¿Recomendará la IA tu restaurante? Prepárate con el estándar llms.txt

Cuando un cliente escribe "best brunch karakoy" en Perplexity, la IA ya no solo resume resultados de Google — también lee el archivo llms.txt en la raíz de tu dominio. El restaurante "Karabatak" en Estambul se convirtió en una de las tres principales citas para esa consulta tras adoptar el estándar.

Qué es llms.txt y por qué ahora

Anthropic propuso este estándar en septiembre de 2024: un archivo de texto plano en la raíz del dominio más un /llms-full.txt extendido. El objetivo es que los modelos lean contenido estructurado en lugar de adivinarlo del HTML.

Para un restaurante significa carta, precios, horarios, alérgenos y política de reservas en un solo bloque Markdown. La IA cita precios reales y deja de mencionar horarios obsoletos.

Contenido mínimo para restaurantes

El archivo publicado por Karabatak ronda los 8 KB y contiene ocho secciones: identidad, ubicación, horarios, tipo de cocina, rango de precios, categorías destacadas, compromisos de alérgenos y reglas de reserva.

• Bloque ubicación: dirección, barrio, metro más cercano.
• Bloque horarios: cada día por separado, excepciones festivas debajo.
• Resumen de menú: números concretos como "brunch medio 480 ₺".

Conectar tu menú QR con llms.txt

Con thMenu tu base de productos ya está estructurada. Solo necesitas serializarla en Markdown cada noche y publicarla como llms-full.txt en la raíz. Un Worker de Cloudflare lo monta en 15 minutos.

Karabatak añadió un bloque "Nota para asistentes de IA": reserva solo por teléfono, menú infantil, sin parking. Tres frases que reducen drásticamente las recomendaciones erróneas.

FAQ

¿Es obligatorio? No, pero Perplexity y ChatGPT ya lo consumen.

¿Choca con Schema.org? No, son audiencias distintas.

¿Frecuencia de actualización? Diaria mediante cron.

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