Chaque jour, de plus en plus de personnes utilisent ChatGPT, Perplexity et d’autres outils d’IA pour rechercher et résumer du contenu. Comme nous l’avons vu dans l’un de mes articles précédents sur SEO to SAO, ce n’est qu’une question de temps avant que la majorité des visites sur les sites web et les blogs proviennent d’agents d’IA.
Lorsqu’il s’agit de rendre votre contenu accessible aux modèles linguistiques, il existe un moyen plus simple que les solutions d’exploration complexes, en particulier pour les sites générés statiquement avec Astro. Dans cet article, je vais vous expliquer comment créer un fichier llms.txt qui expose le contenu de votre blog aux LLM dans un format propre et structuré.
Qu’est-ce que llms.txt ?
Un fichier llms.txt est conceptuellement similaire à robots.txt, mais conçu spécifiquement pour les modèles linguistiques. Il fournit une représentation structurée et textuelle de votre contenu, facile à analyser et à comprendre pour les LLM.
Les LLM ne sont pas très doués pour naviguer à travers plusieurs pages via des liens. En revanche, ils sont très performants pour extraire du contenu d’une seule page et le stocker dans leur mémoire. C’est là que llms.txt devient inestimable.
Pourquoi les outils d’exploration comme Crawl4AI peuvent être excessifs
Les outils comme Crawl4AI offrent de puissantes capacités d’exploration de sites web pour les LLM. Bien qu’ils soient idéaux pour générer des llms.txt pour les sites dynamiques, ils peuvent être excessifs pour les sites statiques.
Pour les sites Astro en particulier, où le contenu est généralement stocké sous forme de fichiers markdown avec frontmatter, vous disposez déjà d’un contenu parfaitement structuré, prêt à être exposé directement.
Implémentation d’un endpoint llms.txt dans Astro
Voici comment vous pouvez générer des fichiers LLMs.txt pour votre site Astro.
Créez un fichier dans src/pages/llms.txt.ts (ou src/pages/api/llms.txt.ts selon votre configuration Astro) et ajoutez le code suivant :
import { getCollection } from "astro:content";
import type { APIRoute } from "astro";
export const GET: APIRoute = async () => {
try {
// Fetch all content collections
const [blogs, features, transcriptions, alternatives, help] = await Promise.all([
getCollection("blog"),
getCollection("features"),
getCollection("transcription"),
getCollection("alternatives"),
getCollection("help")
]);
// Sort blogs by date (newest first)
const sortedBlogs = blogs
.filter(post => !post.data.draft)
.sort((a, b) => new Date(b.data.date).getTime() - new Date(a.data.date).getTime());
// Filter non-draft content
const activeFeatures = features.filter(item => !item.data.draft);
const activeTranscriptions = transcriptions.filter(item => !item.data.draft);
const activeAlternatives = alternatives.filter(item => !item.data.draft);
const content = `# Votre nom de site web - Guide de contenu complet
Ce document contient l'intégralité du contenu de votre site web.
Site web : https://votresite.com
Dernière mise à jour : ${new Date().toISOString().split('T')[0]}Contenu du blog
${sortedBlogs .map((post) => `#
${post.data.title}
URL : https://votresite.com/blog/${post.data.slug || post.id} Publié le : ${post.data.date} Catégorie : ${post.data.category} Auteur : ${post.data.author} Description : ${post.data.description}
${post.body}
---`).join(‘\n\n’)}
Sections de contenu supplémentaires
${activeFeatures .map((feature) => `#
${feature.data.title}
URL : https://votresite.com/${feature.data.slug} Catégorie : ${feature.data.category} ${feature.data.description}
${feature.body}
---`).join(‘\n\n’)}
Ce contenu est fourni pour aider les assistants d’IA à comprendre les offres de votre site web et à fournir des informations précises.`;
return new Response(content, {
headers: {
"Content-Type": "text/plain; charset=utf-8",
"Cache-Control": "public, max-age=3600" // Cache pour 1 heure
},
});
} catch (error) {
console.error('Erreur lors de la génération de llms.txt :', error);
return new Response('Erreur lors de la génération de llms.txt', { status: 500 });
}};
## Comment ce code fonctionne
Ce code crée un endpoint API qui :
1. **Récupère tous les articles** de vos collections de contenu en utilisant `getCollection()`
2. **Filtre le contenu en brouillon** pour n'inclure que les articles publiés
3. **Trie le contenu par date** pour afficher le contenu le plus récent en premier
4. **Crée un fichier texte structuré** commençant par le titre de votre site
5. **Inclut pour chaque article :**
- Le titre de l'article en tant qu'en-tête
- Un lien direct vers l'article
- Les métadonnées (date, catégorie, auteur, description)
- Le contenu complet de l'article
6. **Gère les erreurs avec élégance** grâce à une journalisation appropriée des erreurs
7. **Définit les en-têtes appropriés**, y compris la mise en cache pour la performance
## Personnalisation pour la structure de votre contenu
#
## Ajustement des noms de collection
L'exemple ci-dessus utilise plusieurs collections. Si vous n'avez qu'une seule collection de blog, simplifiez-la :
```typescript
export const GET: APIRoute = async () => {
const posts = await getCollection("blog"); // Adaptez à votre nom de collection
const publishedPosts = posts
.filter(post => !post.data.draft)
.sort((a, b) => new Date(b.data.date).getTime() - new Date(a.data.date).getTime());
const content = `# Le nom de votre blog
${publishedPosts
.map((post) => `# ${post.data.title}
https://votresite.com/blog/${post.data.slug || post.id}
${post.data.description}
${post.body}
`).join('\n\n')}`;
return new Response(content, {
headers: { "Content-Type": "text/plain; charset=utf-8" },
});
};Ajout d’un filtrage de contenu
Vous pouvez exclure certaines catégories ou inclure uniquement le contenu mis en avant :
// Inclure uniquement les articles mis en avant
const featuredPosts = posts.filter(post => post.data.featured && !post.data.draft);
// Exclure des catégories spécifiques
const filteredPosts = posts.filter(post =>
!post.data.draft && !['internal', 'private'].includes(post.data.category)
);Avantages de l’utilisation de llms.txt
1. Amélioration de la découvrabilité par l’IA
Les outils d’IA peuvent rapidement comprendre l’ensemble de votre bibliothèque de contenu sans explorer plusieurs pages.
2. Meilleur contexte pour les réponses de l’IA
Lorsque les utilisateurs posent des questions relatives à votre contenu, les modèles d’IA ont accès à des informations complètes et structurées.
3. SEO pour l’ère de l’IA
À mesure que la recherche évolue vers des résultats basés sur l’IA, il devient essentiel d’avoir un contenu structuré pour la consommation par l’IA.
4. Avantages en termes de performances
La génération statique signifie que votre fichier llms.txt est créé au moment de la construction, ce qui permet des temps de réponse rapides.
Test de votre implémentation llms.txt
Après avoir implémenté l’endpoint, testez-le en :
- Visitant l’endpoint directement :
https://votresite.com/llms.txt - Vérifiant la structure du contenu pour s’assurer que tous les articles sont inclus
- Vérifiant que le formatage est propre et lisible
- Testant avec des outils d’IA en leur demandant d’analyser votre contenu llms.txt
Bonnes pratiques pour llms.txt
Gardez le contenu à jour
Mettez à jour votre llms.txt régulièrement en reconstruisant votre site lorsque vous publiez du nouveau contenu.
Incluez des métadonnées pertinentes
Ajoutez des dates de publication, des catégories et des descriptions pour aider l’IA à comprendre le contexte.
Structurez clairement le contenu
Utilisez des formats d’en-tête cohérents et des séparateurs clairs entre les sections.
Surveillez la taille du fichier
Pour les sites contenant des centaines d’articles, envisagez de paginer ou de filtrer le contenu pour que le fichier reste gérable.
Conclusion
La création d’un fichier llms.txt pour votre site web Astro est un moyen simple de rendre votre contenu accessible aux modèles de langage de l’IA. Cette approche tire parti des collections de contenu d’Astro pour créer une vue structurée et complète du contenu de votre site.
Alors que l’IA devient de plus en plus importante pour la découverte de contenu, la mise en œuvre de llms.txt positionne votre site web pour une meilleure visibilité dans le paysage de la recherche basée sur l’IA. La mise en œuvre est simple, performante et facile à maintenir dans le cadre de votre processus de construction Astro.
Commencez à implémenter llms.txt dès aujourd’hui pour vous assurer que votre contenu est prêt pour l’avenir de la recherche et de la découverte basées sur l’IA.
Questions fréquemment posées
Quelle est la différence entre llms.txt et sitemap.xml ?
Alors que sitemap.xml liste vos pages pour les robots d’indexation des moteurs de recherche, llms.txt fournit le contenu réel dans un format optimisé pour que les modèles linguistiques puissent le comprendre et le traiter.
À quelle fréquence dois-je mettre à jour mon fichier llms.txt ?
Votre fichier llms.txt est mis à jour automatiquement lorsque vous reconstruisez votre site Astro, de sorte qu’il reste à jour avec votre calendrier de publication de contenu.
Puis-je inclure des images et des médias dans llms.txt ?
llms.txt est basé sur du texte, incluez donc des descriptions d’images et de médias plutôt que les fichiers eux-mêmes. Concentrez-vous sur le contenu textuel que l’IA peut traiter efficacement.
llms.txt affectera-t-il mon SEO ?
Non, llms.txt n’aura pas d’impact négatif sur le SEO traditionnel. Il est conçu pour compléter votre stratégie SEO existante en rendant le contenu accessible aux outils d’IA.
Quelle doit être la taille de mon fichier llms.txt ?
Il n’y a pas de limite stricte, mais restez raisonnable. Pour les sites contenant des centaines d’articles, envisagez de filtrer pour n’inclure que votre contenu le plus important ou le plus récent.
