サイトをクロールして主要ページを読み取り、仕様に準拠したllms.txtを自動生成します。llms.txtは、ChatGPT・Claude・Perplexityに「このサイトは何のサイトか」を伝える地図の役割を果たすファイルです。
トップページのURLを入力するだけ。サイトマップと内部リンクから、llms.txtに載せるべきページを自動で発見します。
各ページを取得してタイトルと説明を抽出し、セクションごとに整理します。無料ログインすると、AIがすべてのページ説明を簡潔な1行に書き直します。
ワンクリックで完成ファイルをコピー。サイトのルートに /llms.txt としてアップロードすれば、設置は完了です。
llms.txtはLLM時代のrobots.txtとも呼ばれるファイル。どのページが重要かをAIクローラーに推測させず、明示的に伝えます。
無料ログインすると、各ページにAIが書いた簡潔な1行説明が付きます。metaタグをそのまま流用するだけではありません。
サイトマップ優先、内部リンクで補完、言語違いの重複ページは除外——サイトを本当に代表するページだけを選びます。
H1タイトル、引用ブロックの概要、セクション分け、絶対URL——毎回そのまま使える正しいllms.txtを出力します。
Shopifyストア、WordPressブログ、ドキュメントサイト、自作アプリ——公開URLがあれば動きます。
登録不要でそのまま試せます。どんなサイトでも30秒以内にllms.txtを生成——もちろん無料です。
llms.txtとは、サイトのルートに置くテキストファイルで、タイトル・1行の概要・短い説明付きのリンク集という形で、AIシステムにコンテンツの「厳選された地図」を渡すものです。robots.txtがCrawl-delayやDisallowといった指定でクローラーのアクセスを制御するのに対し、llms.txtは「どのページに読む価値があるか」をAIモデルに伝えます。Markdownを手書きせずにllms.txtを作りたいなら、この無料の生成ツールが数秒で仕上げます。
正しいllms.txtの形はシンプルです。「# サイト名」の見出しが1つ、「> 概要」の行が1つ、その下に「## セクション」ごとに「- [ページ](URL): 説明」の行が並びます。このツールはまさにこの形式で出力するため、生成結果を一切手直しせずに公開できます。Shopifyストアならテーマアセットにアップロードして /llms.txt へリダイレクトすれば設置でき、SaaSチームは公開前のllms.txt チェッカーでの検証と組み合わせて使っています。
“3つの製品サイトへのllms.txt設置が半日で終わりました。AIが書いた説明文は、自社のmetaタグより読みやすいくらいです。”
“Shopifyで使えるllms.txt生成ツールを探していて、コレクションを正しくグルーピングできたのはこれだけでした。”
“サイトマップ優先のクロールが、他のツールの見落とすページまで拾ってくれます。最後に数リンクは手で削りますが、クライアント1件につき1時間の節約です。”
“ドメインを貼り付けたら、コーヒーが冷める前にきれいなllms.txtをデプロイできました。無料ツールはこうあるべきです。”
はい。未ログインでも最大10ページのllms.txtを生成できます。無料のKairosyアカウントを作ると30ページに拡大し、AIによる説明文の書き直しが有効になります。有料プランでは最大80ページまで対応します。
「# タイトル」の見出し、「> 概要」の引用ブロック、「## セクション」ごとの「- [ページ](URL): 説明」の行で構成されたMarkdownファイルを書き、サイトのルートに /llms.txt としてアップロードします。このツールはその作業を丸ごと 自動化するものです。
https://あなたのドメイン/llms.txt でContent-Type text/plainとして配信します。robots.txtはアクセスの許可/拒否のルール、llms.txtは読ませたいコンテンツのキュレーションと役割が分かれており、両方を併用するのが基本です。
https://kairosy.ai/llms.txt をご覧ください。このツールの出力形式と同じで、タイトル・概要・セクション分け・1行説明付きの絶対URLで構成されています。
使えます。クローラーは公開URLさえあれば動くため、Shopify・WordPress・Webflow・ドキュメントサイト・独自開発サイトのいずれでも問題ありません。Shopifyでは生成ファイルをアセットとしてアップロードし、/llms.txt からリダイレクトしてください。
KairosyはChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityに購入者が実際に尋ねる質問を投げかけ、推薦されているか、無視されているか、競合に流れているかを可視化します。
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