Будет ли ИИ рекомендовать ваш ресторан? Подготовка по стандарту llms.txt

Когда гость вводит "best brunch karakoy" в Perplexity, ИИ уже не просто пересказывает Google — он читает файл llms.txt в корне вашего домена. Ресторан "Karabatak" в Стамбуле попал в топ-3 цитирований по этому запросу после внедрения стандарта.

Что такое llms.txt и почему сейчас

Anthropic предложила стандарт в сентябре 2024: текстовый файл в корне плюс расширенный /llms-full.txt. Цель — позволить моделям читать структурированный контент, а не угадывать его из HTML.

Для ресторана это меню, цены, часы работы, аллергены и правила бронирования в одном блоке Markdown. ИИ называет правильные цены и не путает устаревшие часы закрытия.

Минимум контента для ресторанов

Файл Karabatak — около 8 КБ и восемь разделов: идентичность, локация, часы, тип кухни, ценовой диапазон, популярные категории, аллергены, правила брони.

• Локация: адрес, район, ближайшее метро.
• Часы: каждый день отдельно, праздничные исключения ниже.
• Сводка меню: конкретные цифры — "бранч в среднем 480 ₺".

Связать QR-меню с llms.txt

В thMenu база продуктов уже структурирована. Достаточно ночью сериализовать её в Markdown и публиковать как llms-full.txt. Cloudflare Worker делает это за 15 минут настройки.

Karabatak добавили блок "Заметка для ИИ-ассистентов": бронь только по телефону, детское меню есть, парковки нет. Три фразы резко снизили ошибки рекомендаций.

FAQ

Это обязательно? Нет, но Perplexity и ChatGPT уже используют.

Конфликтует ли со Schema.org? Нет, разные аудитории.

Как часто обновлять? Ежедневно через cron.

Было полезно? Поделитесь.