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Came across a massive study published on Search Engine Land by Fractl that analyzes 1,010,848 high-volume keywords (representing 35.4B monthly searches) to see if Gartner's prediction of a 25% search volume drop by 2026 is actually happening.

The drop is real (29% decline on tracked keywords), but search demand is redistributing rather than disappearing.

Why? While traditional search volume has dropped by 29%, overall demand is not disappearing but rather shifting to new types of keywords.

Cuenta la leyenda que, en una enorme caverna digital, vivían encadenados miles de profesionales del marketing.

No estaban atados por cadenas de hierro.

Estaban atados por dashboards.

Desde sus pantallas observaban sombras proyectadas en la pared:

"ChatGPT ha visitado mi llms.txt".

"Claude ha descargado mi llms.txt".

"Mi tráfico de IA ha subido después de crear un llms.txt".

Y todos asentían.

—Debe funcionar.

Un día, uno de los prisioneros consiguió soltarse.

Subió por un largo túnel lleno de estudios de caso, capturas de pantalla y herramientas de AEO.

Al llegar a la salida, se encontró con algo inesperado:

No había ninguna prueba de que los grandes LLMs utilizaran realmente el archivo llms.txt.

La idea original había sido simplemente una propuesta de Jeremy Howard, fundador de Answer.AI y Fast.ai, en 2024 como una forma de ayudar a los modelos de lenguaje a comprender mejor el contenido de una web mediante un archivo estructurado con enlaces y recursos relevantes.

La idea nunca surgió de OpenAI, Google, Anthropic ni ningún otro proveedor de LLMs, sino como una propuesta abierta de la comunidad.

Lo que empezó como una sugerencia para facilitar el acceso de los LLMs al contenido de una web acabó convirtiéndose, por repetición, en una supuesta práctica estándar de la industria.

Pocas cosas se propagan más rápido en el mundo del SEO que una hipótesis que todo el mundo quiere creer.