# llms.txt Nedir ve Nasıl Hazırlanır? Adım Adım Rehber

> llms.txt, sitenizin içeriğini yapay zekâ botlarına özetleyen bir Markdown dosyasıdır. Standardın kuralları, örnek dosya ve adım adım hazırlama rehberi.

Kaynak: https://promptfront.com.tr/rehber/llms-txt-nedir-nasil-hazirlanir
Yayıncı: PromptFront (https://promptfront.com.tr)
Tarih: 2026-08-01
Yazar: PromptFront

---

**llms.txt**, web sitenizin en önemli içeriklerini yapay zekâ modellerine derli toplu biçimde sunan ve sitenin kök dizininde yayınlanan bir Markdown dosyasıdır. [llmstxt.org](https://llmstxt.org) adresinde tanımlanan standarda dayanır; amacı, büyük dil modellerinin sitenizi işlerken hangi sayfaların öncelikli olduğunu tek bakışta anlamasını sağlamaktır. Hazırlamak için yazılım bilgisi gerekmez: doğru başlık hiyerarşisi ve açıklamalı bağlantı listeleri yeterlidir.

## llms.txt nedir?

**llms.txt**, bir web sitesinin yapay zekâ sistemlerine yönelik "tanıtım dosyası"dır: sitenin ne hakkında olduğunu, hangi sayfaların en değerli bilgiyi taşıdığını ve bu sayfalara nereden ulaşılacağını sade bir Markdown biçiminde özetler. Standart, Eylül 2024'te Answer.AI kurucularından Jeremy Howard tarafından önerildi ve resmî tanımı [llmstxt.org](https://llmstxt.org) adresinde yayımlanıyor.

Dosyanın çıkış noktası pratik bir sorundur. [Büyük dil modellerinin](/sozluk/llm) bağlam pencereleri sınırlıdır; bir web sayfasındaki gezinme menüleri, reklamlar, çerez uyarıları ve JavaScript kalabalığı, modelin asıl içeriğe ulaşmasını zorlaştırır. llms.txt bu gürültüyü ortadan kaldırır: model, HTML'i ayıklamak yerine sizin hazırladığınız temiz özeti okur. Bu yönüyle dosya, [GEO (Generative Engine Optimization)](/rehber/geo-nedir) çalışmalarının teknik altyapı katmanına oturur.

Kavramın kısa tanımına [sözlüğümüzdeki llms.txt maddesinden](/sozluk/llms-txt) de ulaşabilirsiniz.

## llms.txt hangi sorunu çözer?

llms.txt'nin çözdüğü temel sorun, **yapay zekâ modellerinin siteleri insanlar gibi okuyamamasıdır.** robots.txt tarayıcılara "nereye girme" der, sitemap.xml "hangi sayfalar var" listesini verir; ancak ikisi de içeriğin ne anlattığını söylemez. llms.txt bu boşluğu doldurur ve her bağlantının yanına tek cümlelik bir açıklama ekleyerek modele bağlam kazandırır.

Üç dosyanın rollerini karşılaştıralım:

| Dosya | Hedef kitle | Ne söyler? | Biçim |
|---|---|---|---|
| robots.txt | Arama ve yapay zekâ botları | Hangi bölümlerin taranmayacağını | Düz metin direktifleri |
| sitemap.xml | Arama motorları | Sitedeki tüm URL'lerin listesini | XML |
| llms.txt | Büyük dil modelleri | Önemli sayfaları ve ne anlattıklarını | Markdown |

Bu tablodan çıkan sonuç nettir: llms.txt, diğer iki dosyanın yerine geçmez; onları tamamlar. Yapay zekâ görünürlüğü açısından [Schema.org yapılandırılmış verisiyle](/rehber/schema-org-ile-yapay-zeka-gorunurlugu) birlikte düşünülmesi gereken bir parçadır.

## llms.txt ile llms-full.txt arasındaki fark nedir?

**llms.txt bir yol haritası, llms-full.txt ise haritadaki her durağın tam içeriğidir.** Standart iki dosyayı da tanımlar ancak yalnızca llms.txt temel dosyadır; llms-full.txt isteğe bağlı bir tamamlayıcıdır.

| Özellik | llms.txt | llms-full.txt |
|---|---|---|
| İçerik | Açıklamalı bağlantı listesi | Tüm sayfaların tam metni tek dosyada |
| Boyut | Küçük, birkaç KB | Büyük, site hacmine göre değişir |
| Kullanım amacı | Modelin siteye genel bakışı | Modelin içeriği aracısız okuması |
| Zorunluluk | Standardın çekirdeği | İsteğe bağlı ek |
| Güncelleme yükü | Düşük | Yüksek, içerikle birlikte yenilenmeli |

llms-full.txt özellikle dokümantasyon siteleri için anlamlıdır: geliştirici, tüm teknik dokümanı tek seferde bir modele verebilir. Kurumsal tanıtım siteleri ve yerel işletmeler içinse çoğu durumda iyi hazırlanmış bir llms.txt yeterlidir. Standart ayrıca sayfaların URL sonuna `.md` eklenmiş temiz Markdown sürümlerinin sunulmasını da önerir; bu, [RAG](/sozluk/rag) tabanlı sistemlerin içeriğinizi gürültüsüz almasını kolaylaştırır.

## llms.txt dosyası hangi bölümlerden oluşur?

Standarda göre dosya dört yapı taşından oluşur: **zorunlu bir H1 başlık, isteğe bağlı bir özet alıntısı, serbest açıklama paragrafları ve H2 başlıklı bağlantı listeleri.** Sıralama önemlidir çünkü modeller dosyayı yukarıdan aşağıya işler.

1. **H1 başlık (zorunlu):** Dosyadaki tek H1'dir ve sitenin ya da projenin adını taşır.
2. **Özet alıntısı (önerilir):** `>` işaretiyle başlayan, siteyi bir-iki cümlede anlatan blok alıntı.
3. **Serbest paragraflar:** Modelin bilmesi gereken bağlam; ne yaptığınız, kimler için çalıştığınız gibi.
4. **H2 bölümleri:** Her biri bir kategori olan ve `- [başlık](url): açıklama` biçiminde bağlantılar içeren listeler.
5. **"Optional" bölümü:** Bağlam penceresi darsa modelin atlayabileceği ikincil bağlantılar için ayrılmış özel H2.

Kurgusal bir klinik üzerinden örnek bir dosya şöyle görünür:

```markdown
# Örnek Diş Kliniği

> İstanbul'da implant, ortodonti ve estetik diş hekimliği hizmeti veren
> klinik. Bu dosya, yapay zekâ asistanları için temel sayfaları listeler.

Kliniğimiz randevuyla çalışır; hafta içi 09.00-19.00 arasında açıktır.
Tedavi fiyatları muayene sonrası netleşir.

## Tedaviler

- [İmplant tedavisi](https://ornek-klinik.example/implant.md): Süreç,
  iyileşme takvimi ve sık sorulan sorular.
- [Ortodonti](https://ornek-klinik.example/ortodonti.md): Tel ve şeffaf
  plak seçeneklerinin karşılaştırması.

## Kurumsal

- [Hakkımızda](https://ornek-klinik.example/hakkimizda.md): Hekim
  kadrosu ve kliniğin geçmişi.
- [İletişim](https://ornek-klinik.example/iletisim.md): Adres, telefon
  ve randevu formu.

## Optional

- [Blog arşivi](https://ornek-klinik.example/blog.md): Ağız sağlığı
  üzerine eski yazılar.
```

Dikkat edilecek nokta: dosya HTML değil saf Markdown'dır, her bağlantının açıklaması vardır ve liste seçicidir. Amaç siteyi kopyalamak değil, modele en kısa yoldan doğru bilgiyi vermektir.

## llms.txt dosyasını hangi botlar okur?

Dürüst cevap şudur: **Ağustos 2026 itibarıyla büyük yapay zekâ şirketlerinin hiçbiri llms.txt dosyasını resmî bir sıralama veya kaynak seçme sinyali olarak ilan etmiş değildir.** Dosya, sitelerinizi tarayan botlara bir "davet"tir; okuma garantisi değil, okunduğunda işi kolaylaştıran bir standarttır.

Buna karşın benimseme somut biçimde ilerliyor. Anthropic'in kendi dokümantasyonu ([docs.anthropic.com](https://docs.anthropic.com)) ve Perplexity'nin geliştirici dokümanları ([docs.perplexity.ai](https://docs.perplexity.ai)) llms.txt yayımlayan sitelere örnektir; Mintlify gibi dokümantasyon platformları dosyayı otomatik üretir. Cursor benzeri yapay zekâ destekli geliştirme araçları da kullanıcı yönlendirmesiyle llms.txt adreslerini bağlam olarak alır.

Sitenizi ziyaret eden başlıca yapay zekâ botları şunlardır:

| Bot | Şirket | Görevi |
|---|---|---|
| GPTBot | OpenAI | Model eğitimi için genel tarama |
| OAI-SearchBot | OpenAI | ChatGPT'nin arama özelliği için dizinleme |
| ClaudeBot | Anthropic | Claude için genel tarama |
| PerplexityBot | Perplexity | Cevap motoru dizini oluşturma |
| Google-Extended | Google | Gemini eğitim erişiminin kontrolü |

Bu botların sitenize gerçekten uğrayıp uğramadığını sunucu günlüklerinden izleyebilirsiniz; hangi cevap motorunda ne kadar göründüğünüzü ölçmek içinse [yapay zekâ görünürlüğü nasıl ölçülür](/rehber/yapay-zeka-gorunurlugu-nasil-olculur) rehberindeki yöntemler kullanılabilir. Unutmayın: robots.txt ile bir botu tamamen engellediyseniz, o botun llms.txt'nizi okumasını bekleyemezsiniz.

## llms.txt adım adım nasıl hazırlanır?

Süreci dokuz adımda tamamlayabilirsiniz; küçük bir site için toplam iş yükü genellikle birkaç saati geçmez.

1. **İçerik envanteri çıkarın.** Sitenizdeki sayfaları listeleyin ve bir ziyaretçinin ya da modelin işine en çok yarayacak 10-30 sayfayı seçin. Az ve öz olmak, her şeyi listelemekten daha etkilidir.
2. **H1 başlığı yazın.** Dosyanın ilk satırı `# Marka Adı` biçiminde olmalıdır; dosyada başka H1 kullanmayın.
3. **Özet alıntısını ekleyin.** `>` ile başlayan bir-iki cümlede kim olduğunuzu ve ne yaptığınızı anlatın. Bu alıntı, modelin sizi tanımlarken kullanacağı çekirdek cümledir.
4. **Bağlam paragraflarını yazın.** Çalışma saatleri, hizmet bölgesi, uzmanlık alanı gibi modelin cevap üretirken işine yarayacak bilgileri kısa paragraflarla verin.
5. **Bağlantıları H2 bölümlerinde gruplayın.** "Hizmetler", "Rehberler", "Kurumsal" gibi mantıklı kategoriler açın; her bağlantıyı `- [başlık](url): açıklama` kalıbıyla yazın.
6. **"Optional" bölümünü ayırın.** İkincil önemdeki sayfaları bu bölüme taşıyın; standart, bağlam darlığında modellerin bu bölümü atlayabileceğini söyler.
7. **Dosyayı doğrulayın.** Markdown sözdizimini kontrol edin, bağlantıların çalıştığını test edin ve pazarlama sıfatları yerine olgusal dil kullandığınızdan emin olun.
8. **Kök dizine yükleyin.** Dosya `siteniz.com/llms.txt` adresinden, UTF-8 kodlamasıyla ve `text/markdown` ya da düz metin olarak erişilebilir olmalıdır.
9. **Güncel tutun.** Yeni bir hizmet sayfası veya önemli bir rehber yayımladığınızda dosyaya ekleyin; kaldırdığınız sayfaları listeden çıkarın.

Statik site üreteçleri (Astro, Hugo, Next.js gibi) için dosyayı `public` klasörüne koymak genellikle yeterlidir; WordPress'te ise eklentiyle veya sunucuya elle yükleyerek aynı sonuca ulaşırsınız.

## llms.txt hazırlarken sık yapılan hatalar nelerdir?

En sık görülen hata, **dosyayı ikinci bir site haritası gibi kullanıp yüzlerce URL'yi açıklamasız yapıştırmaktır.** Bu, dosyanın amacını boşa çıkarır çünkü model yine hangi sayfanın önemli olduğunu bilemez. Diğer yaygın hatalar şunlardır:

- **HTML veya süslü biçimlendirme kullanmak.** Standart saf Markdown ister; HTML etiketleri, emoji yığınları ve tablo görselleri dosyayı zorlaştırır.
- **Açıklamasız bağlantı listelemek.** `- [Hizmetler](url)` satırı tek başına az bilgi taşır; iki nokta üst üste sonrası eklenen tek cümle, dosyanın asıl değeridir.
- **Dosyayı yanlış konuma koymak.** llms.txt kök dizinde durmalıdır; alt klasördeki bir kopyayı botlar aramaz.
- **robots.txt ile çelişmek.** GPTBot'u engelleyip ChatGPT'de görünmeyi beklemek tutarsızdır; bot politikanızla llms.txt hedefiniz aynı yönü göstermelidir.
- **Abartılı pazarlama dili kullanmak.** "Türkiye'nin en iyisi" gibi doğrulanamaz iddialar modele bilgi vermez; cevap motorları olgusal ve doğrulanabilir ifadeleri [kaynak gösterme](/sozluk/citation) açısından daha rahat kullanır.
- **Dosyayı bir kez yazıp unutmak.** Eski fiyat sayfalarına veya kaldırılmış hizmetlere işaret eden bir llms.txt, modeli yanlış bilgiye yönlendirebilir ve [halüsinasyon](/sozluk/halusinasyon) riskini artırır.

llms.txt tek başına bir sihirli değnek değildir. [ChatGPT'nin işletmeleri nasıl seçtiğini](/rehber/chatgpt-isletmeleri-nasil-seciyor) incelediğimizde görünürlüğün içerik kalitesi, yapılandırılmış veri ve marka tutarlılığının toplamından doğduğu görülür; llms.txt bu toplamın düşük maliyetli ama tamamlayıcı bir parçasıdır. Dosyayı hazırladıktan sonra markanızın cevap motorlarındaki mevcut durumunu [görünürlük testiyle](/gorunurluk-testi) kontrol edebilir, kapsamlı bir çalışma içinse PromptFront'un [GEO optimizasyonu hizmetine](/hizmetler/geo-optimizasyonu) göz atabilirsiniz.