अंतिम अपडेट 6 अप्रैल, 2026 को
एआई क्रॉलर वेब को पढ़ने के तरीके को बदल रहे हैं।
वर्षों तक, केवल Google और Bing जैसे सर्च इंजन ही बड़े पैमाने पर वेबसाइटों को क्रॉल करते थे। आज, बड़े भाषा मॉडल यही काम कर रहे हैं। वे मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सामग्री को क्रॉल करते हैं, उत्तर प्राप्त करते हैं और AI सर्च सिस्टम को शक्ति प्रदान करते हैं।
इस बदलाव के कारण एक नई फाइल बन गई है जिसे अब कई वेबसाइटें जोड़ रही हैं: एलएलएम.txt.
कुछ लोगों का मानना है कि यह एआई का robots.txt बन जाएगा।
कुछ लोगों का दावा है कि इससे रैंकिंग पर असर पड़ेगा। ChatGPT और गूगल एसजीई।
लेकिन ऑनलाइन उपलब्ध अधिकांश स्पष्टीकरण अधूरे हैं।
llm.txt आखिर है क्या?
इसे क्यों बनाया गया?
और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि, क्या इससे वाकई कोई फायदा होता है? एसईओ?
इस गाइड में, आप जानेंगे कि llm.txt क्या है, यह कैसे काम करता है, आज कौन से एआई सिस्टम इसका उपयोग करते हैं, और क्या इसे अपनी साइट में जोड़ने से एआई खोज में दृश्यता में सुधार हो सकता है।
अंत तक, आपको ठीक-ठीक पता चल जाएगा कि llm.txt कब महत्वपूर्ण है और कब नहीं।
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llm.txt क्या है?
llm.txt एक प्रस्तावित मानक है जो अनुमति देता है वेबसाइट भाषा के बड़े मॉडलों तक पहुँचने और उनकी सामग्री का उपयोग करने के तरीके को नियंत्रित करने का अधिकार मालिकों के पास होता है।
सरल शब्दों में कहें तो, यह एक अनुमति फ़ाइल है जिसे विशेष रूप से एआई सिस्टम के लिए डिज़ाइन किया गया है।
जिस तरह robots.txt सर्च इंजन क्रॉलर को बताता है कि उन्हें किन पेजों को क्रॉल और इंडेक्स करने की अनुमति है, उसी तरह llm.txt एआई क्रॉलर को बताता है कि क्या उन्हें प्रशिक्षण, पुनर्प्राप्ति और उत्तर निर्माण के लिए सामग्री एकत्र करने की अनुमति है।
यह फ़ाइल वेबसाइट के रूट फ़ोल्डर में रखी जाती है, आमतौर पर इस स्थान पर:
https://example.com/llm.txt
जब कोई एआई क्रॉलर किसी साइट पर जाता है, तो वह कोई भी डेटा एकत्र करने से पहले इस फ़ाइल को पढ़ सकता है। यह फ़ाइल बताती है कि सिस्टम को उस डोमेन पर मौजूद सामग्री के साथ क्या करने की अनुमति है।
इसमें यह शामिल है कि क्या सामग्री का उपयोग एआई को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है, क्या इसे लाइव उत्तरों के लिए प्राप्त किया जा सकता है, और क्या साइट के कुछ अनुभाग प्रतिबंधित हैं।
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llm.txt में “LLM” का क्या अर्थ है?
एलएलएम का मतलब है बड़ा भाषा मॉडल.
ये एआई सिस्टम हैं जो टूल्स के पीछे काम करते हैं, जैसे कि ChatGPTगूगल जेमिनी क्लाउडऔर परप्लेक्सिटी। इन्हें वेब, लाइसेंस प्राप्त प्रकाशकों और मालिकाना स्रोतों से एकत्रित विशाल डेटासेट का उपयोग करके मानव-समान पाठ को पढ़ने और उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
जैसे-जैसे इन प्रणालियों का व्यापक उपयोग होने लगा, वे बड़े पैमाने पर वेबसाइटों को खंगालने लगीं। न केवल उत्तरों के लिए जानकारी प्राप्त करने के लिए, बल्कि प्रशिक्षण और सुधार के लिए डेटा एकत्र करने के लिए भी।
llm.txt को वेबसाइट मालिकों को इन सिस्टमों को सीधे नियम बताने का एक तरीका प्रदान करने के लिए बनाया गया था।
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llm.txt को किन चीज़ों को नियंत्रित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
robots.txt के विपरीत, जो केवल क्रॉलिंग और इंडेक्सिंग को नियंत्रित करता है, llm.txt मुख्य रूप से इस पर ध्यान केंद्रित करता है। सामग्री एकत्र होने के बाद उसका उपयोग कैसे किया जाता है.
यह घोषित कर सकता है कि एआई सिस्टम को निम्नलिखित कार्य करने की अनुमति है या नहीं:
इस सामग्री का उपयोग नए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए करें।
सामग्री को आंतरिक डेटासेट में संग्रहित करें।
उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों का उत्तर देने के लिए सामग्री प्राप्त करें।
किसी वेबसाइट के केवल कुछ निश्चित अनुभागों तक ही पहुंच प्राप्त करें।
यह अंतर महत्वपूर्ण है।
robots.txt इस प्रश्न का उत्तर देता है:
"क्या आप इस पेज को क्रॉल और इंडेक्स कर सकते हैं?"
llm.txt एक अलग प्रश्न का उत्तर देता है:
"क्या आप इस सामग्री का उपयोग सिस्टम को प्रशिक्षित करने या उत्तर उत्पन्न करने के लिए कर सकते हैं?"
llm.txt क्या नहीं है
llm.txt एक रैंकिंग फाइल नहीं है।
इसका गूगल रैंकिंग पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता।
इससे इंडेक्सिंग में सुधार नहीं होता है।
इससे एआई सर्च में दृश्यता नहीं बढ़ती है।
इसका उद्देश्य शासन है, अनुकूलन नहीं।
इसका उद्देश्य प्रकाशकों को नियंत्रण और कानूनी पारदर्शिता प्रदान करना है, न कि एसईओ लाभ प्रदान करना।
यह बिंदु महत्वपूर्ण है, क्योंकि llm.txt के बारे में वर्तमान में हो रही अधिकांश चर्चा इसे गलत तरीके से रैंकिंग सिग्नल के रूप में मानती है।
यह नहीं।
llm.txt क्यों बनाया गया?
llm.txt को इसलिए बनाया गया क्योंकि मौजूदा वेब मानक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए नहीं बनाए गए थे।
दशकों तक, robots.txt ही काफी था। यह नियंत्रित करता था कि सर्च इंजन वेबसाइटों को कैसे क्रॉल और इंडेक्स करते हैं। यह एक सरल प्रश्न का उत्तर देता था: खोज परिणामों में कौन से पृष्ठ दिखाई दे सकते हैं?
लेकिन बड़े भाषा मॉडलों ने एक बिल्कुल अलग उपयोग का मामला पेश किया।
एआई सिस्टम केवल पेजों को इंडेक्स नहीं कर रहे थे। वे मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए भारी मात्रा में टेक्स्ट एकत्र कर रहे थे, इसे आंतरिक डेटासेट में संग्रहीत कर रहे थे, और व्यावसायिक उत्पादों में उत्तर उत्पन्न करने के लिए इसका पुन: उपयोग कर रहे थे।
robots.txt के पास इनमें से किसी भी चीज को नियंत्रित करने का कोई तरीका नहीं था।
अनियंत्रित एआई क्रॉलिंग का उदय
ChatGPT, Bard और जैसे टूल के रूप में क्लाउड जब यह लोकप्रिय हो गया, तो प्रकाशकों ने कुछ नया देखना शुरू कर दिया।
उनकी सामग्री एआई द्वारा दिए गए उत्तरों के भीतर दिखाई दे रही थी।
उनके लेखों को बिना संदर्भ दिए ही पुनर्कथन के रूप में प्रस्तुत किया जा रहा था।
उनकी सशुल्क और लाइसेंस प्राप्त सामग्री का अप्रत्यक्ष रूप से उल्लेख किया जा रहा था।
कई मामलों में, यह बिना सहमति के और बिना किसी तकनीकी तरीके के हुआ जिससे इससे बाहर निकला जा सके।
सर्च इंजन के विपरीत, एआई ट्रेनिंग पाइपलाइन हमेशा robots.txt का पालन नहीं करती थीं। कुछ क्रॉलर इसे पूरी तरह से अनदेखा कर देते थे। अन्य क्रॉलर नियमों के अस्तित्व में आने से बहुत पहले ही कंटेंट इकट्ठा कर लेते थे।
इससे एक गंभीर कानूनी और नैतिक समस्या उत्पन्न हो गई।
कॉपीराइट, लाइसेंसिंग और प्रकाशक का दबाव
विवाद जल्द ही एसईओ से परे चला गया।
समाचार संगठनों, अकादमिक प्रकाशकों और कंटेंट प्लेटफॉर्मों ने कॉपीराइट उल्लंघन और डेटा के उपयोग को लेकर चिंताएं जताना शुरू कर दिया। प्रशिक्षण डेटा में मालिकाना हक वाली सामग्री का उपयोग करने के लिए एआई कंपनियों के खिलाफ कई हाई-प्रोफाइल मुकदमे दायर किए गए।
इसी दौरान, नियामकों ने यह जांचना शुरू कर दिया कि एआई मॉडल जानकारी कैसे प्राप्त करते हैं और क्या प्रकाशकों का उस प्रक्रिया पर कोई नियंत्रण है।
प्रकाशकों को एक ऐसे तंत्र की आवश्यकता थी जो अनुमतियों को स्पष्ट रूप से संप्रेषित कर सके।
सिर्फ रेंगने के लिए नहीं।
लेकिन प्रशिक्षण, सामग्री के भंडारण और पुन: उपयोग के लिए।
robots.txt फ़ाइल क्यों पर्याप्त नहीं है?
robots.txt को 1990 के दशक में डिजाइन किया गया था।
इसमें यह माना जाता है कि क्रॉलर पेजों को इंडेक्स करते हैं और फिर लिंक दिखाते हैं।
यह निम्नलिखित के बीच अंतर नहीं करता है:
अनुक्रमण और प्रशिक्षण।
पढ़ना और संग्रहित करना।
लिंक प्रदर्शित करना और उत्तर उत्पन्न करना।
robots.txt में ऐसा कोई निर्देश नहीं है जो यह कहता हो:
आप इस पेज को क्रॉल कर सकते हैं, लेकिन आप इसका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं कर सकते।
llm.txt को ठीक इसी कमी को पूरा करने के लिए बनाया गया था।
llm.txt का लक्ष्य
llm.txt को परिचय देने के लिए बनाया गया था स्पष्ट सहमति एआई डेटा संग्रह में।
इसका उद्देश्य वेबसाइट मालिकों को यह घोषित करने का एक तरीका प्रदान करना है:
क्या एआई सिस्टम उनकी सामग्री एकत्र कर सकते हैं?
क्या उस सामग्री का उपयोग प्रशिक्षण के लिए किया जा सकता है?
क्या इसका उपयोग उत्तर उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है?
अस्पष्ट कानूनी व्याख्याओं पर निर्भर रहने के बजाय, एआई प्लेटफॉर्म एक मानक फाइल की जांच करेंगे और जानेंगे कि उन्हें क्या करने की अनुमति है।
इससे llm.txt एसईओ के बजाय शासन व्यवस्था पर अधिक केंद्रित हो जाता है।
यह एआई युग के लिए एक नियंत्रण परत है।
एसईओ पेशेवरों और प्रकाशकों के लिए यह क्यों महत्वपूर्ण है?
हालांकि llm.txt रैंकिंग का कारक नहीं है, फिर भी यह एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत देता है।
वेब अब ओपन क्रॉलिंग से हटकर परमिशन-बेस्ड एक्सेस की ओर बढ़ रहा है।
जैसे-जैसे एआई विनियमन बढ़ता है और लाइसेंसिंग अधिक आम होती जाती है, प्लेटफ़ॉर्म ऐसी सामग्री को प्राथमिकता देंगे जो स्पष्ट रूप से अधिकृत हो और जिसका पुन: उपयोग कानूनी रूप से सुरक्षित हो।
उस स्थिति में, llm.txt रैंकिंग को बढ़ाने में सहायक नहीं हो सकता है।
लेकिन इससे पात्रता निर्धारित हो सकती है।
किस विषयवस्तु पर प्रशिक्षण दिया जा सकता है?
किस सामग्री का हवाला दिया जा सकता है?
एआई के उत्तरों में कौन-कौन सी सामग्री दिखाई दे सकती है?
llm.txt कैसे काम करता है?
llm.txt एक अनुमति फ़ाइल के रूप में काम करती है जो वेबसाइट के रूट में स्थित होती है और उपयोग के नियमों को सीधे एआई क्रॉलर को बताती है।
जब कोई कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली किसी डोमेन पर जाती है, तो वह सबसे पहले llm.txt नामक फ़ाइल का अनुरोध कर सकती है। इस फ़ाइल में निर्देश होते हैं जो बताते हैं कि क्रॉलर साइट की सामग्री के साथ कैसे इंटरैक्ट कर सकता है। robots.txt की तरह इंडेक्सिंग व्यवहार को नियंत्रित करने के बजाय, llm.txt इस बात पर ध्यान केंद्रित करती है कि एकत्रित सामग्री को एक्सेस करने के बाद उसका उपयोग कैसे किया जा सकता है।
यह फ़ाइल सर्च इंजन द्वारा पेजों की रैंकिंग या इंडेक्सिंग को प्रभावित नहीं करती है। इसका एकमात्र कार्य यह निर्धारित करना है कि क्या एआई सिस्टम को प्रशिक्षण या उत्तर उत्पन्न करने के लिए सामग्री एकत्र करने, संग्रहीत करने और पुनः उपयोग करने की अनुमति है या नहीं।
एआई क्रॉलर llm.txt फ़ाइल को कैसे पढ़ते हैं
जब कोई एआई क्रॉलर किसी वेबसाइट पर पहुंचता है, तो वह पेज डाउनलोड करने से पहले llm.txt फ़ाइल की जांच कर सकता है। क्रॉलर उपयोगकर्ता एजेंट का उपयोग करके अपनी पहचान बताता है, फिर उन नियमों की खोज करता है जो उस एजेंट या सभी एआई सिस्टम पर लागू होते हैं।
यदि फ़ाइल पहुँच की अनुमति देती है, तो क्रॉलर निर्धारित अनुमतियों के अनुसार सामग्री एकत्र करने के लिए आगे बढ़ता है। यदि फ़ाइल कुछ कार्यों को अवरुद्ध करती है, तो क्रॉलर से उन प्रतिबंधों का सम्मान करने की अपेक्षा की जाती है।
यह प्रक्रिया स्वैच्छिक है।
सर्च इंजन के विपरीत, वर्तमान में कोई प्रवर्तन तंत्र नहीं है। llm.txt पूरी तरह से AI प्लेटफॉर्म के सहयोग पर निर्भर करता है। तकनीकी रूप से यह फ़ाइल एक्सेस को रोकती नहीं है। यह केवल उद्देश्य को संप्रेषित करती है।
क्रॉलर उन नियमों का पालन करता है या नहीं, यह उस प्लेटफॉर्म पर निर्भर करता है जो इसे संचालित करता है।
प्रशिक्षण अनुमतियाँ बनाम पुनर्प्राप्ति अनुमतियाँ
llm.txt के सबसे महत्वपूर्ण डिजाइन लक्ष्यों में से एक प्रशिक्षण को पुनर्प्राप्ति से अलग करना है।
प्रशिक्षण का तात्पर्य सामग्री एकत्र करना और उसे एक डेटासेट में संग्रहीत करना है जिसका उपयोग मॉडल बनाने या उन्हें परिष्कृत करने के लिए किया जाता है। यह डेटा का दीर्घकालिक उपयोग है, जिसके कॉपीराइट और लाइसेंसिंग संबंधी गंभीर निहितार्थ हैं।
रिट्रीवल का तात्पर्य किसी उपयोगकर्ता के प्रश्न का वास्तविक समय में उत्तर देने के लिए अस्थायी रूप से सामग्री तक पहुँचने से है। सामग्री को उद्धृत, सारांशित या संदर्भित किया जा सकता है, लेकिन इसे स्थायी रूप से प्रशिक्षण डेटासेट में नहीं जोड़ा जाता है।
llm.txt प्रकाशकों को एक को अनुमति देने और दूसरे को प्रतिबंधित करने की सुविधा देता है।
उदाहरण के लिए, कोई साइट अपनी सामग्री को लाइव उत्तरों के लिए उपयोग करने की अनुमति दे सकती है, लेकिन उसे प्रशिक्षण डेटा में शामिल होने से रोक सकती है। या फिर वह दोनों को ही रोक सकती है।
robots.txt में यह अंतर मौजूद नहीं है।
पथ-स्तर और अनुभाग-स्तर नियंत्रण
llm.txt वेबसाइट के विशिष्ट भागों पर भी अनुमतियाँ लागू कर सकता है।
कोई प्रकाशक ब्लॉग लेखों तक एआई की पहुंच की अनुमति दे सकता है, लेकिन प्रीमियम दस्तावेज़ों, उपयोगकर्ता डैशबोर्ड या लाइसेंस प्राप्त शोध तक इसकी पहुंच को अवरुद्ध कर सकता है। यह फ़ाइल परिभाषित कर सकती है कि किन निर्देशिकाओं की अनुमति है और किन पर प्रतिबंध है।
इससे llm.txt उन साइटों के लिए विशेष रूप से उपयोगी हो जाता है जो एक ही डोमेन के तहत सार्वजनिक और मालिकाना दोनों प्रकार की सामग्री प्रकाशित करती हैं।
किसी क्रॉलर को पूरी तरह से ब्लॉक करने के बजाय, प्रकाशक बहुत अधिक सटीकता के साथ पहुंच को नियंत्रित कर सकते हैं।
यदि llm.txt फ़ाइल मौजूद न हो तो क्या होगा?
यदि किसी वेबसाइट में llm.txt फ़ाइल नहीं है, तो अधिकांश एआई क्रॉलर इसे अप्रत्यक्ष अनुमति मानते हैं।
वे साइट को क्रॉल कर सकते हैं, सामग्री एकत्र कर सकते हैं और अपनी आंतरिक नीतियों के अनुसार उसका पुनः उपयोग कर सकते हैं। इस पर कोई डिफ़ॉल्ट प्रतिबंध नहीं है।
llm.txt को पेश करने का यह भी एक कारण है।
इसके बिना, प्रकाशकों के पास सहमति या अस्वीकृति व्यक्त करने का कोई स्पष्ट तरीका नहीं होता है।
llm.txt क्या काम नहीं करता है?
llm.txt, robots.txt की तरह क्रॉलिंग को ब्लॉक नहीं करता है।
इससे गूगलबॉट को पेज इंडेक्स करने से नहीं रोका जा सकता।
इससे बिंग को कंटेंट की रैंकिंग करने में कोई बाधा नहीं आती है।
यह इस बात की गारंटी नहीं देता कि एआई सिस्टम नियमों का पालन करेंगे।
यह प्रशिक्षण के लिए पहले से एकत्रित की गई सामग्री को पूर्वव्यापी रूप से नहीं हटाता है।
इसकी भूमिका भविष्योन्मुखी है।
यह भविष्य में डेटा क्रॉलिंग और डेटा संग्रह को प्रभावित करता है, न कि अतीत के उपयोग को।
llm.txt अभी भी प्रायोगिक अवस्था में क्यों है?
फिलहाल, llm.txt एक आधिकारिक इंटरनेट मानक नहीं है।
वाक्य संरचना, अनुपालन या व्याख्या को लागू करने वाला कोई एक शासी निकाय नहीं है। विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म इसे अलग-अलग तरीके से लागू कर सकते हैं या इसके कुछ हिस्सों को पूरी तरह से अनदेखा कर सकते हैं।
इससे llm.txt एक नियंत्रण तंत्र की तुलना में एक संकेत तंत्र के रूप में अधिक कार्य करता है।
लेकिन विनियमन, लाइसेंसिंग और प्रकाशक समझौतों के विस्तार के साथ-साथ यह संकेत तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है।
समय के साथ, एआई प्लेटफॉर्म संभवतः ऐसी सामग्री को प्राथमिकता देंगे जिसमें स्पष्ट रूप से अनुमतियाँ बताई गई हों, क्योंकि इससे कानूनी जोखिम कम हो जाता है।
आज कौन से एआई क्रॉलर और प्लेटफ़ॉर्म llm.txt को सपोर्ट करते हैं?
llm.txt के लिए समर्थन अभी भी सीमित और खंडित है।
हालांकि इस फाइल ने एसईओ और प्रकाशन जगत में ध्यान आकर्षित किया है, लेकिन इसे अभी तक प्रमुख एआई प्लेटफार्मों पर व्यापक रूप से अपनाया नहीं गया है। अधिकांश प्रणालियाँ अभी भी औपचारिक llm.txt मानक के बजाय पारंपरिक खोज इंजन सूचकांकों और अपनी आंतरिक नीतियों पर ही निर्भर हैं।
llm.txt को लागू करने का निर्णय लेने से पहले यह समझना महत्वपूर्ण है कि आज कौन इसका समर्थन करता है और कौन नहीं।
ओपनएआई और जीपीटीबॉट
OpenAI अपना खुद का क्रॉलर संचालित करता है, जिसे आमतौर पर GPTBot के नाम से जाना जाता है।
यह क्रॉलर मुख्य रूप से चैटजीपीटी ब्राउज़िंग जैसे उत्पादों में लाइव डेटा पुनर्प्राप्ति के बजाय बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण और परिष्करण के लिए डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग किया जाता है। जीपीटीबॉट robots.txt का पालन करता है और प्रकाशकों को यह दस्तावेज़ प्रदान करता है कि वे पहुँच को कैसे अवरुद्ध या अनुमति दे सकते हैं।
फिलहाल, OpenAI ने llm.txt को मानकीकृत नियंत्रण फ़ाइल के रूप में पूर्ण समर्थन देने की आधिकारिक घोषणा नहीं की है। कुछ प्रायोगिक कार्यान्वयन मौजूद हैं, लेकिन OpenAI का प्राथमिक एक्सेस कंट्रोल तंत्र robots.txt और संविदात्मक लाइसेंसिंग समझौते ही हैं।
व्यवहार में, llm.txt जोड़ने से ChatGPT द्वारा आज सामग्री को पुनः प्राप्त करने या उद्धृत करने के तरीके में कोई बदलाव नहीं होता है।
उलझन और उलझन बॉट
Perplexity डेटा पुनर्प्राप्ति पाइपलाइन और अपने स्वयं के क्रॉलर, जिसे अक्सर PerplexityBot के रूप में पहचाना जाता है, दोनों का संचालन करता है।
प्रकाशकों की अनुमतियों का सम्मान करने के मामले में Perplexity सबसे पारदर्शी प्लेटफार्मों में से एक रहा है। यह robots.txt का समर्थन करता है और क्रॉलिंग और इंडेक्सिंग के लिए प्रकाशक-स्तर के प्रतिबंधों का पालन करता है।
इस बात के सीमित सार्वजनिक प्रमाण हैं कि Perplexity बड़े पैमाने पर llm.txt निर्देशों को सक्रिय रूप से लागू करता है। हालांकि कुछ प्रायोगिक समर्थन पर चर्चा हुई है, Perplexity की पुनर्प्राप्ति प्रणाली अभी भी Bing के इंडेक्स और उसके अपने रैंकिंग तर्क पर काफी हद तक निर्भर करती है।
इसका मतलब यह है कि llm.txt वर्तमान में इस बात को प्रभावित नहीं करता है कि कोई साइट Perplexity के उत्तरों में दिखाई देगी या नहीं।
एंथ्रोपिक और क्लाउडबॉट
एन्थ्रोपिक क्लाउड और संबंधित अनुसंधान मॉडलों का संचालन करता है।
क्लाउडबॉट को वेबसाइटों को क्रॉल करते हुए देखा गया है, और एंथ्रोपिक robots.txt और संविदात्मक शर्तों के माध्यम से पहुंच को नियंत्रित करने के लिए दस्तावेज़ प्रदान करता है। हालांकि, इस बात की कोई आधिकारिक पुष्टि नहीं है कि क्लाउडबॉट llm.txt में दिए गए निर्देशों को लगातार पार्स करता है या लागू करता है।
क्लाउड की अधिकांश लाइव डेटा पुनर्प्राप्ति कार्यक्षमता प्रत्यक्ष ओपन वेब क्रॉलिंग के बजाय लाइसेंस प्राप्त डेटा स्रोतों और भागीदार सूचकांकों पर निर्भर करती है।
ओपनएआई की तरह, llm.txt वर्तमान में क्लाउड आंसर्स के भीतर दृश्यता में कोई सार्थक भूमिका नहीं निभाता है।
एप्पलबॉट और एप्पल इंटेलिजेंस
एप्पल एप्पलबॉट का संचालन करता है, जो सिरी और एप्पल के सर्च इकोसिस्टम में सर्च और एआई सेवाओं को सपोर्ट करता है।
AppleBot robots.txt का पालन करता है और प्रकाशकों के लिए क्रॉल नियंत्रण पर दस्तावेज़ उपलब्ध कराता है। फिलहाल, इस बात की कोई सार्वजनिक पुष्टि नहीं है कि Apple ने प्रशिक्षण या पुनर्प्राप्ति के लिए llm.txt को एक्सेस कंट्रोल तंत्र के रूप में अपनाया है।
एप्पल द्वारा गोपनीयता और लाइसेंसिंग पर दिए जाने वाले जोर को देखते हुए, भविष्य में समर्थन संभव है, लेकिन फिलहाल, llm.txt एप्पल की एआई दृश्यता को प्रभावित नहीं करता है।
गूगल, जेमिनी और गूगल एसजीई
Google llm.txt का समर्थन नहीं करता है।
गूगल की एआई प्रणालियाँ पूरी तरह से गूगलबॉट, इसके मुख्य वेब इंडेक्स और लाइसेंस प्राप्त प्रकाशक साझेदारियों पर निर्भर करती हैं। एआई के उपयोग पर नियंत्रण मौजूदा robots.txt नियमों, noarchive निर्देशों और प्रकाशक समझौतों के माध्यम से किया जाता है।
गूगल ने सार्वजनिक रूप से कहा है कि उसके एआई सिस्टम पारंपरिक खोज के समान ही क्रॉल और इंडेक्स नियमों का पालन करते हैं।
llm.txt जोड़ने से Google इंडेक्सिंग, रैंकिंग या जेमिनी या SGE उत्तरों में शामिल होने पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है।
llm.txt को अपनाने की वर्तमान वास्तविकता
फिलहाल, कोई भी प्रमुख एआई प्लेटफॉर्म प्राथमिक नियंत्रण संकेत के रूप में llm.txt पर निर्भर नहीं करता है।
अधिकांश प्लेटफॉर्म अभी भी इन पर निर्भर करते हैं:
क्रॉल नियंत्रण के लिए Robots.txt फ़ाइल।
खोज इंजन पुनर्प्राप्ति के लिए अनुक्रमणिका बनाते हैं।
प्रशिक्षण डेटा के लिए लाइसेंसिंग समझौते।
पुन: उपयोग हेतु आंतरिक सामग्री नीतियां।
इसका मतलब यह है कि llm.txt वर्तमान में यह निर्धारित नहीं करता है कि आपकी सामग्री एआई उत्तरों में दिखाई देगी या नहीं।
इससे पुनर्प्राप्ति पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता।
इससे रैंकिंग पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता।
इसका उद्धरण आवृत्ति पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता।
समय के साथ समर्थन बढ़ने की संभावना क्यों है?
हालांकि आज इसका प्रचलन सीमित है, लेकिन दिशा स्पष्ट है।
जैसे-जैसे नियम बढ़ते जाएंगे और लाइसेंसिंग प्रक्रिया अधिक औपचारिक होती जाएगी, एआई प्लेटफॉर्म को प्रकाशकों की अनुमतियों को व्यक्त करने और उनका सम्मान करने के लिए एक मानकीकृत तरीके की आवश्यकता होगी। llm.txt इसके लिए एक सरल और पारदर्शी तंत्र प्रदान करता है।
भविष्य में, प्लेटफ़ॉर्म निम्न कार्य करना शुरू कर सकते हैं:
ऐसी सामग्री को प्राथमिकता दें जो स्पष्ट रूप से पुन: उपयोग की अनुमति देती हो।
ऐसी सामग्री का उपयोग न करें जो प्रशिक्षण या पुनर्प्राप्ति में बाधा उत्पन्न करती हो।
जिन स्रोतों की अनुमतियाँ स्पष्ट नहीं हैं, उन्हें बाहर रखें।
उस स्थिति में, llm.txt से रैंकिंग में सुधार होने की संभावना नहीं है।
लेकिन इससे पात्रता निर्धारित हो सकती है।
llm.txt और robots.txt में क्या अंतर है?
पहली नजर में llm.txt और robots.txt एक जैसे दिखते हैं।
ये दोनों ही टेक्स्ट फाइलें हैं जिन्हें वेबसाइट के रूट में रखा जाता है।
दोनों स्वचालित प्रणालियों को नियम संप्रेषित करते हैं।
ये दोनों ही इस बात को प्रभावित करते हैं कि मशीनें वेब सामग्री के साथ कैसे इंटरैक्ट करती हैं।
लेकिन वे पूरी तरह से अलग-अलग समस्याओं का समाधान करते हैं।
इस अंतर को समझना बेहद महत्वपूर्ण है क्योंकि कई स्पष्टीकरण गलत तरीके से llm.txt को robots.txt का प्रतिस्थापन बताते हैं। ऐसा नहीं है।
अलग-अलग उत्पत्ति, अलग-अलग उद्देश्य
robots.txt को 1990 के दशक में सर्च इंजन क्रॉलिंग को नियंत्रित करने के लिए बनाया गया था।
इसका एकमात्र काम क्रॉलर को यह बताना है कि वे किन यूआरएल को फ़ेच और इंडेक्स कर सकते हैं। इसे ऐसी दुनिया को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया था जिसमें मशीनें कंटेंट खोजती थीं और उसे सर्च परिणामों में लिंक के रूप में दिखाती थीं।
llm.txt एक अलग दुनिया के लिए बनाया गया था।
बड़े भाषा मॉडल केवल पृष्ठों को खंगालते ही नहीं हैं। वे प्रशिक्षण के लिए सामग्री एकत्र करते हैं, उसे आंतरिक डेटासेट में संग्रहीत करते हैं, और एआई उत्पादों के भीतर उत्तर उत्पन्न करने के लिए उसका पुन: उपयोग करते हैं। robots.txt में इन सभी व्यवहारों को नियंत्रित करने के लिए कोई भाषा नहीं है।
llm.txt फ़ाइल नियंत्रण के लिए मौजूद है सामग्री एकत्र होने के बाद उसका उपयोग कैसे किया जाता हैयह नहीं कि यह अनुक्रमित है या नहीं।
क्रॉलिंग बनाम उपयोग नियंत्रण
robots.txt एक सीमित प्रश्न का उत्तर देता है:
"क्या आपको इस पेज को क्रॉल करने की अनुमति है?"
यदि robots.txt में किसी क्रॉलर को ब्लॉक किया गया है, तो उसे पेज को फ़ेच नहीं करना चाहिए। यदि अनुमति दी गई है, तो क्रॉलर उसे इंडेक्स कर सकता है और उसे खोज परिणामों में प्रदर्शित कर सकता है।
llm.txt अलग तरह के सवालों के जवाब देता है।
यह क्रॉलिंग पर ध्यान केंद्रित नहीं करता है। यह उपयोग पर ध्यान केंद्रित करता है।
यह एआई सिस्टम को बताता है कि उनके द्वारा एकत्र की गई सामग्री का उपयोग प्रशिक्षण के लिए किया जा सकता है, दीर्घकालिक डेटासेट में संग्रहीत किया जा सकता है और उत्तर उत्पन्न करने के लिए पुन: उपयोग किया जा सकता है या नहीं।
यह एक मौलिक बदलाव है।
robots.txt नियंत्रण पहुँच.
llm.txt नियंत्रण अनुमति.
इंडेक्सिंग बनाम प्रशिक्षण और पुनर्प्राप्ति
robots.txt को इंडेक्सिंग को ध्यान में रखकर बनाया गया था।
इसका उद्देश्य सर्च इंजनों में दिखाई देने वाली सामग्री को नियंत्रित करना है।
llm.txt को प्रशिक्षण और पुनर्प्राप्ति को ध्यान में रखकर बनाया गया था।
इसका लक्ष्य यह नियंत्रित करना है कि क्या किसी सामग्री को मॉडल के ज्ञान में शामिल किया जा सकता है या एआई प्रतिक्रियाओं में पुन: उपयोग किया जा सकता है।
यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई सिस्टम कानूनी रूप से किसी पेज को क्रॉल कर सकते हैं लेकिन फिर भी उसकी सामग्री का उपयोग करने से प्रतिबंधित हो सकते हैं।
robots.txt उस नियम को व्यक्त नहीं कर सकता।
llm.txt कर सकता है।
रैंकिंग बनाम शासन
robots.txt अप्रत्यक्ष रूप से रैंकिंग को प्रभावित कर सकता है।
यदि कोई पेज ब्लॉक किया गया है, तो उसे इंडेक्स नहीं किया जा सकता। यदि उसे इंडेक्स नहीं किया जा सकता, तो वह रैंकिंग में भी नहीं आ सकता।
llm.txt का रैंकिंग पर बिल्कुल भी कोई प्रभाव नहीं पड़ता है।
इससे इंडेक्सिंग में कोई बदलाव नहीं होता है।
इससे सर्च इंजन क्रॉलिंग पर कोई असर नहीं पड़ता।
यह रैंकिंग एल्गोरिदम को संशोधित नहीं करता है।
इसका कार्य संचालन करना है, अनुकूलन करना नहीं।
इसीलिए llm.txt एक एसईओ रैंकिंग टूल नहीं है।
यह एक कानूनी और नीतिगत नियंत्रण तंत्र है।
पूरक, प्रतिस्पर्धी नहीं
llm.txt को robots.txt के स्थान पर उपयोग करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।
उन्हें मिलकर काम करना चाहिए।
robots.txt अभी भी यह नियंत्रित करता है कि खोज इंजन किन पृष्ठों को क्रॉल और इंडेक्स कर सकते हैं।
llm.txt एक अतिरिक्त परत जोड़ता है जो यह नियंत्रित करता है कि एआई सिस्टम उनके द्वारा एकत्रित सामग्री का उपयोग कैसे कर सकते हैं।
एक सामान्य आधुनिक वेबसाइट अंततः इन दोनों का उपयोग कर सकती है:
इंडेक्सिंग और क्रॉल बजट को प्रबंधित करने के लिए robots.txt का उपयोग करें।
प्रशिक्षण और पुन: उपयोग की अनुमतियों को प्रबंधित करने के लिए llm.txt का उपयोग करें।
प्रत्येक फ़ाइल डेटा पाइपलाइन के एक अलग चरण का प्रबंधन करती है।
भ्रम क्यों है?
अधिकांश भ्रम समय को लेकर उत्पन्न होता है।
robots.txt एक एसईओ टूल बन गया क्योंकि सर्च इंजन वेब डिस्कवरी पर हावी हो गए थे।
lmm.txt का उदय ऐसे समय में हुआ है जब एआई सिस्टम कंटेंट के पुन: उपयोग में अग्रणी भूमिका निभा रहे हैं।
क्योंकि दोनों में क्रॉलर और टेक्स्ट फ़ाइलें शामिल होती हैं, इसलिए इनकी तुलना अक्सर सीधे तौर पर की जाती है। लेकिन इनके मूल तंत्र मौलिक रूप से भिन्न हैं।
llm.txt को रैंकिंग टूल के रूप में इस्तेमाल करना गलत रणनीति है।
यह ऑप्टिमाइजेशन फाइल नहीं है।
यह एक सहमति पत्र है।
एसईओ रणनीति के लिए इसका क्या अर्थ है?
एसईओ विशेषज्ञों के लिए, मुख्य बात सरल है।
क्रॉल कंट्रोल और इंडेक्सिंग के लिए robots.txt अभी भी आवश्यक है।
llm.txt वैकल्पिक और उद्देश्यपूर्ण है।
आज llm.txt जोड़ने से रैंकिंग या प्रमुखता में कोई सुधार नहीं होगा।
लेकिन इसे समझने से आपकी साइट भविष्य के लिए तैयार हो जाती है, जिसमें अनुमतियाँ और लाइसेंस यह निर्धारित करते हैं कि एआई सिस्टम किन स्रोतों का उपयोग कर सकते हैं।
क्या llm.txt SEO में मदद करता है?
संक्षिप्त जवाब नहीं है।
llm.txt सर्च रैंकिंग में सुधार नहीं करता, इंडेक्सिंग नहीं बढ़ाता, और न ही यह सीधे तौर पर प्रभावित करता है कि Google, Bing या कोई अन्य सर्च इंजन आपके पेजों का मूल्यांकन कैसे करता है। यह कोई रैंकिंग सिग्नल, क्रॉल निर्देश या किसी ज्ञात सर्च इंजन एल्गोरिदम का हिस्सा नहीं है।
फिलहाल, llm.txt में परंपरागत एसईओ प्रदर्शन पर कोई मापने योग्य प्रभाव नहीं।.
Google पेज क्रॉल करते या रैंकिंग करते समय llm.txt फ़ाइल नहीं पढ़ता है। Bing इसे रैंकिंग कारक के रूप में उपयोग नहीं करता है। इस फ़ाइल को जोड़ने से आपकी रैंकिंग, इंप्रेशन या अन्य किसी भी प्रकार में कोई बदलाव नहीं आएगा। कार्बनिक यातायात.
यह बिंदु महत्वपूर्ण है क्योंकि llm.txt के बारे में चल रही अधिकांश चर्चा इसे गलत तरीके से एक अनुकूलन तकनीक के रूप में मानती है।
यह नहीं।
llm.txt रैंकिंग को क्यों प्रभावित नहीं करता?
सर्च इंजन और एआई सिस्टम अलग-अलग प्रक्रियाओं पर काम करते हैं।
गूगल की रैंकिंग प्रणाली गूगलबॉट, इंडेक्सिंग सिस्टम और रैंकिंग एल्गोरिदम पर निर्भर करती है जो प्रासंगिकता, विश्वसनीयता, लिंक, उपयोगकर्ता संकेतों और सैकड़ों अन्य कारकों के आधार पर सामग्री का मूल्यांकन करते हैं। llm.txt इस प्रक्रिया के किसी भी हिस्से में भाग नहीं लेता है।
उत्तर उत्पन्न करने वाले एआई सिस्टम भी सीधे llm.txt से सामग्री प्राप्त नहीं करते हैं। वे दस्तावेज़ खोज इंजन सूचकांकों, लाइसेंस प्राप्त डेटा स्रोतों और आंतरिक पुनर्प्राप्ति प्रणालियों से प्राप्त करते हैं। ये सिस्टम पारंपरिक एसईओ संकेतों पर निर्भर करते हैं, न कि अनुमति फ़ाइलों पर।
यहां तक कि जब कोई एआई क्रॉलर llm.txt को पढ़ता है, तब भी वह उस जानकारी का उपयोग आपकी सामग्री को रैंक करने या प्राथमिकता देने के लिए नहीं करता है।
यह इसका उपयोग केवल यह तय करने के लिए करता है कि क्या यह सामग्री को एकत्र या पुनः उपयोग कर सकता है।
llm.txt भी AI रैंकिंग सिग्नल क्यों नहीं है?
कुछ प्रकाशकों का मानना है कि llm.txt के माध्यम से पहुंच की अनुमति देने से ChatGPT, Perplexity या Gemini द्वारा उनके लेखों को उद्धृत किए जाने की संभावना बढ़ जाएगी।
ये सिस्टम इस तरह से काम नहीं करते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से प्राप्त डेटा खोजने की प्रणालियाँ सबसे पहले सर्च इंजन इंडेक्स और विश्वसनीय डेटा स्रोतों से उम्मीदवारों का चयन करती हैं। इसके बाद ही वे विश्वसनीयता, प्रासंगिकता, नवीनता और इकाई संकेतों का मूल्यांकन करती हैं।
llm.txt इस चयन प्रक्रिया का हिस्सा नहीं है।
llm.txt के माध्यम से पहुंच की अनुमति देने से आपकी सामग्री अधिक प्रासंगिक नहीं हो जाती है।
इससे आपकी साइट की विश्वसनीयता नहीं बढ़ती।
इससे आपके बरामद होने की संभावना नहीं बढ़ती है।
यह केवल यह निर्धारित करता है कि आपकी सामग्री को कानूनी रूप से एकत्र या पुनः उपयोग करने की अनुमति है या नहीं।
llm.txt की भविष्य में अप्रत्यक्ष भूमिका हो सकती है।
हालांकि llm.txt आज एसईओ में मदद नहीं करता है, लेकिन यह भविष्य में पात्रता को प्रभावित कर सकता है।
जैसे-जैसे नियमन बढ़ेगा और लाइसेंसिंग प्रक्रिया अधिक औपचारिक होती जाएगी, एआई प्लेटफॉर्म को स्पष्ट अनुमति ढांचे की आवश्यकता होगी। प्लेटफॉर्म ऐसे कंटेंट को प्राथमिकता देंगे जिसे पुन: उपयोग के लिए स्पष्ट रूप से अधिकृत किया गया हो, क्योंकि इससे कानूनी जोखिम कम होता है।
उस वातावरण में, llm.txt एक बन सकता है रैंकिंग कारक के बजाय फ़िल्टर.
इससे आपके कंटेंट को अधिक लोकप्रियता मिलने की संभावना नहीं है।
लेकिन यह तय कर सकता है कि आपकी सामग्री को सिस्टम में प्रवेश करने की अनुमति दी जाएगी या नहीं।
वे वेबसाइटें जो एआई प्रशिक्षण या पुनर्प्राप्ति को पूरी तरह से अवरुद्ध करती हैं, एआई उत्तरों से धीरे-धीरे गायब हो सकती हैं, इसलिए नहीं कि उनकी रैंकिंग खराब है, बल्कि इसलिए कि वे अब उपयोग के योग्य नहीं हैं।
यह एक सूक्ष्म लेकिन महत्वपूर्ण बदलाव है।
llm.txt का वास्तविक SEO प्रभाव
व्यावहारिक एसईओ के दृष्टिकोण से, llm.txt निष्पक्ष है।
इससे आपकी रैंकिंग में कोई मदद नहीं मिलेगी।
इससे आपकी रैंकिंग पर कोई असर नहीं पड़ेगा।
इससे यातायात में वृद्धि नहीं होगी।
आज इसका एकमात्र वास्तविक प्रभाव शासन व्यवस्था पर ही है।
यह आपको इस बात पर नियंत्रण देता है कि एआई सिस्टम द्वारा आपकी सामग्री को कैसे एकत्र और पुनः उपयोग किया जा सकता है। यह नियंत्रण बाद में रणनीतिक रूप से मूल्यवान साबित हो सकता है, लेकिन इससे अल्पकालिक एसईओ लाभ नहीं मिलते।
यदि आपका लक्ष्य Google में दृश्यता प्राप्त करना या AI उत्तरों में संदर्भ प्राप्त करना है, तो llm.txt वह महत्वपूर्ण कारक नहीं है।
आज भी उपयोग में आने वाले प्रत्येक खोज प्रणाली में प्रामाणिकता, विषयगत गहराई, संरचना, लिंक, संस्थाएं और नवीनता का वर्चस्व बना हुआ है।
अंतिम फैसला
llm.txt पारंपरिक अर्थों में एसईओ में मदद नहीं करता है।
यह ऑप्टिमाइजेशन फाइल नहीं है।
यह एक अनुमति फाइल है।
इसका महत्व कानूनी और रणनीतिक है, न कि एल्गोरिथम संबंधी।
फिलहाल, एआई की दृश्यता में सुधार करने का सबसे अच्छा तरीका वही करना है जो एसईओ के लिए हमेशा से आवश्यक रहा है: प्रामाणिक सामग्री प्रकाशित करना, विषयगत समूह बनाना, उद्धरण प्राप्त करना और अपने पृष्ठों को कंप्यूटर के लिए समझने में आसान बनाना।
llm.txt इनमें से किसी को भी प्रतिस्थापित नहीं करता है।
क्या llm.txt एआई की दृश्यता या उद्धरणों में सुधार करता है?
अपने वर्तमान स्वरूप में, llm.txt एआई दृश्यता में सुधार नहीं करता है या एआई-जनित उत्तरों में आपकी सामग्री का हवाला दिए जाने की संभावना को नहीं बढ़ाता है।
एआई सिस्टम llm.txt फ़ाइल का उपयोग रैंकिंग या खोज संकेत के रूप में नहीं करते हैं। वे यह तय करने के लिए फ़ाइल को स्कैन नहीं करते कि किन स्रोतों पर भरोसा किया जाए, किन पृष्ठों को खोजा जाए या किन अंशों को निकाला जाए। इसके बजाय, वे लगभग पूरी तरह से पारंपरिक खोज सूचकांकों, लाइसेंस प्राप्त डेटासेट और आंतरिक रैंकिंग प्रणालियों पर निर्भर करते हैं जो अधिकार, प्रासंगिकता, नवीनता और इकाई की मजबूती का मूल्यांकन करते हैं।
अगर आज आपकी साइट ChatGPT, Perplexity, Gemini या Copilot में दिखाई देती है, तो इसका कारण यह है कि आपकी सामग्री अंतर्निहित खोज प्रणालियों में अच्छी रैंक पर रही और ट्रस्ट फिल्टर को पास कर गई, न कि इसलिए कि llm.txt ने एक्सेस की अनुमति दी।
llm.txt के माध्यम से एक्सेस की अनुमति देना या उसे ब्लॉक करना आपकी साइट की दृश्यता को नहीं बढ़ाता है।
llm.txt के बिना उद्धरण क्यों चुने जाते हैं
जब कोई कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली उत्तर उत्पन्न करती है, तो वह सबसे पहले Google या Bing जैसे विश्वसनीय सूचकांकों या लाइसेंस प्राप्त प्रकाशक स्रोतों से संभावित दस्तावेज़ों को प्राप्त करती है। इन संभावित दस्तावेज़ों को उन संकेतों का उपयोग करके रैंक किया जाता है जो पारंपरिक SEO से काफी मिलते-जुलते हैं: विषयगत प्रासंगिकता, डोमेन विश्वसनीयता, लिंक प्राधिकरण, ब्रांड पहचान और सामग्री की गुणवत्ता।
पेज का चयन हो जाने के बाद ही सिस्टम यह जांच करता है कि क्या वह उस सामग्री का सुरक्षित रूप से पुन: उपयोग कर सकता है।
llm.txt चयन चरण का हिस्सा नहीं है।
यह अनुमति प्रक्रिया का हिस्सा है।
इसका मतलब यह है कि llm.txt पुन: उपयोग को रोक सकता है, लेकिन यह चयन का कारण नहीं बन सकता।
llm.txt के प्रासंगिक होने से पहले ही आपका पेज सर्वश्रेष्ठ उत्तरों में से एक माना जाना चाहिए।
पहुँच की अनुमति देने से उद्धरणों में वृद्धि क्यों नहीं होती?
कुछ प्रकाशकों का मानना है कि llm.txt के माध्यम से एआई को स्पष्ट रूप से एक्सेस की अनुमति देने से प्लेटफार्मों द्वारा उनकी सामग्री का हवाला देने की संभावना बढ़ जाएगी।
यह धारणा समझ में आती है, लेकिन गलत है।
एआई सिस्टम ऐसी सामग्री की खोज नहीं कर रहे हैं जिसका पुन: उपयोग किया जा सके।
वे ऐसी सामग्री की तलाश कर रहे हैं जो प्रश्न का सर्वोत्तम उत्तर दे सके।
अनुमति की जांच तभी की जाती है जब सिस्टम पहले ही यह तय कर चुका होता है कि किन पृष्ठों का उपयोग करना है।
यदि आपकी सामग्री इतनी प्रामाणिक नहीं है कि उसे पुनः प्राप्त किया जा सके, तो llm.txt का कभी भी उपयोग नहीं किया जाएगा।
और यदि आपकी सामग्री पर्याप्त रूप से विश्वसनीय है, तो llm.txt से इसकी संभावनाओं में कोई सुधार नहीं होता है।
यह केवल यह तय करता है कि पुन: उपयोग की अनुमति है या नहीं।
llm.txt किस प्रकार दृश्यता को कम कर सकता है?
हालांकि llm.txt से दृश्यता में सुधार नहीं होता, लेकिन यह इसे कम कर सकता है।
यदि आप प्रशिक्षण और पुनर्प्राप्ति को पूरी तरह से अवरुद्ध कर देते हैं, तो एआई सिस्टम आपके कंटेंट का उपयोग करना पूरी तरह से बंद कर सकते हैं। समय के साथ, आपका ब्रांड एआई के उत्तरों से गायब हो सकता है, इसलिए नहीं कि आपकी रैंकिंग गिर गई है, बल्कि इसलिए कि आपका कंटेंट अब पुन: उपयोग के योग्य नहीं रह गया है।
यह उन कुछ मामलों में से एक है जहां llm.txt सीधे तौर पर दृश्यता को प्रभावित करता है।
यह नए उद्धरण नहीं बनाता है।
लेकिन यह मौजूदा समस्याओं को खत्म कर सकता है।
जो प्रकाशक ब्रांड जागरूकता या मांग सृजन के लिए एआई एक्सपोजर पर निर्भर करते हैं, उनके लिए अत्यधिक प्रतिबंधात्मक नियम चुपचाप एक महत्वपूर्ण वितरण चैनल को खत्म कर सकते हैं।
एकमात्र परिदृश्य जहां llm.txt दृश्यता को प्रभावित कर सकता है
एकमात्र वास्तविक स्थिति जहां llm.txt दृश्यता को प्रभावित कर सकता है, वह भविष्य में है, जब अनुमति पात्रता का हिस्सा बन जाएगी।
लाइसेंसिंग समझौतों के विस्तार और नियमों के सख्त होने के साथ, एआई प्लेटफॉर्म पुन: उपयोग के लिए स्पष्ट रूप से अधिकृत सामग्री को प्राथमिकता देंगे। ऐसे माहौल में, प्लेटफॉर्म अस्पष्ट या प्रतिबंधात्मक अनुमतियों वाले स्रोतों को बाहर कर सकते हैं, भले ही वे अन्यथा प्रामाणिक हों।
उस स्थिति में भी, llm.txt से रैंकिंग में सुधार नहीं होगा।
लेकिन इससे यह तय हो सकता है कि आपकी सामग्री को सिस्टम में प्रवेश करने की अनुमति दी जाएगी या नहीं।
यह अनुकूलन का लाभ नहीं है।
यह अनुपालन की आवश्यकता है।
आज एआई साइटेशन को वास्तव में क्या बेहतर बनाता है?
यदि आपका लक्ष्य एआई उत्तरों में अधिक बार दिखाई देना है, तो llm.txt इसका समाधान नहीं है।
उद्धरण उन्हीं कारकों से प्रभावित होते हैं जो पुनर्प्राप्ति को प्रभावित करते हैं: विषयगत अधिकार, मजबूत संस्थाएं, संपादकीय उद्धरण, स्वच्छ संरचना, स्पष्ट परिभाषाएं, ताजा सामग्री और वेब पर मौजूद विश्वास के संकेत।
एआई सिस्टम बार-बार उन्हीं स्रोतों का हवाला देते हैं क्योंकि वे उन पर भरोसा करते हैं, इसलिए नहीं कि उन स्रोतों ने किसी फाइल के माध्यम से पहुंच की अनुमति दी थी।
एआई की दृश्यता बढ़ाने का मार्ग अभी भी एसईओ से होकर गुजरता है।
आपको llm.txt का उपयोग कब करना चाहिए (और कब नहीं)
आपको llm.txt का उपयोग करना चाहिए या नहीं, यह एसईओ पर कम और इस बात पर अधिक निर्भर करता है कि आप एआई सिस्टम द्वारा अपनी सामग्री का उपयोग कैसे करवाना चाहते हैं।
अधिकांश वेबसाइटों के लिए llm.txt की आवश्यकता नहीं होती है।
यदि आपकी साइट सार्वजनिक ब्लॉग सामग्री, शैक्षिक संसाधन, या विपणन पेजों में llm.txt जोड़ने से रैंकिंग में सुधार नहीं होगा, दृश्यता नहीं बढ़ेगी, और न ही सर्च इंजन आपके कंटेंट को कैसे ट्रीट करते हैं, इसमें कोई बदलाव आएगा। ऐसे मामलों में, जब तक आपके पास कोई विशेष कानूनी या लाइसेंसिंग संबंधी चिंताएं न हों, यह फ़ाइल व्यावहारिक रूप से बहुत कम लाभ प्रदान करती है।
हालांकि, कुछ ऐसी परिस्थितियां भी होती हैं जहां llm.txt रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है।
जब llm.txt का उपयोग करना उचित हो
llm.txt उन प्रकाशकों के लिए सबसे उपयोगी है जिन्हें अपनी सामग्री के पुन: उपयोग पर नियंत्रण रखने की आवश्यकता होती है।
इसमें समाचार संगठन, अकादमिक प्रकाशक, SaaS दस्तावेज़ीकरण पोर्टल और लाइसेंस प्राप्त, स्वामित्व वाली या सशुल्क सामग्री होस्ट करने वाली वेबसाइटें शामिल हैं। इन परिवेशों में, जोखिम SEO प्रदर्शन का नहीं, बल्कि अनधिकृत प्रशिक्षण और पुनर्वितरण का है।
यदि आपकी सामग्री सशुल्क है, लाइसेंसिंग समझौतों के अधीन है, या प्रतिबंधित दर्शकों के लिए बनाई गई है, तो llm.txt आपको यह स्पष्ट रूप से घोषित करने का एक तरीका प्रदान करता है कि एआई सिस्टम को इसे एकत्र करने या पुन: उपयोग करने की अनुमति नहीं है।
यह उन कंपनियों के लिए भी उपयोगी है जो लाइव डेटा रिट्रीवल की अनुमति देना चाहती हैं लेकिन ट्रेनिंग को ब्लॉक करना चाहती हैं। इससे एआई सिस्टम अपने उत्तरों में सामग्री का हवाला और संदर्भ दे सकते हैं, बिना उसे ट्रेनिंग डेटा सेट में स्थायी रूप से स्टोर किए।
नियामकों या कानूनी टीमों के साथ काम करने वाले बड़े ब्रांडों और प्रकाशकों के लिए, llm.txt अनुकूलन के बजाय शासन और अनुपालन का हिस्सा बनता जा रहा है।
जब llm.txt की आमतौर पर आवश्यकता नहीं होती है
अधिकांश एसईओ-आधारित वेबसाइटों के लिए, llm.txt कोई सार्थक लाभ प्रदान नहीं करता है।
यदि आपका लक्ष्य ट्रैफ़िक, रैंकिंग या साइटेशन बढ़ाना है, तो यह फ़ाइल इनमें से किसी को भी हासिल करने में आपकी मदद नहीं करेगी। AI सिस्टम पारंपरिक SEO संकेतों के आधार पर आपकी सामग्री को पुनः प्राप्त करना और रैंक करना जारी रखेंगे, चाहे llm.txt मौजूद हो या नहीं।
कई मामलों में, llm.txt जोड़ने से अनावश्यक जटिलता उत्पन्न होती है।
यदि आप परिणामों को समझे बिना अनजाने में पुनर्प्राप्ति या प्रशिक्षण को अवरुद्ध कर देते हैं, तो बदले में कोई लाभ प्राप्त किए बिना आप एआई सिस्टम में अपनी दीर्घकालिक दृश्यता को कम कर सकते हैं।
ब्लॉग, एफिलिएट साइट, एजेंसी वेबसाइट और सूचनात्मक प्रकाशकों के लिए, llm.txt आमतौर पर वैकल्पिक और कम प्राथमिकता वाली फ़ाइल होती है।
llm.txt फ़ाइल कैसे बनाएं (उदाहरण सहित)
llm.txt फाइल बनाना तकनीकी रूप से सरल है, लेकिन इसके अंदर लिखे गए नियमों के परिणाम महत्वपूर्ण हो सकते हैं।
यह फ़ाइल आपकी वेबसाइट की रूट डायरेक्टरी में /llm.txt पर रखी जाती है। यह स्थान निश्चित है। मानक का समर्थन करने वाले AI क्रॉलर केवल इसी पते पर फ़ाइल की खोज करेंगे। यदि यह फ़ाइल वहां नहीं मिलती है, तो सिस्टम आमतौर पर डिफ़ॉल्ट रूप से मान लेता है कि एक्सेस की अनुमति है।
यह फ़ाइल एक साधारण टेक्स्ट दस्तावेज़ है, जिसका प्रारूप robots.txt के समान है। इसमें निर्देशों का एक समूह है जो यह बताता है कि ये नियम किन AI सिस्टम पर लागू होते हैं और वे सिस्टम कौन-कौन से कार्य कर सकते हैं।
हालांकि सिंटैक्स अभी भी विकसित हो रहा है, अधिकांश कार्यान्वयन एक सरल संरचना का पालन करते हैं जो उपयोगकर्ता-एजेंट घोषणा से शुरू होती है और फिर प्रशिक्षण, पुनर्प्राप्ति और भंडारण से संबंधित अनुमतियों को सूचीबद्ध करती है।
एक बुनियादी llm.txt उदाहरण
एक न्यूनतम llm.txt फ़ाइल जो डेटा पुनर्प्राप्ति की अनुमति देती है लेकिन प्रशिक्षण को रोकती है, कुछ इस तरह दिख सकती है:
उपयोगकर्ता-एजेंट: *
अनुमति दें: /
प्रशिक्षण की अनुमति न दें: /
यह किसी भी एआई क्रॉलर को बताता है कि वह जानकारी प्राप्त करने और प्रश्नों के उत्तर देने के लिए साइट तक पहुंच सकता है, लेकिन वह मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सामग्री एकत्र नहीं कर सकता है।
एक अधिक प्रतिबंधात्मक संस्करण जो प्रशिक्षण और पुनर्प्राप्ति दोनों को अवरुद्ध करता है, कुछ इस तरह दिख सकता है:
उपयोगकर्ता-एजेंट: *
अस्वीकार करें: /
प्रशिक्षण की अनुमति न दें: /
इसमें यह घोषणा की गई है कि एआई सिस्टम को साइट से किसी भी प्रकार की सामग्री को न तो प्राप्त करना चाहिए और न ही उस पर प्रशिक्षण देना चाहिए।
व्यवहार में, llm.txt का उपयोग करने वाले अधिकांश प्रकाशक एक मापा दृष्टिकोण पसंद करते हैं जो पुनर्प्राप्ति की अनुमति देता है लेकिन प्रशिक्षण को प्रतिबंधित करता है।
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पथ-स्तरीय नियम कैसे काम करते हैं
llm.txt वेबसाइट के कुछ खास हिस्सों पर नियम भी लागू कर सकता है।
यह उन साइटों के लिए उपयोगी है जो एक ही डोमेन के अंतर्गत सार्वजनिक और मालिकाना दोनों प्रकार की सामग्री प्रकाशित करती हैं। उदाहरण के लिए, एक SaaS कंपनी अपने ब्लॉग पर AI की पहुँच की अनुमति दे सकती है, लेकिन आंतरिक दस्तावेज़ों और ग्राहक डैशबोर्ड तक पहुँच को अवरुद्ध कर सकती है।
उस नियम का एक सरलीकृत संस्करण कुछ इस प्रकार हो सकता है:
उपयोगकर्ता-एजेंट: *
अनुमति दें: /ब्लॉग/
अनुमति न दें: /ऐप/
प्रशिक्षण की अनुमति न दें: /
इससे ब्लॉग सेक्शन से सामग्री प्राप्त करना संभव हो जाता है, जबकि एप्लिकेशन एरिया तक पहुंच अवरुद्ध हो जाती है और साइट की सामग्री पर किसी भी प्रकार का प्रशिक्षण अवरुद्ध हो जाता है।
क्योंकि मानक अभी भी विकसित हो रहा है, इसलिए सभी क्रॉलर पथ-स्तरीय नियमों की व्याख्या एक समान रूप से नहीं करते हैं। इससे परीक्षण और निगरानी विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाती है।
फ़ाइल अपलोड करना और उसका परीक्षण करना
फ़ाइल बन जाने के बाद, इसे आपके डोमेन के रूट फ़ोल्डर में अपलोड करना होगा ताकि यह सुलभ हो सके। https://yourdomain.com/llm.txt.
अपलोड करने के बाद, आप ब्राउज़र में सीधे URL खोलकर यह सत्यापित कर सकते हैं कि फ़ाइल सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है या नहीं। यदि फ़ाइल 404 त्रुटि देती है या रीडायरेक्ट होती है, तो क्रॉलर उसे पढ़ नहीं पाएंगे।
llm.txt के लिए फिलहाल Google के robots.txt टेस्टर जैसा कोई सार्वभौमिक परीक्षण उपकरण उपलब्ध नहीं है। व्यवहार की पुष्टि करने का एकमात्र विश्वसनीय तरीका क्रॉलर लॉग की निगरानी करना और यह देखना है कि विशिष्ट AI बॉट समय के साथ आपकी साइट के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं।
समझने के लिए महत्वपूर्ण सीमाएँ
तकनीकी तौर पर llm.txt एक्सेस को ब्लॉक नहीं करता है।
यह क्रॉलर को पेज फ़ेच करने से नहीं रोकता। यह केवल अनुमति का संचार करता है। अनुपालन पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करता है कि एआई प्लेटफ़ॉर्म फ़ाइल का सम्मान करना चुनता है या नहीं।
इसका अर्थ यह भी है कि llm.txt मौजूदा क्रॉलिंग व्यवहार को ओवरराइड नहीं करता है। यदि कोई क्रॉलर मानक को अनदेखा करता है, तो फ़ाइल का कोई प्रभाव नहीं पड़ता है।
इसके अलावा, llm.txt पहले से एकत्रित सामग्री को नहीं हटाता है। यह केवल भविष्य में होने वाली क्रॉलिंग और डेटा उपयोग को प्रभावित करता है।
क्या आपको llm.txt के बारे में चिंता करनी चाहिए?
आज के दौर में llm.txt SEO में कोई मदद नहीं करता। इससे रैंकिंग में सुधार नहीं होता, ट्रैफिक नहीं बढ़ता, और न ही AI उत्तरों में आपके कंटेंट के दिखने की संभावना बढ़ती है। सभी प्रमुख AI सिस्टम अभी भी अथॉरिटी, प्रासंगिकता, लिंक और विषयगत गहराई जैसे पारंपरिक SEO संकेतों पर निर्भर करते हैं।
हालांकि, llm.txt एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत देता है। जैसे-जैसे AI विनियमन और लाइसेंसिंग का विस्तार होगा, अनुमति पात्रता का हिस्सा बन सकती है। भविष्य में, कुछ सामग्री AI सिस्टम से इसलिए गायब हो सकती है, क्योंकि उसका पुन: उपयोग अधिकृत नहीं है, न कि उसकी रैंकिंग खराब है।
अधिकांश वेबसाइटों के लिए, llm.txt फ़ाइल वैकल्पिक है। यदि आपका लक्ष्य दृश्यता और विकास है, तो विश्वसनीयता बनाने और उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री प्रकाशित करने पर ध्यान केंद्रित करें। llm.txt एक प्रबंधन उपकरण है, न कि अनुकूलन रणनीति।
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