A mediados de este año, algunos medios digitales comenzaron a experimentar con un archivo llamado llms.txt: una propuesta no oficial que buscaba declarar qué contenidos podían ser utilizados por modelos de lenguaje como los de Google.
La idea se inspiraba en el conocido archivo robots.txt, que indica a los motores de búsqueda qué partes de un sitio web pueden ser rastreadas.
En este caso del llms.txt, el objetivo era señalar qué materiales podían aparecer en los overviews o resúmenes generados por inteligencia artificial en los resultados de búsqueda.
En esta entrega de Hablemos Editorial te explicamos por qué esta iniciativa no prosperó y qué sí puede ayudarte a destacar en los nuevos formatos impulsados por IA.
Imagen: Dall-e
La propuesta del archivo llms.txt no vino de Google, sino de Paul McDonald, un exdirector de producto de dicha empresa que hoy día lidera un startup llamada Remedy, una plataforma que utiliza inteligencia artificial para automatizar tareas administrativas y repetitivas en empresas
La intención era legítima, fomentar transparencia y consentimiento explícito sobre qué materiales podrían ser usados para entrenamiento o respuestas generadas por IA, algo que preocupaba especialmente a medios de comunicación y creadores de contenido. McDonald lo publicó en Medium y Github y de ahí se comenzó a propagar la práctica.
Aunque algunos medios adoptaron la idea con entusiasmo, Google nunca la reconoció oficialmente ni la integró a sus sistemas. En cambio, ha dejado claro que prioriza otros factores más estructurales a la hora de seleccionar contenido para sus respuestas generadas por IA.
Es decir, Google no lo lee los llms.txt. y su estrategia para generar resúmenes con IA no depende de etiquetas voluntarias ni de archivos adicionales. Va a ser muy complejo poder controlar lo que llega o no a los modelos de lenguaje.
En lugar de buscar atajos o archivos mágicos, es más útil entender lo que Google realmente prioriza a la hora de generar AI overviews y otros resultados enriquecidos.
Aunque sus sistemas están en evolución constante, los principios fundamentales se mantienen estables:
Claridad: títulos informativos, subtítulos jerarquizados y párrafos bien escritos que permitan escanear fácilmente el contenido.
Experiencia: autoría identificable con conocimiento comprobable en el tema.
Confiabilidad: enlaces útiles, fuentes citadas y contexto suficiente para que el lector (y la IA) confíe en lo que se presenta.
Estructura y actualización: contenido bien organizado, con formatos consistentes, fechas visibles y señales de vigencia.
Estos factores no solo ayudan a mejorar el posicionamiento en el buscador, sino que también facilitan que el contenido sea tomado en cuenta para respuestas generadas por IA, que persiguen extraer información clara, confiable y útil para el usuario.
Entre tanto ruido de archivos, etiquetas, modelos y experimentos, conviene volver a lo esencial: el contenido de calidad sigue siendo el núcleo de toda estrategia digital sostenible.
Los algoritmos cambian, las plataformas evolucionan, pero lo que permanece es la utilidad, la estructura y la claridad del contenido que se publica. Lo que los lectores buscan —y lo que la IA termina amplificando— son señales claras de valor editorial.
No es cuestión de hacer trucos para que la IA levante lo que seleccionemos. Se trata de escribir para las personas, con rigor, intención y un diseño editorial bien pensado.
¿Está tu CMS listo para destacar lo mejor de tu contenido en este nuevo entorno?
En Tresite te ayudamos a migrar a una plataforma diseñada para cumplir con los criterios que sí importan. Cóntáctanos sin compromisos.
Alcanza más audiencia, mejora la calidad de tus contenidos, monetiza, reestructura tu redacción, optimiza recursos e incrementa el tráfico a tus publicaciones.
Tu transformación empieza aquí
