Pergunte ao Google sobre a gata que vive no site do consultor técnico Dave Smart e a resposta vem pronta, como se fosse um verbete do dicionário Houaiss: Odd é uma gata frajola, atua como “Render Cat”, persegue o cursor pela tela e apanha pixels perdidos. O problema é que Odd não existe.
Sua carreira inteira foi inventada por Mark Williams-Cook, diretor da agência britânica Candour, dentro de um arquivo de texto batizado cats.txt, criado só pra provar um ponto sobre o mercado de GEO: que os quatro testes usados atualmente para vender tática de GEO tratam como prova algo que aconteceria com qualquer arquivo publicado na web.
Publicado no blog do próprio autor em 5 de agosto de 2026 e replicado pelo Search Engine Journal dois dias depois, o experimento pegou emprestada a estrutura do llms.txt (o arquivo que promete organizar conteúdo pra consumo de modelos de linguagem) e rodou nele os quatro testes que hoje sustentam boa parte da venda de GEO no mercado.
Cats.txt passou nos quatro. E é justamente por isso que ele expõe o problema: se um arquivo sobre gatos de escritório cumpre o mesmo critério usado pra provar que uma tática séria funciona, esse critério nunca foi prova de nada.
Contudo, antes de descartar ou defender o llms.txt de vez, vale entender qual teste, exatamente, ele estava passando.
Como um arquivo de brincadeira sobre gatos virou um “padrão” de GEO
Williams-Cook estava cansado de ver “um bot de IA rastreou o arquivo” e “o ChatGPT disse que ajuda” sendo tratados como prova de que o llms.txt faz alguma coisa. A resposta dele foi criar uma especificação técnica completa para o cats.txt: um arquivo de texto onde qualquer site declara formalmente os próprios gatos de escritório, com nome, cargo, raça e uma métrica obrigatória chamada PurrLevel, numa escala de 0 a 10.
Ele publicou a especificação com o mesmo tom sério de uma proposta de padrão real, fez um post no LinkedIn recomendando a adoção e esperou a comunidade de SEO reagir. A piada era legível de propósito, e por isso pegou: outros profissionais passaram a adicionar o próprio cats.txt aos sites, e alguém chegou a registrar o domínio catstxt.org com uma versão mais organizada do que a do autor original.
Com o arquivo no ar, a especificação publicada e o LinkedIn circulando, restava só uma coisa: checar o cats.txt contra os mesmos quatro critérios usados hoje pra vender o llms.txt como tática comprovada.
Os quatro testes que o mercado usa pra vender o llms.txt (e que o cats.txt também passou)
São sempre as mesmas quatro observações, repetidas em decks, threads e propostas de GEO como se fossem prova de eficácia. Williams-Cook rodou o cats.txt em cada uma delas, na ordem em que costumam aparecer no discurso de venda.
Bots de IA rastreiam o llms.txt, isso já prova que ele é usado?
O primeiro argumento do mercado é simples: se GPTBot, ClaudeBot ou PerplexityBot aparecem nos logs do servidor buscando o llms.txt, é porque o arquivo está sendo usado. Só que rastrear é o trabalho básico de qualquer crawler, que busca praticamente tudo que encontra pela frente. Os logs do cats.txt se encheram dos mesmos bots, todos buscando fielmente um arquivo sobre as responsabilidades profissionais de gatos fictícios.
O Google indexa o llms.txt, isso significa que ele importa pro ranqueamento?
O segundo teste também caiu fácil. O Google indexa arquivos de texto simples há décadas, e estar no índice só confirma que a URL existe e contém palavras, não que o conteúdo tem qualquer peso de ranqueamento. O cats.txt foi indexado sem esforço, com o Google chegando a oferecer dados de indexação no Search Console pra um arquivo que afirma que um gato British Shorthair trabalha como “GUI Purrfectionist”.
Uma IA repete um dado que só existe dentro do llms.txt, isso prova que ela leu como fonte confiável?
Esse é o teste que parece mais forte à primeira vista, e por isso é o mais explorado nas vendas de GEO. Mas o mecanismo por trás dele é geração aumentada por recuperação, o processo pelo qual o modelo busca uma página que já rankeia e reproduz o que está escrito nela, sem tratar aquele arquivo como fonte especial.
Foi exatamente esse mecanismo que fez o Google descrever Odd, o gato de Dave Smart, como se fosse real: o modelo leu o cats.txt do mesmo jeito que leria qualquer outra página indexada. Entender como um modelo de linguagem realmente lê e indexa o conteúdo de um site ajuda a enxergar por que esse teste não separa arquivo relevante de arquivo qualquer.
O ChatGPT confirma que o llms.txt ajuda a rankear, isso não é confirmação direta?
Cerca de duas semanas depois do lançamento, perguntar ao ChatGPT se o cats.txt ajudava a rankear rendia um “sim” convicto, com o mesmo discurso de “sinais estruturados pra máquina” usado pra vender o llms.txt de verdade. Um modelo de linguagem devolvendo essa resposta não é evidência de que a tática funciona, mas é evidência de que muito texto na internet já dizia que ela funcionava, e o modelo aprendeu a repetir essa média com total naturalidade.
A prova mais clara desse ponto veio depois. Assim que a piada circulou pelo meio de SEO e o próprio discurso online sobre o cats.txt mudou de “descoberta” pra “sátira”, o ChatGPT também mudou de posição sozinho, sem que uma linha do arquivo original fosse alterada. Hoje, perguntado sobre o cats.txt, o modelo responde que se trata de um arquivo satírico criado por um profissional de SEO pra provar um ponto. O que mudou não foi o arquivo, foi a média do que a internet estava escrevendo sobre ele.
O que sustenta o ceticismo: a posição do Google e o dado da Ahrefs
O experimento do cats.txt se apoia em duas peças de evidência que já existiam antes da brincadeira, e que continuam de pé mesmo para quem quiser dar ao llms.txt o benefício da dúvida.
A primeira vem do próprio Google. John Mueller já afirmou publicamente que nenhum sistema de IA usa o llms.txt hoje, e que isso fica visível nos próprios logs de servidor: os chatbots buscam páginas normais pra treino e embasamento de resposta, mas não buscam o arquivo llms.txt em si.
A segunda vem de um levantamento da Ahrefs sobre 137 mil domínios, no qual 28% publicam algum llms.txt, mas apenas 38 mil arquivos são considerados válidos. Desses, 97% não receberam nenhuma requisição em maio de 2026, nem de bot, nem de humano. Das poucas requisições que chegaram, a maioria veio de bots que nada têm a ver com IA generativa.
Esse padrão de sinal técnico anunciado com entusiasmo, mas sem confirmação prática de uso, não é exclusividade do llms.txt. Já vimos o Google confirmar que outro sinal vendido como referência pro mercado de GEO também não tem efeito comprovado, o que reforça que declaração de intenção técnica e adoção real por parte dos modelos são coisas diferentes, e cabe checar as duas antes de investir tempo de equipe numa tática.
Por que o cats.txt importa além da piada com o llms.txt
Por trás do humor do experimento existe um custo real. Isso porque cada hora e cada real investidos em implementar o llms.txt, ou o próximo ritual de GEO que surgir no mês seguinte, é uma hora e um real que deixam de ir pra algo com valor já verificável, como estrutura técnica de rastreamento, autoridade temática ou conteúdo que resolve a busca do usuário de fato.
O caso reforça um ponto que a própria EducaSEO já vem sinalizando neste espaço: métrica de citação de marca dentro de uma resposta de IA não é a mesma coisa que tráfego real chegando ao site, e confundir as duas leva o profissional a comemorar sinal vazio.
Isso ecoa o que aparece quando se cruza visibilidade de marca em respostas de IA com o volume real de tráfego que essa visibilidade converte: o descompasso entre aparecer e converter em visita é o mesmo descompasso entre um arquivo ser lido por um bot e esse arquivo influenciar alguma coisa de fato.
O que fazer com o llms.txt a partir de agora
Publicar um llms.txt continua barato, e algumas plataformas já geram o arquivo automaticamente, sem esforço extra do time. Nesse sentido, manter um no ar não é um erro grave. O problema nunca foi o arquivo em si, foi o hábito de vender “o bot rastreou” ou “o ChatGPT recomendou” como prova de retorno, quando qualquer arquivo de texto publicado na web passa nesses mesmos quatro testes, incluindo um sobre gatos que ninguém tem.
Antes de investir mais tempo de equipe nisso, o passo mais honesto é olhar o próprio log de servidor e checar se algum bot de IA relevante já buscou o arquivo, exatamente como recomenda quem levantou o dado da Ahrefs. Enquanto essa confirmação não aparece, o orçamento de GEO rende mais aplicado em fundamentos que já têm mecanismo comprovado por trás.
É esse tipo de leitura crítica sobre o que realmente move a visibilidade em buscadores e assistentes de IA que a EducaSEO carrega em cada peça publicada, unindo dado checado e ceticismo saudável diante do discurso mais fácil do mercado. Participe da nossa comunidade e fique por dentro do que há de mais quente no mercado de SEO.
Referências
- Search Engine Journal. How Cats.txt Showed LLMs.txt Evidence Is GEO Astrology. Mark Williams-Cook, 07/08/2026. Disponível em: https://www.searchenginejournal.com/how-cats-txt-showed-llms-txt-evidence-is-geo-astrology/584653/
- Mark Williams-Cook. How catstxt showed llms.txt evidence is GEO astrology. Versão original no Substack do autor, 05/08/2026. Disponível em: https://markwilliamscook.substack.com/p/how-catstxt-showed-llmstxt-evidence
- DesignRush. SEO news update: cats.txt and AI referrals. 08/08/2026. Disponível em: https://news.designrush.com/seo-news-update-recap-cats-txt-ai-referrals
- Mark Williams-Cook. Cats.txt specification draft v1.0. Especificação satírica original. Disponível em: https://markwilliamscook.com/cats-txt-specification-draft-v1-0/
- Search Engine Journal. 97% Of llms.txt Files Got No Requests, Ahrefs Data Shows. Matt G. Southern, 16/06/2026. Disponível em: https://www.searchenginejournal.com/97-of-llms-txt-files-got-no-requests-ahrefs-data-shows/579478/
- Ahrefs. We Analyzed 137K Sites: 97% of llms.txt Files Never Get Read. Disponível em: https://ahrefs.com/blog/llmstxt-study/
