Шаблон llms.txt для fashion-магазинов на Shopify
Готовый к копированию шаблон llms.txt для одежды, обуви и аксессуаров на Shopify — с контекстом размеров, посадки, материалов, ухода, доставки и возвратов, который реально используют AI-движки шопинга.
Fashion-магазины продают контекст, а не каталоги. AI-движки шопинга,
которые выводят ваши товары в ChatGPT, Perplexity и Gemini, отвечают на
вопросы вроде «льняная рубашка, соответствующая указанному размеру»,
«платья из машинной стирки до 80 €» или «веганские альтернативы коже в
европейских размерах» — и лучше всего отвечают, когда ваш llms.txt делает
контекст посадки, ткани, размера и политик сканируемым как обычный текст, а
не закопанным в JS-модалках.
Этот шаблон даёт этот контекст разом. Подставьте название магазина, основные
коллекции, URL размерной сетки и ссылки на политики. Результат — llms.txt
объёмом меньше одной страницы, который любой AI-краулер прочтёт от начала до
конца за секунды.
Что нужно подготовить перед стартом
Шаблон использует заглушки {{двойные-фигурные-скобки}} для каждого ввода.
Соберите эти данные перед копированием:
| Ввод | Пример | Почему это важно |
|---|---|---|
| Название магазина | Example Apparel | Используется как H1 и метка сущности. |
| Основная категория | Льняные рубашки, деним, верхняя одежда | Помогает AI быстро классифицировать магазин. |
| Целевой клиент | Женщины, ищущие капсульные вещи для гардероба | Добавляет сигнал контекста покупателя. |
| Основные категории | Рубашки, платья, деним, пальто | Группирует ссылки на коллекции. |
| Диапазон размеров | XS–XL, US 0–16 | Позволяет AI отвечать на вопросы о посадке и размере. |
| Заметки о посадке | Свободный крой, укороченная длина, oversize-плечи | Отличает товары от обобщённых альтернатив. |
| Материалы | Лён, органический хлопок, шерстяной микс | Контекст качества и ухода для сравнения. |
| Рынки доставки | США, Канада, Великобритания | Решает вопросы, зависящие от местоположения. |
| Краткая политика возврата | Возврат 30 дней, обмен при проблемах с размером | Снижает неоднозначность в AI-рекомендациях по шопингу. |
Шаблон
Скопируйте дословно, замените заглушки и сохраните как llms.txt в теме
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. Почему fashion нужен отдельный шаблон
Общие шаблоны llms.txt для e-commerce упускают то, что нужно AI-движкам
шопинга, когда покупатель спрашивает «льняная рубашка для фигуры 170 см»
или «миди-платье из машинной стирки до 100 €». Десять различий, которые
стоит сделать явными:
- Варианты размеров, цветов и материалов должны быть явными, чтобы AI не рекомендовал распроданный вариант.
- Заметки о посадке — свободный/укороченный/oversize — отличают товары от обобщённых альтернатив.
- Размерные таблицы и руководства по конвертации важны, потому что AI-ответы сравнивают размеры US, EU, UK и AU.
- Ткань и уход помогают AI различать качество и применение (микс лён-хлопок vs. синтетика).
- Мерки модели помогают покупателю понять посадку; показывайте на страницах товара и ссылайтесь из карты контента.
- Сезонные коллекции нуждаются в проработанных описаниях, а не только в сетках товаров — AI сканирует прозу, а не скрипты галерей.
- Политика возврата и обмена критически важна — риск размера это главный барьер при покупке одежды.
- Сроки и рынки доставки должны быть сослыланы, потому что AI-агенты отвечают на вопросы, зависящие от местоположения.
- Наличие товара для популярных вариантов должно быть видимо на странице, а не за JS-виджетом корзины.
- Руководства по покупке на уровне коллекции объясняют стиль, повод и сезонные сценарии — AI-движки шопинга часто их цитируют.
Проверка перед публикацией
Пройдите этот чек-лист, прежде чем выкладывать llms.txt в тему Shopify.
Каждый пункт соответствует вопросу, который AI-движки шопинга задают от
имени покупателя.
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/. Установка в Shopify
- Сохраните шаблон как
llms.txtв корне темы через Интернет-магазин → Темы → Редактировать код → Добавить новый ресурс. - Замените каждый
{{заполнитель}}реальными данными магазина. - Проверьте, что
https://your-store.myshopify.com/llms.txtотвечает корректно — должен возвращатьtext/plainсо статусом 200. - Ещё раз пройдите чек-лист проверки.
- Заново запустите Анализатор Robots, чтобы убедиться, что GPTBot и OAI-SearchBot могут достучаться до вашего публичного контента.
Готово. AI-движки шопинга подхватят llms.txt автоматически при следующем
сканировании — никаких шагов submission не требуется.
Контрольный список проверки
H1 — это название магазина
Первая строка llms.txt — `# <Название вашего магазина>`, а не общий заполнитель или юридическое наименование.
Аннотация указывает категорию магазина и тип покупателя
Цитата под H1 говорит, что вы продаёте и кто покупает (например, «льняная одежда для капсульного гардероба»).
Приоритетные коллекции используют реальные URL Shopify
Каждая ссылка на коллекцию ведёт на реальную страницу `/collections/<handle>` магазина, а не на заполнитель.
Приоритетные товары содержат контекст вариантов, посадки и use-case
В каждой строке приоритетного товара указаны диапазон размеров, ключевые материалы и повод или сценарий использования.
Ссылки на размерную сетку, ткани и уход доступны для сканирования
Три URL политик/гайдов возвращают 200 для GPTBot и OAI-SearchBot. Проверьте через /tools/robots-analyzer.
Политика возврата и рынки доставки указаны явно
Обе страницы политик сослыланы И кратко описаны в шаблоне — AI-ответы по шопингу чаще цитируют магазины с ясными условиями возврата и доставки.
Опциональный lookbook или гайд по подаркам — только если есть реальная ценность для покупателя
Не заполнять устаревшими сезонными страницами. Пустые сезонные страницы размывают всю карту контента.
Открыть в генераторе llms.txt
Предзаполнено заглушками fashion-магазина для размеров, посадки, материалов, коллекций и политик. Замените заглушки реальными данными и скачайте llms.txt, готовый для Shopify.
Часто задаваемые вопросы
Должен ли fashion-магазин на Shopify перечислять все товары в llms.txt?
Нет. Перечисляйте приоритетные коллекции, бестселлеры, гайды по посадке, политики и репрезентативное подмножество товаров. Полные каталоги идут через страницы товаров, Product schema и фиды — llms.txt это компактная навигационная карта, а не экспорт каталога.
Нужно ли включать URL вариантов (цвет, размер)?
Включайте контекст вариантов, когда они меняют размер, цвет, посадку или наличие так, как важно покупателю. Не добавляйте десятки почти одинаковых ссылок — упомяните варианты в записи родительского товара и предоставьте детали странице товара.
Чем отличается fashion-llms.txt от общего e-commerce-llms.txt?
Fashion-магазинам нужен более сильный контекст размеров, посадки, материала, мерок модели, возвратов и ухода. AI-движки, отвечающие «какой у меня размер» или «что подойдёт фигуре 170 см», нуждаются в этом сигнале — общие шаблоны его не дают.
Поможет ли только этот шаблон улучшить видимость в ChatGPT Shopping?
Он поддерживает понимание AI, но должен сочетаться со сканируемыми страницами товаров, точным Product schema, ясными политиками и полезными гайдами по покупкам. llms.txt — это один сигнал в стеке, необходимый, но недостаточный.
Связанные ресурсы
llms.txt для Shopify — полное руководство
Контекст: что такое llms.txt, как он структурирован и как сочетается с sitemap / robots.txt.
Shopify AI Visibility Optimizer
Полный стек AI-видимости — schema, карта контента, политика краулеров и мониторинг цитирования.
ChatGPT Shopping для Shopify
Как AI-ответы по шопингу действительно используют сигналы, которые даёт этот шаблон.
Анализатор Robots.txt
Проверьте, что GPTBot, OAI-SearchBot и ChatGPT-User действительно могут достучаться до путей /collections/, /products/, /blogs/.
Генератор Schema
Сочетайте эту карту контента с Product JSON-LD на каждой странице товара — дополнение структурированных данных.