LLMs.txt Nedir? Nasıl Oluşturulur ve Site İçin Gerekli mi?

llms.txt AI arama için ne yapar?

LLMs.txt, önemli web sitesi içeriğinin kompakt ve insan tarafından okunabilir bir haritasını sunan önerilen bir dosyadır. Bir kişinin veya bir aracın, sitedeki her sayfada gezinmek zorunda kalmadan seçili kaynakları bulmasına yardımcı olabilir. Değeri açıklıktır: tercih ettiğiniz referansların keşfedilmesini ve yorumlanmasını kolaylaştırır.

Öneri, sayfalarınızın yerini tutmaz. Bir dosya, teknik dokümantasyona, ürün açıklamalarına, politikalara veya diğer kaynaklara işaret edebilir, ancak bu sayfaların yine de gerçekleri kendilerinin içermesi gerekir. Bir Web3 projesi için kullanışlı bir seçim; protokole genel bakış, desteklenen ağlar, token bilgileri, güvenlik dokümantasyonu ve resmi duyuruları içerebilir; ancak bu sayfaların güncel ve gerçekten yararlı olması şartıyla.

AI arama çalışmaları için, okuyucunun marka hakkında ne anlamasını istediğinizle başlayın, ardından bunu destekleyen sayfaları belirleyin. Bir AI Varlık Taraması'nda, herkese açık siteyi ve insanların sorma olasılığı yüksek soruları inceliyoruz. Bir Cevap Haritası, bu soruları en güçlü mevcut kaynaklarla ilişkilendirir ve eksik veya çelişkili bilgileri işaretler. Bu inceleme, alandaki her URL'yi dolduran bir dosya yayımlamaktan çok daha değerlidir.

llms.txt önerisi kuralı ve amaçlanan kullanımını açıklar. Bunu, her arama motorunun veya AI asistanının dosyayı aynı şekilde tükettiğine dair bir kanıt olarak değil, değerlendirmeniz gereken bir öneri olarak okuyun.

Web siteniz için llms.txt gerekli mi?

Yalnızca seçilmiş bir kılavuz gerçek bir keşif veya bakım sorununu çözdüğünde llms.txt'ye ihtiyacınız vardır. En çok, bir sitenin dokümantasyon, ürün sayfaları, politikalar ve kaynaklar arasında dağılmış değerli materyalleri olduğunda veya sitenin başka türlü bulunması zor olan net bir tercih edilen kaynaklar kümesine sahip olduğunda kullanışlıdır.

Site küçükse, gezinmesi temel bilgileri zaten açık hale getiriyorsa veya önemli sayfaları eksikse, bu genellikle düşük önceliklidir. Önce temel içeriği ve dahili navigasyonu düzeltin. İnce, güncel olmayan veya çelişkili sayfalara işaret eden bir dosya, yalnızca bu zayıflıkların karşılaşılmasını kolaylaştırır.

Taslak hazırlamadan önce bu karar kontrolünü kullanın:

• Hedef kitlenizin yanıtlanması gereken sorularını adlandırabiliyor musunuz?
• Mevcut sayfalar bu soruları açık ve tutarlı bir şekilde yanıtlıyor mu?
• Tüm siteyi listelemek yerine küçük, bakımı yapılan bir kaynak kümesi seçebiliyor musunuz?
• Bu kaynaklar değiştiğinde dosyayı güncellemekten sorumlu biri var mı?

Yanıtlar evet ise, kısa bir dosyayı gezinme yardımı olarak test etmeye değer. Değilse, kaynak sayfaları iyileştirin ve dosyayı daha sonra tekrar ziyaret edin. Daha kapsamlı teknik çalışmalar için teknik AEO kılavuzu, llms.txt'nin tarayıcılar ve yapılandırılmış verilerin yanında nasıl yer aldığını kapsar. Karar, sitenizin ihtiyaçlarını takip etmelidir, yeni bir dosya eklemenin AI görünürlüğünü otomatik olarak iyileştirdiği fikrini değil.

llms.txt dosyası nasıl yazılmalı?

llms.txt'yi editoryal bir harita olarak yazın: sitenin ne olduğunu açıklayın, ardından okuyuculara her sayfanın neden önemli olduğunu söyleyen açıklamalarla seçilmiş bir sayfa kümesine bağlantı verin. Dosyadaki iddiaları işaret ettiği sayfalarla tutarlı tutun. Kısa ve doğru bir liste, belirsiz etiketlere sahip uzun bir kataloğdan daha kullanışlıdır.

Pratik bir taslak şunları içerebilir:

• Siteyi veya projeyi adlandıran bir başlık.
• Amacının ve hizmet ettiği kitlenin kısa bir özeti.
• Önemli kaynakların açıkça etiketlenmiş birkaç grubu.
• Her biri kısa bir açıklama içeren, canlı sayfalara yönelik açıklayıcı Markdown bağlantıları.
• Hangi sayfaların kurallı olduğu veya belirli bir konu için en uygun olduğu hakkında isteğe bağlı notlar.

Örneğin, bir protokol genel bakışını, dokümantasyonunu, güvenlik materyalini ve yönetişim bilgilerini ayrı ayrı gruplayabilir. Bir sayfayı yalnızca arzu edilen bir ifadeyi içerdiği için dahil etmeyin. Sayfayı güvenilir, güncel ve bir kaynak olarak yararlı olduğu için dahil edin. Bağlantılı içeriğin desteklemediği tanıtıcı iddialardan kaçının.

Kaynak Planı kapsamında, sayfaları konuya ve kaynak kalitesine göre önceliklendiriyor, ardından açıklamaları sade bir dille yazıyoruz. Proje ekibi, yayından önce teknik terminolojiyi, ürün ayrıntılarını ve sahipliğe duyarlı gerçekleri onaylamalıdır. Önemli bir yanıt henüz mevcut değilse, dosyanın bunu doldurabileceğini varsaymak yerine bunu bir içerik boşluğu olarak kaydedin. Bu, llms.txt'yi potansiyel olarak tutarsız ikinci bir web sitesi sürümü yerine kullanışlı bir kanıt dizini haline getirir.

llms.txt nasıl uygulanır ve sonuç nasıl doğrulanır?

Uygulama, dosyayı ziyaretçilerin erişebileceği bir yerde yayımlamak ve teslim edilen metnin onaylanmış sürümle eşleştiğini kontrol etmek anlamına gelir. Geleneksel konum, site kökünde /llms.txt olarak bulunur; tam değişiklik süreci, sitenin nasıl barındırıldığına ve yönetildiğine bağlıdır.

Yayından önce, listelenen her bağlantının amaçlanan herkese açık sayfayı açtığını, açıklamaların hedefle eşleştiğini ve hiçbir özel veya geçici materyalin ifşa edilmediğini doğrulayın. Yanıtı bir tarayıcıda veya normal site doğrulama araçlarınızla kontrol edin. Ardından işlenmiş içeriği kodlama sorunları, bozuk Markdown, yanlış yönlendirmeler ve güncel olmayan URL'ler açısından inceleyin. Onaylanan dosyanın bir kopyasını projenin içerik kayıtlarıyla birlikte saklayın, böylece sonraki düzenlemeler net bir referansa sahip olur.

Sağlam bir yayın aynı zamanda bir sahibi de içerir. Bir dokümantasyon bölümü taşındığında veya bir ürün sayfası değiştiğinde, bu kişi dosyanın hala en iyi kaynağa işaret edip etmediğini gözden geçirmelidir. Kontrolü, önemli gezinme ve dokümantasyon güncellemeleri için kullanılan aynı editoryal rutine ekleyin.

AIPromote, editoryal incelemeyi yapabilir, dosyayı hazırlayabilir, yayını site sahibinizle koordine edebilir ve neyin kontrol edildiğini kaydeden bir Motor Raporu teslim edebilir. Bu tanımlanmış bir teslimattır, bir AI hizmetinin dosyayı benimsediği iddiası değildir. Yapılandırılmış veri ile AI arama arasındaki daha geniş ilişki için bkz. AI arama için schema markup.

llms.txt neyi kanıtlayabilir ve ne belirsizliğini koruyor?

Yayımlanmış bir llms.txt dosyası, sitenizin herkese açık bir konumda seçilmiş bir kılavuz sunduğunu kanıtlar; bir AI yanıtının dosyayı kullandığını kanıtlamaz. Doğrulayabileceklerinizin kanıtını saklayın: onaylanan dosya, herkese açık kullanılabilirliği, hedef sayfalar ve inceleme tarihi. AI varlığını değerlendirmek için, gerçek alıcı sorularını ekibinizin önemsediği araçlarda görünen yanıtlar ve kaynaklarla karşılaştırın, ardından neyin göründüğünü ve ne zaman göründüğünü kaydedin.

Bir protokolün ne yaptığı, hangi ağları desteklediği ve güvenlik bilgilerinin nerede olduğu gibi gerçek kararları yansıtan istikrarlı bir dizi istem kullanın. Tam soruyu, görünen yanıtı ve atıf yapılan kaynakları kaydedin. Bu, ekibe belirsiz bir izlenim yerine tekrarlanabilir bir gözlem sağlar. AI arama görünürlük merkezi ve AI izleme kılavuzu, bu daha geniş ölçüm çalışması için bağlam sağlar.

LLMs.txt bir öneri olarak kalır ve yayın, bir siteye belirli bir tarayıcının veya asistanın onu okuyup okumayacağı, bir hizmetin kaynakları nasıl seçeceği veya bir sayfanın bir yanıtta görünüp görünmeyeceği üzerinde kontrol vermez. Dosyanın kendisini sıralama, atıf veya AI görünürlüğünde bir değişikliğin kanıtı olarak raporlamayın; uygulama kontrollerini gözlemlenen platform davranışından ayrı olarak raporlayın.

LLMs.txt vs schema.org: farkları nedir?

LLMs.txt ve schema.org işaretlemesinin farklı işleri vardır. LLMs.txt, seçili sayfalara işaret eden seçilmiş bir metin dosyasıdır; yapılandırılmış veri ise tanımlı türler ve özellikler kullanarak bir sayfaya makine tarafından okunabilir açıklamalar ekler. Biri site düzeyinde bir kılavuzken, diğeri içeriğe eklenir ve varlıkları veya sayfa ayrıntılarını tanımlar.

Hiçbiri diğerini gereksiz kılmaz. İyi organize edilmiş bir dosya, birinin kurallı materyalinizi bulmasına yardımcı olabilirken, doğru yapılandırılmış veri, bir sayfanın ne içerdiğini sitenin uygulaması tarafından desteklenen bir formatta tanımlayabilir. Doğru sıra pratiktir: sayfayı doğru yapın, yapılandırılmış veriyi yalnızca görünür içeriğe uyduğu yerde kullanın ve ardından seçilmiş bir dosyanın kullanışlı bir navigasyon ekleyip eklemediğine karar verin.

LLMs.txt vs schema.org için, bunlardan herhangi birini eklemeden önce bu temel kontrolleri yapın:

• Sayfanın görünür bilgileri eksiksiz ve dahili olarak tutarlı mı?
• Herhangi bir yapılandırılmış veri, bir ziyaretçinin gerçekten görebileceği içeriği tanımlıyor mu?
• Her llms.txt bağlantısı, bakımı yapılan ve yetkili bir sayfaya işaret ediyor mu?
• Gelecekteki değişiklikler için net bir sahip var mı?

Schema markup kılavuzu yapılandırılmış veri tarafını daha ayrıntılı olarak açıklar. Tüm kurulumu değerlendirme konusunda yardım istiyorsanız, alan adınızı, hedef kitlenizi, temel sorularınızı ve tercih ettiğiniz kaynak sayfalarını AIPromote ile paylaşın. Kanıtları inceleyeceğiz, önce neyin düzeltilmesi gerektiğini belirleyeceğiz ve dosya ile uygulaması için kapsamlı bir öneri sunacağız.

Fiyatlar

Başlangıç fiyatları USD'dir. Özel paketler ve hacim indirimleri talep üzerine. Ödeme: USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON veya proje tokeniniz ile.

Nasıl çalışır

1. Siteyi ve hedef kitlenizi paylaşınAlan adınızı, hizmet verdiğiniz kitleyi ve önemli sayfalarınızın yanıtlamasını istediğiniz soruları gönderin. Doğru bir şekilde temsil edilmesi gereken ürün veya dokümantasyon alanlarını da ekleyin.
2. Mevcut kanıtları inceleyinHerkese açık sayfaları inceliyor ve bilgilerin nerede açık, kopyalanmış, güncel olmadığını veya eksik olduğunu not ediyoruz. Bu, dosyayı projenin arkasında durabileceği kaynaklara dayandırır.
3. Sayfaları seçin ve haritayı tasarlayınEn güçlü kaynakları konuya göre düzenliyor ve bağlantıları için kısa açıklamalar yazıyoruz. Ekibiniz, taslak onaylanmadan önce teknik ve maddi ayrıntıları kontrol eder.
4. Yayımlayın ve doğrulayınDosya, site sahibinizin erişimiyle site kökünde yayımlanır. Herkese açık sürümü, bağlantılarını ve açıklamalarla hedefler arasındaki tutarlılığı kontrol ederiz.
5. İncelemeyi ve sorumluluğu kaydedinKontrol edilen teslimatı ve önemli sayfalar değiştiğinde dosyayı kimin tekrar ziyaret etmesi gerektiğine dair net bir not alırsınız. Daha geniş AI arama ölçümleri ayrı bir kanıt olarak ele alınır.