Najważniejsze wnioski w pigułce
Eksperyment i jego wynik
- Mark Williams-Cook stworzył satyryczny „standard” cats.txt — plik tekstowy deklarujący firmowe koty, ich stanowiska, rasy i poziom mruczenia (PurrLevel w skali 1–10).
- Plik przeszedł pomyślnie wszystkie cztery „testy dowodowe”, którymi branża uzasadnia skuteczność llms.txt.
- Boty AI (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Googlebot) pobierały plik, Google go zaindeksowało, modele językowe cytowały wymyślone koty, a ChatGPT rekomendował cats.txt jako taktykę rankingową.
Cztery pozorne dowody, które nic nie dowodzą
- „Boty to crawlują” — pobranie pliku nie oznacza, że treść jest czytana, ważona ani wykorzystywana.
- „Google to zaindeksowało” — indeksacja potwierdza jedynie, że URL istnieje i zawiera tekst.
- „Model zwrócił dane tylko z tego pliku” — to zwykły mechanizm generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG), plik działa jak każda inna podstrona.
- „ChatGPT sam mówi, że to działa” — model odzwierciedla dominującą narrację w internecie, nie prowadzi eksperymentu.
Kontekst rynkowy
- Żaden dostawca dużych modeli językowych — OpenAI, Anthropic ani Google — nie udokumentował wykorzystania llms.txt w wyszukiwaniu lub odkrywaniu treści.
- John Mueller z Google stwierdził wprost, że żaden system AI obecnie nie korzysta z llms.txt i widać to w logach serwera.
- Analiza Ahrefs na 100 000 domen wykazała, że plik jest w praktyce ignorowany przez crawlery, a inne badania nie wykazały mierzalnej przewagi w cytowaniach.
Jak plik o kotach stał się „standardem sieciowym”
Cała historia zaczęła się od irytacji. Mark Williams-Cook obserwował, jak rozsądni specjaliści przedstawiają cztery obserwacje — boty crawlują plik, Google go indeksuje, model językowy powtarza jego treść, ChatGPT go poleca — jako dowód, że llms.txt po cichu zmienia zasady wyszukiwania AI. Zamiast kolejnej polemiki postanowił przeprowadzić te same testy na czymś tak absurdalnym, żeby nikt nie mógł udawać, że wyniki cokolwiek znaczą.
Powstał cats.txt: plik tekstowy w katalogu głównym domeny, w którym formalnie deklarujesz koty powiązane z Twoją witryną — ich imiona, stanowiska, rasy oraz obowiązkowy wskaźnik przywiązania PurrLevel w skali dziesięciopunktowej. Autor napisał do tego pełną specyfikację, utrzymaną w poważnym, przeinżynierowanym tonie prawdziwej propozycji technicznej, i opublikował ją na blogu. Następnie dodał artykuł na LinkedIn przedstawiający cats.txt jako „brakujący standard dla SEO i GEO” — bo, jak wiadomo, modele językowe darzą tę platformę niewytłumaczalnym szacunkiem.
Najciekawsze wydarzyło się potem: społeczność SEO włączyła się do zabawy. Dave Smart, uznany specjalista technicznego SEO, dodał cats.txt do własnej witryny, zostając wczesnym adopterem standardu zaprojektowanego jako nonsens. Ktoś inny uruchomił catstxt.org — czystszą, lepiej zorganizowaną i kompetentniej opisaną wersję specyfikacji. Żartobliwy wpis na blogu doczekał się konkurencyjnej implementacji, co udaje się nielicznym prawdziwym standardom w pierwszych dwóch tygodniach istnienia.
Cztery „dowody”, które nie dowodzą niczego
Pierwszy argument brzmi: widać w logach, jak Anthropic, OpenAI i inni pobierają plik, więc plik jest używany. To nieporozumienie — pobieranie treści to cała definicja zawodu crawlera. Boty żądają praktycznie wszystkiego, co zostawisz na serwerze, a listonosz dotykający Twojej furtki nie jest recenzentem zawartości kosza. Logi cats.txt zapełniły się wpisami od PerplexityBot, GPTBot, ClaudeBot i Googlebota, wszystkie pilnie pobierające opis obowiązków zawodowych kotów.
Drugi argument opiera się na indeksacji: skoro Google umieściło plik w indeksie, musi uznawać go za istotny. Tymczasem Google indeksuje pliki tekstowe od dekad, a obecność w indeksie to wyłącznie stwierdzenie, że dany adres URL istnieje i zawiera słowa. To nie jest werdykt w sprawie prawdziwości, użyteczności ani zdrowego rozsądku. cats.txt został zaindeksowany bez najmniejszego problemu — łącznie z informacją, że brytyjski krótkowłosy o imieniu Pixel pracuje jako „GUI Purrfectionist” z PurrLevel na poziomie 8.
Trzeci argument wygląda najmocniej i zasługuje na największą ostrożność. Twierdzenie brzmi: model zwrócił fakt istniejący wyłącznie w pliku llms.txt, więc musiał go przeczytać jako specjalne, zaufane źródło. Problem w tym, że dokładnie tego należy oczekiwać od zwykłego generowania wspomaganego wyszukiwaniem. Model wykonuje zapytanie, trafia na stronę, która rankuje, bo jest zaindeksowana, i czyta to, co na niej znajdzie. Zapytaj Google o kota mieszkającego na stronie Dave’a Smarta, a AI Overview pewnym siebie tonem opowie, że Odd jest „Render Catem”, kotem w typie tuxedo z PurrLevel 5/7, który „goni kursor, poluje na zabłąkane piksele i chowa je na cyfrowym dywanie” — z cytowaniem pliku cats.txt jako źródła.
Problem konwergencji, czyli dlaczego ChatGPT potwierdzi wszystko
Czwarty argument jest szczytem intelektualnej pułapki: pytasz ChatGPT, czy llms.txt działa, model odpowiada twierdząco, a Ty traktujesz to jako potwierdzenie z pierwszej ręki. To nie jest dowód na słuszność pomysłu — to dowód na to, że w internecie istnieje bardzo dużo tekstu twierdzącego, że pomysł jest słuszny, a model nauczył się zwracać tę treść z całkowitym opanowaniem. Pewność siebie jest produktem, a nie dowodem.
Około dwa tygodnie po publikacji można było zapytać ChatGPT, czy cats.txt pomoże w rankingu w wyszukiwarkach i systemach LLM. Odpowiedź: „Tak — cats.txt może potencjalnie pomóc Ci w rankingu zarówno w wyszukiwarkach, jak i w systemach opartych na LLM”. Model rozwinął temat o „ustrukturyzowane sygnały dla maszyn”, „lepsze zrozumienie → lepszą widoczność” oraz o tym, jak cats.txt „może pomóc systemom AI ufać Twoim treściom, streszczać je i cytować dokładniej”. Słowo w słowo ta sama argumentacja, którą sprzedaje się przy llms.txt — tyle że w obronie pliku opisującego, jak bardzo koty autora lubią głaskanie.
To zjawisko autor nazywa problemem konwergencji. Pytany model nie rozumuje, nie przeprowadza eksperymentu i nie waży dowodów — zwraca najczęstszą rzecz, jaką przeczytał na dany temat. Sieć jest pełna pewnych siebie wpisów ogłaszających llms.txt przyszłością, więc model zbiega się do tego konsensusu i odbija go z powrotem, ubranego w formę przemyślanej opinii. Dziś ChatGPT zapytany o cats.txt odpowie, że to żart stworzony przez specjalistę SEO dla udowodnienia pewnej tezy. Sam plik się nie zmienił — zmienił się otaczający go tekst w internecie.
Co to oznacza dla budżetów marketingowych
Autor nie twierdzi, że llms.txt nigdy nie zadziała — to nie jest sedno sprawy. Twierdzi, że poprzeczka dowodowa używana obecnie do sprzedaży tej taktyki jest tak nisko zawieszona, że plik o kocie w typie tuxedo o imieniu Odd przeskoczył ją bez zadyszki. Ten sam wadliwy łańcuch wnioskowania stosuje się dziś do niemal każdej nowej taktyki GEO wymyślanej co miesiąc, a pytanie klienta zawsze brzmi tak samo: robimy to czy nie? Właśnie dlatego jakość odpowiedzi ma znaczenie.
Pułapka polega na traktowaniu zbioru obserwacji jako dowodu, podczas gdy te obserwacje wystąpiłyby niezależnie od tego, czy badane zjawisko jest prawdziwe. To intelektualny odpowiednik wniosku, że parasol zatrzymuje deszcz, bo za każdym razem po jego złożeniu deszcz w końcu przestaje padać. Zanim więc zaakceptujesz kolejną rekomendację optymalizacji pod AI, zadaj jedno pytanie kontrolne: czy ten sam efekt wystąpiłby, gdyby cała taktyka była kompletnym nonsensem?
Praktyczny wniosek dla firm inwestujących w widoczność w wyszukiwarkach i systemach AI jest prosty. Warto rozdzielić działania, które mają udokumentowany mechanizm działania — jakość treści, architekturę informacji, dane strukturalne, wydajność techniczną, autorytet domeny — od tych, które opierają się wyłącznie na czterech opisanych wyżej „dowodach”. Pierwsza grupa przynosi mierzalny zwrot, druga generuje faktury bez pokrycia.
Podsumowanie
Eksperyment z cats.txt nie obala llms.txt — obnaża standardy dowodowe, jakimi posługuje się dziś znaczna część branży GEO. Zanim wdrożysz kolejną modną taktykę optymalizacji pod modele językowe, sprawdź, czy stoi za nią mechanizm, a nie tylko zestaw obserwacji, które sprawdziłyby się równie dobrze dla pliku o firmowych kotach.
Źródło: Mark Williams-Cook, „How cats.txt showed llms.txt evidence is GEO astrology”, markwilliamscook.substack.com
