llms.txt kuralları ve taktikleri — ve kendi sunucu kaydımızdan çıkan gerçek

Kısa cevap önce

llms.txt yazmak isteyenler için biçim kuralları aşağıda, eksiksiz — üstüne 129 gündür yayında olan gerçek bir siteden örnek.

Ama beklentiyi baştan doğru kuralım: Google, bu dosyanın gerekli olmadığını kendi belgesinde yazıyor ve hiçbir büyük arama motoru okuduğunu açıklamadı. Dosyayı yazın, zararı yok. "Bu dosya olmadan yapay zekâda görünmezsiniz" diyen herkese kaynağını sorun.

llms.txt nedir?

Jeremy Howard’ın 3 Eylül 2024’te yayınladığı bir öneri. Resmî bir standart değil, bir taslak.

Çıkış noktası mantıklı: dil modellerinin bağlam penceresi bir sitenin tamamını işlemeye yetmiyor. llms.txt, sitenin ne olduğunu ve hangi sayfalarının önemli olduğunu düz markdown olarak özetliyor. Model HTML ayrıştırmak zorunda kalmadan doğru sayfayı buluyor.

Kaynak: llmstxt.org.

Biçim kuralları

Taslak, dosyanın şu sırayla oluşmasını tanımlıyor:

1. Bayt sırası işareti (BOM) — isteğe bağlı
2. H1 — proje veya site adı. Tek zorunlu bölüm bu.
3. Blockquote — kısa özet. Zorunlu değil ama önerilir.
4. Markdown paragraf ve listeler — ayrıntı
5. H2 ile ayrılmış bölümler ve altlarında bağlantı listesi

Bağlantı listesindeki her satırın biçimi şöyle: köşeli parantez içinde ad, parantez içinde adres, ardından isteğe bağlı olarak iki nokta ve kısa açıklama.

Taslakta ayrıca Optional adında özel bir bölüm tanımlı: buradaki bağlantılar, daha kısa bir bağlam gerektiğinde atlanabilir sayılıyor. Yani "bunlar önemli ama olmazsa da olur" demenin yolu.

Doğru yazılmış bir dosya neye benziyor?

Yapı olarak şu iskelet:

• En üstte tek H1: site adı
• Hemen altında tek satırlık blockquote: site ne yapıyor
• Kısa bir künye bölümü: kim, nerede, ne zamandan beri
• H2 başlıklarıyla ayrılmış bölümler: hizmetler, blog, kurumsal
• Her bölümde bağlantılar ve yanlarında bir cümlelik açıklama

Kritik olan şu: bağlantı listesi çıplak adres yığını olmamalı. Yanındaki açıklama, modelin o sayfayı ne zaman kullanacağını anlamasını sağlıyor.

Bizim dosyamızı flatinium.com/llms.txt adresinde görebilirsiniz. CMS’ten otomatik üretiliyor — yeni hizmet sayfası eklendiğinde kendiliğinden güncelleniyor, elle bakım gerektirmiyor.

Gerçek bir örnek — kafe360

Kendi geliştirdiğimiz Kafe360 yazılımının llms.txt dosyası iyi bir referans. 129 gündür kesintisiz yayında olan bir üretim sistemi ve dosya taslağın tanımladığı yapıyı birebir izliyor.

Ölçüleri:

Toplam 10.550 karakter ve 142 satır. İçinde bir H1, tek paragraflık blockquote özet, 14 H2 bölüm ve 29 markdown bağlantı var.

Bölüm başlıkları şöyle dizilmiş: ne işe yarar, kimler kullanır, fiyatlandırma, temel özellikler, opsiyonel özellikler, menü özelleştirme, güvenlik, neden Kafe360, şirket bilgileri, sosyal medya, sayfalar, ücretsiz araçlar, mevzuat içerikleri ve İngilizce özet.

Bu yapıdan öğrenilecek dört şey var:

Fiyat tarihli yazılmış. Başlık "Fiyatlandırma (Temmuz 2026, Güncel)" biçiminde. Model fiyat bilgisinin ne zamana ait olduğunu görüyor — tarihsiz fiyat, eskidiğinde yanlış bilgiye dönüşüyor.

Şirket bilgileri ayrı bölüm. Kurucu, kuruluş, iletişim. Modelin markayı doğru tanıması için en işe yarar blok bu.

Opsiyonel özellikler ayrılmış. "İşletme ayarlarından açılıp kapatılabilir" diye ayrı bölüm — model "bu özellik var mı" sorusuna daha doğru cevap veriyor.

İngilizce özet var. Türkçe içerikli bir ürün için, İngilizce soran kullanıcıya da doğru cevap üretilmesini sağlıyor. Küçük ama akıllıca bir ekleme.

Peki botlar bu dosyayı gerçekten okuyor mu?

Dürüst cevap: bunu kimse yayınlanmış veriyle gösterebilmiş değil — ne okunduğunu iddia edenler ne okunmadığını iddia edenler.

Biz de ölçmeye çalıştık ve buradan bir ders çıktı. Kendi sitemizin erişim kaydına baktık ama pencere yalnızca 18 saatti ve alan adı yeni yayındaydı. Bu kadar kısa ve genç bir örneklemden "botlar okumuyor" sonucu çıkarmak yanlış olurdu; botlar dosyayı henüz keşfetmemiş de olabilir. O yüzden o ölçümü kanıt olarak sunmuyoruz.

Kafe360 tarafında ise ters vekil sunucuda istek düzeyinde erişim kaydı tutulmuyordu — yani orada da elimizde geriye dönük veri yok.

Bu ölçümü kendi sitenizde nasıl yaparsınız:

1. Sunucunuzda erişim kaydının açık olduğundan emin olun ve kullanıcı aracısı alanının kaydedildiğini doğrulayın
2. En az 30 günlük bir pencere biriktirin — daha kısası anlamlı değil
3. Kayıtta llms.txt geçen satırları süzün
4. Kullanıcı aracılarını ayırın: kendi test isteğinizi, tarayıcıları ve SEO araçlarını ayıklayın
5. Aynı pencerede yapay zekâ botlarının siteye kaç istek yaptığını sayın ve karşılaştırın

Beşinci adım kritik. "llms.txt istenmedi" tek başına bir şey söylemiyor; asıl anlamlı olan botlar siteye geldiği hâlde bu dosyaya uğramamış olması. Bot kimliklerinin tam listesi user agent yazımızda.

Erişim kaydı tutmuyorsanız önce onu açın — yapay zekâ görünürlüğü çalışacaksanız bu zaten temel ölçüm altyapınız.

Google ne diyor?

Google’ın yapay zekâ özellikleri belgesi net: yapay zekâ özetlerinde ve yapay zekâ modunda görünmek için yeni makine okunabilir dosyalar, yapay zekâ metin dosyaları veya işaretleme oluşturmanıza gerek yok.

Aynı belge, görünmek için gereken tek şeyin klasik arama uygunluğu olduğunu söylüyor: sayfa indekslenmiş olmalı, açıklama metniyle görünmeye uygun olmalı ve arama teknik gereksinimlerini karşılamalı.

Google tarafında llms.txt’in bir sıralama sinyali olduğuna dair hiçbir açıklama yok. Sektörde Google çalışanlarının bu dosyanın kullanılmadığı yönünde kamuya açık açıklamaları da geniş yer buldu; bunlar resmî belge değil ama Google’ın yazılı belgesiyle aynı yöne işaret ediyor.

O zaman biz neden tutuyoruz?

Dürüst olalım: bizim sitemizde llms.txt var ve yukarıdaki ölçümü yapan da biziz.

Çelişki değil, gerekçe şu:

Sonuç — Dosyayı tutmak savunulabilir çünkü maliyeti sıfır. Ama bir paket kalemi hâline getirip "GEO kurulumu" diye satmak, ölçülebilir faydası olmayan bir şeyi faturalandırmak olur. Yaklaşımımızın tamamını yapay zekâ arama optimizasyonu sayfasında yazdık.

robots.txt ile ilişkisi

İkisi sık karıştırılıyor ama bambaşka işler yapıyorlar.

Dördüncü satırdaki asimetri her şeyi anlatıyor: robots.txt’i yanlış yazmak sitenizi arama sonuçlarından silebilir, llms.txt’i yanlış yazmak hiçbir şey yapmaz.

Bu yüzden öncelik sırası nettir. robots.txt’i doğru yazmak zorunlu bir iş; llms.txt isteğe bağlı bir ek. Botlara erişim politikanızı Google’ın robots.txt belgesine göre kurup öyle devam edin.

Örnek senaryo — Bir müşteri llms.txt dosyasını elle yazdı ve altı ay güncellemedi. Dosyada hâlâ kapanmış bir hizmet ve eski fiyat vardı. Bir model o bilgiyi alıntılarsa yanlış bilgi yayılıyor. Otomatik üretilemeyen dosya, olmamasından kötü.

Sık yapılan beş hata

1. Dosyayı HTML olarak yazmak. Biçim markdown. HTML koyarsanız amacı ortadan kalkıyor — zaten ayrıştırma yükünü azaltmak için var.

2. Çıplak adres listesi yapmak. Her bağlantının yanında bir cümlelik açıklama olmalı. Açıklamasız liste, modele hangi sayfanın ne zaman işine yarayacağını söylemiyor.

3. Sitenin tamamını dökmek. Dosya bir site haritası değil, seçilmiş bir özet. 300 adres listelemek amacına aykırı; sitemap.xml zaten o işi yapıyor.

4. Elle yazıp güncellemeyi unutmak. Altı ay sonra kapanmış hizmetleri anlatan bir llms.txt, hiç olmamasından kötü. Otomatik üretilemiyorsa yazmayın.

5. robots.txt ile karıştırmak. İkisi ayrı işler. robots.txt erişim izni veriyor, llms.txt içeriği özetliyor. Bot erişimini kapatıp llms.txt yazmak anlamsız — kimse okuyamıyor.

Standardın bugünkü durumu

Taslak GitHub üzerinde açık ve tartışmaya açık. Bunun anlamı şu: yarın biçim değişebilir.

Bugün için tabloyu şöyle özetleyebiliriz:

Beşinci satır, dosyayı yazmayı savunulabilir kılan tek gerekçe. Kayıp yok, olası kazanç var.

Yazacaksanız doğru yapın

Otomatikleştirin. İçerik yönetim sisteminizden üretin. Bizimki her yeni hizmet ve blog yazısında kendini güncelliyor.

Özeti gerçekten özet yapın. Blockquote satırı tek cümlede ne yaptığınızı söylemeli. Model bu cümleyi alıntılayabilir.

Künye ekleyin. Yasal unvan, kuruluş yılı, adres, iletişim, hizmet bölgesi. Modelin markayı doğru tanıması için en işe yarar blok bu.

Yazarı belirtin. İçeriği kimin yazdığı, uzmanlığı ve doğrulanabilir profil bağlantıları. Bu bilgi hem burada hem yazar sayfasında hem yapısal veride aynı olmalı.

Bölümleri iş kollarına göre ayırın. "Hizmetler" diye tek yığın yerine SEO, yazılım, yapay zekâ diye ayrı H2 bölümleri.

Optional bölümünü kullanın. İkincil sayfaları oraya koyun; bağlam kısıtlıyken atlanabilir olduklarını söylemiş olursunuz.

Ölçün. Sunucu kaydınızda llms.txt isteklerini takip edin. Bir gün okunmaya başlarsa ilk siz göreceksiniz.

Ne zaman yazmayın?

Otomatik üretemiyorsanız. Elle bakım gerektiren dosya eskiyor ve eskimiş dosya yanlış bilgi yayıyor.

Temel sorunlarınız varken. Sayfalarınız indekslenmiyorsa, hızınız kötüyse veya hizmet sayfalarınız zayıfsa llms.txt sıradaki iş değil. Teknik SEO tarafındaki gerçek sorunlar önce gelir.

Birinin size bunu ana hizmet olarak sattığı durumda. Ölçülebilir faydası bugün gösterilemiyor. Bunu ana kalem yapan teklife ihtiyatla yaklaşın.

Özet

llms.txt yazmak on dakikalık iş ve otomatikleştirilebiliyorsa zararsız. Kurallar basit: tek H1, blockquote özet, H2 bölümleri, açıklamalı bağlantı listesi.

Ama beklentiyi doğru kurun. Bugünkü ölçülebilir gerçek şu: yapay zekâ botları siteye geliyor, bu dosyayı istemiyor. Görünürlük hâlâ indekslenebilirlik, güvenilirlik ve net cevaptan geçiyor — bu üçünü yapay zekâ neye göre öneriyor yazısında üreticilerin kendi belgelerinden aktardık.

Kendi sitenizde bu ölçümü yapmamızı isterseniz sunucu kaydı analizi SEO denetimi kapsamında — ilk değerlendirme ücretsiz.