La montée des agents IA qui parcourent le web relance l’idée d’un fichier /llms.txt, analogue à robots.txt, pour exprimer des préférences d’usage des contenus par les modèles. À date, ce fichier n’est pas un standard reconnu ni largement supporté, et son efficacité dépend entièrement de la bonne volonté des crawlers qui décideraient de le lire.
Constat clé: il n’existe pas de norme officielle pour /llms.txt; la majorité des agents IA publient un user-agent et s’alignent d’abord sur robots.txt; un fichier non standard risque d’ajouter de la complexité sans garantir un contrôle effectif; l’impact SEO direct d’un /llms.txt est nul, car les moteurs de recherche s’appuient sur robots.txt, les balises meta/HTTP et les sitemaps.
- Utilité potentielle: document de politique pour formaliser vos préférences (usage autorisé, attribution, limites), utile pour la transparence et les relations partenaires.
- Limites majeures: absence d’adoption universelle; contrôle non contraignant; surface de maintenance supplémentaire sans bénéfice SEO mesurable.
Impact SEO: un /llms.txt ne change pas l’indexation ni le classement; l’enjeu SEO se joue sur la maîtrise du crawl via robots.txt, la protection contre le scraping agressif, la clarté des signaux d’autorité (auteur, licence, canonicals) et la capacité à être cité correctement par les systèmes IA.
- Solution SEO recommandée (gouvernance du crawl): piloter l’accès via robots.txt en ciblant les user-agents des crawlers IA publiquement documentés (ex. GPTBot, CCBot, PerplexityBot), avec des règles d’autorisation/refus précises par répertoire; appliquer des 403 aux bots non conformes et mettre en place du rate limiting/WAF pour contenir le scraping.
- Signals d’indexation et de contrôle: utiliser X-Robots-Tag/Meta robots pour noindex, noarchive ou nocache sur les zones sensibles; conserver index,follow sur les pages stratégiques pour ne pas dégrader la découvrabilité.
- Préférences IA explicites: publier une page de politique d’usage IA (ex. /ai-policy) qui détaille conditions, attribution attendue et contact; vous pouvez aussi exposer un /llms.txt en simple miroir de cette politique, en sachant que son respect n’est pas garanti.
- Balises et en-têtes expérimentaux: certaines plateformes déclarent respecter des directives comme noai/noimageai en meta ou via X-Robots-Tag; vous pouvez les déployer à titre défensif, tout en surveillant leur efficacité réelle.
- Attribution et preuve d’origine: enrichir les pages avec Schema.org (author, datePublished, headline, articleSection, license); pour les médias, conserver métadonnées IPTC et, si pertinent, adopter C2PA pour la provenance; ces signaux favorisent l’attribution correcte dans les réponses IA et renforcent l’EEAT.
- Hygiène technique SEO: maintenir sitemaps complets et à jour avec lastmod; mailler interne fort vers les pages piliers; canoniques propres pour éviter les duplications perçues; performances et Core Web Vitals soignés.
- Surveillance continue: journaliser les user-agents, fréquences et patterns; tenir une liste à jour des crawlers IA autorisés/refusés; auditer trimestriellement robots.txt, titres/meta, données structurées et logs pour ajuster les contrôles.
- Gestion des contenus sensibles: mettre derrière authentification les ressources à forte valeur non destinées au public; contractualiser l’accès (licences/API) plutôt que d’espérer un respect universel d’un fichier texte.
En pratique, publier un /llms.txt peut servir de déclaration complémentaire, mais ne remplace ni robots.txt ni les mécanismes web établis; concentrez vos efforts SEO sur le contrôle du crawl, la clarté des signaux d’autorité et la traçabilité des contenus, tout en communicant une politique IA publique pour les acteurs de bonne foi.
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