GEO / IA
Sept.–nov. 2024 — SEJ · Ahrefs · Search Engine Roundtable
Que faut-il retenir de llms.txt proposé, mais jamais adopté officiellement ?
Proposé par Jeremy Howard (Answer.AI). Google, OpenAI, Anthropic et Perplexity ne l'utilisent pas pour la citation ou le classement ; Google l'ignore explicitement. Utile seulement comme confort de documentation développeur, pas comme levier de visibilité.
Analyse développée
Cette fiche sert de point de contrôle pendant un audit. La source indiquée fixe le contexte factuel, puis la réponse directe précise ce que tu dois vérifier avant de décider d'une action.
Dans une logique SFT, le sujet se rattache à Structure. Il ne suffit donc pas de connaître la règle. Il faut vérifier si le signal est visible dans la page, relié au reste du site, et soutenu par une preuve compréhensible par une machine.
Les requêtes associées à cette fiche sont llms.txt, jeremy howard, answer.ai, mintlify. Elles donnent le vocabulaire utile pour nommer le problème dans un brief, un audit ou une page de réponse destinée à Google et aux moteurs IA.
Traduction SFT
Structure transforme la règle en architecture lisible : titres, URLs, données structurées, contenu visible et hiérarchie claire.