Cruzamos dos convenciones de agentes sobre los mismos 77 proveedores. Hacer una no predice hacer la otra.

Hemos barrido esta categoría tres veces para tres convenciones de agentes distintas, y ni una sola vez comprobamos si eran los mismos proveedores cada vez. Así que les pedimos /llms.txt a los 77 proveedores activos de nuestro catálogo verificado el mismo día que les pedimos markdown, y cruzamos las dos. Los proveedores que sirven markdown publican llms.txt el 62 % de las veces. Los que no sirven markdown lo publican el 57 %. La diferencia son 5 puntos, y un solo proveedor del grupo pequeño vale 8.

La adopción de una convención de agentes no dice prácticamente nada sobre la adopción de otra. Es coste, no credo.

Aviso: EchoWi vende medición de visibilidad en IA, así que todos los proveedores de esta tabla compiten con nosotros en alguna parte de lo que hacemos, y nosotros estamos dentro de la tabla. El método está abajo entero: la población es nuestro catálogo publicado, la petición es un solo GET con un cliente corriente, y la regla de qué cuenta como fichero está escrita antes de los recuentos. Cualquiera puede repetirlo en contra nuestra en una tarde.

La versión corta

1. El estadístico congelado salió a 5 puntos contra un umbral de 10. Escribimos antes de la primera petición que una diferencia de 10 puntos convertiría la adopción de convenciones en una disposición, y cualquier cosa por debajo de 10 la dejaría como independiente. Son 5.
2. 62 % contra 57 %, sobre 13 servidores de markdown y 61 no servidores legibles para las dos convenciones.
3. La diferencia es más pequeña que un proveedor. Con 13 proveedores en la celda pequeña, uno solo cambiando de idea mueve esa cuota 8 puntos.
4. 5 proveedores sirven markdown y no publican ningún llms.txt, entre ellos dos de los nombres más conocidos de la categoría.
5. 43 de 74 publican llms.txt, el 58 %. Cinco días antes, sobre un catálogo más pequeño, eran 44 de 69.
6. 2 contestaron 200 con HTML, que es una ruta comodín y no un fichero, y es la misma trampa que dejó pasar a 63 proveedores en nuestro barrido de markdown.

Por qué merecía un día

Este registro ya tenía tres barridos separados de la misma categoría:

Tres respuestas a «¿practica lo que predica la categoría que vende visibilidad en IA?», y ninguna forma de saber si describen a los mismos proveedores. Eso no es un detalle. Si las mismas empresas hacen las tres, la adopción es una disposición y un comprador puede tratar cualquier convención como una señal sobre las demás. Si las tres son independientes, entonces cada convención es su propia decisión, y leer una no dice nada de las otras.

La única forma de saberlo es cruzar dos de ellas a nivel de proveedor, sobre la misma población y el mismo día. Eso es esto.

Qué hicimos

A cada proveedor activo del catálogo, 77, se le pidió /llms.txt con un cliente HTTP corriente el 19 de agosto de 2026. Un reintento ante un fallo pasajero, porque una conexión que falla una vez y un fichero que no está producen el mismo resultado vacío y sólo una segunda lectura los separa.

Un 200 que devuelve HTML no es un llms.txt. Es una ruta comodín contestando a cualquier camino del sitio, y contarlo inflaría el resultado. Esa regla viene de nuestro barrido de markdown, donde 63 de 75 proveedores contestaron a una petición de markdown con HTML y un 200: una lista de comprobación que lee códigos de estado los aprueba a los 63 mientras los 63 están suspendiendo. Aquí la prueba es sobre el cuerpo, nunca sobre el estado.

Los proveedores detrás de un reto de bot en cualquiera de los dos lados se excluyen en vez de suponerse. Un reto es un hecho sobre el borde de un proveedor, no sobre lo que publica.

Quedan 74 proveedores legibles para las dos convenciones. Cada fila está en nuestro registro de mediciones, proveedor a proveedor, así que las celdas de abajo se pueden recontar en vez de creerse.

El resultado

La dirección es la que predijimos y el tamaño no. Habíamos escrito que una diferencia de 10 puntos o más nos dejaría llamar disposición a la adopción. Con 5 puntos no llega a ese listón, así que la predicción queda refutada y esta pieza lo dice en vez de reportar la dirección en voz baja y esperar que nadie mire el umbral.

Y el número merece un contexto más, porque 5 puntos suena a poco pero no a nada. El grupo de markdown tiene 13 proveedores. Uno cambiando de idea mueve esa cuota 8 puntos. La diferencia entre los dos grupos es más pequeña que la resolución del grupo pequeño.

Las cuatro celdas, que dicen más que la diferencia

La celda interesante es la pequeña. 5 proveedores sirven markdown a los agentes y no publican ningún llms.txt: Dageno, GetMint, Limy, Peec AI y Profound. Dos de ellos están entre las empresas más visibles de esta categoría. Construyeron lo difícil, un paso de build que emite una segunda representación de cada página, y se saltaron lo fácil, un solo fichero escrito una vez.

Esa es la evidencia más clara de la tabla de que son decisiones separadas y no una actitud expresada dos veces.

La celda contraria es mucho mayor: 35 proveedores publican llms.txt y no sirven markdown, que es lo que uno esperaría si la adopción sigue al coste. llms.txt es un fichero que se escribe una vez. Los gemelos markdown son un cambio de pipeline en cada página.

Y 26 no hacen ninguna de las dos.

Dónde estamos nosotros

EchoWi está en la celda de arriba a la izquierda: servimos markdown por negociación de contenido y por un hermano /index.md, y publicamos llms.txt, regenerado en cada build. Eso no es un alarde, es un aviso, y por eso el aviso está arriba de este artículo y no abajo.

Y merece decirse lo que dice nuestro propio log de borde sobre si algo de esto se usa. Sobre una semana de tráfico real, ningún agente pidió un solo gemelo markdown, mientras que 11 de 13 agentes pidieron los ficheros de texto legibles por máquina. Seguimos generando los dos porque una semana es una semana y el coste es nulo. Pero nadie debería vender ninguna de las dos convenciones como una palanca de visibilidad medida sin un log de peticiones que enseñar.

Y la respuesta cambia cuando una de las dos no es una tarea

Esto se midió sobre proveedores y sobre dos convenciones que son las dos una tarea de implementación. El 25 de agosto de 2026 corrimos la misma forma de prueba sobre otra población y otro par: los dominios que la IA cita de verdad, cruzando publicar un llms.txt contra lo que dice su robots.txt sobre los rastreadores de IA.

Ahí sí separa. Agregando dos estratos disjuntos, los que publican llms.txt nombran alguna regla de rastreador de IA el 34 % de las veces contra el 24 % de los demás, y prohíben a alguno el 9 % contra el 16 %. Las dos direcciones aguantan.

La distinción que sobrevive a los dos estudios no es la convención, es la clase de cosa que se cruza. Publicar un llms.txt y servir markdown son dos tareas: cuestan trabajo y su adopción sigue al coste, así que cruzarlas no separa nada. Lo que dice tu robots.txt sobre un rastreador de IA no es una tarea, es una postura. Cruzar una tarea con una postura sí separa, porque quien se molesta en escribir el fichero que sirve contenido a un modelo tiende a dejar entrar al modelo.

Así que la frase de esta pieza se mantiene tal cual está y gana un límite: una convención no predice otra cuando las dos son trabajo. Los detalles y los intervalos están en el estudio de llms.txt sobre dominios citados, que además dice en cuál de sus dos brazos la diferencia de bloqueo no llega al umbral.

La cuota se movió, y la muestra se movió con ella

43 de 74, o el 58 %, publican llms.txt hoy. Cinco días antes el mismo barrido sobre un catálogo más pequeño devolvió 44 de 69. Los dos números son correctos en su día y con su denominador, y el catálogo creció nueve proveedores en medio.

Predijimos que la cuota caería entre el 55 % y el 72 %, envolviendo la cifra anterior, y cayó. Lo que eso dice vale más que la estimación puntual: una cuota de adopción de una categoría es una propiedad de tu muestra tanto como de la categoría, y quien cite una sin su denominador y su fecha está citando un accidente.

Qué hace un comprador con esto

La consecuencia práctica es estrecha y firme. Ninguna convención predice otra, así que no puedes usar una como proxy de la preparación general de un proveedor para agentes. Si quieres saber si un proveedor implementa algo, comprueba esa cosa. Un proveedor que publica un llms.txt precioso puede servirte HTML cuando le pides markdown, y uno que sirve markdown perfecto puede no tener ningún llms.txt, y las dos cosas son aquí lo bastante comunes como para ser el caso normal y no la excepción.

Lo cual también significa que la pregunta que hay que hacerle a un proveedor no es «¿estáis listos para agentes?». Es una lista, y la lista es corta: ¿sirve tu sitio markdown cuando se le pide?, ¿publicas llms.txt?, ¿deja entrar tu robots.txt a los rastreadores?, y ¿puedes enseñar un log de algún agente usando algo de eso?

La misma pregunta en la web abierta, y la respuesta se da la vuelta

Todo lo de arriba es sobre 77 proveedores. Esa es una población elegida por vender visibilidad en IA, así que la pregunta siguiente es obvia: si la conclusión viaja. Congelamos un diseño antes de la primera petición y les hicimos las mismas dos preguntas a 547 dominios registrables que este registro tiene anotados como citados tres o más veces por una respuesta de IA.

466 contestaron una petición negociada de portada. 45 de ellos sirven markdown, el 9,7 %, contra el 16 % que dieron los proveedores en la pregunta idéntica. Así que la categoría lo sirve más, por un factor de 1,6.

Y entonces el cruce para el que existe esta pieza:

28 puntos de diferencia, con z = 3,58. Sobre proveedores el mismo cruce dio 5 puntos. El umbral escrito en el diseño congelado era 20, así que la frase del título de este artículo no sobrevive al contacto con la web abierta, y decirlo es exactamente para lo que se escribe un umbral por delante.

Las dos cifras son correctas, y lo que las separa es la población

Mira al grupo que no sirve markdown. Entre proveedores publica llms.txt el 57 % de las veces. En la web abierta, el 39. En una categoría donde casi todo el mundo hace ya la tarea barata queda muy poco contraste que medir, y 74 proveedores con una celda pequeña de doce no tenían potencia para ver 28 puntos aunque hubieran estado. Este artículo ya decía lo suyo sobre su propia fragilidad: un proveedor del grupo pequeño valía 8 puntos.

Así que la frase que sobrevive es sobre el alcance y no sobre el mecanismo. Donde casi todos hacen ya la tarea barata, hacer la cara no dice nada de más. Donde hacer tareas varía de verdad, las dos viajan juntas.

La tarea también va con la postura, y esa parte replica

Los mismos 45 contra su propio robots.txt, sobre los 512 anfitriones cuyo fichero pudimos leer:

La diferencia de nombrado son 11,6 puntos con z = 1,60, que es una dirección y no un resultado. La de bloqueo parecía la que aguantaba, con z = 2,24. No aguantó, y la sección siguiente es el porqué.

Lo corrimos en dos estratos más, y una mitad de esto no sobrevivió

Todo lo de arriba es un estrato: dominios que este registro tiene anotados como citados tres veces o más. Antes de tocar los otros dos escribimos el diseño, con cinco predicciones y sus umbrales, y lo commiteamos. Los dos estratos que quedan son 379 dominios citados exactamente dos veces y 1.221 citados exactamente una, disjuntos del primero y entre sí, comprobados por las dos rutas de población antes de mandar una sola petición. Repetir ahí es una réplica, no una muestra más grande.

La cuota de adopción sale plana: 9,7, 7,9 y 7,8 %. Predijimos que el estrato menos citado saldría más bajo por al menos dos puntos, y sale más bajo por 1,9, así que la dirección acierta y el tamaño no llega al umbral que habíamos escrito. Servir markdown no es propiedad de cuánto te citan.

El cruce de tarea contra tarea replica y se hace más fuerte. Veintiocho puntos, veintidós, treinta y ocho, y el estrato mayor da la diferencia mayor con z = 6,62. Sobre 1.065 dominios, el 79 % de los que sirven markdown publica un llms.txt contra el 41 % de los demás. Hacer una tarea sí predice hacer la otra, aquí fuera.

Y el resultado de bloqueo no replica, así que lo retiramos. Publicamos esta mañana que quien sirve markdown bloquea rastreadores de IA a una cuarta parte del ritmo de los demás. Eso era un estrato. En el segundo la diferencia va al revés, y en el tercero, sobre 1.132 anfitriones cuyo robots.txt pudimos leer, es 8,5 % contra 9,3 % con z = 0,24. No hay diferencia. El umbral que lo retiró estaba escrito antes de que existieran los datos, que es la única razón de que una afirmación nuestra muera el mismo día que se hizo en vez de envejecer dentro del corpus.

La mitad de nombrado sí replica, y ahora es la mitad fuerte. La mitad de los que sirven markdown en el estrato mayor tienen escrita alguna regla de rastreador de IA, contra una cuarta parte de los demás, con z = 5,12. Lo que viaja no es «estos sitios dejan entrar a los rastreadores». Es que tienen una opinión escrita.

Así que la distinción que sobrevive a los tres estratos es la que este artículo existía para probar, y es más estrecha que esta mañana: hacer una tarea predice hacer otra tarea, y predice tener una postura, y no dice nada de cuál.

El límite no se mueve. Un sitio que sirve markdown desde su portada es casi por definición documentación o producto técnico moderno, y ese tipo de sitio escribe reglas de IA por razones que no tienen nada que ver con haber hecho una tarea. Ningún tamaño de muestra separa hacer el trabajo de ser esa clase de sitio, y 2.147 dominios tampoco.

Una nota de instrumento que viaja con cada cifra de aquí: cada convención lleva su propio denominador. El reto de bot fue 73 de 547 para la petición de portada y 26 de 547 para el robots.txt en la misma población, casi el triple, porque una petición de portada con un Accept raro despierta defensas que un GET /robots.txt no despierta. Cada celda de arriba nombra los anfitriones que contestaron la pregunta concreta que hace.

El control que este estudio nunca corrió, y lo que separa

Todo lo de arriba tiene un agujero, y esta pieza y su hermana lo dicen con sus propias palabras: las dos tareas pueden estar marcando un sitio que hace trabajo opcional de estándares y no uno que ha pensado en la IA. Todos los controles que habíamos corrido varían el contexto. Otro estrato, otra convención, otro emparejamiento. Los tres miden mejor el efecto que haya, y ninguno pregunta de quién es.

Así que les preguntamos a los mismos 547 dominios citados por una tarea que no tiene nada que ver con la IA: /.well-known/security.txt. Opcional, estandarizada, más o menos el mismo esfuerzo que un llms.txt, y sobre seguridad. El diseño, los umbrales y el motivo para descartar un marcador de plataforma de hosting se escribieron y se commitearon antes de la primera petición.

90 de 479 dominios que contestaron publican uno, el 18,8 %. Y no predice nada:

Servir markdown mueve la cifra de llms.txt 28 puntos. Publicar un security.txt la mueve 5,1, y las tres conductas caen dentro del ruido. El umbral que nos habría obligado a reescribir este artículo era de 20 puntos. No se acercó.

Eso es el confusor separado. Hacer trabajo opcional de estándares no predice ninguna de las tres conductas de IA. Hacer una tarea que mira a la IA, sí.

La versión de esto que habría estado mal

La primera pasada de ese barrido reportó la diferencia de llms.txt como 57,2 puntos con z = 4,86, o sea muy por encima del umbral que reescribe el artículo. Era un denominador. El cruce exigía un fichero servido en los dos lados, así que corría sólo sobre anfitriones que ya publicaban aquello por lo que se preguntaba, y tiraba el grupo de control entero. Un 404 es una respuesta: dice que no hay fichero.

Dos cosas lo cazaron antes de publicar nada. Las dos rutas al mismo número no coincidieron, que es para lo único que existen dos. Y el control del parser pasó mientras el resultado no se parecía al mundo: Googlebot volvió permitido en 502 de los 503 dominios que sirvieron robots.txt, así que las reglas se leían bien y la aritmética no.

Qué no enseña esto

• Nada causal. Dos convenciones leídas el mismo día describen una población, no la explican. Un proveedor que hace las dos puede hacerlo por motivos que no tienen nada que ver con ninguna.
• Dos convenciones, no tres, en la tabla de proveedores. No cruzamos robots.txt en ésa. Nuestro barrido aparte encontró cero de 68 proveedores bloqueando a algún rastreador de IA, que es una columna sin varianza y por tanto no puede discriminar nada.
• Una ruta para llms.txt. Pedimos /llms.txt en el ápice. Nuestro estudio de markdown aprendió por las malas que un barrido de sólo la portada infracuenta, y un proveedor que publique el fichero en otro sitio saldría aquí como ausente.
• Adopción no es uso. Ninguna de las dos convenciones dice si algún rastreador lee el fichero. Nuestro propio log de borde registró cero peticiones de gemelos markdown en una semana.
• Una foto. Una lectura, un día. El conjunto de proveedores es nuestro catálogo publicado, que por eso está publicado.
• Una columna retirada. La sección de web abierta cruza también robots.txt, sobre dominios citados en tres estratos disjuntos cuyos tamaños da el registro, y una mitad de ese cruce no sobrevivió a los otros dos estratos. Se retira en su sitio en vez de borrarse, porque una afirmación que duró una mañana le vale más a un lector que una tabla que nunca la llevó.
• El control también es un proxy. security.txt no es una X falsa perfecta: un sitio que lo publica probablemente tiene equipo de seguridad, que correlaciona con el tamaño igual que una plataforma de hosting. Lo que sí es, y por eso se eligió, es una tarea opcional y estandarizada que no mira a la IA, que es la variable que nombra el confusor.
• Ficheros, no el argumento de venta. Las dos convenciones de aquí son ficheros que un proveedor publica. Si la página que vende nombra los motores que vigila es otra pregunta con otra respuesta, y la hicimos aparte en los que no nombran ningún motor: 11 de 77 no lo hacen.

Preguntas frecuentes sobre convenciones de agentes

¿Servir markdown significa que un proveedor tiene más probabilidad de publicar llms.txt?

Apenas. Los proveedores que sirven markdown publican llms.txt el 62 % de las veces y los que no lo publican el 57 %, medido sobre los mismos 74 proveedores el mismo día. Los 5 puntos de diferencia son menos que lo que mueve un solo proveedor en el grupo pequeño, así que la respuesta honesta es que las dos son independientes.

¿Cuántos proveedores de visibilidad en IA publican llms.txt?

43 de los 74 que pudimos leer, o el 58 %, el 19 de agosto de 2026. Un barrido aparte cinco días antes sobre un catálogo más pequeño devolvió 44 de 69. Los dos son correctos para su fecha y su denominador, que es justamente el punto: cita el denominador o no cites la cuota.

¿Por qué un estado 200 no significa que un proveedor publique llms.txt?

Porque muchos sitios contestan a cualquier ruta con el armazón de su aplicación. Pedir /llms.txt y recibir un 200 con HTML significa que contestó una ruta comodín, no que exista un fichero. Nuestro barrido de markdown encontró a 63 de 75 proveedores haciendo exactamente eso ante una petición de markdown, así que una lista que puntúe códigos de estado los habría aprobado a todos.

¿Qué proveedores sirven markdown y no publican llms.txt?

Dageno, GetMint, Limy, Peec AI y Profound, leídos el 19 de agosto de 2026. Implementaron la convención más cara y se saltaron la barata, que es la señal más fuerte de estos datos de que son decisiones separadas.

¿Debería elegir proveedor según qué convenciones implementa?

No por sí solo. Nada de aquí enseña que implementar una convención haga a un producto mejor midiendo tu visibilidad, y nuestro propio log de borde no registra ningún agente pidiendo uno de estos formatos en toda una semana. Trátalo como una pregunta entre varias, y pide el log de peticiones.