geo-llmstxt

llms.txt 標準の分析と生成スキル

目的

このスキルは、llms.txt 標準に関連するすべての作業に対応します。これは、ウェブサイトがコンテンツ、構造、重要な情報について AI システムに構造化されたガイダンスを提供できるようにする、新たな規約です（Jeremy Howard が 2024 年 9 月に提案し、2025～2026 年にかけて普及が進んでいます）。これは robots.txt（クローラーにアクセスしてはならない対象を伝えるもの）に似ていますが、AI システムにそのサイトを理解するうえで最も役立つ情報を伝えます。

llms.txt が重要な理由

AI 言語モデルがウェブサイトを処理する際には、どのページが最も重要か、サイトが何についてのものか、コンテンツがどのように構成されているかを判断しなければならないという根本的な課題があります。通常は多数のページをクロールして、構造を推測します。llms.txt を使えば、明示的で機械可読（かつ人間にも読みやすい）な概要を提供することで、この課題を解決できます。

適切に作成された llms.txt のメリット：

1. AI による理解の高速化： AI システムは、何十ものページをクロールする代わりに、1 つのファイルからサイトの目的と構造を把握できます。
2. ナラティブの管理： AI システムが最初に目にするページや事実を選び、自社ブランドがどのように表現されるかを形作ることができます。
3. 引用の精度向上： llms.txt を参照する AI システムは、トピックごとに正確で信頼できるページを引用できます。
4. 誤った表現の低減： 重要な事実（価格、機能、所在地など）を明示することで、自社について AI が誤った情報を生成する可能性を低減できます。
5. 早期導入者としての優位性： 2026 年初頭の時点で、llms.txt ファイルを用意しているウェブサイトは 5% 未満であり、差別化につながります。

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llms.txt の仕様

ファイルの場所

ファイルはドメインのルートに配置する必要があります：

https://example.com/llms.txt

フォーマット仕様

このファイルでは、特定の規約に従って Markdown 形式を使用します：

# [Site Name]

> [One-sentence description of what the site/business does. Keep under 200 characters.]

## Docs

- [Page Title](https://example.com/page-url): Concise description of what this page covers and why it matters.
- [Another Page](https://example.com/another-page): Description of content.

## Optional

- [Less Critical Page](https://example.com/optional-page): Description.

詳細なフォーマット規則

1. タイトル（必須）

# Site Name

• ファイルの 1 行目に記載する必要があります。
• 公式の事業名／サイト名を使用してください。
• H1 見出し形式（# 1 つ）を使用してください。

2. 説明（必須）

> Brief description of the site/business

• タイトルの直後に記載する必要があります。
• Markdown の引用形式（>）を使用してください。
• 200 文字以内に収めてください。
• 事業内容と対象者を明確に記載してください。
• 宣伝文句は避け、事実に基づいて具体的に記述してください。

3. メインセクション（必須 — 1 つ以上）

H2 見出し（##）を使って、カテゴリごとにページを整理してください。一般的なセクション名は次のとおりです：

セクション名	目的	コンテンツ例
## Docs	主なドキュメントや重要なページ	製品ページ、サービスの説明、主要なコンテンツ
## Optional	知っておく価値のある補足ページ	ブログ記事、補足リソース
## API	API ドキュメント	API リファレンス、認証ガイド
## Blog	ブログやニュースのコンテンツ	最近の記事／人気記事
## Products	製品カタログ	製品ページ、価格
## Services	提供サービス	サービスの説明、プロセスのページ
## About	会社情報	会社概要ページ、チーム、ミッション
## Resources	教育／参考コンテンツ	ガイド、チュートリアル、ホワイトペーパー
## Legal	法的文書	利用規約、プライバシーポリシー
## Contact	連絡先情報	お問い合わせページ、サポート窓口

4. ページ項目（必須）

各項目は次の形式に従います：

- [Page Title](URL): Description of page content

ページ項目の規則：

• タイトル： 実際のページタイトル、または内容が明確に伝わるタイトルを使用してください。
• URL： 絶対 URL を記載する必要があります（相対パスではありません）。
• 説明： ページの内容を説明する 10～30 語の文を記載してください。利用できる情報を具体的に説明してください。
• 順序： 各セクション内では、重要度の高いページから順に並べてください。
• 件数： ページ項目を合計 10～30 件含めてください。最も信頼性が高く有用なページを優先してください。

5. 重要な事実のセクション（推奨）

## Key Facts
- Founded in [year] by [founder(s)]
- Headquarters: [City, Country]
- [X] customers/users in [Y] countries
- Key products: [Product A], [Product B], [Product C]
- Industry: [Industry classification]

このセクションには、AI システムが事業についてのユーザーの質問に回答する際によく必要とする、参照用の簡潔な情報を記載します。

6. 連絡先セクション（推奨）

## Contact
- Website: https://example.com
- Email: [email protected]
- Support: [email protected]
- Phone: +1-555-123-4567
- Address: 123 Main St, City, State, ZIP, Country

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llms-full.txt（拡張版）

llms.txt に加えて、サイトはより詳細な拡張版である /llms-full.txt を提供できます。

llms.txt との違い：

機能	llms.txt	llms-full.txt
長さ	簡潔（50～150 行）	包括的（150～500 行以上）
ページ項目	主要なページ 10～30 件	30～100 件以上のページ
説明	各項目につき 10～30 語	各項目につき 30～100 語。各ページの主要な事実を含む場合があります
対象読者	AI による迅速な理解	AI による詳細な分析
セクション	3～6 セクション	8～15 セクション
主要な事実	ビジネスレベルの事実	ページレベルの事実とデータポイント

両方のファイルを併存させることができます。AI システムはまず llms.txt を確認し、その後、より深く理解するために llms-full.txt を任意で読み込む場合があります。

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分析モード

既存の llms.txt ファイルを確認する場合：

ステップ 1：ファイルを取得する

1. WebFetch を使用して [domain]/llms.txt を取得します。
2. [domain]/llms-full.txt も確認します。
3. HTTP ステータスコードを記録します。
   • 200： ファイルが存在します。検証に進みます。
   • 404： ファイルが存在しません。生成を推奨します。
   • 403： ファイルは存在しますがブロックされています。設定ミスとして報告します。
   • 301/302： リダイレクトです。転送先をたどり、リダイレクトを記録します。

ステップ 2：形式を検証する

各構造要素を確認します。

要素	確認内容	欠落時の重大度
H1 タイトル	存在し、ビジネス名と一致している	致命的
引用ブロックの説明	存在し、200 文字未満で、事実に基づいている	高
H2 セクションが 1 つ以上	存在している	致命的
URL を含むページ項目	5 項目以上が存在している	高
URL が絶対 URL	すべての URL が https:// から始まる完全なパスを使用している	高
URL が有効	すべての URL がステータス 200 を返す	中
説明が存在する	すべての項目にコロンの後の説明がある	中
主要な事実のセクション	ビジネス情報とともに存在している	中
連絡先セクション	少なくともメールアドレスが記載されている	低
適切な長さ	30～200 行	低
Markdown に不備がない	全体を通して適切にフォーマットされている	中

ステップ 3：コンテンツの品質を評価する

llms.txt を次の観点から評価します。

網羅性（0～100）：

• ナビゲーションに表示されるサイトの主要なセクションをすべて網羅していますか？
• 最も重要なページやトラフィックの多いページが含まれていますか？
• 主要な事実のセクションに正確なビジネスデータが記載されていますか？
• 最近のコンテンツや更新されたコンテンツが含まれていますか？

正確性（0～100）：

• 説明はページの内容を正確に反映していますか？
• URL は有効で、正しいページを指していますか？
• 主要な事実は検証可能で、最新のものですか？
• ビジネスの説明は正確ですか？

有用性（0～100）：

• AI システムはこのファイルだけでサイトの目的を理解できますか？
• ページを区別できるだけの具体性が説明にありますか？
• 引用に最も適したページが強調されていますか？
• 構成は論理的で分かりやすいですか？

llms.txt の総合スコア ＝（網羅性 × 0.40）＋（正確性 × 0.35）＋（有用性 × 0.25）

ステップ 4：サイトのコンテンツと比較する

1. サイトのメインナビゲーションとサイトマップをクロールします。
2. llms.txt に記載されていない重要なページを特定します。
3. 記載された URL にリンク切れやリダイレクトがないか確認します。
4. ビジネスの説明が現在のホームページのメッセージと一致することを確認します。
5. 古くなった項目（llms.txt の作成後に大幅に更新されたページ）を報告します。

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生成モード

新しい llms.txt ファイルを一から作成する場合：

ステップ 1：サイトの調査

1. ホームページを取得し、次の情報を抽出します。
   • サイト名（<title>、<meta property="og:site_name">、または H1 から）
   • ビジネスの説明（メタディスクリプションまたはヒーローセクションから）
   • メインナビゲーションのリンク
   • フッターのリンク
2. /sitemap.xml を取得し、公開ページをすべて見つけます。
3. サイトの主なビジネスの種類を特定します（SaaS、E コマース、ローカル、パブリッシャー、代理店）。

ステップ 2：ページの優先順位付け

見つかったすべてのページを分類し、最も重要なページを選択します。

必ず含めるページ：

• ホームページ
• 会社概要／企業ページ
• 料金ページ（ある場合）
• 主な製品／サービスページ（上位 3～5 件）
• お問い合わせページ
• ドキュメントのランディングページ（ある場合）

品質が高い場合に含めるページ：

• 人気のブログ記事（重要度、最近の更新、または網羅性を基準に選択）
• 導入事例または顧客事例
• 主要なリソース／ガイドページ
• FAQ ページ
• 採用情報ページ（大企業の場合）

除外するページ：

• 内容の薄いカテゴリ／タグページ
• ページネーションページ
• ログイン／サインアップページ
• 定型的な法務情報（特に関連性がある場合を除く）
• 重複コンテンツまたはほぼ重複するコンテンツ
• 独自の内容がほとんどないページ

ステップ 3：説明を作成する

選択したページごとに、次の手順を実行します。

1. WebFetch を使用してページのコンテンツを取得します。
2. H1、メタディスクリプション、最初の 2～3 段落を読みます。
3. 次の要件を満たす説明を作成します。
   • 10～30 語にします。
   • ページにどのような情報が掲載されているかを明記します。
   • 対象となる具体的なトピック、データ、機能に言及します。
   • マーケティング表現（「最高」「業界をリード」「革新的」など）は避けます。
   • 事実に基づく、情報を伝える表現を使います。

良い説明の例：

• 3 つの料金プラン（Free、Pro、Enterprise）について、機能の比較と年額／月額料金を説明しています。
• 2018 年の創業、従業員 45 名のチーム、オースティンとロンドンのオフィス所在地について詳しく説明しています。
• Slack、Salesforce、HubSpot との連携設定について、手順ガイドと API エンドポイントを紹介しています。

悪い説明の例：

• 素晴らしい料金ページです！（マーケティング表現で、具体性がありません）
• 当社について詳しくご覧ください。（曖昧すぎます）
• 詳細はこちらをクリックしてください。（説明になっていません）

ステップ 4：重要な事実をまとめる

サイトから、ビジネスに関する重要な事実を収集します。

• 創業年
• 創業者名
• 本社所在地
• 従業員数（公開情報がある場合）
• 顧客数／ユーザー数（公開情報がある場合）
• 主な製品またはサービス（上位 3～5 件を列挙）
• 業界分類
• 主な顧客またはパートナーシップ（公開情報がある場合）
• 主な差別化要因（このビジネス独自の特徴）
• 最近の節目または実績（過去 12 か月）

ステップ 5：ファイルを組み立てる

次のテンプレートに従って llms.txt を作成します。

# [Site Name]

> [One clear sentence: what the business does, who it serves, and its primary value proposition. Under 200 characters.]

## Docs

- [Most Important Page](https://example.com/page): Description covering the key content on this page.
- [Second Page](https://example.com/page-2): Description of this page's content and value.
- [Third Page](https://example.com/page-3): What users and AI systems will find here.

## Products

- [Product A](https://example.com/product-a): Core features, target users, and pricing model for Product A.
- [Product B](https://example.com/product-b): What Product B does and how it differs from Product A.

## Resources

- [Guide Title](https://example.com/guide): Comprehensive guide covering [topic] with [X] sections and practical examples.
- [Blog Post](https://example.com/blog/post): Analysis of [topic] with original data from [source].

## Key Facts

- Founded in [year] by [name(s)]
- Headquartered in [City, Country]
- [Specific metric: e.g., "Serves 10,000+ businesses in 40 countries"]
- [Key differentiator: e.g., "Only platform offering real-time X and Y integration"]
- Industry: [Classification]

## Contact

- Website: https://example.com
- Email: [primary contact email]
- Support: [support URL or email]

ステップ 6：生成したファイルを検証する

出力する前に、次の項目を確認します。

1. すべての URL にアクセスできる（ステータス 200）ことを確認します。
2. エントリーの合計数が 10～30 件であることを確認します。
3. 説明が 50 語を超えていないことを確認します。
4. ファイル全体の長さが 50～150 行であることを確認します。
5. Markdown の書式が整理され、一貫していることを確認します。

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出力形式

分析モードの場合

GEO-LLMSTXT-ANALYSIS.md を生成します。

# llms.txt Analysis: [Domain]

**Analysis Date:** [Date]
**llms.txt Status:** [Found at URL / Not Found / Error]
**llms-full.txt Status:** [Found / Not Found]

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## Overall llms.txt Score: [X]/100

| Dimension | Score |
|---|---|
| Completeness | [X]/100 |
| Accuracy | [X]/100 |
| Usefulness | [X]/100 |

---

## Format Validation

| Element | Status | Notes |
|---|---|---|
| H1 Title | [Pass/Fail] | [Notes] |
| Description blockquote | [Pass/Fail] | [Notes] |
| H2 Sections | [Pass/Fail] | [X sections found] |
| Page entries | [Pass/Fail] | [X entries found] |
| URL validity | [Pass/Fail] | [X broken URLs] |
| Entry descriptions | [Pass/Fail] | [X missing descriptions] |
| Key Facts | [Pass/Fail] | [Notes] |
| Contact section | [Pass/Fail] | [Notes] |

---

## Missing Pages

These important pages were found on the site but not in llms.txt:

1. [Page Title](URL) -- [Why it should be included]
2. [Page Title](URL) -- [Why it should be included]

## Improvement Recommendations

1. [Specific recommendation]
2. [Specific recommendation]
3. [Specific recommendation]

## Suggested Updated llms.txt

[Complete rewritten llms.txt file if significant improvements are needed]

生成モードの場合

サイトのルートディレクトリに保存できる、完全な llms.txt ファイルの内容を出力します。また、以下を説明する簡潔な GEO-LLMSTXT-GENERATION.md レポートも出力します。

• 見つかったページ数と、選択したページ数
• 優先順位付けの理由
• 境界的なページ（後から追加する可能性があるページ）
• 推奨する更新頻度（例：更新が活発なブログは毎月、安定したサイトは四半期ごと）

ベストプラクティスのリファレンス

1. 定期的に更新します。 サイトで毎週ブログ記事を公開している場合は、llms.txtを毎月更新します。製品が四半期ごとに変更される場合は、リリースごとに更新します。
2. 最も優れたコンテンツを先頭に配置します。 各セクションの最初の項目には、最も信頼性が高く、内容が充実したページを配置します。
3. 説明を具体的にします。 「コード例を含む、React Server Componentsについての包括的な3,000語のガイド」は、「Reactガイド」よりもはるかに役立ちます。
4. 他にはない特長を含めます。 サイトに独自のデータ、オリジナルの調査、限定機能がある場合は、それらを説明と重要な情報で強調します。
5. 簡潔にまとめます。 llms.txtは60秒以内にざっと確認できるようにします。詳細はllms-full.txtに記載します。
6. 絶対URLを使用します。 相対パスではなく、必ず完全なhttps:// URLを記載します。
7. デプロイ後にテストします。 アップロード後、ファイルにhttps://yourdomain.com/llms.txtからリダイレクトなしでアクセスできることを確認します。
8. robots.txtと連携します。 llms.txtに記載したページが、AIクローラー向けにrobots.txtでブロックされていないことを確認します。
9. サイト構造を反映します。 llms.txtのセクション名は、メインのナビゲーションカテゴリにおおむね対応させます。
10. 機密性の高いページは避けます。 内部ツール、管理パネル、機密情報を含むページは記載しないでください。