Четыре месяца назад я добавил на блог файлы llms.txt и llms-full.txt. Пора посмотреть, что это дало в цифрах.
Коротко о llms.txt
Это robots.txt для языковых моделей. Файл в корне сайта помогает AI-системам — ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini — лучше понимать структуру и содержание контента. Подробнее писал в отдельном посте.
Методология
Сравнил два периода по 4 месяца:
| Период | Даты | Статус |
|---|
| До | 18 марта — 17 июля 2024 | без llms.txt |
| После | 18 июля — 18 ноября 2024 | с llms.txt |
Источник — Яндекс.Метрика, отчёт «Переходы по ссылкам на сайтах».
Отфильтровал домены AI-чатов: chatgpt.com, perplexity.ai, chat.deepseek.com, gemini.google.com, chat.qwen.ai, copilot.microsoft.com, alice.yandex.ru.
Результаты
Общая картина
| Метрика | До llms.txt | После llms.txt | Изменение |
|---|
| Всего переходов по ссылкам | 160 сессий / 114 юзеров | 290 сессий / 136 юзеров | +81% / +19% |
| Из них с LLM-сервисов | 75 сессий / 51 юзер | 92 сессии / 64 юзера | +23% / +25% |
| Доля LLM (сессии) | 47% | 32% | −15 п.п. |
| Доля LLM (пользователи) | 45% | 47% | +2 п.п. |
Разбивка по сервисам
| Сервис | До (сессии) | После (сессии) | Изменение |
|---|
| Perplexity | 29 | 55 | +90% 📈 |
| ChatGPT | 31 | 26 | −16% |
| DeepSeek | 10 | 1 | −90% 📉 |
| Gemini | 3 | 2 | −33% |
| Qwen | 2 | 1 | −50% |
| Copilot | — | 4 | новый |
| Alice | — | 3 | новый |
Что это значит
Perplexity — главный бенефициар. Почти двукратный рост. Этот сервис явно лучше других поддерживает формат llms.txt и активнее использует структурированные данные для ответов с цитированием источников.
ChatGPT стабилен по пользователям (22 → 23), но сессий меньше. Гипотеза: пользователи получают ответы прямо в чате и реже переходят на сайт. Это не плохо — контент всё равно работает.
DeepSeek резко просел. Возможные причины: изменение политики цитирования, ограничение ссылок на внешние источники, или просто меньше пользователей из СНГ стали использовать этот сервис.
Появились новые игроки. Microsoft Copilot и Яндекс Алиса начали приводить трафик, хотя раньше их не было совсем.
Парадокс долей. LLM-трафик вырос в абсолютных числах (+23%), но его доля упала с 47% до 32%. Причина — общий реферальный трафик вырос ещё сильнее (+81%). Другие источники (ahrefs, threads, habr) росли быстрее.
Стоит ли внедрять
Да, если:
- Ваш контент полезен и уникален
- Вы хотите, чтобы AI-системы корректно цитировали вас
- Готовы потратить 15-30 минут на настройку
Для WordPress есть плагины (я использую All in One SEO), для других CMS — ручная настройка или генераторы.
Что не стоит ожидать
Взрывного роста не будет. +23% за 4 месяца — это хороший, но не драматичный результат. Зато это качественный трафик: люди приходят по конкретным запросам, которые задали AI-ассистенту.
Вывод: llms.txt работает, особенно для Perplexity. Минимальные усилия, измеримый результат. Если у вас технический блог или база знаний — внедряйте.