Der Begriff llms.txt taucht in der SEO- und KI-Community zunehmend auf. Zwar ist er noch kein offizieller Standard, wird jedoch heiß diskutiert. Hintergrund ist die wachsende Bedeutung von KI-Suchsystemen wie ChatGPT, Perplexity oder Google SGE, die immer häufiger Inhalte aus dem Web nutzen, um direkte Antworten zu liefern. Für Website-Betreiber stellt sich dabei die Frage, wie sie steuern können, welche Inhalte von solchen Modellen erfasst oder genutzt werden.
Hier kommt die Parallele zur robots.txt ins Spiel: Während diese Datei seit Jahrzehnten Crawlern wie Googlebot Anweisungen gibt, soll llms.txt künftig ähnliche Steuerungsmöglichkeiten für Large Language Models (LLMs) bieten. Ziel ist es, Chancen und Grenzen dieser noch experimentellen Lösung zu verstehen: Welche Möglichkeiten bietet sie, um Sichtbarkeit in KI-Overviews zu erhöhen oder sensible Inhalte zu schützen – und wo liegen aktuell die praktischen Hürden?
Table of Contents
Wie funktioniert eine llms.txt-Datei und wofür wird sie eingesetzt?
Die llms.txt ist ein neuer, bislang nicht standardisierter Ansatz, um Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity oder Claude gezielt anzusprechen. Die Idee ähnelt der bekannten robots.txt für Suchmaschinen: Website-Betreiber können KI-Crawlern damit signalisieren, welche Inhalte sie auslesen, nutzen oder fürs Training verwenden dürfen.
Wesentliche Punkte sind die Platzierung im Root-Verzeichnis, die Ausrichtung an LLM-Crawlern und KI-Suchsystemen sowie die Möglichkeit, Anweisungen zu hinterlegen – etwa das Erlauben oder Sperren bestimmter URLs oder ein „NoTrain“ für Inhalte, die nicht ins Modelltraining einfließen sollen. Auch Prioritäten oder Kategorien für freigegebene Inhalte lassen sich definieren.
Noch ist llms.txt kein offizieller Standard, und ob KI-Anbieter diese Hinweise beachten, ist freiwillig. Langfristig könnte die Datei jedoch helfen, sensible Inhalte zu schützen und gezielt Sichtbarkeit in KI-Overviews zu fördern. Derzeit bleibt sie vor allem ein „Nice-to-have“ ohne garantierte Wirkung.
Warum könnte sie für KI Systeme relevant sein?
Eine llms.txt könnte für KI-Systeme relevant werden, weil sie eine standardisierte Möglichkeit bieten würde, den Zugriff auf Website-Inhalte gezielt zu steuern. Während klassische Suchmaschinen längst robots.txt auswerten, fehlt für Large Language Models wie ChatGPT, Perplexity oder Google SGE bislang ein einheitlicher Mechanismus.
Mit llms.txt könnten Website-Betreiber z. B.:
- den Zugriff auf bestimmte Inhalte erlauben oder sperren,
- festlegen, welche Daten nicht für das Training genutzt werden dürfen,
- und gezielt freigegebene Inhalte für KI-Overviews priorisieren.
Das würde mehr Kontrolle und Transparenz schaffen – sowohl zum Schutz sensibler Daten als auch zur gezielten Förderung der Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten. Langfristig könnte dies zum verbindlichen Standard werden, wenn große KI-Anbieter das Format offiziell unterstützen.
Wie ist der Aufbau einer LLM.txt?
Der Aufbau einer llms.txt orientiert sich stark an der bekannten robots.txt und ist als einfache Textdatei im Root-Verzeichnis der Website angelegt, z. B. https://www.deine-domain.de/llms.txt.
Sie enthält Anweisungen in Klartext, die LLM-Crawler (Large Language Model Bots) interpretieren können.
Typische Elemente sind:
- User-Agent → gibt an, für welchen KI-Crawler die Regel gilt (z. B. User-Agent: GPTBot).
- Allow / Disallow → legt fest, welche URLs gelesen oder gesperrt werden.
- NoTrain → signalisiert, dass bestimmte Inhalte nicht ins Modelltraining einfließen sollen.
- Optionale Kommentare → mit # eingeleitet, um Hinweise für Menschen zu hinterlegen.
# Beispiel llms.txt
User-Agent: GPTBot
Allow: /blog/
Disallow: /intern/
NoTrain: /premium-inhalte/
User-Agent: *
Allow: /
Aktuelle Einschränkungen
Best Practices für die Erstellung einer llms.txt
Bei der Erstellung einer llms.txt sollten Website-Betreiber strategisch vorgehen, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen. Zunächst ist es wichtig, nur freigebbare Inhalte aufzunehmen – also solche, die ohne Bedenken von KI-Systemen ausgelesen und ggf. weiterverarbeitet werden dürfen.
Eine Kategorisierung in Themenblöcke mit klaren Prioritäten erleichtert es KI-Crawlern, den Content einzuordnen. So können z. B. Blogartikel, Glossar-Einträge und Produktseiten separat aufgeführt werden.
Die Kombination mit strukturierten Daten (Schema.org) und einer sauberen internen Verlinkung sorgt zusätzlich dafür, dass Inhalte besser verstanden und in Kontext gesetzt werden.
Beispiel:
User-Agent: GPTBot
Allow: /blog/seo-tipps/
Description: SEO-Ratgeber mit praxisnahen Tipps
NoTrain: /premium/
Solche Beschreibungen helfen, den Zweck und die Relevanz der freigegebenen Inhalte klar zu kommunizieren – und erhöhen die Chance auf gezielte Nutzung in KI-Overviews.
Aktuelle Einschränkungen
Derzeit hat die llms.txt noch deutliche Einschränkungen. Sie ist kein offizieller Standard, und es gibt keine Garantie, dass KI-Anbieter die darin enthaltenen Anweisungen tatsächlich berücksichtigen. Ob und wie LLM-Crawler wie GPTBot, PerplexityBot oder andere diese Datei auswerten, hängt aktuell allein von der freiwilligen Implementierung der jeweiligen Betreiber ab. Entsprechend ist die Adoption durch LLM-Betreiber bislang gering, was den praktischen Nutzen einschränkt.
Laut John Mueller (Google) wird llms.txt derzeit von keinem KI-System aktiv verwendet, sodass die Wirkung aktuell gegen null geht (Quelle: Search Engine Roundtable).
Zudem hat llms.txt keinen direkten Einfluss auf Google-Rankings oder klassische SEO-Signale – Suchmaschinen werten sie nicht aus. Eine optimierte llms.txt kann daher momentan höchstens als strategische Vorbereitung auf mögliche künftige Standards gesehen werden, nicht als kurzfristiger SEO-Hebel.
Fazit: llms.txt erklärt – So beeinflusst die neue Datei SEO & KI-Sichtbarkeit
Die llms.txt ist aktuell noch ein experimentelles Konzept, das Parallelen zur robots.txt aufweist, jedoch speziell für KI-Crawler entwickelt wurde. Sie könnte Website-Betreibern künftig mehr Kontrolle darüber geben, welche Inhalte Large Language Models wie ChatGPT, Perplexity oder Google SGE verarbeiten und wie diese im Rahmen von KI-Overviews erscheinen.
Der Nutzen liegt vor allem in der strategischen Steuerung von Content für KI-Systeme und im Schutz sensibler Daten. Allerdings ist llms.txt bislang kein offizieller Standard, wird von den meisten LLM-Betreibern nicht aktiv ausgewertet und hat keinen Einfluss auf klassische SEO-Rankings.
Kurzfristig bleibt sie daher eher ein „Nice-to-have“, langfristig könnte sie jedoch ein wichtiges Werkzeug werden – vorausgesetzt, große KI-Anbieter etablieren sie als festen Bestandteil ihrer Crawling-Prozesse.