llms.txt と llms-full.txt

llms.txt は、対応するAIツールにサイトのコンパクトな地図（H1、1行の要約、グループ化されたリンク）を渡します。2026年現在、geodeckは各確認済みドメイン向けに/llms.txtを生成し、さらに最大50,000バイトのクリーンなフルページコピーである/llms-full.txtを提供します。Google公式ドキュメントによれば、llms.txtはGoogle AI検索には必須ではありませんが、より整理されたページ地図があると使える他のツールもあります。

仕様

llmstxt.orgの提案に従っています: サイト名のH1、ブロッククォートのサマリー、H2でグループ化されたリンクリスト。AIクローラーはHTMLの代わりにこれを取得します。

例

# Acme Corp

> Acme is a B2B SaaS that ships logistics dashboards.

## Product
- [Pricing](https://acme.com/pricing): Two plans, starts at €19/month.
- [API](https://acme.com/api): REST + integrations.

## Resources
- [Docs](https://acme.com/docs)
- [Changelog](https://acme.com/changelog)

geodeck はどれくらいの速さでファイルを更新しますか？

ファイルはすべての webhook イベントおよび毎日のサイトマップ diff cron で再構築されます。レスポンスは edge で最大 5 分（パブリック CDN）または 10 分（共有キャッシュ）キャッシュされます。

Markdown Mirror とは何ですか？

各追跡 URL は /llms-full.txt に Markdown として反映されるため、AI システムは完全な HTML を解析せずにより明確な元テキストを取得できます。

llms.txt スコアで 100/100 を取るには？

geodeck は llms.txt を自動生成します。満点は生成ファイルが完全で構造化されていることを意味します。

ドメインを認証する。認証済みドメインがなければ geodeck は llms.txt を公開できません。
sitemap をインポートまたは URL を追加する。ドメイン詳細ページ → Index タブ → Sitemap インポート。最低限 15 件の URL が必要。
ページタイトルと説明を追加する。geodeck は title と Meta 説明から取得します。各ページに唯一のタイトルと Meta 説明（50-160 文字）を必ず設ける。
Markdown Mirror を有効化する（Agency プラン）。llms-full.txt の存在で 10 ポイント追加。
ファイルサイズを範囲内に保つ。200 から 50,000 バイトの間。

スコア 100/100：ドメイン認証済み（llms.txt アクセス可能）、H1 あり、blockquote 概要あり、3セクション以上、15 項目以上、llms-full.txt アクセス可能、ファイルサイズ 200-50,000 バイト。

llms.txt スコアの計算方法？

スコアは 0-100 で、llms.txt の完全性と構造を測定します：

ファイルが見つかりアクセス可能（+20 点） - 最重要のシグナル。なければスコアは 0。
サイト名付き H1 見出し（+15 点） - 自動生成されます。
Blockquote 要約（+15 点） - geodeck がホームページの Meta 説明を使用。
セクション 1 以上（+10 点） - セクションは関連リンクをまとめる H2 見出し。
セクション 3 以上（+10 点） - geodeck が URL をカテゴリ別に分類。
リスト項目 5 以上（+10 点） - 5 ページ以上インポートする。
リスト項目 15 以上（+5 点） - 15+ ページインポート。
llms-full.txt アクセス可能（+10 点） - 完全 Markdown Mirror。Agency プランまたは webhook 有効時に使用可能。

llms.txtはAI検索に実際に影響しますか？

GoogleのAI機能に関する公式ドキュメントは、特別なファイルは不要だと明言しており、schema.orgのはじめ方ガイドはその逆で、サイドファイルを公開するのではなくページ自体にマークアップすることを求めています。生成エンジン最適化を提唱したGEO論文は、特定のファイル形式が役立つと仮定するのではなく、実際のクエリのベンチマークを使って何が可視性を動かすかをテストしました。llms.txtは単なるMarkdownなので、どちらのアプローチが勝っても併用するコストはほぼありません。

これらの機能に表示されるために、新しい機械可読ファイル、AIテキストファイル、マークアップを作成する必要はありません。

— Google Search Central documentation, “AI features and your website”

schema.orgは、Google、Microsoft、Yandex、Yahoo!といった主要な検索エンジンが理解できる形でウェブマスターがページにマークアップするために使える、共有語彙のコレクションを提供します。

— schema.org, “Getting started with schema.org using Microdata”

私たちは、これらのクエリに答えるための関連するウェブソースとともに、複数のドメインにわたる多様なユーザークエリの大規模ベンチマークであるGEO-benchを導入することで、体系的な評価を促進します。

— Aggarwal et al., “GEO: Generative Engine Optimization” (arXiv:2311.09735)

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