실험자는 고양이 직책과 애정도를 적은 가짜 표준 cats.txt를 퍼뜨렸고 AI 봇 크롤링, Google 색인, LLM 답변 반영과 ChatGPT 추천이라는 llms.txt 옹호 기준을 모두 통과시켰습니다. 그러나 주요 모델 공급자가 llms.txt를 검색이나 정보 발견에 특별히 쓴다고 공식 확인한 사례는 없고, 10만개 도메인 분석에서도 기대한 크롤러 대부분이 파일을 무시했습니다. 공개 텍스트가 일반 크롤링과 검색 증강 생성에 잡혔다는 사실을 표준 채택이나 인용 증가의 증거로 팔아서는 안 된다는 결론입니다.
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가짜 cats.txt 실험이 llms.txt와 GEO 근거의 허점을 드러냈습니다
AI 검색 최적화는 모델의 추천 문구나 크롤러 로그가 아니라 공식 지원과 측정 가능한 인용 효과로 검증해야 합니다.