एआई क्रॉलर वेब पढ़ने के तरीके को बदल रहे हैं।
वर्षों तक, केवल Google और Bing जैसे खोज इंजन ही बड़े पैमाने पर वेबसाइटों को क्रॉल करते थे। आज, बड़े भाषा मॉडल यही काम कर रहे हैं। वे प्रशिक्षण मॉडल के लिए सामग्री को क्रॉल करते हैं, उत्तर प्राप्त करते हैं, और एआई खोज प्रणालियों को शक्ति प्रदान करते हैं।
उस बदलाव ने एक नई फ़ाइल बनाई है जिसे अब कई वेबसाइटें जोड़ रही हैं:एलएलएम.txt.
कुछ का मानना है कि यह AI का robots.txt बन जाएगा।
कुछ लोगों का दावा है कि यहमें रैंकिंग को प्रभावित करेगा चैटजीपीटी और गूगल एसजीई.
लेकिन ऑनलाइन अधिकांश स्पष्टीकरण अधूरे हैं।
Llm.txt वास्तव में क्या है?
इसे क्यों बनाया गया?
और इससे भी महत्वपूर्ण बात,क्या यह वास्तव में मदद करता हैएसईओ?
इस गाइड में, आप सीखेंगे कि llm.txt क्या है, यह कैसे काम करता है, आज कौन से AI सिस्टम इसका उपयोग करते हैं, और क्या इसे अपनी साइट पर जोड़ने से AI खोज में दृश्यता में सुधार हो सकता है।
अंत तक, आपको ठीक-ठीक पता चल जाएगा कि कब llm.txt मायने रखता है और कब नहीं।
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Llm.txt क्या है?
Llm.txt एक प्रस्तावित मानक है जोकी अनुमति देता है वेबसाइटमालिकों को यह नियंत्रित करना होगा कि बड़े भाषा मॉडल उनक�� सामग्री तक कैसे पहुंचते हैं और उसका उपयोग कैसे करते हैं।
सरल शब्दों में, यह एक अनुमति फ़ाइल है जिसे विशेष रूप से AI सिस्टम के लिए डिज़ाइन किया गया है।
जैसे robots.txt सर्च इंजन क्रॉलर्स को बताता है कि उन्हें किन पेजों को क्रॉल और इंडेक्स करने की अनुमति है, llm.txt AI क्रॉलर्स को बताता है कि क्या उन्हें प्रशिक्षण, पुनर्प्राप्ति और उत्तर पीढ़ी के लिए सामग्री एकत्र करने की अनुमति है।
फ़ाइल को किसी वेबसाइट के मूल में रखा जाता है, आमतौर पर:
पर https://example.com/llm.txt
जब कोई AI क्रॉलर किसी साइट पर जाता है, तो वह कोई भी डेटा एकत्र करने से पहले इस फ़ाइल को पढ़ सकता है। फ़ाइल बताती है कि सिस्टम को उस डोमेन की सामग्री के साथ क्या करने की अनुमति है।
इसमें शामिल है कि क्या सामग्री का उपयोग एआई को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है, क्या इसे लाइव उत्तरों के लिए पुनर्प्राप्त किया जा सकता है, और क्या साइट के कुछ अनुभाग प्रतिबंधित हैं।
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Llm.txt में "LLM" का क्या अर्थ है?
एलएलएम का मतलबहै बड़ा भाषा मॉडल.
These are the AI systems behind tools like जैसे टूल के पीछे ये AI सिस्टम हैं चैटजीपीटी, गूगल जेमिनी,क्लाउड, और उलझन. उन्हें वेब, लाइसेंस प्राप्त प्रकाशकों और मालिकाना स्रोतों से एकत्र किए गए विशाल डेटासेट का उपयोग करके मानव-जैसे पाठ को पढ़ने और उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
जैसे-जैसे ये सिस्टम अधिक व्यापक रूप से तैनात होते गए, उन्होंने बड़े पैमाने पर वेबसाइटों को क्रॉल करना शुरू कर दिया। न केवल उत्तरों के लिए जानका���ी प्राप्त करने के लिए, बल्कि प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग के लिए डेटा एकत्र करने के लिए भी।
llm.txt को वेबसाइट मालिकों को नियमों को इन प्रणालियों तक सीधे संचार करने का एक तरीका देने के लिए बनाया गया था।
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क्या llm.txt को नियंत्रित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
robots.txt के विपरीत, जो केवल क्रॉलिंग और इंडेक्सिंग को नियंत्रित करता है, llm.txtपर केंद्रित है। सामग्री एकत्र करने के बाद उसका उपयोग कैसे किया जाता है.
यह घोषित कर सकता है कि क्या AI सिस्टम को अनुमति है:
नए मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए सामग्री का उपयोग करें।
सामग्री को आंतरिक डेटासेट में संग्रहीत करें।
उपयोगकर्ता के प्रश्नों का उत्तर देने के लिए सामग्री पुनः प्राप्त करें।
किसी वेबसाइट के केवल कुछ अनुभागों तक ही पहुँचें।
यह भेद महत्वपूर्ण है.
robots.txt इस प्रश्न का उत्तर देता है:
"क्या आप इस पृष्ठ को क्रॉल और अनुक्रमित कर सकते हैं?"
llm.txt एक भिन्न प्रश्न का उत्तर देता है:
"क्या आप इस सामग्री का उपयोग सिस्टम को प्रशिक्षित करने या उत्तर उत्पन्न करने के लिए कर सकते हैं?"
क्या llm.txt नहीं है
llm.txt कोई रैंकिंग फ़ाइल नहीं है.
यह Google रैंकिंग को प्रभावित नहीं करता है.
यह अनुक्रमण में सुधार नहीं करता है.
यह AI खोज में दृश्यता नहीं बढ़ाता है.
इसका उद्देश्य शासन है, अनुकूलन नहीं।
यह प्रकाशकों को नियंत्रण और कानूनी पारदर्शिता देने के लिए मौजूद है, न कि एसईओ लाभ प्रदान करने के लिए।
यह बिंदु महत्वपूर्ण है, क्योंकि llm.txt के आसपास की अधिकांश वर्तमान चर्चा गलत तरीके से इसे रैंकिंग संकेत के रूप में मानती है।
यह नहीं है।
Llm.txt क्यों बनाया गया
Llm.txt इसलिए बनाया गया क्योंकि मौजूदा वेब मानक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए नहीं बनाए गए थे।
दशकों तक, robots.txt पर्याप्त था। यह नियंत्रित करता है कि खोज इंजन वेबसाइटों को कैसे क्रॉल और अनुक्रमित करते हैं। इसने एक सरल प्रश्न का उत्तर दिया: कौन से पृष्ठ खोज परिणामों में दिखाई दे सकते हैं?
लेकिन बड़े भाषा मॉडल ने एक पूरी तरह से अलग उपयोग का मामला पेश किया।
एआई सिस्टम सिर्फ पेजों को अनुक्रमित नहीं कर रहे थे। वे प्रशिक्षण मॉडल के लिए भारी मात्रा में पाठ एकत्र कर रहे थे, इसे आंतरिक डेटासेट में संग्रहीत कर रहे थे, और वाणिज्यिक उत्पादों में उत्तर उत्पन्न करने के लिए इसका पुन: उपयोग कर रहे थे।
robots.txt के पास इसे नियंत्रित करने का कोई तरीका नहीं था।
अनियंत्रित एआई क्रॉलिंग का उदय
चैटजीपीटी, बार्ड, औरजैसे टूल के रूप में क्लाउड लोकप्रिय हो गया, प्रकाशकों को कुछ नया नज़र आने लगा।
उनकी सामग्री एआई उत्तरों के अंदर दिखाई दे रही थी।
उनके लेखों को बिना किसी आरोप के व्याख्यायित किया जा रहा था।
उनकी पेवॉल्ड और लाइसेंस प्राप्त सामग्री का अप्रत्यक्ष रूप से हवाला दिया जा रहा था।
कई मामलों में, यह सहमति के बिना और बाहर निकलने के किसी तकनीकी तरीके के बिना हुआ।
खोज इंजनों के विपरीत, AI प्रशिक्षण पाइपलाइनें हमेशा robots.txt का सम्मान नहीं करतीं। कुछ क्रॉलर्स ने इसे पूरी तरह से नजरअंदाज कर दिया। अन्य लोगों ने किसी भी नियम के अस्तित्व में आने से बहुत पहले ही सामग्री एकत्र कर ली थी।
इससे एक गंभीर कानूनी और नैतिक समस्या पैदा हो गई।
कॉपीराइट, लाइसेंसिंग, और प्रकाशक दबाव
संघर्ष तेजी से एसईओ से आगे बढ़ गया।
समाचार संगठनों, अकादमिक प्रकाशकों और सामग्री प्लेटफार्मों ने कॉपीराइट उल्लंघन और डेटा उपयोग के बारे में चिंताओं पर ध्यान देना शुरू कर दिया। अपने प्रशिक्षण डेटा में मालिकाना सामग्री का उपयोग करने के लिए एआई कंपनियों के खिलाफ कई हाई-प्रोफाइल मुकदमे दायर किए गए थे।
उसी समय, नियामकों ने यह जांचना शुरू कर दिया कि एआई मॉडल कैसे जानकारी प्राप्त करते ह��ं और क्या प्रकाशकों का उस प्रक्रिया पर कोई नियंत्रण था।
प्रकाशकों को एक ऐसे तंत्र की आवश्यकता थी जो अनुमतियों को स्पष्ट रूप से संप्रेषित कर सके।
सिर्फ रेंगने के लिए नहीं.
लेकिन सामग्री के प्रशिक्षण, भंडारण और पुन: उपयोग के लिए।
robots.txt पर्याप्त क्यों नहीं है
robots.txt को 1990 के दशक में डिज़ाइन किया गया था।
यह मानता है कि क्रॉलर पृष्ठों को अनुक्रमित करते हैं और फिर लिंक दिखाते हैं।
यह इनके बीच अंतर नहीं करता:
अनुक्रमण एवं प्रशिक्षण.
पढ़ना और भंडारण करना।
लिंक प्रदर्शित करना और उत्तर उत्पन्न करना।
robots.txt में ऐसा कोई निर्देश नहीं है जो कहता हो:
"आप इस पृष्ठ को क्रॉल कर सकते हैं, लेकिन आप इसका उपयोग किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं कर सकते हैं।"
वह अंतर बिल्कुल वही है जिसे भरने के लिए llm.txt को डिज़ाइन किया गया था।
Llm.txt का लक्ष्य
Llm.txt कोप्रस्तुत करने के लिए बनाया गया था स्पष्ट सहमतिएआई डेटा संग्रह में।
इसका उद्देश्य वेबसाइट मालिकों को यह घोषित करने का एक तरीका देना है:
क्या एआई सिस्टम अपनी सामग्री एकत्र कर सकते हैं।
क्या उस सामग्री का उपयोग प्रशिक्षण के लिए किया जा सकता है।
क्या इसका उत्तर सृजन के लिए पुन: उपयोग किया जा सकता है।
अस्पष्ट कानूनी रीडिंग पर भरोसा करने के बजाय, एआई प्लेटफॉर्म एक मानक फ़ाइल की जांच कर��ंगे और जानेंगे कि उन्हें क्या करने की अनुमति है।
यह llm.txt को SEO के बारे में कम और शासन के बारे में अधिक बनाता है।
यह AI युग के लिए एक नियंत्रण परत है।
एसईओ और प्रकाशकों के लिए यह क्यों मायने रखता है
भले ही llm.txt एक रैंकिंग ��ारक नहीं है, यह एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत देता है।
वेब ओपन क्रॉलिंग से अनुमति-आधारित पहुंच की ओर बढ़ रहा है।
जैसे-जैसे एआई विनियमन बढ़ता है और लाइसेंसिंग अधिक सामान्य हो जाती है, प्लेटफ़ॉर्म ऐसी सामग्री को प्राथमिकता देंगे जो स्पष्ट रूप से अधिकृत हो और पुन: उपयोग के लिए कानूनी रूप से सुरक्षित हो।
उस माहौल में, llm.txt रैंकिंग को बढ़ावा नहीं दे सकता है।
लेकिन यह पात्रता निर्धारित कर सकता है।
किस सामग्री पर प्रशिक्षण दिया जा सकता है?
किस सामग्री का हवाला दिया जा सकता है?
AI उत्तरों में कौन सी सामग्री बिल्कुल दिखाई दे सकती है?
Llm.txt कैसे काम करता है?
llm.txt एक अनुमति फ़ाइल के रूप में काम करता है जो एक वेबसाइट के मूल में बैठता है और उपयोग नियमों को सीधे AI क्रॉलर तक संचारित करता है।
जब कोई AI सिस्टम किसी डोमेन पर जाता है, तो सबसे पहली चीज़ जो वह कर सकता है ��ह है llm.txt पर स्थित फ़ाइल का अनुरोध करना। इस फ़ाइल में निर्देश हैं जो बताते हैं कि क्रॉलर साइट की सामग्री के साथ कैसे इंटरैक्ट कर सकता है। robots.txt जैसे अनुक्रमण व्यवहार को नियंत्रित करने के बजाय, llm.txt यह नियंत्रित करने पर ध्यान केंद्रित करता है कि एकत्रित सामग्री तक पहुंचने के बाद उसका उपयोग कैसे किया जा सकता है।
फ़ाइल इस बात को प्रभावित नहीं करती कि खोज इंजन पेजों को कैसे रैंक या अनुक्रमित करते हैं। इसकी एकमात्र भूमिका यह निर्धारित करना है कि क्या एआई सिस्टम को प्रशिक्षण या उत्तर उत्पन्न करने के लिए सामग्री एकत्र करने, संग्रहीत करने और पुन: उपयोग करने की अनुमति है या नहीं।
AI क्रॉलर llm.txt कैसे पढ़ते हैं
जब कोई एआई क्रॉलर किसी वेबसाइट का ���ामना करता है, तो वह किसी भी पेज को लाने से पहले llm.txt की जांच कर सकता है। क्रॉलर उपयोगकर्ता-एजेंट का उपयोग करके खुद की पहचान करता है, फिर उन नियमों की तलाश करता है जो उस एजेंट या सभी एआई सिस्टम पर लागू होते हैं।
यदि फ़ाइल पहुंच की अनुमति देती है, तो क्रॉलर परिभाषित अनुमतियों के अनुसार सामग्री एकत्र करने के लिए आगे बढ़ता है। यदि फ़ाइल कुछ क्रियाओं को अवरुद्ध करती है, तो क्रॉलर से उन प्रतिबंधों का सम्मान करने की अपेक्षा की जाती है।
यह प्रक्रिया स्वैच्छिक है.
खोज इंजनों के विपरीत, वर्तमान में कोई प्रवर्तन तंत्र नहीं है। Llm.txt पूरी तरह से AI प्लेटफ़ॉर्म के सहयोग पर निर्भर करता है। फ़ाइल तकनीकी रूप से पहुंच को नहीं रोकती है. यह केवल इरादे का संचार करता है।
क्रॉलर उन नियमों का पालन करता है या नहीं, यह उसे संचालित करने वाले प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर करता है।
प्रशिक्षण अनुमतियाँ बनाम पुनर्प्राप्ति अनुमतियाँ
Llm.txt के सबसे महत्वपूर्ण डिज़ाइन लक्ष्यों में से एक प्रशिक्षण को पुनर्प्राप्ति से अलग करना है।
प्रशिक्षण का तात्पर्य सामग्री एकत्र करना और उसे मॉडल बनाने या फाइन-ट्यून करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट में संग्रहीत करना है। यह प्रमुख कॉपीराइट और लाइसेंसिंग निहितार्थों के साथ डेटा का दीर्घकालिक उपयोग है।
पुनर्प्राप्ति से तात्पर्य वास्तविक समय में उपयोगकर्ता के प्रश्न का उत्तर देने के लिए सामग्री तक अस्थायी रूप से पहुंच बनाना है। सामग्री को उद्धृत, सारांशित या उद्धृत किया जा सकता है, लेकिन इसे प्रशिक्षण डेटासेट में स्थायी रूप से नहीं जोड़ा जाता है।
Llm.txt प्रकाशकों को एक को अनुमति देने और दूसरे को प्रतिबंधित करने की अनुमति देता है।
उदाहरण के लिए, कोई साइट अपनी सामग्री को लाइव उत्तरों के लिए उपयोग करने की अनुमति दे सकती है लेकिन इसे प्रशिक्षण डेटा में शामिल करने से रोक सकती है। या यह दोनों को अवरुद्ध कर सकता है.
यह भेद robots.txt में मौजूद नहीं है।
पथ-स्तर और अनुभाग-स्तर नियंत्रण
llm.txt किसी वेबसाइट के विशिष्ट भागों पर भी अनुमतियाँ लागू कर सकता है।
एक प्रकाशक एआई को ब्लॉग लेखों तक पहुंच की अनुमति दे सकता है लेकिन प्रीमियम दस्तावेज़ीकरण, उपयोगकर्ता डैशबोर्ड या लाइसेंस प्राप्त शोध तक पहुंच को अवरुद्ध कर सकता है। फ़ाइल परिभाषित कर सकती है कि कौन सी निर्देशिकाओं की अनुमति है और कौन सी प्रतिबंधित हैं।
यह llm.txt को उन साइटों के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाता है जो एक ही डोमेन के अंतर्गत सार्वजनिक और स्वामित्व दोनों प्रकार क��� सामग्री प्रकाशित करती हैं।
संपूर्ण क्रॉलर को अवरुद्ध करने के बजाय, प्रकाशक अधिक सूक्ष्मता के साथ पहुंच को नियंत्रित कर सकते हैं।
यदि llm.txt गुम है तो क्या होगा
यदि किसी वेबसाइट में llm.txt फ़ाइल नहीं है, तो अधिकांश AI क्रॉलर इसे अंतर्निहित अनुमति के रूप में मानते हैं।
वे साइट को क्रॉल कर सकते हैं, सामग्री एकत्र कर सकते हैं और अपनी आंतरिक नीतियों के अनुसार उसका पुन: उपयोग कर सकते हैं। कोई डिफ़ॉल्ट प्रतिबंध नहीं है.
यह एक और कारण है कि llm.txt को पेश किया गया।
इसके बिना, प्रकाशकों के पास सहमति या इनकार व्यक्त करने का कोई स्पष्ट तरीका नहीं है।
Llm.txt क्या नहीं करता?
llm.txt रोबोट.txt की तरह क्रॉलिंग को अवरुद्ध नहीं करता है।
यह Googlebot को पृष्ठों को अनुक्रमित करने से नहीं रोकता है।
यह बिंग को सामग्री को रैंक करने से नहीं रोकता है।
यह गारंटी नहीं देता कि एआई सिस्टम नियमों का पालन करेगा।
यह प्रशिक्षण के लिए पहले से ही एकत्र की गई सामग्री को पूर्वव्यापी रूप से नहीं हटाता है।
इसकी भूमिका दूरदर्शी है.
यह भविष्य की क्र���लिंग और भविष्य के डेटा संग्रह को प्रभावित करता है, न कि पिछले उपयोग को।
Llm.txt अभी भी प्रायोगिक क्यों है
फिलहाल, llm.txt आधिकारिक इंटरनेट मानक नहीं है।
वाक्यविन्यास, अनुपालन या व्याख्या को लागू करने वाला कोई एकल शासी निकाय नहीं है। अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म इसे अलग-अलग तरीके से लागू कर सकते हैं या इसके कुछ हिस्सों को पूरी तरह से अनदेखा कर सकते हैं।
यह llm.txt को नियंत्रण तंत्र की तुलना में अधिक सिग्नलिंग तंत्र बनाता है।
लेकिन जैसे-जैसे विनियमन, लाइसेंसिंग और प्रकाशक समझौतों का विस्तार हो रहा है, यह संकेत तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है।
समय के साथ, एआई प्लेटफ़ॉर्म संभवतः ऐसी सामग्री को प्राथमिकता देंगे जो अनुमतियों को स्पष्ट रूप से बताती है, क्योंकि इससे कानूनी जोखिम कम हो जाता है।
आज कौन से AI क्रॉलर और प्लेटफ़ॉर्म llm.txt को सपोर्ट करते हैं
Llm.txt के लिए समर्थन अभी भी सीमित और खंडित है।
हालाँकि फ़ाइल ने SEO और प्रकाशन समुदायों का ध्यान आकर्षित किया है, लेकिन इसे अभी तक प्रमुख AI प्लेटफ़ॉर्म पर सार्वभौमिक रूप से नहीं अपनाया गया है। अधिकांश सिस्टम अभी भी औपचारिक llm.txt मानक के बजाय मुख्य रूप से पारंपरिक खोज इंजन इंडेक्स और अपनी आंतरिक नीतियों पर निर्भर हैं।
इसे लागू करना है या नहीं, यह तय करने से पहले यह समझना महत्वपूर्ण है कि आज llm.txt का समर्थन कौन करता है और कौन नहीं।
ओपनएआई और जीपीटीबॉट
OpenAI अपना स्वयं का क्रॉलर संचालित करता है, जिसे आमतौर पर GPTBot कहा जाता है।
इस क्रॉलर का उपयोग मुख्य रूप से चैटजीपीटी ब्राउज़िंग जैसे उत्पादों में लाइव पुनर्प्राप्ति के बजाय प्रशिक्षण और बड़े भाषा मॉडल को ठीक करने के लिए डेटा एकत्र करने के लिए किया जाता है। GPTBot robots.txt का सम्मान करता है और प्रकाशक कैसे पहुंच को अवरुद्ध या अनुमति दे सकता है, इस पर दस्तावेज़ प्रदान करता है।
अभी तक, OpenAI ने मानकीकृत नियंत्रण फ़ाइल के रूप में llm.txt के लिए आधिकारिक तौर पर पूर्ण समर्थन की घोषणा नहीं की है। कुछ प्रायोगिक कार्यान्वयन मौजूद हैं, लेकिन OpenAI का प्राथमिक पहुंच नियंत्रण तंत्र robots.txt और संविदात्मक लाइसेंसिंग समझौते बना हुआ है��
व्यवहार में, llm.txt जोड़ने से चैटजीपीटी आज सामग्री को पुनः प्राप्त करने या उद्धृत करने के तरीके को नहीं बदलता है।
पर्प्लेक्सिटी और पर्प्लेक्सिटीबॉट
Perplexity पुनर्प्राप्ति पाइपलाइनों और अपने स्वयं के क्रॉलर दोनों को संचालित करता है, जिसे अक्सर PerplexityBot के रूप में पहचाना जाता है।
प्रकाशक की अनुमतियों का सम्मान करने के बारे में पर्प्लेक्सिटी अधिक पारदर्शी प्लेटफार्मों में से एक रहा है। यह robots.txt का समर्थन करता है और क्रॉलिंग और अनुक्रमण के लिए प्रकाशक-स्तरीय प्रतिबंधों का सम्मान करता है।
इस बात के सीमित सार्वजनिक प्रमाण हैं कि Perplexity बड़े पैमाने पर llm.txt निर्देशों को सक्रिय रूप से लागू करता है। हालाँकि कुछ प्रायोगिक समर्थन पर चर्चा की गई है, पर्प्लेक्सिटी की पुनर्प्राप्ति प्रणाली अभी भी बिंग के सूचकांक और उसके स्वयं के रैंकिंग तर्क पर बहुत अधिक निर्भर करती है।
इसका मतलब यह है कि llm.txt वर्तमान में इस बात को प्रभावित नहीं करता है कि कोई साइट Perplexity उत्तरों में दिखाई देती है या नहीं।
एंथ्रोपिक और क्लाउडबॉट
एंथ्रोपिक क्लाउड और संबंधित अनुसंधान मॉडल संचालित करता है।
क्लाउडबॉट को वेबसाइटों को क्रॉल करते हुए देखा गया है, और एंथ्रोपिक robots.txt और अनुबंध संबंधी शर्तों के माध्यम से पहुंच को ��ियंत्रित करने के लिए दस्तावेज़ प्रदान करता है। हालाँकि, इस बात की कोई आधिकारिक पुष्टि नहीं है कि क्लाउडबॉट लगातार llm.txt में निर्देशों को पार्स करता है या लागू करता है।
क्लाउड की अधिकांश लाइव पुनर्प्राप्ति कार्यक्षमता सीधे खुले वेब क्रॉलिंग के बजाय लाइसेंस प्राप्त डेटा स्रोतों और पार्टनर इंडेक्स पर निर्भर करती है।
OpenAI की तरह, llm.txt वर्तमान में क्लाउड उत्तरों के अंदर दृश्यता में कोई सार्थक भूमिका नहीं निभाता है।
AppleBot और Apple Intelligence
Apple AppleBot का संचालन करता है, जो Siri और Apple के खोज पारिस्थितिकी तंत्र में खोज और AI सेवाओं का समर्थन करता है।
AppleBot robots.txt का स��्मान करता है और प्रकाशकों के लिए क्रॉल नियंत्रण पर दस्तावेज़ प्रदान करता है। वर्तमान में इस बात की कोई सार्वजनिक पुष्टि नहीं है कि Apple ने प्रशिक्षण या पुनर्प्राप्ति के लिए पहुंच नियंत्रण तंत्र के रूप में llm.txt को अपनाया है।
गोपनीयता और लाइसेंसिंग पर Apple के जोर को देखते हुए, भविष्य में समर्थन संभव है, लेकिन अभी तक, llm.txt Apple की AI दृश्यता को प्रभावित नहीं करता है।
गूगल, जेमिनी, और गूगल एसजीई
Google llm.txt का समर्थन नहीं करता.
Google का AI सिस्टम पूरी तरह से Googlebot, इसके मुख्य वेब इंडेक्स और लाइसेंस प्राप्त प्रकाशक भागीदारी पर निर्भर करता है। AI उपयोग पर नियंत्रण मौजूदा robots.txt नियमों, noarchive निर्देशों और प्रकाशक समझौतों के माध्यम से नियंत्रित क��या जाता है।
Google ने सार्वजनिक रूप से कहा है कि उसके AI सिस्टम पारंपरिक खोज के समान क्रॉल और इंडेक्स नियमों का सम्मान करते हैं।
Llm.txt जोड़ने से Google अनुक्रमण, रैंकिंग, या जेमिनी या SGE उत्तरों में शामिल होने पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है।
Llm.txt अपनाने की वर्तमान वास्तविकता
फिलहाल, कोई भी प्रमुख AI प्लेटफ़ॉर्म प्राथमिक नियंत्रण सिग्नल के रूप में llm.txt पर निर्भर नहीं है।
अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म अभी भी इस पर निर्भर हैं:
क्रॉल नियंत्रण के लिए robots.txt.
पुनर्प्राप्ति के लिए खोज इंजन अनुक्रमणिका.
प्रशिक्षण डेटा के लिए लाइसेंसिंग समझौते।
पुन: उपयोग के लिए आंतरिक सामग्री नीतियां।
इसका मतलब है कि llm.txt वर्तमान में यह निर्धारित नहीं करता है कि आपकी सामग्री AI उत्तरों में दिखाई देती है या नहीं।
यह पुनर्प्राप्ति को प्रभावित नहीं करता.
इससे रैंकिंग पर कोई असर नहीं पड़ता.
यह उद्धरण आवृत्ति को प्रभावित नहीं करता.
समय के साथ समर्थन बढ़ने की संभावना क्यों है
हालाँकि आज गोद लेना सीमित है, दिशा स्पष्ट है।
जैसे-जैसे नियम बढ़ते हैं और लाइसेंसिंग अधिक औपचारिक हो जाती है, एआई प्लेटफार्मों को प्रकाशकों की अनुमतियों को व्यक्त करने और उनका सम्मान करने के लिए एक मानकीकृत तरीके की आवश्यकता होगी। llm.txt ऐसा करने के लिए एक सरल, पारदर्शी तंत्र प्रदान करता है।
भविष्य में, प्लेटफ़ॉर्म शुरू हो सकते हैं:
ऐसी सामग्री को प्राथमिकता दें जो स्पष्ट ���ूप से पुन: उपयोग की अनुमति देती हो।
ऐसी सामग्री का उपयोग न करें जो प्रशिक्षण या पुनर्प्राप्ति को अवरुद्ध करती हो।
अस्पष्ट अनुमतियों वाले स्रोतों को बाहर निकालें.
उस माहौल में, llm.txt रैंकिंग में सुधार नहीं कर सकता है।
लेकिन यह पात्रता निर्धारित कर सकता है।
llm.txt बनाम robots.txt: क्या अंतर है?
पहली नज़र में, llm.txt और robots.txt समान दिखाई देते हैं।
दोनों एक वेबसाइट के मूल में रखी गई टेक्स्ट फ़ाइलें हैं।
दोनों स्वचालित प्रणालियों को नियम संप्रेषित करते हैं।
दोनों इस बात पर प्रभाव डालते हैं कि मशीनें वेब सामग्री के साथ कैसे इंटरैक्ट करती हैं।
लेकिन वे पूरी तरह से अलग समस्याओं का समाधान करते हैं।
इस अंतर को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि कई स्पष्टीकरण गलत तरीके से llm.txt को robots.txt के प्रतिस्थापन के रूप में वर्णित करते हैं। यह नहीं है।
अलग-अलग उत्पत्ति, अलग-अलग उद्देश्य
robots.txt को 1990 के दशक में सर्च इंजन क्रॉलिंग को नियंत्रित करने के लिए बनाया गया था।
इसका एकमात्र काम क्रॉलर्स को यह बताना है कि उन्हें कौन से URL लाने और अनुक्रमित करने की अनुमति है। इसे एक ऐसी दुनिया के भीतर डिज़ाइन किया गया था जिसमें मशीनें सामग्री की खोज करती थीं और इसे खोज परिणामों में लिंक के रूप में दिखाती थीं।
Llm.txt एक अलग दुनिया के लिए बनाया गया था।
बड़े भाषा मॉडल न केवल पृष्ठों को क्रॉल करते हैं। वे प्रशिक्षण के लिए सामग्री एकत्र करते हैं, इसे आंतरिक डेटासेट में संग्रहीत करते हैं, और एआई उत्पादो��� के अंदर उत्तर उत्पन्न करने के लिए इसका पुन: उपयोग करते हैं। robots.txt के पास इनमें से किसी भी व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए कोई भाषा नहीं है।
Llm.txt नियंत्रित करने के लिए मौजूद हैसामग्री एकत्र करने के बाद उसका उपयोग कैसे किया जाता है, न कि यह अनुक्रमित है या नहीं।
क्रॉलिंग बनाम उपयोग नियंत्रण
robots.txt एक संकीर्ण प्रश्न का उत्तर देता है:
"क्या आपको इस पृष्ठ को क्रॉल करने की अनुमति है?"
यदि कोई क्रॉलर robots.txt में अवरुद्ध है, तो उसे पृष्ठ नहीं लाना चाहिए। यदि अनुमति हो, तो क्रॉलर इसे अनुक्रमित कर सकता है और खोज परिणामों में प्रदर्शित कर सकता ह��।
llm.txt प्रश्नों के एक अलग सेट का उत्तर देता है।
यह रेंगने पर ध्यान केंद्रित नहीं करता है. यह उपयोग पर केंद्रित है।
यह एआई सिस्टम को बताता है कि क्या उनके द्वारा एकत्र की गई सामग्री का उपयोग प्रशिक्षण के लिए किया जा सकता है, दीर्घकालिक डेटासेट में संग्रहीत किया जा सकता है और उत्तर उत्पन्न करने के लिए पुन: उपयोग किया जा सकता है।
यह एक बुनियादी बदलाव है.
robots.txt नियंत्रणपहुंच.
Llm.txt नियंत्रणअनुमति.
अनुक्रमण बनाम प्रशिक्षण और पुनर्प्राप्ति
robots.txt को अनुक्रमण के आधार पर बनाया गया था।
इसका लक्ष्य खोज इंजनों में दिखाई देने वाली चीज़ों को नियंत्रित करना है।
Llm.txt को प्रशिक्षण और पुनर्प्राप्ति के आसपास बनाया गया था।
इसका लक्ष्य यह नियंत्रित करना है कि क्या सामग्री को मॉडल के ज्ञान में शामिल किया जा सकता है या एआई प्रतिक्रियाओं में पुन: उपयोग किया जा सकता है।
यह अंतर मायने रखता है क्योंकि एआई सिस्टम कानूनी रूप से किसी पेज को क्रॉल कर सकता है लेकिन फिर भी उसकी सामग्री का उपयोग करने से प्रतिबंधित हो सकता है।
robots.txt उस नियम को व्यक्त नहीं कर सकता।
llm.txt कर सकते हैं।
रैंकिंग बनाम शासन
robots.txt अप्रत्यक्ष रूप से रैंकिंग को प्रभावित कर सकता है।
यदि कोई पृष्ठ अवरुद्ध है, तो उसे अनुक्रमित नहीं किया जा सकता है। यदि इसे अनुक्रमित नहीं किया जा सकता है, तो यह रैंक नहीं कर सकता है।
Llm.txt रैंकिंग को बिल्कुल भी प्रभावित नहीं करता है।
यह अनुक्रमणिका नहीं बदलता.
यह सर्च इंजन क्रॉलिंग को ��्रभावित नहीं करता है.
यह रैंकिंग एल्गोरिदम को संशोधित नहीं करता है।
इसकी भूमिका शासन की है, अनुकूलन की नहीं।
यही कारण है कि llm.txt एक SEO रैंकिंग टूल नहीं है।
यह एक कानूनी और नीति नियंत्रण तंत्र है।
पूरक, प्रतिस्पर्धात्मक नहीं
Llm.txt को robots.txt को प्रतिस्थापित करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।
वे एक साथ काम करने के लिए हैं।
robots.txt यह नियंत्रित करना जारी रखता है कि खोज इंजन किन पृष्ठों को क्रॉल और अनुक्रमित कर सकते हैं।
llm.txt एक अतिरिक्त परत जोड़ता है जो नियंत्रित करता है कि AI सिस्टम अपने द्वारा एकत्र की गई सामग्री का उपयोग कैसे कर सकते हैं।
एक विशिष्ट आधुनिक वेबसाइट अंततः दोनों का उपयोग कर सकती है:
अनुक्रमणिका और क्रॉल बजट प्रबंधित करने के लिए robots.txt।
प्रशिक्षण प्रबंधित करने और अनुमति��ों का पुन: उपयोग करने के लिए llm.txt।
प्रत्येक फ़ाइल डेटा पाइपलाइन के एक अलग चरण का प्रबंधन करती है।
भ्रम क्यों है
ज्यादातर भ्रम समय को लेकर होता है।
robots.txt एक SEO टूल बन गया क्योंकि खोज इंजन वेब खोज पर हावी हो गए।
Lmm.txt का उद्भव ऐसे समय में हुआ है जब AI सिस्टम सामग्री के पुन: उपयोग पर हावी है।
चूँकि दोनों में क्रॉलर और टेक्स्ट फ़ाइलें शामिल होती हैं, इसलिए अक्सर उनकी सीधे तुलना की जाती है। लेकिन अंतर्निहित प्रणालियाँ मौलिक रूप से भिन्न हैं।
Llm.txt को रैंकिंग टूल के रूप में मानने से गलत रणनीति बनती है।
यह कोई अनुकूलन फ़ाइल नहीं है.
यह एक सहमति फ़ाइल है.
SEO रणनीति के लिए इसका क्या अर्थ है
एसईओ के लिए, टेकअवे सरल है।
क्रॉल नियंत्रण और अनुक्रमण के लिए robots.txt अभी भी आवश्यक है।
Llm.txt वैकल्पिक और उद्देश्यपूर्ण है।
Llm.txt जोड़ने से आज रैंकिंग या प्रमुखता में सुधार नहीं होगा।
लेकिन इसे समझना आपकी साइट को भविष्य के लिए तैयार करता है जिसमें अनुमतियाँ और लाइसेंसिंग यह निर्धारित करती है कि एआई सिस्टम किन स्रोतों का उपयोग कर सकता है।
क्या llm.txt SEO में मदद करता है?
संक्षिप्त जवाब नहीं है।
llm.txt खोज रैंकिंग में सुधार नहीं करता है, अनुक्रमण में वृद्धि नहीं करता है, या सीधे प्रभावित नहीं करता है कि Google, Bing, या कोई अन्य खोज इंजन आपके पृष्ठों का मूल्यांकन कैसे करता है। यह कोई रै��किंग सिग्नल, क्रॉल निर्देश या किसी ज्ञात खोज इंजन एल्गोरिदम का हिस्सा नहीं है।
फिलहाल, llm.txt मेंहै पारंपरिक एसईओ प्रदर्शन पर कोई मापने योग्य प्रभाव नहीं.
पृष्ठों को क्रॉल या रैंकिंग करते समय Google llm.txt नहीं पढ़ता है। बिंग इसे रैं���िंग कारक के रूप में उपयोग नहीं करता है। फ़ाइल जोड़ने से आपकी स्थिति, आपके इंप्रेशन या आपकेमें कोई बदलाव नहीं आएगा जैविक यातायात.
यह बिंदु महत्वपूर्ण है क्योंकि llm.txt के आसपास की अधिकांश वर्तमान चर्चा गलत तरीके से इसे अनुकूलन तकनीक के रूप में मानती है।
यह नहीं है।
Llm.txt रैंकिंग को प्रभावित क्यों नहीं करता
खोज इंजन और एआई सिस्टम विभिन्न पाइपलाइनों पर काम करते हैं।
Google की रैंकिंग प्रणालियाँ Googlebot, अनुक्रमण प्रणाली और रैंकिंग एल्गोरिदम पर निर्भर करती हैं जो प्रासंगिकता, प्राधिकरण, लिंक, उपयोगकर्ता सिग्नल और सैकड़ों अन्य कारकों के आधार पर सामग्री का मूल्यांकन करती हैं। Llm.txt इस प्रक्रिया के किसी भी भाग में भाग नहीं लेता है।
एआई सिस्टम जो उत्तर उत्पन्न करते हैं वे सामग्री को सीधे llm.txt से पुनर्प्राप्त नहीं करते हैं। वे खोज इंजन अनुक्रमणिका, लाइसेंस प्राप्त डेटा स्रोतों और आंतरिक पुनर्प्राप्ति प्रणालियों से दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करते हैं। वे सिस्टम पारंपरिक एसईओ संकेतों पर भरोसा करते हैं, अनुमति फ़ाइलों पर नहीं।
यहां तक कि जब कोई AI क्रॉलर llm.txt पढ़ता है, तो वह उस जानकारी का उपयोग आपकी सामग्री को रैंक करने या पसंद करने के लिए नहीं करता है।
इसका उपयोग केवल यह तय करने के लिए किया जाता है कि क्या वह सामग्री एकत्र कर सकता है या उसका पुन: उपयोग कर सकता है।
llm.txt AI रैंकिंग सिग्नल क्यों नहीं है
कुछ प्रकाशक मानते हैं कि llm.txt के माध्यम से पहुंच की अनुमति देने से चैटजीपीटी, पर्प्लेक्सिटी, या जेमिनी द्वारा उद्धृत किए जाने की संभावना बढ़ जाएगी।
ये प्रणालियाँ इस तरह काम नहीं करतीं।
एआई पुनर्प्राप्ति प्रणाली पहले खोज इंजन इंडेक्स और विश्वसनीय डेटा स्रोतों से उम्मीदवारों का चयन करती है। उसके बाद ही वे अधिकार, प्रासंगिकता, ताजगी और इकाई संकेतों का मूल्यांकन करते हैं।
Llm.txt इस चयन प्रक्रिया का हिस्सा नहीं है।
Llm.txt के माध्यम से पहुंच की अनुमति देने से आपकी सामग्री अधिक प्रासंगिक नह���ं हो जाती है।
यह आपकी साइट को अधिक आधिकारिक नहीं बनाता है.
इससे आपके पुनः प्राप्त होने की संभावना नहीं बढ़ती है।
यह केवल यह निर्धारित करता है कि आपकी सामग्री को कानूनी रूप से एकत्र करने या पुन: उपयोग करने की अनुमति है या नहीं।
Llm.txt की अप्रत्यक्ष भूमिका भविष्य में हो सकती है।
हालाँकि llm.txt आज SEO में मदद नहीं करता है, लेकिन यह भविष्य में पात्रता को प्रभावित कर सकता है।
जैसे-जैसे विनियमन बढ़ता है और लाइसेंसिंग अधिक औपचारिक हो जाती है, एआई प्लेटफार्मों को स्पष्ट अनुमति ढांचे की आवश्यकता होगी। प्लेटफ़ॉर्म तेजी से पुन: उपयोग के लिए स्पष्ट रूप से अधिकृत सामग्री को प्राथमिकता देंगे, क्योंकि यह कानूनी जोखिम को कम करता है।
उस माहौल में, llm.txt एकबन सकता है रैंकिंग कारक के बजाय फ़िल्टर करें.
हो सकता है कि यह आपकी सामग्री को आगे न बढ़ाए.
लेकिन यह तय कर सकता है कि आपकी सामग्री को सिस्टम में अनुमति दी गई है या नहीं।
जो वेबसाइटें एआई प्रशिक्षण या पुनर्प्राप्ति को पूरी तरह से अवरुद्ध कर देती हैं, वे धीरे-धीरे एआई उत्तरों से गायब हो सकती हैं, इसलिए नहीं कि उनकी रैंकिंग खराब है, बल्कि इसलिए कि वे अब उपयोग के योग्य नहीं हैं।
यह एक सूक्ष्म लेकिन महत्वपूर्ण बदलाव है.
Llm.txt का वास्तविक SEO प्रभाव
व्यावहारिक SEO परिप्रेक्ष्य से, llm.txt निष्पक्ष है।
इससे आपको रैंक करने में मदद नहीं मिलेगी.
इससे आपकी रैंकिंग पर कोई असर नहीं पड़ेगा.
इससे ट्रैफिक नहीं बढ़ेगा.
आज इसका एकमात्र वास्तविक प्रभाव शासन है।
यह आपको इस पर नियंत्रण देता है कि आपकी सामग्री को एआई सिस्टम द्वारा कैसे एकत्र और पुन: उपयोग किया जा सकता है। वह नियंत्रण बाद में रणनीतिक रूप से मूल्यवान हो सकता है, लेकिन यह अल्पकालिक एसईओ लाभ उत्पन्न नहीं करता है।
यदि आपका लक्ष्य Google में दृश्यता या AI उत्तरों में उद्धरण है, तो llm.txt वह लीवर नहीं है जो मायने रखता है।
प्राधिकरण, सामयिक गहराई, संरचना, लिंक, संस्थाएं और ताजगी आज भी उपयोग में आने वाली प्रत्येक पुनर्प्राप्ति प्रणाली पर हावी हैं।
अंतिम निर्णय
Llm.txt पारंपरिक अर्थों में SEO में मदद नहीं करता है।
यह कोई अनुकूलन फ़ाइल नहीं है.
यह एक अनुमति फ़ाइल है.
इसका मूल्य कानूनी और रणनीतिक है, एल्गोरिथम नहीं।
अभी के लिए, एआई दृश्यता मे�� सुधार करने का सबसे अच्छा तरीका अभी भी वह करना है जो एसईओ को हमेशा आवश्यक होता है: आधिकारिक सामग्री प्रकाशित करें, सामयिक क्लस्टर बनाएं, उद्धरण अर्जित करें, और अपने पृष्ठों को कंप्यूटर के लिए समझने में आसान बनाएं।
Llm.txt उनमें से किसी को भी प्रतिस्थापित नहीं करता है।
क्या llm.txt AI दृश्यता या उद्धरणों में सुधार करता है?
अपने वर्तमान स्वरूप में, llm.txt AI दृश्यता में सुधार नहीं करता है या इस संभावना को नहीं बढ़ाता है कि आपकी सामग्री AI-जनरेटेड उत्तरों में उद्धृत की जाएगी।
एआई सिस्टम रैंकिंग या पुनर्प्राप्ति सिग्नल के रूप में llm.txt का उपयोग नहीं करते हैं। वे यह तय करने के लिए फ़ाइल को स्कैन नहीं करते हैं कि किस स्रोत पर भरोसा किया जाए, कौन से पृष्ठ पुनर्प्राप्त किए जाएं, या कौन से अंश निकाले जाएं। इसके बजाय, वे लगभग पूरी तरह से पारंपरिक खोज सूचकांक, लाइसेंस प्राप्त डेटासेट और आंतरिक रैंकिंग सिस्टम पर भरोसा करते हैं जो प्राधिकरण, प्रासंगिकता, ताजगी और इकाई ताकत का मूल्यांकन करते हैं।
यदि आपकी साइट आज चैटजीपीटी, पर्प्लेक्सिटी, जेमिनी या कोपायलट में दिखाई देती है, तो ऐसा इसलिए है क्योंकि ��पकी सामग्री अंतर्निहित खोज प्रणालियों में अच्छी तरह से रैंक की गई है और ट्रस्ट फ़िल्टर पास कर चुकी है, इसलिए नहीं कि llm.txt ने पहुंच की अनुमति दी है।
Llm.txt के माध्यम से पहुंच की अनुमति देने या उसे अवरुद्ध करने से आपकी साइट अधिक दृश्यमान नहीं होती है।
Llm.txt के बिना उद्धरण क्यों चुने जाते हैं
जब कोई एआई सिस्टम कोई उत्तर उत्पन्न करता है, तो वह पहले Google या बिंग जैसे विश्वसनीय इंडेक्स, या लाइसेंस प्राप्त प्रकाशक स्रोतों से उम्मीदवार दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करता है। इन उम्मीदवारों को उन संकेतों का उपयोग करके रैंक किया गया है जो क्लासिक एसईओ से काफी मिलते-जुलते हैं: सामयिक प्रासंगिकता, डोमेन ट्रस्ट, लिंक प्राधिकरण, ब्रांड पहचान और सामग्री गुणवत्ता।
किसी पृष्ठ के चयन के बाद ही सिस्टम जाँच करता है कि क्या वह सामग्री का सुरक्षित रूप से पुन: उपयोग कर सकता है।
Llm.txt चयन चरण का हिस्सा नहीं है।
यह अनुमति चरण का हिस्सा है.
इसका मतलब है कि llm.txt पुन: उपयोग को रोक सकता है, लेकिन यह चयन का कारण नहीं बन सकता है।
Llm.txt के बिल्कुल भी प्रासंगिक होने से पहले ही आपके पृष्ठ को सर्वश्रेष्ठ उत्तरों में से एक माना जाना चाहिए।
पहुंच की अनुमति देने से उद्धरण क्यों नहीं बढ़ते
कुछ प्रकाशक मानते हैं कि स्पष्ट रूप से llm.txt के माध्यम से AI एक्सेस की अनुमति देने से प्लेटफ़ॉर्म पर उनकी सामग्री उद्धृत करने की अधिक संभावना होगी।
यह धारणा समझने योग्य है, लेकिन गलत है।
एआई सिस्टम ऐसी सामग्री की खोज नहीं कर रहे हैं जिसका पुन: उपयोग किया जा सके।
वे ऐसी सामग्री खोज रहे हैं जो प्रश्न का सर्वोत्तम उत्तर दे।
अनुमत�� की जाँच तभी की जाती है जब सिस्टम पहले ही तय कर लेता है कि किन पेजों का उपयोग करना है।
यदि आपकी सामग्री पुनर्प्राप्त करने के लिए पर्याप्त आधिकारिक नहीं है, तो llm.txt से कभी परामर्श नहीं लिया जाएगा।
और यदि आपकी सामग्री पर्याप्त विश्वसनीय है, तो llm.txt इसकी संभावनाओं में सुधार नहीं करता है।
यह केवल यह तय करता है कि पुन: उपयोग की अनुमति है या नहीं।
कैसे llm.txt दृश्यता को कम कर सकता है
जबकि llm.txt दृश्यता में सुधार नहीं करता है, यह इसे कम कर सकता है।
यदि आप प्रशिक्षण और पुनर्प्राप्ति को पूरी तरह से अवरुद्ध कर देते हैं, तो एआई सिस्टम आपकी सामग्री का उपयोग पूरी तरह से बंद कर सकता है। समय के साथ, आपका ब्रांड AI उत्तरों से गायब हो सकता है, इसलिए नहीं कि आपकी रैंकिंग गिर गई, बल्कि इसलिए कि आपकी सामग्री अब पुन: उपयोग के योग्य नहीं है।
यह उन कुछ मामलों में से एक है जहां llm.txt सीधे दृश्यता को प्रभावित करता है।
यह नये उद्धरण नहीं बनाता.
लेकिन यह मौजूदा को ख़त्म कर सकता है।
प्रकाशकों के लिए जो ब्रांड जागरूकत��� या मांग सृजन के लिए एआई एक्सपोज़र पर भरोसा करते हैं, अत्यधिक प्रतिबंधात्मक नियम एक महत्वपूर्ण वितरण चैनल को चुपचाप हटा सकते हैं।
एकमात्र परिदृश्य जहां llm.txt दृश्यता को प्रभावित कर सकता है
एकमात्र यथार्थवादी परिदृश्य जहां llm.txt दृश्यता को प्रभावित कर सकता है वह भविष्य में है, जब अनुमति पात्रता का हिस्सा बन जाएगी।
जैसे-जैसे लाइसेंसिंग समझौतों का विस्तार होता है और नियम सख्त होते हैं, एआई प्लेटफॉर्म पुन: उपयोग के लिए स्पष्ट रूप से अधिकृत सामग्री का पक्ष लेंगे। उस माहौल में, प्लेटफ़ॉर्म अस्पष्ट या प्रतिबंधात्मक अनुमतियों वाले स्रोतों को बाहर कर सकते हैं, भले ही वे अन्यथा आधिकारिक हों।
उस स्थिति में, llm.txt अभी भी रैंकिं��� में सुधार नहीं करेगा।
लेकिन यह तय कर सकता है कि आपकी सामग्री को सिस्टम में अनुमति है या नहीं।
यह कोई अनुकूलन लाभ नहीं है.
यह एक अनुपालन आवश्यकता है.
वास्तव में आज एआई उद्धरणों में क्या सुधार होता है
यदि आपका लक्ष्य AI उत्तरों में अधिक बार आना है, तो llm.txt समाधान नहीं है।
उद्धरण उन्हीं कारकों से प्रेरित होते हैं जो पुनर्प्राप्ति को प्रेरित करते हैं: सामयिक प्राधिकरण, मजबूत संस्थाएं, संपादकीय उद्धरण, स्वच्छ संरचना, स्पष्ट परिभाषाएं, ताजा सामग्री और पूरे वेब पर विश्वास संकेत।
एआई सिस्टम बार-बार उन्हीं स्रोतों का हवाला देते हैं क्योंकि वे उन पर भरोसा करते हैं, इसलिए नहीं कि वे स्रोत किसी फ़ाइल के माध्यम से पहुंच की अनुमति देते हैं।
AI दृश्यता का मार्ग अभी भी SEO से होकर गुजरता है।
आपको llm.txt का उपयोग कब करना चाहिए (और कब नहीं करना चाहिए)
आपको llm.txt का उपयोग करना चाहिए या नही��, यह SEO पर कम और इस बात पर अधिक निर्भर करता है कि आप अपनी सामग्री को AI सिस्टम द्वारा कैसे उपयोग करना चाहते हैं।
अधिकांश वेबसाइटों के लिए, llm.txt की आवश्यकता नहीं है।
यदि आपकी साइट सार्वजनिक ब्लॉग सामग्री, शैक्षिक संसाधन, याप्रकाशित करती है विपणनपेज, llm.txt जोड़ने से र��ंकिंग में सुधार नहीं होगा, दृश्यता नहीं बढ़ेगी, या खोज इंजन आपकी सामग्री के साथ कैसे व्यवहार करेंगे, यह नहीं बदलेगा। इन मामलों में, फ़ाइल थोड़ा व्यावहारिक लाभ प्रदान करती है जब तक कि आपके पास विशिष्ट कानूनी या लाइसेंस संबंधी चिंताएँ न हों।
हालाँकि, ऐसी स्थितियाँ हैं जहाँ llm.txt रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है।
जब llm.txt समझ में आता है
Llm.txt उन प्रकाशकों के लिए सबसे उपयोगी है जिन्हें इस पर नियंत्रण की आवश्यकता है कि उनकी सामग्री का पुन: उपयोग कैसे किया जाए।
इसमें समाचार संगठन, अकादमिक प्रकाशक, SaaS दस्तावेज़ीकरण पोर्टल और वेबसाइटें शामिल हैं जो लाइसेंस प्राप्त, मालिकाना या भुगतान की गई सामग्री होस्ट करती हैं। इन वातावरणों में, जोखिम एसईओ प्रदर्शन नहीं बल्कि अनधिकृत प्रशिक्षण और पुनर्वितरण है।
यदि आपकी सामग्री पेवॉल के पीछे है, लाइसेंसिंग समझौतों के अधीन है, या प्रतिबंधित दर्शकों के लिए बनाई गई है, तो llm.txt आपको स्पष्ट रूप से घोषित करने का एक तरीका देता है कि एआई सिस्टम को इसे एकत्र करने या पुन: उपयोग करने की अनुमति नहीं है।
यह उन कंपनियों के लिए भी उपयोगी है जो लाइव पुनर्प्राप्ति की अनुमति देना चाहती हैं लेकिन प्रशिक्षण को अवरुद्ध करती हैं। यह एआई सिस्टम को अपने उत्तरों में सामग्री को प्रशिक्षण डेटा सेट में स्थायी रूप से संग्रहीत किए बिना उद्धृत और संदर्भित करने देता है।
नियामकों या कानूनी टीमों के साथ काम करने वाले बड़े ब्रांडों और प्रकाशकों के लिए, llm.txt अनुकूलन के बजाय शासन और अनुपालन का ह���स्सा बनता जा रहा है।
जब llm.txt आमतौर पर अनावश्यक होता है
अधिकांश SEO-संचालित वेबसाइटों के लिए, llm.txt कोई सार्थक लाभ प्रदान नहीं करता है।
यदि आपका लक्ष्य ट्रैफ़िक, रैंकिंग या उद्धरण है, तो फ़ाइल आपको उनमें से कोई भी हासिल करने में मदद नहीं करेगी। एआई सिस्टम पारंपरिक एसईओ संकेतों के आधार पर आपकी सामग्री को पुनः प्राप्त करना और रैंक करना जारी रखेगा, भले ही एलएलएम.txt मौजूद हो या नहीं।
कई मामलों में, llm.txt जोड़ने से अनावश्यक जटिलता उत्पन्न हो जाती है।
यदि आप परिणामों को समझे बिना गलती से पुनर्प्राप्ति या प्रशिक्षण को अवरुद्ध कर देते हैं, तो आप बदले में कोई लाभ प्राप्त किए बिना एआई स��स्टम में अपनी दीर्घकालिक दृश्यता को कम कर सकते हैं।
ब्लॉग, संबद्ध साइटों, एजेंसी वेबसाइटों और सूचनात्मक प्रकाशकों के लिए, llm.txt आमतौर पर वैकल्पिक और कम प्राथमिकता वाला है।
Llm.txt फ़ाइल कैसे बनाएं (उदाहरण के साथ)
Llm.txt फ़ाइल बनाना तकनीकी रूप से सरल है, लेकिन इसके अंदर आपके द्वारा लिखे गए नियमों के निहितार्थ महत्वपूर्ण हो सकते हैं।
फ़ाइल को आपकी वेबसाइट की रूट डायरेक्टरी में/llm.txt पर रखा गया है। यह स्थान निश्चित है. मानक का समर्थन करने वाले एआई क्रॉलर केवल इसी सटीक पते पर फ़ाइल की तलाश करेंगे। यदि यह गायब है, तो सिस्टम आमतौर पर मानता है कि डिफ़ॉल्ट रूप से पहुंच की अनुमति है।
फ़ाइल अपने आप में एक साधारण टेक्स्ट दस्तावेज़ है, जिसका प्रारूप robots.txt के समान है। इसमें निर्देशों का एक सेट शामिल है जो पहचानता है कि कौन से एआई सिस्टम पर नियम लागू होते हैं और उन सिस्टम को कौन से कार्य करने की अनुमति है।
हालाँकि सिंटैक्स अभी भी विकसित हो रहा है, अधिकांश कार्यान्वयन एक सरल संरचना का पालन करते हैं जो उपयोगकर्ता-एजेंट घोषणा के साथ शुरू होता है और फिर प्रशिक्षण, पुनर्प्राप्ति और भंडारण से संबंधित अनुमतियों को सूचीबद्ध करता है।
एक बुनियादी llm.txt उदाहरण
एक न्यूनतम llm.txt फ़ाइल जो पुनर्प्राप्ति की अनुमति देती है लेकिन प्रशिक्षण को अवरुद्ध करती है वह इस तरह दिख सक���ी है:
उपयोगकर्ता-एजेंट: *
अनुमति दें: /
अस्वीकृत-प्रशिक्षण: /
यह किसी भी एआई क्रॉलर को बताता है कि वह पुनर्प्राप्ति और सवालों के जवाब देने के लिए साइट तक पहुंच सकता है, लेकिन यह प्रशिक्षण मॉडल के लिए सामग्री एकत्र नहीं कर सकता है।
एक अधिक प्रति��ंधात्मक संस्करण जो प्रशिक्षण और पुनर्प्राप्ति दोनों को अवरुद्ध करता है, इस तरह दिख सकता है:
उपयोगकर्ता-एजेंट: *
अस्वीकृत: /
अस्वीकृत-प्रशिक्षण: /
यह घोषित करता है कि एआई सिस्टम को साइट से किसी भी सामग्री को न तो पुनर्प्राप्त करना चाहिए और न ही प्रशिक्षित करना चाहिए।
व्यवहार में, अधिकांश प्रकाशक जो llm.txt का उपयोग करते हैं, एक मापा दृष्टिकोण पसंद करते हैं जो पुनर्प्राप्ति की अनुमति देता है लेकिन प्रशिक्षण को प्रतिबंधित करता है।
इस पर और पढ़ें:मेरी लिंक बिल्डिंग योजना: मैं ऐसे लिंक कैसे बनाऊं जिस पर Google को भरोसा हो
पथ-स्तरीय नियम कैसे काम करते हैं
llm.txt किसी वेबसाइट के कुछ अनुभागों पर नियम भी लागू कर सकता है।
यह उन साइटों के लिए उपयोगी है जो एक ही डोमेन के अंतर्गत सार्वजनिक और स्वामित्व दोनों प्रकार की सामग्री प्रकाशित करती हैं। उदाहरण के लिए, एक SaaS कंपनी AI को अपने ब्लॉग तक पहुंच की अनुमति दे सकती है लेकिन आंतरिक दस्तावेज़ और ग्राहक डैशबोर्ड तक पहुंच को अवरुद्ध कर सकती है।
उस नियम का सरलीकृत संस्करण इस तरह दिख सकता है:
उपयोगकर्ता-एजेंट: *
अनुमति दें: /ब्लॉग/
अस्वीकृत: /ऐप/
अस्वीकृत-प्रशिक्षण: /
यह एप्लिकेशन क्षेत्र तक पहुंच को अवरुद्ध करते हुए और साइट की सामग्री पर किसी भी प्रशिक्षण को अवरुद्ध करते हुए ब्लॉग अनुभाग से पुनर्प्राप्ति की अनुमति देता है।
क्योंकि मानक अभी भी विकसित हो रहा है, सभी क्रॉलर पथ-स्तरीय नियमों की लगातार व्याख्या नहीं करते हैं। यह परीक्षण और निगरानी को विशेष रूप से महत्वपूर्ण बनाता है।
फ़ाइल अपलोड करना और उसका परीक्षण करना
एक बार फ़ाइल बन जाने के बाद, इसे आपके डोमेन के रूट पर अपलोड किया जाना चाहिए ताकि यहपर पहुंच योग्य हो https://yourdomain.com/llm.txt.
अपलोड करने के बाद, आप सीधे ब्राउज़र में यूआरएल खोलकर यह सत्यापित कर सकते हैं कि फ़ाइल सार्वजनिक रूप से पहुंच योग्य है। यदि फ़ाइल 404 त्रुटि लौटाती है या रीडायरेक्ट करती है, तो क्रॉलर इसे पढ़ नहीं पाएंगे।
वर्तमान में Google के robots.txt परीक्षक के समान llm.txt के लिए कोई सार्वभौमिक परीक्षण उपकरण नहीं है। व्यवहार की पुष्टि करने का एकमात्र विश्वसनीय तरीका क्रॉलर लॉग की निगरानी करना और यह देखना है कि विशिष्ट एआई बॉट समय के साथ आपकी साइट के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं।
समझने योग्य महत्वपूर्ण सीमाएँ
Llm.txt तकनीकी रूप से पहुंच को अवरुद्ध नहीं करता है।
यह क्रॉलर को पेज लाने से नहीं रोकता है। यह केवल अनुमति का संचार करता है। अनुपालन पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करता है कि एआई प्लेटफॉर्म फ़ाइल का सम्मान करना चुनता है या नहीं।
इसका मतलब यह भी है कि llm.txt मौजूदा क���रॉलिंग व्यवहार को ओवरराइड नहीं करता है। यदि कोई क्रॉलर मानक की उपेक्षा करता है, तो फ़ाइल पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है।
इसके अलावा, llm.txt पहले से एकत्र की गई सामग्री को नहीं हटाता है। यह केवल भविष्य की क्रॉलिंग और भविष्य के डेटा उपयोग को प्रभावित करता है।
क्या ���पको llm.txt की परवाह करनी चाहिए?
Llm.txt आज SEO में मदद नहीं करता है। यह रैंकिंग में सुधार नहीं करता है, ट्रैफ़िक नहीं बढ़ाता है, या आपकी सामग्री को AI उत्तरों में प्रदर्शित होने की अधिक संभावना नहीं बनाता है। सभी प्रमुख एआई सिस्टम अभी भी प्राधिकरण, प्रासंगिकता, लिंक और सामयिक गहराई जैसे पारंपरिक एसईओ संकेतों पर निर्भर हैं।
हालाँकि, llm.txt एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत देता है। जैसे-जैसे एआई विनियमन और लाइसेंसिंग का विस्तार होता है, अनुमति पात्रता का हिस्सा बन सकती है। भविष्य में, कुछ सामग्री एआई सिस्टम से गायब हो सकती है, इसलिए नहीं कि इसकी रैंकिंग खराब है, बल्कि इसलिए कि यह पुन: उपयोग के लिए अधिकृत नहीं है।
अधिकांश वेबसाइटों के लिए, llm.txt वैकल्पिक है। यदि आपका लक्ष्य दृश्यता और विकास है, तो अधिकार निर्माण और शीर्ष स्तर की सामग्री प्रकाशित करने पर ध्यान केंद्रित करें। Llm.txt एक शासन उपकरण है, अनुकूलन रणनीति नहीं।
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