2024'ün sonlarından beri SEO ve yapay zekâ dünyasında aynı dosya adı dönüp duruyor: llms.txt. Bazılarına göre yapay zekâ çağının robots.txt'si, bazılarına göre faydası hâlâ kanıtlanmamış düz bir metin dosyası. Peki gerçekte ne yapıyor?
Nedir peki?
llms.txt, Jeremy Howard'ın Eylül 2024'te önerdiği bir Markdown dosyası. Amaç, web sitelerinin önemli gördüğü içeriği LLM'lere ve AI agent'lara daha yalın bir biçimde sunmasını sağlamak.
Fikir basit: bir web sayfası navigasyon, JavaScript, reklam ve her türden arayüz öğesini taşır. Bir AI agent'ın ihtiyacı olan şey genelde bunların hiçbiri değil, sadece içeriğin kendisi. llms.txt de kısa bir açıklama ve önemli sayfalara giden bağlantılar sunuyor.
# Site Name
> Short description of the website.
Additional information about the website.
## Documentation
- [Getting Started](https://example.com/getting-started): Introduction to the project.
- [API Reference](https://example.com/api): Complete API documentation.
## Blog
- [Article One](https://example.com/article-one)
- [Article Two](https://example.com/article-two)
Yapısı da basit: # site adını belirler, > kısa bir açıklama verir, ## içeriği bölümlere ayırır, bağlantılar da ilgili kaynaklara işaret eder.
Burada robots.txt'den farkı önemli. robots.txt crawler'lara nereye girebileceklerini söyler; llms.txt ise bir izin veya yasak listesi değil, AI agent'lara hangi içeriğin önemli olduğunu gösterir.
Bir de llms-full.txt var
Pratikte çoğu zaman iki dosyayı birlikte görürsünüz:
llms.txtiçindekiler tablosudur. Site adı, kısa bir özet ve açıklamalı bir bağlantı listesi. Birkaç yüz kelimeyi geçmemesi beklenir.llms-full.txtise kitabın kendisi. Listelenen sayfaların gerçek metni, navigasyon ve arayüz kalabalığından arındırılıp tek bir Markdown dosyasında birleştirilmiş hâli.
Bu ayrımın arkasında pratik bir denge var: context window'daki yer pahalı, ama her sayfayı tek tek çekmek yavaş. Küçük bir tanıtım sitesi için ilk dosya yeter. Bir dokümantasyon sitesi, API referansı ya da bilgi tabanı işletiyorsanız ikisini birlikte yayınlamak yaygın bir pratik. Anthropic'in dokümantasyonu tam olarak bunu yapıyor: ince bir indeks dosyasının yanında çok daha büyük bir tam metin dökümü.
Önerinin Ağustos 2026'da yayınlanan ikinci sürümü üçüncü bir yol ekliyor: her sayfanın temiz Markdown sürümünü aynı URL'de .md uzantısıyla sunmak. Böylece bir agent dev bir dosyayı indirmek yerine sadece ihtiyacı olan sayfayı çekebiliyor.
Kimler kullanıyor?
Fikrin etrafında bir ekosistem oluştu. Anthropic, Cloudflare, Stripe ve Vercel gibi şirketler bu dosyaları geliştirici dokümantasyonlarında yayınlıyor. Mintlify ve GitBook gibi dokümantasyon platformları bunları otomatik üretebiliyor, Wix her site için bir tane oluşturuyor, WordPress tarafında da Yoast SEO ve AIOSEO bunu bir eklenti olarak sunuyor. Chrome'un Lighthouse'u da deneysel agentic browsing denetiminde dosyanın var olup olmadığını kontrol ediyor.
Burada dikkat edilmesi gereken yaygın bir yanılgı var: bir yapay zekâ şirketinin kendi dokümantasyonunda llms.txt yayınlaması, o şirketin botunun sizin sitenizdeki llms.txt'yi okuduğu anlamına gelmiyor. Bunlar birbirinden ayrı iki iddia. Anthropic dosyayı yayınlıyor, ama Claude'un yanıt üretirken bu dosyaları kullandığını söylemiş değil.
Yani soru hâlâ ayakta: dosyanın var olması, onu gerçekten okuyan bir şey olduğu anlamına mı geliyor?
Gerçek dosyalar neye benziyor?
Spesifikasyondaki örnek derli toplu görünüyor, ama sahadaki dosyalar birbirinden çok farklı. Anthropic'in llms.txt'si yaklaşık 60 KB'lık 620 satırlık bir indeks; llms-full.txt'si ise kabaca 24 MB. Aralarında birkaç yüz katlık bir fark var, ki bu tek başına iki dosyanın neden ayrı durduğunu açıklıyor.
Cloudflare kökte tek bir dosya yayınlamıyor bile. /workers/llms.txt ve /agents/llms.txt gibi ürün başına birer dosya sunuyor; böylece bir agent tüm platformu ayrıştırmak yerine sadece üzerinde çalıştığı kapsamı çekiyor.
Stripe'ın dosyasında ise spesifikasyonda hiç geçmeyen bir bölüm var: doğrudan LLM agent'lara seslenen yönlendirmeler. "Her zaman eski Charges API yerine Checkout Sessions API'yi kullan" ya da "eski Card Element'i asla önerme" gibi satırlar içeriğe giden bağlantılar değil; eskimiş eğitim verisiyle çalışan bir modele yapılmış düzeltmeler.
O noktada dosya bir içerik haritası olmaktan çıkıp agent'a verilen bir brief hâline geliyor. Bu da bir soruyu açıyor: dosyanın içine talimat yazılabiliyorsa, onu okuyan agent bunlara ne kadar güvenmeli? Ortada bir doğrulama mekanizması yok.
Küçük bir site için nasıl görünüyor?
Yukarıdaki örnekler büyük dokümantasyon siteleri. Beş sayfalık bir tanıtım sitesinde dosya daha çok şuna benziyor:
# Sewrio
> Sewrio turns a photo of a garment into an editable, production-ready
> sewing pattern, complete with seam allowance and grainline.
## Pages
- [Home](https://sewrio.com/): Overview of Sewrio and what it does.
- [What We Do](https://sewrio.com/what-we-do): How the photo-to-pattern process works.
- [Why Us](https://sewrio.com/why-us): How Sewrio differs from CAD software and manual drafting.
- [FAQ](https://sewrio.com/faq): Common questions about Sewrio.
- [Contact](https://sewrio.com/contact): How to reach the Sewrio team.
## Blog
- [Post titles are filled in dynamically](https://sewrio.com/blog/...)
Buradaki asıl mesele dosyanın içeriği değil, nasıl üretildiği. Bu dosya statik değil; bir route handler'dan text/markdown olarak dönüyor ve blog bölümü kendini hâlihazırda var olan yazılardan dolduruyor. Next.js tarafında bu, app/llms.txt/route.ts altında birkaç satır demek.
Bu fark önemli, çünkü elle yazılmış bir llms.txt üçüncü ayında eskimiş oluyor: bağlantılar ölüyor, yeni sayfalar listeye hiç girmiyor. Agent da size bunu söylemiyor, sadece yanlış haritayı okuyup yoluna devam ediyor.
Yazacaksanız iki küçük not. Blockquote'u bir pazarlama cümlesi değil, bir tanım cümlesi yapın; ve spesifikasyonun H2 bölümlerinde bağlantı listeleri beklediğini unutmayın. Dil sürümleri ya da sitemap gibi ekstralar, ayrı bir "Notlar" bölümünden çok giriş paragrafına yakışıyor.
Veriler ne diyor?
Ahrefs'in Haziran 2026'da yayınladığı çalışma 137.000 alan adını kapsıyor. Bu alan adlarının kabaca %28'inde bir llms.txt vardı; ancak geçerli dosyaların %97'si Mayıs 2026'nın tamamında tek bir istek almadı. Trafik alan küçük kesimde de gelen isteklerin çoğu SEO araçlarından ve genel amaçlı crawler'lardan geliyordu.
İşin ilginç kısmı şu: isimle tanımlanabilen yapay zekâ botları arasında GPTBot ilk sırada, hemen arkasında da Claude-Code var. Yani dosyayı gerçekten isteyenler sohbet asistanları değil, coding agent'lar.
SE Ranking'in 300.000 alan adı üzerindeki ayrı bir analizi de llms.txt bulundurmak ile yapay zekâ atıfları almak arasında anlamlı bir ilişki bulamadı.
Crawl edilmek, indekslenmek ve kullanılmak aynı şey değil
Yapay zekâ ve arama sistemlerinden söz ederken bu üçünün ayrı durması gerekiyor.
Crawl edildi. Bir bot dosyaya ulaştı.
Bot → /llms.txt → 200 OK
Bu size bir crawler'ın dosyayı çektiğini söyler.
İndekslendi. Bir arama motoru dosyanın içeriğini indeksine aldı. Bu size dosyanın o arama sistemi içinde bulunabilir olduğunu söyler.
Kullanıldı. Sistem bir yanıt üretirken ya da başka bir işi yaparken gerçekten dosyanın içeriğinden yararlandı.
İlk ikisi üçüncüsünü otomatik olarak kanıtlamıyor:
Crawl edildi ≠ Kullanıldı
İndekslendi ≠ Sıralama sinyali
Bu ayrımın ne kadar kolay atlandığına dair güzel bir örnek var. Bir SEO uzmanı, tamamen şaka olsun diye cats.txt adında bir standart uydurdu: sitenizin kökünde duran ve ofis kedilerinizi, 10 üzerinden puanlanmış mırlama seviyeleriyle birlikte ilan eden bir metin dosyası. Botlar dosyayı çekti, Google indeksledi ve bir AI Overview hiç var olmamış bir kediyi, kaynak olarak bu dosyayı göstererek anlattı. Yani insanların llms.txt için düzenli olarak kanıt diye sunduğu gözlemler, uydurma bir dosyada da tam olarak aynı şekilde gerçekleşti.
Google ne diyor?
Burada işler netleşiyor. Google'ın Search Central dokümantasyonundaki yapay zekâ optimizasyonu kılavuzu, üretken yapay zekâ özellikleri de dahil olmak üzere Google Arama'da görünmek için llms.txt gibi makine tarafından okunabilir dosyalar oluşturmanız gerekmediğini ve Arama'nın bu dosyaları kullanmadığını açıkça söylüyor. Kılavuz ayrıca bu tür dosyaların bir siteye ne fayda ne zarar getirdiğini belirtiyor.
Yani bugün itibarıyla "siteme llms.txt eklersem Google'da daha üst sıralarda çıkarım" sonucu geçerli değil.
Bu nokta önemli, çünkü llms.txt hakkında yazılan içeriğin bir kısmı onu doğrudan AI SEO ya da bir GEO hack'i olarak çerçeveliyor. Google'ın kendi açıklaması bu kadar güçlü bir iddiayı desteklemiyor.
Tuhaf olan şu ki Google'ın cevabı hangi ekibe sorduğunuza göre değişiyor:
İki ekip farklı sorulara cevap veriyor, dolayısıyla çelişki göründüğünden küçük. Ama "Google diyor ki" diye başlayan tek bir cümle yazmayı da imkânsız hâle getiriyor.
Peki nereye oturuyor?
Şimdilik llms.txt'yi şöyle tanımlarım:
Web sitelerinin içeriğini yapay zekâ sistemlerine daha okunur ve yapılandırılmış bir biçimde sunabilmesi için önerilen, gelişmekte olan bir yaklaşım.
Pratik cevap ise soruyu ikiye ayırmaktan geliyor:
- Arama görünürlüğü için mi? Bugün bunu destekleyen bir veri yok. Aksini söyleyen iki büyük çalışma ve Google'ın kendi dokümantasyonu var.
- Coding agent'lar için mi? Bu taraf daha umut verici görünüyor. Dosyayı gerçekten isteyen botlar bu kategoriye giriyor. Bir dokümantasyon sitesi işletiyorsanız ve platformunuz dosyayı zaten üretiyorsa, size hiçbir maliyeti yok.
Yukarıdaki talimatlar meselesinin bir de öteki yüzü var. Ahrefs raporu, llms.txt dosyalarını prompt injection riski açısından inceleyen bir tarayıcıdan söz ediyor. Agent'lar okuduklarına güvenmeye meyilli, dolayısıyla CMS'inizin sizin adınıza ne yazdığına bir göz atmaya değer.
Sonuç
Web'in yapay zekâ tarafından nasıl tüketildiği önümüzdeki yıllarda değişmeye devam edecek ve llms.txt de bu değişimin bir parçası olabilir. İki okuma da tutarlı: ya erken bir standardın iskelesinin kurulduğunu izliyoruz (platformlar üretiyor, Lighthouse denetliyor, coding agent'lar okumaya başladı), ya da sektörün her yeni fikri ürünleştirme refleksini izliyoruz.
Hangisi olduğunu söylemenin henüz bir yolu yok. Ama en azından hangi cümlenin veri, hangisinin dilek olduğunu söyleyebiliriz.
"Bir bot dosyayı çekti" veri. "O hâlde kullanıyor olmalı" dilek.