llms.txt : AEO,GEO 시대, AI가 인용하는 사이트 구조

검색 환경은 지금 매우 빠르게 변화하고 있습니다.

과거에는 Google, Naver 같은 검색엔진에서 순위를 올리는 SEO(Search Engine Optimization)가 핵심이었지만, 이제는 ChatGPT, Claude, Google AI Overview 같은 생성형 AI 기반 검색이 대세로 자리 잡고 있습니다.

문제는 이런 AI들이 웹사이트를 학습·인용할 때, HTML 페이지 전체를 그대로 읽어들이기 어렵다는 점입니다. 광고, 내비게이션, 스크립트 등 불필요한 요소가 많아 핵심 콘텐츠 추출에 어려움이 생기고, 이로 인해 잘못된 답변이나 부정확한 인용이 발생하기도 합니다.

이런 상황에서, AI가 꼭 읽어야 할 콘텐츠만 따로 정리해 제공하는 새로운 방식이 등장했습니다. 그것이 바로 llms.txt입니다. 

llms.txt란 무엇인가?

llms.txt는 웹사이트 루트 디렉토리(예: https://example.com/llms.txt)에 위치하는 마크다운 기반 파일입니다.

이 파일은 AI 기반 검색엔진(LLM)이 해당 사이트를 크롤링할 때 우선적으로 학습해야 할 핵심 문서와 요약을 알려주는 역할을 합니다.

쉽게 말해, robots.txt가 “검색 크롤러 접근 규칙”을 정의했다면, llms.txt는 “AI가 정확히 인용해야 할 콘텐츠를 모아둔 안내서”라고 할 수 있습니다.

결국 llms.txt는 AI가 무엇을 우선 학습해야 하는지 알려주는 가이드라인입니다. 중요한 문서를 직접 짚어주기 때문에 불필요한 리소스 낭비 없이 핵심 정보가 전달되고, 브랜드의 신뢰도 역시 함께 높아집니다.

llms.txt 구조 예시

llms.txt는 복잡하지 않습니다. 마크다운(Markdown) 형식을 활용해, 사이트의 목적·핵심 페이지·보조 자료를 구조적으로 정리하면 됩니다. 아래는 TBWA SEO Lab을 예시로 구성한 llms.txt 파일입니다.

robots.txt, sitemap : 기존과의 차이점

웹사이트를 운영해 본 경험이 있다면 한 번쯤은 robots.txt나 sitemap.xml을 접해보셨을 겁니다.
겉으로 보기에는 llms.txt와 유사해 보이지만, 실제로는 목적과 대상이 완전히 다릅니다.

robots.txt가 “여기는 들어오지 마세요”, sitemap.xml이 “이런 페이지가 있습니다”라면,

llms.txt는 “이 사이트의 핵심 정보는 이것입니다”라고 친절하게 알려주는 역할을 합니다.

즉, 단순 크롤링 제어를 넘어서 AI 중심 검색 환경(AEO·GEO)에서 사이트의 맥락을 명확히 알려주는 새로운 표준이라고 할 수 있습니다.

llms.txt 도입 현황과 사례

llms.txt는 아직 초기 단계의 파일 포맷이지만 이미 다양한 기업과 플랫폼이 속속 도입하면서 빠르게 확산되고 있습니다.
문서화 플랫폼 Mintlify는 llms.txt를 적용한 이후 AI의 인용 정확도가 27% 개선되고 잘못된 답변 비율이 18% 감소했다고 발표했습니다. 개발자 커뮤니티에서 주목받으며 실제 사용자 경험의 신뢰성을 높인 대표적인 사례입니다.
생성형 AI 모델을 제공하는 Anthropic 역시 자사 문서에 llms.txt를 적용하며, Claude가 참고하는 구조화된 자료를 직접 지정했습니다. Cursor와 Bolt 같은 개발자 도구도 llms.txt를 활용해 AI가 올바른 지식 문서를 빠르게 찾을 수 있도록 돕고 있습니다.
이처럼 선도 기업들이 적극적으로 채택하는 이유는 단순합니다. AI가 잘못된 정보를 퍼뜨리지 않도록 하는 가장 직접적이고 효과적인 방법이 바로 llms.txt이기 때문입니다.

 Bolt의 llms.txt 적용 문서

llms.txt, SEO·AEO·GEO의 연결 | 지금 준비해야 하는 이유

검색 환경은 이미 전통적인 SEO에서 AEO와 GEO로 이동하고 있습니다. 과거에는 검색결과 상단 노출을 목표로 했다면, 이제 AI는 단순히 웹페이지를 보여주는 것이 아니라 바로 답변을 생성합니다. 이때 어떤 사이트의 정보를 우선 인용할지가 중요한데, 바로 이 지점에서 llms.txt가 결정적인 역할을 합니다.

SEO 차원에서는 llms.txt가 직접적으로 순위에 반영되지는 않지만, 검색엔진이 AI 기능을 통합하는 과정에서 콘텐츠 신뢰도와 인용 가능성을 높여 간접적인 효과를 발휘합니다. AEO에서는 답변 엔진이 참고할 출처를 명확히 지정할 수 있어 신뢰성을 확보할 수 있고, GEO에서는 생성형 AI가 답변을 생성할 때 브랜드가 인용 대상으로 등장할 확률을 높입니다. 결국 llms.txt는 SEO → AEO → GEO로 이어지는 검색 환경 변화 속에서 웹사이트가 경쟁력을 유지하기 위한 차세대 최적화 도구라 할 수 있습니다.

특히 전문 서비스, SaaS, 교육, 의료, 금융과 같이 정확성이 중요한 산업일수록 llms.txt를 통한 대비가 필요합니다. 처음부터 완벽할 필요는 없습니다. 핵심 문서 몇 개만 정리해 루트 디렉토리에 배포하는 것만으로도 AI가 사이트를 더 정확히 이해하고 인용할 수 있습니다. 이 작은 준비가 앞으로 다가올 AI 검색 시대에서 브랜드의 신뢰와 노출 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다.

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