llms.txt 와 llms-full.txt

llms.txt는 지원되는 AI 도구에 H1, 한 줄 요약, 그룹화된 링크로 구성된 사이트의 간결한 지도를 제공합니다. 2026년 현재 geodeck는 검증된 모든 도메인에 대해 /llms.txt를 생성하고, 최대 50,000바이트로 제한된 클린 전체 페이지 사본인 /llms-full.txt도 함께 제공합니다. Google 공식 문서는 llms.txt가 Google AI 검색에 필요하지 않다고 밝히지만, 일부 다른 도구는 더 정돈된 페이지 지도가 있으면 활용할 수 있습니다.

사양

llmstxt.org 제안을 따릅니다: 사이트 이름의 H1, 블록 인용 요약, 그런 다음 H2로 그룹화된 링크 목록. AI 크롤러는 HTML 대신 이것을 가져옵니다.

예시

# 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 는 파일을 얼마나 빨리 갱신하나요?

파일은 모든 webhook 이벤트와 일일 사이트맵 diff cron 시 재빌드됩니다. 응답은 edge에서 최대 5분(공개 CDN) 또는 10분(공유 캐시) 동안 캐시됩니다.

Markdown Mirror 란 무엇인가요?

각 추적 URL 은 /llms-full.txt 에 Markdown 으로 반영되므로 AI 시스템이 전체 HTML 을 파싱하지 않고도 더 명확한 원문을 가져올 수 있습니다.

llms.txt 점수에서 100/100 을 얻는 방법은?

geodeck 는 llms.txt 를 자동으로 생성합니다. 만점은 생성된 파일이 완전하고 잘 구조화되어 있음을 의미합니다.

도메인을 확인합니다. 확인된 도메인이 없으면 geodeck 가 llms.txt 를 게시할 수 없습니다.
sitemap 을 가져오거나 URL 을 추가합니다. 도메인 상세 페이지 → Index 탭 → Sitemap 가져오기. URL 이 최소 15개 필요합니다.
페이지 제목과 설명을 추가합니다. geodeck 가 title 과 Meta 설명에서 가져옵니다. 각 페이지에 고유한 제목과 Meta 설명(50~160자)이 있는지 확인합니다.
Markdown Mirror 를 활성화합니다(Agency 플랜). llms-full.txt 존재 시 10점 추가.
파일 크기를 범위 내로 유지합니다. 200 에서 50,000 바이트 사이.

점수 100/100: 도메인 확인됨(llms.txt 접근 가능), H1 존재, blockquote 요약 존재, 3개 이상 섹션, 15개 이상 목록 항목, llms-full.txt 접근 가능, 파일 크기 200~50,000 바이트.

llms.txt 점수는 어떻게 계산되나요?

점수는 0~100 으로, llms.txt 파일의 완전성과 구조를 측정합니다:

파일 발견 및 접근 가능(+20점) - 가장 중요한 신호. 없으면 점수는 0.
사이트 이름이 포함된 H1 제목(+15점) - 자동 생성됩니다.
Blockquote 요약(+15점) - geodeck 가 홈페이지의 Meta 설명을 사용합니다.
1개 이상의 섹션(+10점) - 섹션은 관련 링크를 그룹화하는 H2 제목입니다.
3개 이상의 섹션(+10점) - geodeck 가 URL 을 카테고리별로 그룹화합니다.
5개 이상의 목록 항목(+10점) - 최소 5개의 페이지를 가져옵니다.
15개 이상의 목록 항목(+5점) - 15개 이상 가져오기.
llms-full.txt 접근 가능(+10점) - 완전한 Markdown Mirror. Agency 플랜 또는 webhook 활성화 시 사용 가능.

llms.txt가 AI 검색에 실제로 영향을 미치나요?

Google의 AI 기능 공식 문서는 특별한 파일이 필요하지 않다고 명확히 밝히고 있으며, schema.org 시작 가이드는 오히려 사이드 파일을 게시하는 대신 페이지 자체를 마크업하도록 요청하는 반대 접근을 취합니다. 생성 엔진 최적화를 제안한 GEO 논문은 특정 파일 형식이 도움이 된다고 가정하는 대신, 실제 쿼리 벤치마크를 사용해 무엇이 실제로 가시성을 좌우하는지 테스트했습니다. llms.txt는 단순한 Markdown이므로, 어떤 접근 방식이 승리하든 함께 유지하는 비용은 거의 들지 않습니다.

이러한 기능에 표시되기 위해 새로운 기계 판독 가능 파일, AI 텍스트 파일 또는 마크업을 만들 필요는 없습니다.

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

schema.org는 웹마스터가 Google, Microsoft, Yandex, Yahoo!와 같은 주요 검색 엔진이 이해할 수 있는 방식으로 페이지를 마크업하는 데 사용할 수 있는 공유 어휘 모음을 제공합니다.

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

우리는 여러 도메인에 걸친 다양한 사용자 쿼리와 이러한 쿼리에 답하기 위한 관련 웹 소스로 구성된 대규모 벤치마크인 GEO-bench를 도입하여 체계적인 평가를 촉진합니다.

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

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