Szablon llms.txt dla sklepów Shopify z modą

Sklepy z modą sprzedają kontekst, nie katalogi. Silniki AI zakupowe, które pokazują Twoje produkty na ChatGPT, Perplexity i Gemini, odpowiadają na pytania w stylu „lniana koszula leżąca zgodnie z rozmiarem”, „sukienki do prania w pralce poniżej 80 €” lub „wegańskie alternatywy skóry w rozmiarach europejskich” — i odpowiadają najlepiej, gdy Twój llms.txt udostępnia kontekst kroju, tkaniny, rozmiaru i polityk jako tekst do indeksacji, a nie schowany w renderowanych w JS modalach.

Ten szablon dostarcza ten kontekst od razu. Wstaw nazwę sklepu, główne kolekcje, URL przewodnika po rozmiarach i linki do polityk. Wynik: llms.txt o objętości mniejszej niż strona, którą każdy crawler AI przeczyta od początku do końca w sekundy.

Co przygotować przed startem#

Szablon używa placeholderów {{podwójne-nawiasy-klamrowe}} dla każdego pola. Zbierz te dane przed kopiowaniem:

Szablon#

Skopiuj słowo w słowo, zastąp placeholdery i zapisz jako llms.txt w motywie 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.

Dlaczego moda potrzebuje własnego szablonu#

Ogólne szablony llms.txt dla e-commerce pomijają to, czego silniki AI zakupowe szukają, gdy ktoś pyta o „lnianą koszulę pasującą osobie 170 cm” lub „sukienkę midi prania w pralce poniżej 100 €”. Dziesięć różnic, które warto uczynić wyraźnymi:

1. Warianty rozmiarów, kolorów i materiałów muszą być jawne, by AI nie polecało wyprzedanego wariantu.
2. Notatki o kroju — relaksowany / krótki / oversize — odróżniają produkty od ogólnych alternatyw.
3. Tabele rozmiarów i przewodniki konwersji mają znaczenie, bo odpowiedzi AI porównują rozmiary US, EU, UK i AU.
4. Tkanina i pielęgnacja pomagają AI rozróżniać jakość i zastosowanie (mieszanka len-bawełna vs. syntetyk).
5. Wymiary modela pomagają wnioskować o kroju; pokazuj je na stronach produktowych i odsyłaj z mapy treści.
6. Kolekcje sezonowe potrzebują wyselekcjonowanych opisów, nie tylko siatek produktów — AI indeksuje prozę, nie skrypty galerii.
7. Polityka zwrotów i wymian jest kluczowa — ryzyko rozmiaru to największa bariera w zakupach odzieży.
8. Czas i rynki wysyłki muszą być zlinkowane, bo agenci AI odpowiadają na pytania zależne od lokalizacji.
9. Dostępność produktu dla popularnych wariantów musi być widoczna na stronie, nie za widgetem koszyka renderowanym w JS.
10. Przewodniki zakupowe na poziomie kolekcji wyjaśniają styl, okazję i sezonowe zastosowania — silniki AI zakupowe często je cytują.

Walidacja przed publikacją#

Przejdź tę listę przed wgraniem llms.txt do motywu Shopify. Każdy punkt odpowiada pytaniu, które silniki AI zakupowe zadają w imieniu kupujących.

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/.

Instalacja w Shopify#

1. Zapisz szablon jako llms.txt w katalogu głównym motywu w Sklep online → Motywy → Edytuj kod → Dodaj nowy zasób.
2. Zastąp każdy {{placeholder}} swoimi rzeczywistymi danymi sklepu.
3. Sprawdź, że https://your-store.myshopify.com/llms.txt odpowiada prawidłowo — powinno zwracać text/plain ze statusem 200.
4. Jeszcze raz przejdź listę walidacyjną.
5. Uruchom ponownie Analizator Robots, aby potwierdzić, że GPTBot i OAI-SearchBot docierają do publicznych treści.

Gotowe. Silniki AI zakupowe podchwycą llms.txt automatycznie przy następnym crawlu — nie ma kroku zgłoszenia.