GEO · Technisch
llms.txt — de sitemap voor AI.
llms.txt is wat robots.txt was in 1994: een minimale standaard die in een paar jaar tijd onmisbaar wordt. Wie nu implementeert, zit klaar voor het moment dat elke grote LLM het standaard inleest.
Belangrijkste punten
- llms.txt = markdown-bestand op de root van je site dat LLMs wegwijs maakt
- Vult robots.txt (toegang) en sitemap.xml (URLs) aan met semantische context
- Adoptie groeit — Perplexity en Anthropic experimenteren al actief
- Implementatie kost één bestand; de upside is asymmetrisch
Wat llms.txt is en waarom het bestaat
Toen Jeremy Howard (fast.ai) in 2024 de llms.txt-specificatie voorstelde, was het probleem helder: AI-modellen hebben beperkte context windows. Ze kunnen niet je hele site lezen, kiezen vaak verkeerde pagina's en missen de semantische ordening die jij als sitebouwer wel kent. llms.txt lost dat op met een gestructureerd markdown-bestand dat in één blik laat zien wat je site is, welke content prioriteit heeft en hoe het thematisch geordend is.
Hoe een goede llms.txt eruitziet
Het bestand begint met je bedrijfsnaam als H1, gevolgd door een blockquote met je propositie. Daaronder maak je H2-secties per thema met markdown-links, elk met een korte beschrijving:
# Hawk Eye AI > Hawk Eye AI maakt Nederlandse merken vindbaar in > Google én in AI-zoekmachines (ChatGPT, Perplexity, > Gemini, Google AI Overviews). ## Diensten - [GEO](https://hawkeyeai.nl/geo): Generative Engine Optimization voor AI-zoekmachines. - [SEO](https://hawkeyeai.nl/diensten): Klassieke vindbaarheid in Google. ## Kennisbank - [Wat is GEO](https://hawkeyeai.nl/kennisbank/wat-is-geo): Definitie en uitleg van Generative Engine Optimization. - [SEO vs GEO](https://hawkeyeai.nl/kennisbank/seo-vs-geo): Verschillen, overlap en hoe je ze combineert.
Hou het beknopt — minder dan 50 links — en kies kwaliteit boven volledigheid. Een llms.txt met 200 links is voor een LLM net zo onbruikbaar als geen llms.txt.
Implementatie in vier stappen
1. Inventariseer je top-content. Kies de 20–40 pagina's die het beste je expertise en propositie laten zien.
2. Schrijf markdown. Volg het format hierboven. Korte beschrijvingen, semantische groepering, geen marketingtaal.
3. Plaats op /llms.txt. Het bestand moet bereikbaar zijn op yoursite.com/llms.txt, geserveerd als text/plain of text/markdown.
4. Update bij wijzigingen. Behandel llms.txt als levend document: nieuwe kernpagina's erbij, verouderde eruit. Hawk Eye AI heeft een eigen llms.txt op hawkeyeai.nl/llms.txt als referentie.
Veelgestelde vragen
Wat is llms.txt?+
llms.txt is een voorgestelde standaard (door Jeremy Howard, 2024) voor een bestand op de root van je site (/llms.txt) dat AI-crawlers en LLM-systemen wegwijs maakt naar je belangrijkste content. Het is in feite een 'sitemap voor LLMs': een gestructureerd markdown-bestand met titel, samenvatting en links naar je kernpagina's, geordend op thema.
Wat is het verschil met robots.txt en sitemap.xml?+
robots.txt vertelt crawlers wat ze WEL en NIET mogen openen. sitemap.xml lijst alle indexeerbare URL's. llms.txt is anders: het beschrijft semantisch wat je site doet, welke content prioriteit heeft, en in welke context bepaalde pagina's relevant zijn. Het is geoptimaliseerd voor LLM-context windows, niet voor crawl-budget.
Lezen AI-modellen llms.txt al echt?+
Adoptie is in ontwikkeling. Perplexity en Anthropic experimenteren ermee, OpenAI heeft het nog niet officieel bevestigd. Maar de kosten van implementatie zijn minimaal (één tekstbestand) en de upside is groot: zodra meer LLM-systemen het standaard inlezen, zit jij al klaar. Vroege adoptie is in deze fase een kleine moeite met asymmetrische return.
Hoe schrijf ik een goede llms.txt?+
Begin met je bedrijfsnaam als H1, gevolgd door een korte blockquote met je propositie. Daaronder maak je H2-secties per thema ('Diensten', 'Kennisbank', 'Cases') met markdown-links naar je belangrijkste URL's, elk met een 1-zins beschrijving. Hou het beknopt: minder dan 50 links, kwaliteit boven kwantiteit.
Moet ik ook llms-full.txt aanmaken?+
Optioneel. llms-full.txt bevat de volledige tekst van je belangrijkste pagina's in één bestand, zodat een LLM je hele site in één context window kan laden. Nuttig voor documentatiesites, productdocs en kennisbanken — minder relevant voor zuiver marketingsites. Wij implementeren het als de informatiedichtheid van de site het rechtvaardigt.
Verder lezen
Ready?
Klaar om gespot te worden?
Plan een gratis kennismaking van 30 minuten. We kijken mee naar je huidige vindbaarheid en vertellen eerlijk wat we zouden doen — wel of geen samenwerking.
Stuur ons een bericht