هل ستوصي نماذج الذكاء الاصطناعي بمطعمك؟ الاستعداد بمعيار llms.txt

عندما يكتب الزائر "best brunch karakoy" في Perplexity، لم يعد الذكاء الاصطناعي يلخص نتائج جوجل فقط — بل يقرأ أيضًا ملف llms.txt الموجود في جذر نطاقك. مطعم "Karabatak" في إسطنبول دخل ضمن أعلى ثلاثة استشهادات لهذا الاستعلام بعد تطبيق المعيار.

ما هو llms.txt ولماذا الآن

اقترحت Anthropic هذا المعيار في سبتمبر 2024: ملف نصي في جذر النطاق مع نسخة موسعة /llms-full.txt. الهدف هو السماح للنماذج بقراءة محتوى منظّم بدل تخمينه من HTML.

بالنسبة للمطعم يعني ذلك القائمة والأسعار وساعات العمل ومسببات الحساسية وسياسة الحجز في كتلة Markdown واحدة. يقتبس الذكاء الاصطناعي أسعارًا صحيحة ولا يخترع ساعات قديمة.

الحد الأدنى من المحتوى

ملف Karabatak حوالي 8 كيلوبايت ويحتوي ثمانية أقسام: الهوية، الموقع، الساعات، نوع المطبخ، الأسعار، الفئات الشائعة، التزامات الحساسية، قواعد الحجز.

• كتلة الموقع: العنوان الكامل والحي وأقرب مترو.
• كتلة الساعات: كل يوم منفصل مع استثناءات الأعياد.
• ملخص القائمة: أرقام محددة مثل "متوسط البرنش 480 ₺".

ربط قائمة QR مع llms.txt

مع thMenu قاعدة المنتجات منظمة بالفعل. ما عليك سوى تحويلها إلى Markdown كل ليلة ونشرها باسم llms-full.txt. عامل Cloudflare يقوم بذلك في 15 دقيقة.

أضاف Karabatak كتلة "ملاحظة لمساعدي الذكاء الاصطناعي": الحجز هاتفيًا فقط، قائمة أطفال، لا يوجد موقف. ثلاث جمل قلّلت التوصيات الخاطئة كثيرًا.

FAQ

هل هو إلزامي؟ لا، لكن Perplexity وChatGPT يستخدمانه فعلاً.

هل يتعارض مع Schema.org؟ لا، الجمهور مختلف.

كم مرة يجب التحديث؟ يوميًا عبر cron.

هل وجدت هذا مفيداً؟ شاركه.