A IA vai recomendar o seu restaurante? Prepare-se com o padrão llms.txt

Quando um cliente digita "best brunch karakoy" no Perplexity, a IA não apenas resume o Google — também lê o arquivo llms.txt na raiz do seu domínio. O restaurante "Karabatak" em Istambul entrou no top três citações dessa consulta após adotar o padrão.

O que é llms.txt e por que agora

A Anthropic propôs o padrão em setembro de 2024: arquivo de texto na raiz mais um /llms-full.txt estendido. Permite que modelos leiam conteúdo estruturado em vez de adivinhar do HTML.

Para um restaurante significa cardápio, preços, horários, alergênicos e política de reserva em um bloco Markdown único. A IA cita preços corretos e não inventa horários antigos.

Conteúdo mínimo para restaurantes

O arquivo do Karabatak tem cerca de 8 KB e oito seções: identidade, localização, horários, tipo de cozinha, faixa de preço, categorias populares, compromissos de alergênicos e regras de reserva.

• Localização: endereço, bairro, metrô mais próximo.
• Horários: cada dia separado, exceções de feriados abaixo.
• Resumo de menu: números concretos como "brunch médio 480 ₺".

Ligar o menu QR ao llms.txt

Com o thMenu o banco de produtos já é estruturado. Basta serializar em Markdown todas as noites e publicar como llms-full.txt. Um Worker Cloudflare resolve em 15 minutos.

O Karabatak adicionou um bloco "Nota para assistentes de IA": reserva só por telefone, menu infantil, sem estacionamento. Três frases que reduzem drasticamente recomendações erradas.

FAQ

É obrigatório? Não, mas Perplexity e ChatGPT já usam.

Conflita com Schema.org? Não, públicos diferentes.

Com que frequência atualizar? Diariamente via cron.

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