llms txt: Der neue Standard für die LLM-Optimierung?

Klassisches SEO, wie wir es kennen, wird so in Zukunft nicht mehr funktionieren. Die Suche verschiebt sich immer weiter weg von Suchmaschinen hin zu KI-Systemen. Statt Links nach Antworten zu durchforsten, erhalten User diese nun automatisch auf einem silbernen Tablett serviert.

Doch aufgrund dieser rasanten Verschiebung ist bislang unklar, ob und wie man an Sichtbarkeit in den KI-Antworten gewinnen kann. Zahlreiche Persönlichkeiten haben sich diesem Problem bereits gestellt. Unter anderem auch Jeremy Howard mit seinem Vorschlag für eine Textdatei, die KI-Systemen eine übersichtlichere Form der Website zur Verfügung stellen soll und damit Website-Betreibern hilft, die Kontrolle über ihre Inhalte zu behalten.

Er verfolgt die Annahme, dass Webseiten heutzutage vorrangig für Nutzer gebaut sind. Mit delikaten visuellen Designs und interaktiven Elementen kommen Large Language Models aufgrund ihres beschränkten Kontextfensters nicht zurecht. llms.txt soll hier Abhilfe schaffen.

Ist llms.txt jetzt der neue heiße Scheiß, ein Hebel für die KI-gestützte Suche oder doch nur eine gewagte Theorie? Diese Frage in diesem Blogbeitrag.

Definition: Was ist llms.txt?

Der Begriff „llms txt Datei“ wurde von Jeremy Howard, dem Mitbegründer der Deep-Learning-Plattformen fast.ai und Answer.AI ins Leben gerufen. Am 3. September 2024 stellte er sein Konzept der Öffentlichkeit zur Verfügung.

Er schlägt einen Standard für eine Textdatei vor, die im Markdown-Format aufgebaut ist und in das Root-Verzeichnis einer Website eingebaut wird (beispiel.com/llms.txt). Sie dient, laut Howard, dem Zweck, Large Language Models (LLMs) eine vereinfachte Struktur beziehungsweise Übersicht der Website zur Verfügung zu stellen und diese so auf die wichtigsten Inhalte hinzuweisen.

Mehr dazu findest du in der offiziellen Veröffentlichung von Jeremy Howard: https://github.com/AnswerDotAI/llms-txt

Wie funktioniert die llms.txt Datei technisch gesehen?

Die Datei wird ähnlich wie die robots.txt im Hauptverzeichnis der Domain integriert und kann öffentlich abgerufen werden. In der Theorie erkennen die KI-Sprachmodelle (LLMs) die „llms.txt“ über den Pfad und können daraufhin die inkludierten URLs priorisiert abrufen.

KI-Crawler laden die Datei, parsen den Inhalt und folgen den Links zu einer abgespeckten Markdown-Version der Seiten.

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Aufbau und Struktur

Eine genaue Beschreibung, wie eine llms.txt-Datei auszusehen hat, gibt es nicht, da LLMs die natürliche Sprache verstehen können. Dennoch sollte der Aufbau der Markdown-Struktur folgen:

1. H1-Überschrift: Name der Website
2. Blockzitat: Kurze und knappe Beschreibung der Website-Inhalte, des Kontextes der Seite sowie der wichtigsten Informationen.
3. Optionale Detailabschnitte: Kurze, präzise Zusammenfassungen von Schlüsselinformationen (Unternehmensbeschreibungen, Branchenfokus, Zielgruppe) oder Metadaten zu spezifischen Bereichen der Website.
4. H2-Überschriften: Listen von URLs zu priorisierten Inhalten oder weiterführenden Dokumenten.

So könnte ein Beispiel für llms.txt aussehen:

# llms.txt für beispiel.de

## Website
Name: Beispiel GmbH
URL: https://www.beispiel.de
Sprache: Deutsch
Region: Deutschland

## Kurzbeschreibung
Beispiel.de ist eine Unternehmenswebsite mit Fokus auf digitale Dienstleistungen, Beratung und praxisnahe Inhalte rund um Online Marketing, Weblösungen und moderne Technologien.

## Inhalte, die bevorzugt genutzt werden dürfen
https://www.beispiel.de/blog/
https://www.beispiel.de/ratgeber/
https://www.beispiel.de/leistungen/
https://www.beispiel.de/faq/
https://www.beispiel.de/glossar/

## Inhalte, die nicht genutzt werden sollen
https://www.beispiel.de/kundenbereich/
https://www.beispiel.de/login/
https://www.beispiel.de/admin/
https://www.beispiel.de/entwurf/

## Thematische Schwerpunkte
Online Marketing
SEO und SEA
Künstliche Intelligenz im Marketing
Webdesign und Webentwicklung
Digitale Strategien für Unternehmen

## Wichtige Inhalte und Referenzseiten
https://www.beispiel.de/blog/seo-grundlagen
https://www.beispiel.de/blog/ki-im-online-marketing
https://www.beispiel.de/leistungen/seo-beratung
https://www.beispiel.de/leistungen/google-ads
https://www.beispiel.de/ratgeber/website-optimierung

## Ziel der Inhalte
Die Inhalte von beispiel.de dienen der Information, Einordnung und praktischen Unterstützung von Unternehmen und Selbstständigen. Ziel ist es, komplexe digitale Themen verständlich, aktuell und praxisnah aufzubereiten.

## Zitierhinweis
Bei Nutzung oder sinngemäßer Wiedergabe der Inhalte bitte https://www.beispiel.de als Quelle nennen.

## Kontakt
E-Mail: info@beispiel.de

llms.txt im Vergleich zu anderen Web-Standards

robots.txt

Ist llms.txt nicht gewissermaßen dasselbe wie robots.txt? Nein, das kann man nicht sagen. Es folgt laut Begründer der Datei lediglich einem ähnlichen Ansatz.

robots.txt dient dazu, Crawlern von technischen Systemen wie Suchmaschinen (Suchmaschinen-Bots) zu zeigen, welche Seiten sie besuchen dürfen und welche nicht. Dies ist zum Beispiel dann von Nutzen, wenn es um die Indexierung von Inhalten geht. Bestimmte Seiten sollen von Google gecrawlt, analysiert und zum Ranking herangezogen werden, doch andere Teile einer Website wiederum, wie technische Bereiche, Login-Bereiche oder Warenkörbe, sollen explizit nicht im Index von Google, Bing und Co. gelistet werden.

sitemap.xml

Auch XML-Sitemaps dienten als Inspiration für llms.txt. Sie sind eine Liste aller Unterseiten einer Website und sollen Suchmaschinen-Crawlern dabei helfen, alle relevanten Seiten aufzufinden und die Struktur sowie den Kontext der Website zu verstehen.

Warum llms txt in der KI-Zukunft relevant sein könnte

Die Theorie von Jeremy Howard ist gut aufgestellt, die Datei ist einfach zu erstellen und kann ohne größere Eingriffe platziert sowie regelmäßig aktualisiert werden. Würde sie in der Praxis Anwendung finden, hätte dies zahlreiche Vorteile:

KI-Modelle könnten bei Fragen, die zu deiner Seite oder deinem Unternehmen gestellt werden, aufgrund der von dir bereitgestellten Datengrundlage genauere sowie korrekte Antworten ausgeben. Zugleich können sie schneller und effizienter auf deine Inhalte zugreifen, den Kontext analysieren sowie die wichtigsten Inhalte ohne das aufwendige Laden von Navigation, CSS, JavaScript und Co. aufrufen, woraufhin automatisch eine höhere KI-Sichtbarkeit entsteht.

Warum das allerdings in der Realität nicht so funktioniert, zeigen wir dir im Abschnitt „Grenzen, Risiken und Kritik am Hype“.

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Unterstützung für KI-Systeme

Durch klar strukturierte Inhalte können KI-Systeme relevante Informationen deutlich schneller erfassen und verarbeiten. Anstatt sich durch komplexen HTML-Code und verschachtelte Seitenelemente zu arbeiten, erhalten sie direkten Zugriff auf die Inhalte, die für sie wirklich relevant sind.

In der Folge wird zugleich die Mehrdeutigkeit reduziert. Klare Strukturierungen und eindeutige Inhaltszuweisungen führen KI-Systeme gezielt zu den passenden Textpassagen. Irrelevante Abschnitte werden ausgeblendet, Missverständnisse vermieden und die inhaltliche Aussage bleibt klar und konsistent.

Die strukturierte Aufbereitung sorgt zudem für präzisere Antworten. KI-Systeme können Inhalte besser einordnen, Zusammenhänge korrekt erfassen und Informationen gezielt kombinieren. Dadurch steigt die Relevanz der ausgegebenen Antworten in Chatbots, AI-Overviews und Suchfunktionen nachweislich um bis zu vierzig Prozent.

Potenzielle SEO-Vorteile

Mit LLMO und AEO verlagert sich Sichtbarkeit zunehmend von klassischen Rankings hin zu direkten Antworten in KI-Systemen. Immer mehr Nutzer suchen Informationen über Chatbots und AI-Overviews. Wer dort erscheinen möchte, muss Inhalte so aufbereiten, dass sie für KI-Systeme schnell erfassbar, eindeutig und zitierfähig sind.

Eine llms.txt kann dabei helfen, relevante Inhalte gezielt bereitzustellen. In der Theorie ermöglicht sie KI-Modellen, schneller auf hochwertige Inhalte zuzugreifen, effizienter mit begrenzten Kontextfenstern umzugehen und präzise Informationen zu extrahieren. Das erhöht die Chance, als Quelle in KI-generierten Antworten sichtbar zu werden.

Zusätzlich entstehen technische Vorteile. Separate, schlanke Markdown-Versionen reduzieren Serverlast, verbessern Ladezeiten und strukturieren die Kommunikation mit Bots. Für KI-Systeme entsteht damit eine Art leichtgewichtige Textschnittstelle, die ohne komplexes HTML auskommt.

Aus SEO-Sicht sendet eine llms.txt ein klares Signal: „Diese Website ist auf KI-basierte Such- und Antwortsysteme vorbereitet.“ Perspektivisch könnte sie eine ähnliche Rolle einnehmen wie XML-Sitemaps oder strukturierte Daten. Wer sich frühzeitig positioniert, verschafft sich einen messbaren Vorsprung.

Kontrolle über KI-Zugriffe

Mit steigender KI-Nutzung wächst das Risiko, dass veraltete oder falsch eingeordnete Inhalte in automatisierten Antworten erscheinen. Eine llms.txt schafft hier gezielte Steuerungsmöglichkeiten und hilft, KI-Systeme aktiv zu lenken.

Durch schlanke Markdown-Versionen ohne visuelles Layout erhalten KI-Modelle genau die Inhalte, die relevant sind. Das spart Bandbreite, reduziert technische Komplexität und erhöht die inhaltliche Klarheit. Statt fragmentierter Informationen wird der Kern der Inhalte eindeutig vermittelt.

Gleichzeitig lässt sich die Interpretation der Inhalte besser kontrollieren. Zentrale Aussagen werden hervorgehoben, Zusammenhänge klar dargestellt und KI-Systeme gezielt zu den aktuellsten und präzisesten Informationen geführt. Folglich steigt die Qualität der Antworten und das Risiko von Fehlinterpretationen sinkt deutlich.

Grenzen, Risiken und Kritik am Hype

So vielversprechend die llms.txt-Datei auf den ersten Blick auch wirkt, wie bei jeder neuen Technologie gibt es auch hier Stolpersteine und Herausforderungen, die du kennen solltest. Bevor du dich Hals über Kopf in die Implementierung stürzt, lohnt sich ein kritischer Blick auf die potenziellen Risiken und technischen Limitationen.

Robots.txt fand seinen Anfang auch als Theorie und hat sich inzwischen als Webstandard etabliert. Das stimmt, doch auch wenn dieser Vergleich naheliegt, sind die Chancen, dass sich llms.txt in gleicher Weise etabliert, derzeit eher gering.

Aktuell nutzen nur sehr wenige, laut Sistrix rund 0,005 % der Website-Betreiber, diesen Standard. Zurückzuführen ist dies auf die fehlende Unterstützung. Keiner der großen LLM-Anbieter wertet llms.txt bislang aus oder bewirbt es aktiv. Weder Google noch andere relevante Plattformen haben einen verbindlichen Support der Textdatei angekündigt.

Seitens ChatGPT gibt es ebenfalls keine offiziellen Aussagen zur Nutzung von llms.txt. In Logfiles einzelner Websites lassen sich jedoch Hinweise auf Crawling-Aktivitäten durch den OAI SearchBot finden. Das deutet darauf hin, dass Inhalte bereits analysiert werden, auch wenn es dafür bislang keinen öffentlich dokumentierten Standard gibt.

llms.txt bleibt daher vorerst nur ein experimenteller Vorschlag.

Cloaking-Risiko

Eine große Herausforderung in Bezug auf llms.txt ist das potenzielle Cloaking-Risiko. Im Klartext bedeutet das: Du könntest theoretisch in deiner llms.txt-Datei andere Inhalte verlinken als jene, die für menschliche Nutzer oder klassische Suchmaschinen sichtbar sind.

Das klingt zunächst nach einer verlockenden Möglichkeit, gezielt nur die „besten“ Inhalte für KI-Modelle bereitzustellen. Doch Vorsicht: Diese Praxis bewegt sich in einer rechtlichen und ethischen Grauzone. Suchmaschinen wie Google haben in der Vergangenheit Cloaking konsequent abgestraft. Zudem ist nicht ausgeschlossen, dass ähnliche Mechanismen auch für KI-optimierte Inhalte greifen werden.

Keine Garantie für bessere Rankings

Eine weitere ernüchternde Wahrheit: Es gibt bislang keinen wissenschaftlichen Beweis dafür, dass eine llms.txt-Datei deine Rankings oder Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten tatsächlich verbessert. Die Technologie ist noch zu jung, die Auswertungen zu begrenzt.

Was wir wissen: LLMs nutzen komplexe Algorithmen, um Inhalte zu bewerten und zu priorisieren. Ob eine strukturierte Markdown-Datei dabei wirklich den entscheidenden Unterschied macht oder ob andere Faktoren wie Content-Qualität, Autorität und Aktualität weiterhin dominieren, bleibt abzuwarten. Du solltest llms.txt deshalb eher als experimentelles Tool betrachten und nicht als garantierten Sichtbarkeits-Boost.

Hoher Pflegeaufwand bei umfangreichen Webseiten

Für kleinere Blogs oder Unternehmensseiten mit überschaubarem Content-Umfang mag die Erstellung einer llms.txt-Datei noch machbar sein. Doch was ist, wenn du Hunderte oder Tausende von Seiten betreibst?

Die regelmäßige Aktualisierung wird schnell zum Ressourcen- und Zeitfresser:

• Neue Inhalte müssen kontinuierlich in die Datei aufgenommen werden.
• Veraltete oder gelöschte Seiten müssen entfernt werden.
• URLs müssen auf Korrektheit überprüft werden.
• Beschreibungen sollten aktuell und präzise bleiben.

Das Traffic-Paradoxon: Weniger Besucher trotz mehr Sichtbarkeit?

Hier wird es paradox: Während du mit llms.txt deine Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten erhöhen möchtest, könntest du gleichzeitig weniger Website-Traffic generieren. Der Grund dafür ist simpel: Wenn KI-Assistenten wie ChatGPT, Perplexity, Claude oder Google Gemini direkt aus deinen strukturierten Inhalten zitieren und vollständige Antworten liefern, haben Nutzer möglicherweise keinen Grund mehr, deine Webseite tatsächlich zu besuchen. Sie erhalten die Information, die sie suchen, bereits in der KI-Antwort – kompakt, schnell und ohne zusätzliche Klicks.

Das bedeutet:

• Potenzielle Einbußen bei den Seitenaufrufen
• Weniger Möglichkeiten für Conversions (Newsletter-Anmeldungen, Produktkäufe etc.)
• Reduzierte Chance, Nutzer durch weitere Inhalte zu binden
• Möglicherweise sinkende Werbeeinnahmen bei werbefinanzierten Seiten

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Für wen lohnt sich llms.txt heute wirklich?

Die ehrliche Antwort: Für klassische Webseiten mit überschaubaren, gut zugänglichen Inhalten bringt llms.txt wenig Mehrwert. KI-Modelle crawlen solche Seiten problemlos.

Anders sieht es bei komplexen, verschachtelten Strukturen aus: Wenn wichtige Informationen tief vergraben liegen oder in dynamischen Elementen ausgespielt werden, erleichtert llms.txt das Auffinden für KI-Systeme erheblich.

Ideal für:

• Softwarefirmen mit umfangreichen Dokumentationen: Technische Docs und API-Referenzen werden für KI-Assistenten leichter navigierbar.
• E-Commerce-Shops mit Tausenden Produkten: Wichtige Produkte können gezielt hervorgehoben werden.
• Newsportale oder Blogs mit Evergreen-Artikeln: Wertvolle, zeitlose Inhalte werden bevorzugt als Quellen herangezogen.

Im llms.txt Directory findest du Unternehmen, die die Technologie bereits nutzen.

Wie du eine llms.txt Datei erstellst

Du möchtest trotz der Kritik und Grenzen den Vorschlag von Jeremy Howard annehmen und auf deiner Website implementieren? Dann haben wir hier den passenden Leitfaden für dich:

Mit WordPress-Plugin

Sofern du über eine WordPress-Seite verfügst, kannst du llms.txt ganz einfach umsetzen. Installiere hierfür ein SEO-Plugin wie All in One SEO (AIOSEO) oder Rank Math, aktiviere die llms.txt-Option in den Einstellungen und passe die generierten Inhalte an. Das Plugin erstellt die Datei automatisch und priorisiert Schlüsselinhalte.

Manuell

1. Identifiziere die wichtigsten Inhalte auf deiner Website und formuliere für diese aufschlussreiche Beschreibungen. Vermeide Fachbegriffe und verzichte auf ausschweifende Formulierungen.
2. Öffne einen einfachen Texteditor wie Notepad (Windows) oder TextEdit (Mac) und erstelle eine neue Datei. Nenne sie exakt „llms.txt“ – achte auf die .txt-Endung.
3. Füge Markdown-Inhalt ein: Beginne mit H1-Titel (z. B. # Meine Website), Blockzitat (>) mit Beschreibung, H2-Abschnitten und Bullet-Listen mit Links (z. B. – Seite). Speichere die Datei.
4. Lade die Datei via FTP-Client (z. B. FileZilla) oder Hosting-Dateimanager (z. B. cPanel) ins Root-Verzeichnis (public_html) hoch.
5. Überprüfe unter deiner-domain.de/llms.txt auf Korrektheit.

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FAQ

Was ist llms.txt?

Eine einfache Markdown-Textdatei im Root-Verzeichnis der Website, die LLMs wie ChatGPT priorisierte Inhalte und Struktur einer Website vorgibt.

Was ist der Zweck von llms.txt-Dateien?

LLMs erhalten einen kompakten Überblick über relevante Seiten, um Kontextfenster effizient zu nutzen, irrelevante Elemente zu umgehen und genauere KI-Antworten zu ermöglichen.

Welche Anbieter bieten Services zur Generierung von llms.txt an?

Plugins wie All in One SEO (AIOSEO), Rank Math für WordPress; Generatoren von AIOSEO, SEO-Kreativ oder automatische Tools wie llms-txt-generator.de.