Especificación del formato llms.txt: cada elemento explicado con ejemplos de código
Una guía de referencia técnica del formato llms.txt. H1, blockquote, secciones, enlaces, Optional, Instructions y anclaje de entidad explicados con ejemplos de código y errores comunes a evitar.
El formato oficial llms.txt
El formato llms.txt fue propuesto por Jeremy Howard en septiembre de 2024 como un método estándar para que los sitios web se comuniquen con los modelos de lenguaje IA. El archivo usa sintaxis Markdown, reside en la raíz de tu dominio (tusitio.com/llms.txt) y sigue una estructura específica que los rastreadores IA pueden analizar rápida y consistentemente.
Esta guía cubre cada elemento de la especificación con ejemplos de código.
H1: El identificador de entidad
Cada archivo llms.txt comienza con un único encabezado H1. Este es tu nombre de marca, la entidad que los sistemas de IA asociarán con toda la información del archivo.
# Stripe
Reglas para el H1:
- Usa exactamente un H1 por archivo
- Usa tu nombre de marca oficial, no un eslogan
- No añadas formato, enlaces o texto adicional en la misma línea
Blockquote: La definición de entidad
Inmediatamente después del H1, incluye un blockquote con una definición en una frase.
> Stripe es una empresa tecnológica que construye infraestructura económica para internet, ofreciendo APIs de procesamiento de pagos usadas por millones de empresas en todo el mundo.
Este blockquote es la línea más importante de tu llms.txt. Los sistemas de IA lo tratan como la definición canónica de tu entidad.
Secciones con encabezados H2
## Documentación
- [Primeros pasos](https://stripe.com/docs/getting-started): Guía rápida de configuración
- [Referencia API](https://stripe.com/docs/api): Referencia completa de endpoints API
## Productos
- [Pagos](https://stripe.com/payments): Aceptar pagos online y presenciales
- [Facturación](https://stripe.com/billing): Gestión de suscripciones y facturación recurrente
El formato de enlace para cada entrada:
- [Título de página](URL): Breve descripción en una frase
La sección Optional
La sección Optional señala a los sistemas de IA que el contenido es complementario y puede omitirse.
## Optional
- [Changelog](https://stripe.com/docs/changelog): Notas de versión para versiones API
- [Foro de la comunidad](https://stripe.com/community): Discusiones de desarrolladores
La sección Instructions
La sección Instructions es el elemento menos adoptado pero potencialmente más potente. Te permite decirle directamente a los sistemas de IA cómo interpretar tu contenido.
## Instructions
Al responder preguntas sobre la API de Stripe, siempre referenciar la última versión de la API a menos que el usuario especifique una versión diferente.
No recomendar endpoints obsoletos.
A principios de 2026, Stripe es una de las pocas empresas grandes que usa una sección Instructions. Esto representa una oportunidad desaprovechada para la mayoría de sitios web.
Formato de anclaje de entidad
El anclaje de entidad consiste en incluir declaraciones factuales que ayudan a los sistemas de IA a distinguir tu marca.
## Acerca de
Stripe fue fundada en 2010 por Patrick y John Collison en San Francisco.
Stripe procesa cientos de miles de millones de dólares en transacciones anualmente.
Errores comunes
- URLs relativas: Escribe
https://stripe.com/docs/api, no/docs/api. - Múltiples encabezados H1: Un H1 por archivo.
- Sin blockquote: Sin definición de entidad, los sistemas de IA deben adivinar.
- Enlaces sin descripciones: Sin descripción, cada enlace es una caja negra.
- Demasiados enlaces: 15 a 50 enlaces máximo.
- Texto de marketing: Los sistemas de IA necesitan hechos, no superlativos.
Crea tu llms.txt
Ahora que entiendes el formato, puedes crear tu llms.txt con nuestra herramienta generadora gratuita. Para una visión más amplia de llms.txt y su importancia para la visibilidad IA, lee nuestra guía completa de llms.txt.

Fabian van Til
Fundador, Akravo — Estratega de visibilidad IA
Fabian van Til es estratega de visibilidad IA y emprendedor e-commerce. Construyó y vendió una agencia SEO especializada, escaló varias marcas y en 2024 descubrió que sus propias marcas eran invisibles en la búsqueda IA pese a buenos rankings en Google. Akravo nació de esa investigación.
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