Template llms.txt per store Shopify di moda

I negozi di moda vendono contesto, non cataloghi. I motori AI shopping che mostrano i tuoi prodotti su ChatGPT, Perplexity e Gemini rispondono a domande come «camicia di lino che veste fedele alla taglia», «vestiti lavabili in lavatrice sotto gli 80 €» o «alternative vegane alla pelle in taglie europee» — e rispondono meglio quando la tua llms.txt rende il contesto di vestibilità, tessuto, taglia e policy crawlabile come testo semplice, non sepolto in modali renderizzati in JS.

Questo template fornisce quel contesto in un colpo solo. Inserisci il nome del negozio, le collezioni principali, l’URL della guida alle taglie e i link delle policy. Il risultato è una llms.txt di meno di una pagina che qualsiasi crawler AI può leggere end-to-end in pochi secondi.

Cosa ti serve prima di iniziare#

Il template usa placeholder {{doppia-parentesi}} per ogni input. Raccogli questi elementi prima di copiare:

Il template#

Copia alla lettera, sostituisci i placeholder e salva come llms.txt nel tuo tema Shopify.

# {{store_name}}

> {{store_name}} sells {{primary_category}} for {{target_customer}}.
> Understood through products, collections, size and fit guidance,
> material details, care instructions, shipping policy, and return policy.

Important buying context:

- Main categories: {{main_categories}}
- Size range: {{size_range}}
- Fit notes: {{fit_notes}}
- Materials: {{materials}}
- Shipping markets: {{shipping_markets}}
- Return policy summary: {{return_policy_summary}}

## Priority collections

- [{{collection_1_name}}]({{collection_1_url}}): {{collection_1_description}}
- [{{collection_2_name}}]({{collection_2_url}}): {{collection_2_description}}
- [{{collection_3_name}}]({{collection_3_url}}): {{collection_3_description}}

## Priority products

- [{{product_1_name}}]({{product_1_url}}): {{product_1_description}} Available in {{product_1_variants}}. Best for {{product_1_use_case}}.
- [{{product_2_name}}]({{product_2_url}}): {{product_2_description}} Available in {{product_2_variants}}. Best for {{product_2_use_case}}.

## Fit, sizing, and materials

- [Size guide]({{size_guide_url}}): sizing, measurements, fit notes, conversion guidance.
- [Fabric and care guide]({{care_guide_url}}): materials, wash instructions, durability.
- [Fit FAQ]({{fit_faq_url}}): buyer questions about fit, stretch, length, and returns.

## Policies

- [Shipping policy]({{shipping_policy_url}}): delivery areas, shipping speed, cost, tracking.
- [Returns and exchanges]({{returns_url}}): return window, exchange rules, sizing issues, refund process.
- [Contact]({{contact_url}}): customer support for sizing and order questions.

## Optional

- [Seasonal lookbook]({{lookbook_url}}): styling ideas and collection context.
- [Gift guide]({{gift_guide_url}}): buyer guidance for gifts and occasions.

Perché la moda ha bisogno del proprio template#

I template llms.txt generici di e-commerce mancano ciò che i motori AI shopping cercano quando qualcuno chiede «camicia di lino che cade bene su una persona di 1,70 m» o «vestito midi lavabile in lavatrice sotto i 100 €». Dieci differenze che vale rendere esplicite:

1. Varianti di taglia, colore e materiale esplicite perché l’AI non raccomandi una variante esaurita.
2. Note di vestibilità — rilassata/corta/oversize — distinguono i prodotti dalle alternative generiche.
3. Tabelle taglie e guide di conversione contano perché le risposte AI confrontano taglie US, EU, UK e AU.
4. Tessuto e cura aiutano l’AI a distinguere qualità e uso (misto lino-cotone vs. sintetico).
5. Misure del modello aiutano a inferire la vestibilità; mostrale nelle pagine prodotto e linkale dalla content map.
6. Collezioni stagionali hanno bisogno di descrizioni curate, non solo griglie prodotto — l’AI fa crawl della prosa, non di script di gallery.
7. Policy di reso e cambio è essenziale — il rischio di taglia è il maggior freno nell’acquisto di abbigliamento.
8. Tempi e mercati di spedizione vanno linkati perché gli agenti AI rispondono a domande dipendenti dalla posizione.
9. Disponibilità prodotto per varianti popolari deve essere visibile sulla pagina, non dietro un widget carrello renderizzato in JS.
10. Guide d’acquisto a livello di collezione spiegano stile, occasione e uso stagionale — i motori AI shopping le citano molto.

Validare prima della pubblicazione#

Esegui questa checklist prima di spingere llms.txt nel tema Shopify. Ogni voce corrisponde a una domanda che i motori AI shopping fanno per conto dei compratori.

Fashion Shopify llms.txt validation checklist

[ ] H1 is the store name (not a generic placeholder).
[ ] Summary explains the store category and buyer type.
[ ] Top collections use real /collections/<handle> URLs.
[ ] Top products include variant, fit, and use-case context.
[ ] Size guide URL resolves and is crawlable.
[ ] Fabric and care guide URL resolves and is crawlable.
[ ] Return policy URL resolves and explains sizing-issue exchanges.
[ ] Shipping policy URL resolves and lists actual markets.
[ ] Optional lookbook / gift guide only included if updated regularly.
[ ] robots.txt allows GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User to read
    /products/, /collections/, /blogs/.

Installare in Shopify#

1. Salva il template come llms.txt nella root del tema via Negozio online → Temi → Modifica codice → Aggiungi un nuovo asset.
2. Sostituisci ogni {{placeholder}} con i tuoi dati reali del negozio.
3. Verifica che https://your-store.myshopify.com/llms.txt risponda bene — deve restituire text/plain con status 200.
4. Ripassa la checklist di validazione un’ultima volta.
5. Rilancia l’Analizzatore Robots per confermare che GPTBot e OAI-SearchBot possono raggiungere i tuoi contenuti pubblici.

Fatto. I motori AI shopping prendono llms.txt automaticamente al prossimo crawl — non c’è uno step di submission.