Wat llms.txt is
llms.txt is een tekstbestand in Markdown-opmaak dat u in de hoofdmap (root) van uw website plaatst, vergelijkbaar met waar robots.txt staat. Het bestand somt de belangrijkste pagina's van uw site op, gegroepeerd per onderwerp, zodat een taalmodel snel kan zien welke content het meest de moeite waard is om te lezen bij het beantwoorden van vragen over uw organisatie. Anders dan robots.txt, dat crawlers vertelt wat ze wel of niet mogen bezoeken, is llms.txt vooral een wegwijzer: het geeft prioriteit en context aan content die al toegankelijk is.
Herkomst en status van de standaard
llms.txt is geen officiële webstandaard zoals robots.txt dat inmiddels is, maar een voorgestelde conventie, geïntroduceerd door Jeremy Howard van Answer.AI in september 2024. De adoptie in 2026 is nog beperkt: geen van de grote AI-aanbieders heeft ondersteuning ervan officieel bevestigd of gegarandeerd. Wel zijn er signalen dat Anthropic via ontwikkelaarskanalen positief staat tegenover het concept en het intern gebruikt in ontwikkelcontext. Dat maakt llms.txt in 2026 een vroege, potentieel nuttige aanvulling, maar geen vervanging van gedegen technische SEO en heldere contentstructuur.
Hoe een basis llms.txt eruitziet
Een eenvoudige llms.txt begint met een H1 met uw bedrijfs- of sitenaam, gevolgd door een korte, feitelijke omschrijving van wat de site behandelt. Daaronder volgen secties met linklijsten naar uw belangrijkste pagina's, elk gegroepeerd rond een onderwerp of categorie. Een praktisch uitgangspunt: begin met een selectie van tien tot twintig links naar pagina's die u zelf zou aanraden aan iemand die in twee minuten wil begrijpen waar uw site over gaat. Meer is niet per definitie beter; een overvolle lijst verwatert juist de functie van prioritering die het bestand moet vervullen.
Stappenplan voor implementatie
Bij het opzetten van een eigen llms.txt helpt een vaste volgorde:
- Inventariseer welke pagina's het beste uw kernaanbod, expertise en meest gestelde vragen samenvatten.
- Groepeer die pagina's per onderwerp in plaats van chronologisch, zodat de structuur zelf al context geeft.
- Schrijf per sectie een korte, feitelijke toelichting in plaats van alleen een kale linklijst.
- Plaats het bestand op `uwdomein.nl/llms.txt`, direct in de hoofdmap, net als robots.txt.
- Werk het bestand bij zodra u nieuwe kernpagina's toevoegt of bestaande content ingrijpend wijzigt; een verouderde llms.txt kan een AI-systeem juist naar achterhaalde content wijzen.
Omdat de standaard nog volop in ontwikkeling is, is het verstandig deze inspanning te zien als een relatief kleine, aanvullende stap naast de kern van uw GEO-inzet, zoals beschreven in wat is GEO? Generative Engine Optimization uitgelegd.
Wat llms.txt niet oplost
llms.txt vervangt geen structured data, geen heldere contentstructuur en geen technische crawlbaarheid. Het is geen garantie dat een AI-systeem het bestand ook daadwerkelijk raadpleegt of naleeft, omdat naleving vrijwillig is en per platform verschilt. Zie het als een extra signaal binnen een bredere GEO-aanpak, niet als een kortere weg die andere technische en inhoudelijke werkzaamheden overbodig maakt.
llms.txt versus robots.txt: geen vervanging van elkaar
Het is een veelgemaakte vergissing om llms.txt te zien als een soort opvolger van robots.txt. Beide bestanden hebben een andere functie en bestaan naast elkaar. Robots.txt bepaalt welke delen van uw site een crawler mag bezoeken, inclusief specifieke regels per user-agent zoals GPTBot of ClaudeBot. llms.txt gaat daarvan uit als vertrekpunt en voegt daar prioritering en context aan toe voor content die al toegankelijk is. Een site kan dus prima een correct ingericht robots.txt hebben zonder llms.txt, maar niet andersom: als robots.txt een crawler blokkeert, heeft een llms.txt-verwijzing naar diezelfde pagina's weinig nut.
Is de tijdsinvestering de moeite waard
Omdat llms.txt geen bevestigde, brede ondersteuning heeft, is de tijdsinvestering bewust laag te houden: een eerste versie opzetten kost doorgaans niet meer dan een uur voor een site met een overzichtelijke structuur. Gezien die beperkte inspanning tegenover een potentieel voordeel bij platformen die het bestand wel raadplegen, weegt de tijdsinvestering voor de meeste organisaties op tegen de onzekerheid over de daadwerkelijke impact. Zie het niet als prioriteit nummer één in uw GEO-planning, maar wel als een relatief snelle aanvullende stap zodra de belangrijkere fundamenten, zoals contentstructuur en structured data, op orde zijn.
Veelgemaakte fouten bij een eigen llms.txt
Een aantal fouten komt regelmatig terug bij een eerste implementatie. Sommige sites plaatsen letterlijk elke pagina in het bestand, wat de functie van prioritering tenietdoet en het voor een taalmodel juist moeilijker maakt te bepalen wat er echt toe doet. Andere sites laten het bestand na publicatie ongemoeid liggen, waardoor het na verloop van tijd naar verwijderde of ingrijpend gewijzigde pagina's blijft linken. Weer andere implementaties bevatten alleen een kale lijst met URL's zonder enige toelichting, terwijl juist de korte, feitelijke beschrijving per link een AI-systeem helpt te begrijpen waarom die pagina relevant is.
