en cinco pasos con fuentes gratuitas, una valoración sólida sin datos de volumen y el límite a partir del cual compensa pagar.
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Por qué la mayoría de los planes editoriales se abandonan a las seis semanas, qué cinco columnas bastan y cómo es uno que resiste el día a día.
Cómo surgen los duplicados, con qué reglas se fusionan, qué puede perderse al fusionar y cómo evitar que vuelvan.
Por qué los tests A/B clásicos no dicen nada por debajo de unos miles de visitantes y qué cinco procedimientos funcionan en su lugar.