導入は利用ではない：llms.txtの調査を正しく読む
公開されている 3 つの llms.txt データセットは、両立しないように見える導入率を報告しています。両立します。それぞれ異なる母集団をサンプルにしており、クライアントがファイルを取得したかどうかも測定しているのは 1 つだけです。
最終更新:
矛盾しているように見える 3 つの数字
llms.txt の証拠を追ってきたなら、数か月の間に導入率として 10.13%、28%、51.8% が報告されていることを見たはずです。最後の数字は、3 2026年8月 時点の固定サンプルのスナップショットによるものです。
これらの数字はすべて、根拠のあるものです。3 つの異なる質問への答えであり、食い違いはサンプリング枠に完全に由来します。一度整理する価値があります。それによって、「llms.txt を使っている人はいるのか」という問いが、導入率の数字だけではそもそも答えられない理由も分かるからです。
それぞれが実際に測定したもの
SE Ranking、約 300,000 ドメイン。 研究は、データセット内のドメインの 10.13% に llms.txt があると報告し、そのファイルの有無と主要な LLM の回答でドメインが引用される頻度との関係は見つからなかったとしています。AI 引用の予測モデルから llms.txt を変数として外すと、モデルの精度は上がりました。AI に多く引用された上位 50 ドメインのうち、ファイルがあったのは 1 つでした。
Ahrefs、137,210 ドメイン。 研究は、この割合が 28% であり、Ahrefs Web Analytics を利用して 2026年5月 にトラフィックがあったドメインを対象にしたものだと報告しています。この母集団は Web 全体より技術寄りで SEO に詳しく、数字は上限 として扱うべきだと明記しています。また、ファイルが仕様に沿って正しく構成されているかは確認していないと述べています。
私たちのサンプル、選定した 219 ホスト。 llmtxt.info の導入サンプルは、ドキュメントプラットフォームと開発者ツールを意図的に重くした固定リストを対象に、毎週 /llms.txt を取得して解析します。3 2026年8月 には、到達可能な 218 ホストのうち 113 ホストが条件を満たすファイルを提供し、51.8% でした。これは選定したコホートの縦断的な測定であり、Web の推定ではありません。
横に並べると、順序はまさに予想どおりです。一般 Web の広範なクロール、技術寄りの分析対象母集団、そしてこの慣行が生まれた分野から手作業で選んだリストの順です。サンプルの選別度が高いほど数字は上がります。これは矛盾ではなく、一貫した全体像です。
重要な区別
導入率の数字では届かない部分がここにあります。
SE Ranking は、公開と引用との相関 を測定しました。Ahrefs は公開を測定した後、別途 サーバーログを調べ、母集団全体における /llms.txt へのすべてのリクエストを対象に、ユーザーエージェント別に分類しました。
2 つ目の測定からは、導入クロールでは得られない数字が得られます。Ahrefs が受け入れたおよそ 38,000 ファイルのうち、97% は 2026年5月 にリクエストを受けませんでした 。クライアント、bot、人のいずれからもです。Ahrefs は HTTP 200、HTML ではなく Markdown であること、一般的なエラーシグナルを確認しましたが、提案への完全な準拠はテストしていません。
2 つの大規模調査は競合するのではなく、積み重なります。
- 母集団によって、サイトの 10% から 28% がこのファイルを公開しています。
- 公開されたファイルのうち、何らかのものに取得されたのは約 3% です。
- 取得のうち、名前の付いた AI bot によるものは 19.5% で、AI 検索ボットだけでは 1.1% です。
これらを合わせると、ある月に AI 検索クローラーが取得する公開ファイルの割合は十分小さいため、パーセントで示すより「まれ」と説明するほうが正直です。
これはファイルに価値がないという主張ではありません。利点と限界で両面の事情を説明しています。「X% のサイトが導入した」という数字は利用の証拠ではなく、利用の証拠であるかのように引用するのをやめるべきだ、という主張です。
次の調査結果を読む方法
今後さらに調査が行われます。役立つ調査を見分けるには、4 つの質問があります。
サンプリング枠とは何ですか？ 「自社の分析プロダクト内のドメイン」と「一般 Web クロール内のドメイン」は別の母集団です。枠のない数字は数字とはいえません。
公開か、消費か？ /llms.txt が 200 を返すか確認するのは安価で、供給について分かります。サーバーログを読むと需要について分かります。これまで公開された数字のほぼすべては供給の数字です。
取得したのか、読んだのか？ ログデータにも上限の問題があります。Ahrefs が明記しているとおり、リクエストはバイト列が取得されたことを示すだけで、モデルがそれを使ったことまでは示しません。消費量の数字はすべて、実際の消費量の上限です。
有効性は確認されましたか？ Ahrefs はファイルを仕様と照合して検証しておらず、そのことを明言しました。200 を返しても解析できないファイルが、多くの方法論では導入として数えられます。私たちのバリデーターが存在する理由の一つは、この集計では見えない差を埋めることです。
集計ではなく自分のサイトで何が起きているか知りたいなら、/llms.txt に絞ったアクセスログに答えがあります。これは上記 3 つのどの数字よりも小さく、意思決定にずっと役立つデータセットです。AI エージェントはあなたの llms.txt を探しに行かないで述べているとおり、主に測定しているのは、ファイルの存在を何かに知らせたかどうかです。