Was ist llms.txt? Ein SEO-Leitfaden für den KI-Webstandard

Zusammenfassung

Die Datei /llms.txt ist ein neu vorgeschlagener Webstandard, der großen Sprachmodellen (LLMs) und KI-Tools helfen soll, Website-Inhalte besser zu entdecken, zu parsen und zu interpretieren. Im Geiste analog zur langjährigen robots.txt für Web-Crawler, fungiert llms.txt als eine kuratierte, strukturierte Karte der wichtigsten Seiten und Informationen einer Website für KI-Agenten. Befürworter argumentieren, dass LLMs, da sie begrenzte Kontextfenster haben und oft Schwierigkeiten haben, relevante Textinhalte aus komplexen Webseiten zu extrahieren, eine von Menschen erstellte llms.txt die KI-Genauigkeit dramatisch verbessern kann, indem sie Modelle direkt auf die wichtigsten, rein textbasierten Ressourcen verweist ^[1] (Source: www.released.so). Frühe Anwender – darunter Entwicklerplattformen und einige Technologieunternehmen – haben begonnen, llms.txt-Dateien zu erstellen, und es sind Tools/Generatoren zur Unterstützung der Implementierung entstanden (Source: www.released.so) ^[2].

Allerdings ist die Debatte noch lange nicht abgeschlossen. Einige Branchenstimmen warnen, dass llms.txt eine verfrühte oder unnötige Lösung sein könnte, und argumentieren, dass traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) für KI-Anwendungsfälle bereits ausreicht. Google-Vertreter haben ausdrücklich erklärt, dass die KI-Übersichten von Google auf Standard-SEO basieren und llms.txt nicht verwenden werden ^[3]. Ebenso weisen angesehene SEO-Praktiker darauf hin, dass bestehende Mechanismen (z.B. XML-Sitemaps oder Creative-Commons-Lizenzen) viele Bedürfnisse ohne ein neues Dateiformat erfüllen können ^{[4] [3]}. Empirische Analysen zeigen eine vernachlässigbare Akzeptanz unter den Top 1.000 Websites (effektiv 0%) ^{[5] [6]}, obwohl kleinere Communities relativ hohe „Allow AI“-Richtlinien auf Websites melden, die es tatsächlich implementieren ^[7]. Unter Berücksichtigung der Perspektiven von KI-Entwicklern, SEO-Experten, Website-Betreibern und Datenschützern kommt dieser Bericht zu dem Schluss, dass /llms.txt theoretisch eine überzeugende Innovation ist, aber eine unsichere praktische Wirkung hat. Ihr Wert wird wahrscheinlich davon abhängen, ob die Betreiber von KI-Plattformen sie tatsächlich beachten und wie Web-Publisher die Kosten für die Erstellung von LLM-Metadaten gegen die potenziellen Vorteile der KI-Reichweite abwägen.

Einleitung und Hintergrund

Da generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) wie OpenAIs GPT und Googles Gemini zu allgegenwärtigen Schnittstellen für Informationen werden, wächst das Interesse daran, das bestehende Web LLM-freundlicher zu gestalten. Derzeit sind Websites hauptsächlich für menschliche Leser und traditionelle Suchmaschinen konzipiert; Menschen navigieren problemlos durch komplexe Schnittstellen, und Googlebot indiziert Seiten über Links und Sitemaps. Aber LLMs stehen vor einem entscheidenden Handicap: begrenzte Kontextfenster. Sie können nicht ganze komplexe Webseiten vollständig aufnehmen und werden oft durch Navigationsleisten, Werbung, Skripte und andere nicht-textliche Elemente abgelenkt oder verwirrt ^{[1] [8]}. Wie Jeremy Howard, der Technologe hinter dem llms.txt-Vorschlag, feststellt:

„Große Sprachmodelle verlassen sich zunehmend auf Website-Informationen, stehen aber vor einer kritischen Einschränkung: Kontextfenster sind zu klein, um die meisten Websites vollständig zu verarbeiten. Das Umwandeln komplexer HTML-Seiten mit Navigation, Werbung und JavaScript in LLM-freundlichen Klartext ist sowohl schwierig als auch unpräzise.“ ^[1]

Diese grundlegende Einschränkung bedeutet, dass ein KI-Agent, der versucht, eine Benutzerfrage durch das Crawlen einer Website zu beantworten, die Schlüsselinformationen übersehen oder falsch interpretieren kann. Traditionelle SEO- und Webdesign-Techniken betonen die Benutzerfreundlichkeit und die Sichtbarkeit in Suchmaschinen, aber sie adressieren nicht direkt die Bedürfnisse von KI-Agenten zur Inferenzzeit ^[8]. In der Praxis muss ein LLM den Seitenmüll durchsuchen und kann dennoch nur einen begrenzten Auszug behalten. Zum Beispiel berichtete ein Entwickler, eine gesamte Dokumentationsseite in eine einzige Textdatei mit 115.378 Wörtern (966 KB) umwandeln zu müssen, um sie einem LLM mit vollem Kontext zuzuführen ^[9].

Um diese Lücke zu schließen, wurde die Datei /llms.txt Ende 2024 vorgeschlagen von Jeremy Howard (Mitbegründer von Answer.AI und fast.ai) als eine sympathische Erweiterung der Web-Metadatenstandards. Die Idee ist einfach: Im Stammverzeichnis einer Website (genau wie bei robots.txt) kann der Webmaster eine reine Text-Markdown-Datei namens llms.txt platzieren, die Folgendes enthält:

• Eine H1-Überschrift mit dem Namen der Website oder des Projekts (ein erforderliches Element).
• Eine kurze Einleitung oder „Zusammenfassung“ in Blockquote-Form, die wichtigen Kontext liefert.
• Einen oder mehrere narrative Abschnitte, um die Website oder deren Nutzung einer KI zu erklären.
• Aufzählungslisten unter H2-Überschriften, die jeweils wichtige Seiten als Markdown-Links [Titel](URL) mit optionalen Beschreibungen auflisten.
• (Optional) Ein separater „Optional“-Abschnitt für Links mit geringerer Priorität, die das LLM überspringen kann, wenn es eingeschränkt ist.

Eine solche Datei soll als „Schatzkarte für KI“ fungieren ^[10]. Anstatt die KI zu zwingen, den HTML-Code der Website zu parsen, dient die llms.txt als kuratierte Inhaltsübersicht, die auf alle relevanten Inhalte verweist. Die Datei selbst ist in klarem Markdown geschrieben, wobei Skripte und Navigation entfernt werden, sodass das LLM nur reinen Text sieht. In der Praxis kann ein KI-Agent oder -Tool „/llms.txt“ abrufen und beispielsweise einen Titel, eine Zusammenfassung des Unternehmens und dann Abschnitte wie „Produkte“ oder „Dokumente“ mit Aufzählungslinks sehen. Dies gibt dem Modell sofortigen Zugriff auf die Seiten und den Kontext, die seine Ersteller für am wichtigsten halten.

Die Idee erinnert an historische Bemühungen, das Web „für Maschinen verständlich“ zu machen. Tatsächlich haben Kritiker sie mit der lange ruhenden Initiative Semantic Web verglichen, die versuchte, Webinhalte zur maschinellen Interpretation zu annotieren ^[11]. Tim Berners-Lees jahrzehntealte Vision von Agenten, die „alle Daten im Web analysieren“ in einem Maschine-zu-Maschine „Semantic Web“, wurde nie vollständig verwirklicht ^[12]. Der llms.txt-Ansatz umgeht schwergewichtige Ontologien oder RDF-Schemata und verlässt sich stattdessen auf Klartext. Wie ein Befürworter bemerkte, vermeidet er die Komplexität, die die Semantic-Web-Bemühungen zerschlagen hat, und verwendet „zustandslose Formate“ (Markdown, XML), um mit KI zu kommunizieren ^[13].

Entscheidend ist, dass llms.txt nicht darum geht, KI-Crawler zu blockieren oder rechtliche Kontrolle auszuüben, sondern darum, KI zu leiten. Im Gegensatz zu robots.txt (das „Disallow: URL“-Regeln verwendet, um die Indexierung zu verbieten) hat llms.txt keine blockierenden Direktiven. Es ist völlig optional und instruktiv – der Website-Besitzer wählt aus, welche Seiten hervorgehoben werden sollen. Die Implementierer betonen, dass es „eher eine Wahl darüber ist, welche Inhalte kontextuell oder vollständig einer KI-Plattform gezeigt werden sollen“ ^[14]. Effektiv sagt es einem LLM: „Wenn Sie unsere Website kennenlernen möchten, hier ist genau, wo Sie suchen müssen.“ Zum Beispiel beschreiben Howard und Mitarbeiter die Verwendung einer kleinen llms.txt, um Tools wie Cursor oder Claude mit präzise kuratierter Dokumentation zu versorgen, wodurch die Notwendigkeit entfällt, dass jeder Benutzer den Kontext manuell sammelt ^[15].

Somit verkörpert /llms.txt eine kollaborative Vision: Websites kollaborieren explizit mit KI-„Agenten“ auf die gleiche Weise, wie sie mit Suchmaschinen kollaborieren. Wie eine Zusammenfassung es formulierte: „LLMs.txt wird die Art und Weise verändern, wie Ihre Inhalte in der Welt der großen Sprachmodelle gesehen, genutzt und geschützt werden“ ^[16]. Aus dieser Sicht ermöglicht es Content-Erstellern, „ihre Erzählung zu kontrollieren“, indem sie KI mit maßgeblichen Informationen versorgen ^[10]. Die vorgeschlagenen Vorteile reichen von verbesserter KI-Antwortgenauigkeit bis hin zu potenziell messbarem Traffic von KI-gestützten Suchoberflächen. Frühe Experimente von Praktikern haben gemischte, aber faszinierende Signale ergeben: Engines wie OpenAIs Modelle crawlen diese Dateien offenbar, während Google Search (bisher) sie nicht automatisch verwendet ^{[3] [17]}.

Der llms.txt-Vorschlag ist jedoch nicht universell akzeptiert. Kritiker weisen auf Spannungen zwischen Eleganz und Praktikabilität hin. Während llms.txt das KI-Crawling vereinfachen mag, dupliziert es im Wesentlichen das, was gut gestaltete Inhalte bereits tun sollten: für alle Leser (menschlich oder KI) zugänglich und klar sein. Wie ein Kommentator bemerkte: „Das ist keine gute UX für Maschinen. Das ist ein Patch für schlechte UX“ – ein Pflaster, anstatt die zugrunde liegenden unpräzisen Layouts zu beheben ^[18]. Andere befürchten, dass ohne einen robusten Standardisierungsprozess (z.B. formale Registrierung eines bekannten URI oder Meta-Tags) das Format zersplittern könnte. Hochrangige Experten warnen auch davor, dass die Anforderung an Website-Besitzer, eine weitere Datei manuell zu erstellen, sie belastet, da derzeit kein KI-System sie verwendet ^[19] (laut Google) oder anscheinend eine solche Datei angefordert hat. Es gibt sogar die Ansicht, dass bestehende Weblizenzierungen (Creative Commons usw.) die KI-Nutzung sauberer regeln könnten als eine neue Textdatei ^[4].

In den folgenden Abschnitten gehen wir detailliert darauf ein, was /llms.txt ist, wie es funktionieren soll und warum es wichtig sein könnte oder auch nicht. Wir untersuchen die technische Spezifikation und das Format (wie derzeit vorgeschlagen), Tools zur Generierung und Unterschiede zu verwandten Standards wie robots.txt und sitemap.xml. Wir überprüfen den aktuellen Stand der Akzeptanz, einschließlich Fallstudien (z.B. Unternehmen, die llms.txt für Produktdokumentationen testen) und Daten darüber, wie viele Websites es implementiert haben. Wir fassen die Perspektiven von KI-Entwicklern, SEO-Spezialisten und Datenschützern zusammen, basierend auf Interviews und veröffentlichten Erklärungen. Wir diskutieren auch, wie KI-Plattformen reagieren – einige testen llms.txt aktiv, andere bleiben agnostisch ^{[19] [17]}. Schließlich legen wir potenzielle Auswirkungen für die Zukunft dar: von der Verwaltung digitaler Inhalte durch Unternehmen bis hin zur Entwicklung von Such- und generativen Engines. Durch umfassende Zitate und Analysen versucht der Bericht zu beantworten: Ist /llms.txt wirklich revolutionär für die KI-Suche, oder nur ein weiteres Stück digitalen Ballasts? Erste Hinweise deuten darauf hin, dass es für Nischenanwendungen (wie Entwicklerdokumentationen und kleine Websites) wichtig sein könnte, aber seine Gesamtwirkung bei der Mainstream-Web-Entdeckung bleibt abzuwarten.

Der /llms.txt-Standard: Technische Details und Zweck

Der /llms.txt-Vorschlag und die Spezifikation sind am umfassendsten von seinen Urhebern auf [llmstxt.org] und den zugehörigen GitHub-Repositories dokumentiert ^{[20] [21]}. Kurz gesagt, eine llms.txt-Datei ist ein reines Text-Markdown-Dokument, das sich im Stammverzeichnis einer Website befindet (z.B. https://example.com/llms.txt). Es verwendet die Markdown-Syntax, um strukturierte Inhalte darzustellen, wodurch es sowohl menschenlesbar als auch von Maschinen parsbar ist. Das Format vermeidet bewusst willkürliche Verschachtelungen oder unbekannte Tags zugunsten einer wohldefinierten Anordnung von Überschriften, Absätzen, Blockquotes und Listen. Das minimal erforderliche Element ist lediglich eine H1-Überschrift der obersten Ebene, die den Website- oder Projekttitel enthält ^[22]. Darüber hinaus definiert die Spezifikation die folgenden Komponenten, in dieser Reihenfolge:

• H1-Titel (erforderlich) – Der Name des Projekts oder der Website (z.B. ein Firmenname). Dies verankert die Identität der Datei.
• Klartext-Zusammenfassung (optional) – Ein Markdown-Blockquote, das eine kurze Beschreibung oder Vision enthält. Dieser „Elevator Pitch“ liefert Kontext im Voraus.
• Einführende Abschnitte (optional) – Beliebig viele Absätze oder Listen (aber keine zusätzlichen Überschriften), die Details zur Website oder Anweisungen zur Interpretation nachfolgender Links geben. Dies können Klartext, Aufzählungslisten usw. sein.
• H2-Link-Abschnitte (optional) – Null oder mehr Unterabschnitte, die jeweils von einer H2-Überschrift eingeleitet werden. Jeder H2 folgt eine Aufzählungsliste von Links (Markdown [Text](URL)-Anker), optional mit durch Doppelpunkt getrennten Anmerkungen. Diese unterteilen den Inhalt der Website nach Kategorien. Zum Beispiel:

  ## Dokumentation
  - [API-Referenz](https://example.com/api): Detaillierte API-Dokumentation für Entwickler.
  - [Anleitungen](https://example.com/guides): Schritt-für-Schritt-Tutorials.
  

  Solche Abschnitte werden in der Spezifikation als „Dateilisten“ von URLs behandelt; LLMs oder Tools können sie durchlaufen.
• Optionaler „Niedrigere Priorität“-Abschnitt – Es wird empfohlen (aber nicht vorgeschrieben), dass ein letzter Abschnitt mit dem Titel „Optional“ Seiten mit geringerer Priorität auflistet, damit ein LLM diese überspringen kann, wenn sein Kontextfenster begrenzt ist.

Diese Struktur soll die Art und Weise nachahmen, wie Menschen die Informationsarchitektur einer Website zusammenfassen könnten. Die Datei selbst ist in Markdown geschrieben, gerade weil Markdown von LLMs und Menschen gleichermaßen leicht zu parsen ist ^{[23] [24]}. Das Format ist eindeutig genug, damit automatisierte Tools es mit einfacher Textanalyse verarbeiten können (sogar Regex- oder XML-basierte Methoden, wie das Beispiel von FastHTML zeigt) ^{[25] [26]}. Entscheidend ist, dass die Spezifikation betont, dass der Inhalt von llms.txt prägnant und relevant sein sollte – er sollte nicht einfach ganze Seiteninhalte unkritisch abladen. Stattdessen hebt er die URLs und Fakten hervor, die der Website-Besitzer für die Aufnahme durch KI am wichtigsten hält.

Zum Beispiel liefert die offizielle [llmstxt.org-Spezifikation] (und [AnswerDotAIs GitHub-Beschreibung]) einen illustrativen Entwurf:

## Beispiel-Website-Titel

> Dies ist eine prägnante Zusammenfassung des Zwecks und der wichtigsten Angebote der Website. Sie könnte Branche, Produkte oder Kernmission erwähnen.

Die folgenden Abschnitte listen die wichtigsten Inhaltsbereiche auf dieser Website auf, die die KI berücksichtigen sollte.

## Anleitungen

- [Erste Schritte](https://example.com/start): Eine Einführung für neue Benutzer.
- [API-Dokumentation](https://example.com/api): Die vollständige API-Referenz.
- [FAQ](https://example.com/faq): Häufig gestellte Fragen.

## Projekte

- [Projekt Alpha](https://example.com/alpha): Detaillierte Informationen zu Projekt Alpha.
- [Projekt Beta](https://example.com/beta): Überblick über Projekt Beta.

## Optional

- [Blog](https://example.com/blog): Neuigkeiten und Updates (überspringen, wenn begrenzt).

Dieses Beispiel demonstriert die beabsichtigte Verwendung: Eine KI, die llms.txt liest, sieht eine Zusammenfassung und dann klar strukturierte Listen relevanter URLs mit kurzen Beschriftungen oder Anmerkungen. Damit können Modelle Zusammenfassungen wichtiger Seiten vorab laden, anstatt die gesamte Website blind zu crawlen.

Ein Schlüsselaspekt von llms.txt ist, dass es nicht versucht, Webstandards zu ersetzen, sondern sie für die KI-Nutzung zu ergänzen. Zum Beispiel könnte es implizit wie eine zusätzliche Sitemap (die Seiten auflistet) funktionieren, aber mit beschreibendem Kontext. Die Spezifikation definiert explizit keine restriktiven Regeln; vielmehr ist sie informativ. Wie ein Erklärer feststellt, ist llms.txt „ähnlich wie robots.txt… aber es bietet auch einen zusätzlichen Vorteil – die vollständige Inhaltsglättung“ ^[27]. Mit anderen Worten, während robots.txt Maschinen sagt, was nicht gecrawlt werden soll, sagt llms.txt Maschinen, was gecrawlt werden soll (und warum). Es ähnelt eher einer erweiterten, von Menschen kuratierten Sitemap kombiniert mit Dokumentation. Tatsächlich nennt ein Leitfaden es formell „das neue robots.txt für die LLM-Ära“ (Source: www.released.so), wobei betont wird, dass es LLMs leitet, um Rätselraten zu vermeiden.

Auf der praktischen Seite sehen der llms.txt-Vorschlag und verwandte Tools vor, dass Webseiten mit nützlichen Inhalten auch „saubere Markdown-Versionen“ dieser Seiten anbieten (zum Beispiel unter derselben URL, aber mit einer .md-Erweiterung) ^[28]. Dieser Vorschlag ist vergleichbar mit der Bereitstellung von vorverarbeitetem HTML für Maschinen, wird aber vom llms.txt-Standard selbst nicht streng gefordert. Das primäre Ergebnis dieser Initiative ist die llms.txt-Datei, die (in ihren Abschnitten) auch optionale Links zu solchen Markdown-Ressourcen auflisten kann, falls verfügbar. Einige Projekte, wie FastHTML, sind weiter gegangen, indem sie ihre mm-spezifischen Seiten programmatisch in Markdown konvertiert und dann in llms.txt-Listen referenziert haben ^[2]. Das FastHTML-Beispiel ist aufschlussreich: seine llms.txt wurde automatisch in „llms-ctx.txt“ und „llms-ctx-full.txt“-Dateien erweitert, die den Text der verlinkten Seiten enthalten, zugeschnitten auf die XML-Kontextanforderungen des Claude-Modells ^[2].

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass llms.txt eine Konvention ist – noch kein formeller IETF-Standard –, wie KI-konsumierbare Website-Metadaten veröffentlicht werden sollen. Es schreibt einen spezifischen Dateinamen und ein Format vor, lässt aber den Website-Betreibern viel Flexibilität. Die Hoffnung ist, dass durch die Ankündigung und Dokumentation dieser Konvention (über llmstxt.org und GitHub) Entwickler und Unternehmen beginnen werden, sie freiwillig zu übernehmen. Wenn genügend Inhaltsanbieter dies tun, könnten KI-Entwickler (oder Endbenutzer-Tools) programmatisch nach yourwebsite.com/llms.txt als bekannter guter Quelle für In-Page-Inhalte suchen.

Verhältnis zu bestehenden Standards (Robots.txt, Sitemaps usw.)

Um die Bedeutung von llms.txt zu bewerten, ist es entscheidend, es mit den etablierteren Webstandards zu vergleichen, die Story- oder Suchmaschinen dienen. Der natürlichste Vergleich ist robots.txt, das seit den 1990er Jahren das Verhalten von Webcrawlern steuert. Während sowohl robots.txt als auch llms.txt die Idee einer bekannten Datei im Stammverzeichnis der Website teilen, weichen ihre Funktionen stark voneinander ab. robots.txt ist ein Befehlssatz für Web-Robots: Es sagt Suchmaschinen (über Direktiven wie User-agent und Disallow), welche Teile der Website nicht gescrapt oder indexiert werden dürfen. Im Gegensatz dazu geht es bei llms.txt nicht ums Blockieren. Es bietet positive Anleitung – im Wesentlichen ein schnelles Inhaltsverzeichnis – dafür, was in den Kontext eines LLM aufgenommen werden soll. Wie Search Engine Land erklärt, „funktionieren robots.txt-Dateien gut für Crawler und müssen für den Zweck von LLMs nicht geändert werden“ ^[29], da der Anwendungsfall von robots.txt (Steuerung der Crawl-Erlaubnisse) orthogonal zu dem von llms.txt (Verbesserung der Inhaltsaufnahme) ist.

Ein weiteres nützliches Analogon ist die XML-Sitemap (sitemap.xml). Eine Sitemap ist lediglich eine Liste von URLs, die in XML formatiert sind, optional mit Metadaten wie Änderungsdaten oder Prioritäten, und ist ausschließlich für Suchmaschinen gedacht. Sie enthält keinen beschreibenden Kontext oder Zusammenfassungen; sie listet lediglich Seiten zur Entdeckung auf. Im Gegensatz dazu ist llms.txt wie eine kontextbezogene Sitemap. Sie listet immer noch Links auf, aber in einer annotierten, menschenlesbaren Form. Ein Marketing-Leitfaden stellt fest, dass „im Gegensatz zu einer sitemap.xml (die nur eine Liste von URLs ist) llms.txt Kontext und Struktur für jeden Link bietet“ ^[24]. In gewisser Weise kann man llms.txt als eine Zusammenführung der Konzepte einer Sitemap und einer Art „Über uns“-Seite betrachten: Es listet sowohl wichtige Seiten auf als auch erklärt, worum es sich dabei handelt.

Wir können einige wichtige Unterscheidungen in der folgenden Tabelle zusammenfassen:

(Quellen: Konsultation von llms.txt-Vorschlägen und SEO-Leitfäden ^{[30] [24] [31]}.)

Das Obige verdeutlicht, dass bestehende Standards unterschiedlichen Bedürfnissen dienen. Traditionelle SEO-Optimierung (über korrektes HTML, Meta-Tags, strukturierte Daten, Sitemaps usw.) dreht sich weiterhin grundlegend um menschliche Nutzer und Googles Algorithmen ^{[32] [33]}. llms.txt erkennt explizit an, dass diese Methoden für KI unzureichend sind. Tatsächlich stellen LLMs, wie eine Analyse feststellt, „eine begrenzte Kapazität zur gleichzeitigen Verarbeitung von Informationen“ dar und „keyword-optimierte Inhalte bieten nicht immer das volle Verständnis, das LLMs benötigen“ ^[8]. Mit anderen Worten, eine stark SEO-optimierte Website mag bei Google gut ranken, aber eine KI immer noch verwirren, indem sie Kontext verpasst oder unnötigen Inhalt aufnimmt. llms.txt wird als Ergänzung – nicht als Ersatz – für SEO-Praktiken angeboten ^{[34] [35]}. Gutes SEO (schnelle Seiten, klare Überschriften usw.) ist weiterhin für die allgemeine Sichtbarkeit notwendig, während llms.txt zusätzlich sicherstellen würde, dass KI das Wesentliche Ihrer Inhalte erfasst.

Andere verwandte Ideen in der Branche unterstützen diese Aufteilung. Zum Beispiel wurde vorgeschlagen, spezielle <meta name="LLM">-Tags oder HTTP-Header-Hinweise hinzuzufügen, um KI-freundliche Inhalte zu kennzeichnen. Ein SEO-Stratege schlug sogar einen rel="llm"-Link oder ein MIME-Profil für LLM-freundliches Markdown vor ^[36]. Diese Vorschläge teilen das Ziel, relevante Inhalte an KI zu signalisieren, unterscheiden sich jedoch in der Implementierung. llms.txt wurde (zumindest anfänglich) als einfache Datei im Stammverzeichnis gewählt, um Änderungen am HTML-Layout oder an der HTTP-Serverkonfiguration zu vermeiden. Die Befürworter von llms.txt argumentieren, dass eine eigenständige Textdatei eine reibungsarme Lösung ist: Jede Website, die statische Inhalte hostet, kann eine Markdown-Datei einfügen, ohne das Risiko einzugehen, die Website-Darstellung zu beschädigen.

Wichtig ist, dass der Websuchriese Google sich zu diesem sich ausbreitenden Ökosystem geäußert hat. In einem Bericht von Search Engine Land vom Juli 2025 sagte Googles Gary Illyes (vom Search Central Team) explizit, dass Google llms.txt-Dateien nicht verarbeiten wird: „Googles KI-Übersichten verlassen sich auf Standard-SEO; Sie benötigen weder llms.txt noch eine spezielle Datei“ ^[3]. Illyes bekräftigte in einer öffentlichen Diskussion, dass Google „LLMs.txt nicht unterstützt und dies auch nicht plant“ ^[19]. Stattdessen weist Google Webmaster an, einfach normales SEO zu verwenden, um in KI-gesteuerten „KI-Übersichts“-Funktionen sichtbar zu sein. Im Gegensatz dazu scheinen einige kleinere Startup-KI-Produkte (wie OpenAIs Engines oder Claude) diese Dateien zu erforschen oder sogar aktiv zu lesen. Zum Beispiel berichtete ein Webentwickler, dass OpenAIs Crawler alle paar Minuten die /llms.txt-Endpunkte seiner Websites traf ^[17]. Derzeit scheint llms.txt also für spezialisierte KI-Tools relevant zu sein, nicht aber für die Mainstream-Suchindexierung.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass llms.txt einen neuen Raum einnimmt: Es ist explizit nicht für Suchmaschinen, sondern für KI-Agenten gedacht. Es ergänzt robots.txt oder sitemap.xml, anstatt sie zu ersetzen. Es ist von diesen älteren Konventionen inspiriert (daher manchmal als „robots.txt für KI“ bezeichnet (Source: www.released.so), aber seine Anleitung ist anderer Natur. Ob LLMs und Unternehmen diese Konvention übernehmen werden, ist eine zentrale Frage (die später behandelt wird), aber technisch füllt sie eine einzigartige Nische: Sie macht komplexe Website-Inhalte für generative KI leicht konsumierbar.

Die Begründung: Warum /llms.txt wichtig sein könnte

Um die Bedeutung von llms.txt zu verstehen, müssen die Motivationen und erwarteten Vorteile aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden: für Inhaltsbesitzer, für KI-Entwickler und für Endbenutzer.

1. Kontrolle über die KI-Interpretation: Der am häufigsten genannte Vorteil ist, Website-Betreibern eine gewisse Kontrolle darüber zu geben, wie KI ihre Inhalte nutzt. In der aktuellen Landschaft trainieren große KI-Modelle typischerweise auf massiven, unkategorisierten Web-Scrapes (z.B. Common Crawl) oder rufen Seiten ad-hoc ohne Anleitung ab ^[37]. Autoren und Unternehmen haben Bedenken geäußert, dass dieser Prozess ihre Inhalte falsch darstellen oder interpretieren könnte – oder dass KI Benutzerfragen beantworten könnte, ohne eine angemessene „Zitierung“ oder Kontext zu geben. Durch die Bereitstellung von llms.txt kann eine Website die genauen Seiten und Daten hervorheben, die KIs lesen sollen. Dies kann zum Beispiel sicherstellen, dass Produktbeschreibungen oder rechtliche Bedingungen enthalten sind, während unwichtige Seiten (wie Navigationsmenüs, Anmelde- oder Fehlerseiten) ausgelassen werden. Laut den Autoren des Vorschlags kann diese Transparenz eine Form des Inhaltsrechtemanagements sein: Websites können effektiv signalisieren, welche Inhalte sie einem LLM zur Beantwortung von Anfragen „aufnehmen“ lassen ^[7] (Source: www.released.so). In dieser Sichtweise wird llms.txt zu einem Gegenstück zur laufenden Debatte über KI-Trainingsdaten und Urheberrecht. Wie Search Engine Land feststellt, sehen Inhaltsersteller darin „eine gewisse Zusicherung erhöhter Kontrolle durch den Eigentümer, hinsichtlich dessen, was und wie viel abgerufen werden soll“ ^[38].

2. Verbesserte KI-Antwortqualität: Wenn ein LLM direkten Zugriff auf eine prägnante Wissensbasis hat, verbessert sich seine Generierungsqualität. Wenn ein KI-Assistent Fragen zu Ihrer Website oder Domain beantwortet, möchten Sie, dass er auf maßgebliche Quellen zurückgreifen kann. Das Parsen von rohem HTML kann zu kontextfreien „Halluzinationen“ oder Auslassungen führen. Im Gegensatz dazu fasst eine gut gestaltete llms.txt-Datei wichtige Fakten zusammen und verlinkt aktuelle Informationen. Praktiker haben berichtet, dass nach dem Zuführen der in llms.txt gelisteten Inhalte an ein LLM die KI genauere und relevantere Antworten über die Website liefert. Zum Beispiel testete ein Praktiker eine llms.txt-Datei für ein Unternehmen namens Enhance Media mit drei Modellen (ChatGPT, Gemini, Claude) und stellte fest, dass alle drei das Geschäft allein aus dieser Datei korrekt zusammenfassen konnten ^[39]. Das strukturierte Format der Datei half den Modellen, schnell die wesentlichen Punkte zu identifizieren. Ähnlich fanden die Entwickler von FastHTML, dass sorgfältig kuratierter Kontext (über eine erweiterte llms.txt-Datei) „dramatisch bessere Ergebnisse“ von Claude und anderen Tools lieferte als ungerichtetes Scraping ^[40].

3. Technische Effizienz: Großflächige Crawler (insbesondere für kleinere KI-Modelle) sind ressourcenintensiv. LLM-Unternehmen müssen abwägen, wie oft Websites für neue Daten neu gescrapt werden sollen. Ein llms.txt-Angebot kann als Frische-Beacon dienen: Es kann einem KI-Crawler ermöglichen, eine einzelne Datei auf Updates zu prüfen, anstatt die gesamte Website zu crawlen. Tatsächlich wurde in [33] berichtet, dass mindestens ein OpenAI-System die llms.txt von Entwicklern alle 15 Minuten auf Updates abfragte✨. Diese Art von optimiertem Workflow kann unnötige Last sowohl für die KI als auch für die Webserver reduzieren. Es kann auch sicherstellen, dass die Version des Inhalts, der die KI ausgesetzt ist, die offizielle, geglättete Version ist, die von der Website bereitgestellt wird – kein teilweiser oder veralteter Scrap. Im Effekt könnte llms.txt als eine Art „API“ für statische Website-Inhalte dienen, wenn auch ohne die formale Struktur eines API-Aufrufs.

4. Chancengleichheit schaffen: Kleinere Websites und neue Startups könnten llms.txt als Möglichkeit sehen, um in der KI-gesteuerten Suche um Aufmerksamkeit zu konkurrieren. Einige Analysten haben eine Parallele zu frühen SEO-Strategien gezogen: In den Anfängen des Webs nutzten kleine Unternehmen robots.txt, Meta-Tags und Sitemaps, um sich bei Suchmaschinen hervorzuheben. Wenn KI-Agenten nun zu neuen „Kuratoren“ von Inhalten werden, kann jede Website llms.txt nutzen, um sich auch bei ihnen hervorzuheben. Dieser demokratisierende Aspekt wird in Werbematerialien explizit erwähnt: Durch das Hinzufügen von llms.txt und sogar das Teilen auf Plattformen wie GitHub „gestalten Sie, wie KI Ihre Inhalte behandelt“ ^[41]. Die Idee ist, dass zukunftsorientierte Websites einen Reputationsvorteil erzielen können, indem sie die ersten sind, die mit KI zusammenarbeiten.

5. Präzedenzfall von KI-„Robotern“: Bereits heute präsentieren sich einige KI-Tools als Agenten, die das Web crawlen. Zum Beispiel kann Claude Projects (eine IDE-Integration) Dokumentationsdateien in den Kontext aufnehmen. Solche Tools erfordern oft, dass Benutzer sie auf wichtige Dokumente oder Daten verweisen. llms.txt kann diesen Prozess automatisieren. Durch das Anbieten einer bekannten Ankerdatei können Website-Betreiber sich automatisch in diese aufkommenden KI-Ökosysteme einschreiben. Dies ähnelt der frühen Rolle von robots.txt: Zuerst nutzten es nur wenige Websites, aber als Googlebot und andere lernten, es zu prüfen, wurde es zum Standard. Frühe Anwender von robots.txt (um 1994-95) taten dies, um die AltaVista- oder Google-Crawler zu leiten. Heute hoffen die Designer von llms.txt, dass die „Architekten der KI“ (einige führende KI-Teams) Ähnliches tun werden. Tatsächlich betonen die Entwickler oft, dass Entwickler von Anthropic llms.txt in ihren Dokumenten fördern und dass Unternehmen wie Mintlify Unterstützung dafür aufgebaut haben (Source: www.released.so). Zusammenfassend lässt sich sagen, dass llms.txt seinen Befürwortern wichtig ist, weil es direkt einen technischen Engpass der heutigen KI-Systeme adressiert. Es verspricht einen unkomplizierten Weg, das Web „LLM-kompatibler“ zu machen, was potenziell die Arbeit der KI erleichtern und die Beantwortung von Fragen verbessern kann.

Akzeptanz, Branchenreaktion und Fallstudien

Wie weit verbreitet ist llms.txt in der Praxis, und wer achtet darauf? Seit die Idee Ende 2024 erstmals aufkam, ist die Akzeptanz begrenzt und ungleichmäßig, aber bestimmte Aktivitätscluster sind bemerkenswert.

Zuerst haben Technologieunternehmen und Dokumentationsplattformen Interesse gezeigt. Im November 2024 kündigte die Dokumentationsplattform Mintlify eine integrierte Unterstützung für llms.txt für auf ihrer Website veröffentlichte Projekte an (Source: www.released.so). Dies bedeutete, dass praktisch über Nacht Tausende von Dokumentationen von Softwareprojekten llms.txt-zugänglich wurden. Der Blogbeitrag von Jens Schumacher merkt an: „Mit einem Schlag machten sie Tausende von Dokumentationen von Entwicklertools LLM-freundlich, wie die von Anthropic und Cursor“ (Source: www.released.so). Entwicklertool-Projekte, deren Dokumentationen auf Mintlify laufen (zum Beispiel viele Open-Source-Bibliotheken), erhielten somit llms.txt-Dateien, ohne dass die Betreuer individuelle Maßnahmen ergreifen mussten. Ähnlich erstellen einige Technologieunternehmen explizit llms.txt. In [15] behauptet Radu Stoian, dass Anthropic (das Unternehmen hinter der Claude AI) und andere nicht näher bezeichnete Unternehmen öffentlich llms.txt-Dateien für ihre Websites angefordert haben: „KI-Führer wie Anthropic… haben es initiiert… sie haben ihre Modelle mit der Erwartung gebaut, diese Datei zu finden“ ^[42]. Wir haben unabhängig überprüft, dass https://www.anthropic.com/llms.txt (oder der entsprechende statisch generierte Link) tatsächlich existiert und Dutzende von Seiten auf der Anthropic-Website auflistet ^[43].

Über Entwickler hinaus haben Beratungsunternehmen und Agenturen begonnen, llms.txt zu empfehlen. Zum Beispiel nennt ein geschäftsorientierter Blogautor es „Ihre neue Geheimwaffe“ für die KI-Optimierung ^[44]. Andere SEO-fokussierte Websites und LinkedIn-Artikel preisen llms.txt als „essenziell für Marken“ im KI-Zeitalter an ^[45], was ihm eine hohe Sichtbarkeit in Marketingkreisen verschafft. Eine beträchtliche Anzahl kleinerer Unternehmen und Dienstleister (von SEO-Agenturen bis zu KI-Anbietern) hat in Blogs beschrieben, wie llms.txt auf Kundenwebsites implementiert werden kann. Diese Begeisterung ist teilweise explorativ – viele sehen KI-Inhalte als die nächste Grenze der Sichtbarkeit und behandeln llms.txt als eine zu testende Best Practice.

Wenn wir jedoch die tatsächliche Nutzung genauer betrachten, ist das Bild gemischt. Ein Crowdsourcing-Verzeichnis von llms.txt-Dateien, [llmstxt.site], belegt Hunderte von Websites, auf denen llms.txt erkannt wurde (Source: llmstxt.site). Dieses Verzeichnis listet Dutzende von Beispiel-Websites und deren Token-Anzahlen auf. Zum Beispiel hat das beliebte Design-Tool Framer eine llms.txt mit etwa 1.821 Tokens (Textgröße) (Source: llmstxt.site). Das Fintech-Unternehmen Klarna (in seinem Dokumentations-Subdomain) hat 17.387 Tokens in seiner llms.txt (Source: llmstxt.site). Sogar eine scheinbar große Inhaltsseite, Weather.com (The Weather Company), wird mit einer (leeren?) llms.txt (0 Tokens) aufgeführt (Source: llmstxt.site), was darauf hindeutet, dass die Datei erstellt, aber leer gelassen wurde. Im kleineren Maßstab haben viele persönliche, Bildungs- und Tech-Blogs llms.txt implementiert, gelegentlich mit Tausenden oder sogar Hunderttausenden von Tokens. Zum Beispiel meldet ein Astrologie-Blog „LookUpTheStars“ eine llms.txt mit ~385.221 Tokens (Source: llmstxt.site). Am anderen Ende sind einige llms.txt-Dateien nur wenige hundert Wörter lang (z.B. Ideanote.io hatte 1.106 Tokens) (Source: llmstxt.site). Unsere Untersuchung des llmstxt.site-Verzeichnisses zeigt eine weit verbreitete experimentelle Einführung: Unternehmen unterschiedlicher Größe, von Softwareprodukten bis hin zu Nischen-E-Commerce, haben diese Dateien erstellt (oft durch Konvertierung bestehender Sitemaps oder manueller Linklisten). Viele scheinen das Spezifikationsformat präzise zu befolgen, während einige unvollständige oder sich entwickelnde Implementierungen aufweisen (Beispiele für Parser-Tipps sind in Community-Foren verfügbar).

Um ein breiteres Bild der Akzeptanz zu erhalten, wurden zwei Analysen von Drittanbietern veröffentlicht. Einer davon ist ein „Branchenbericht“ einer Website namens LLMS Central, die angibt, Anfang 2025 2.147 Websites in 15 Branchen analysiert zu haben ^[46]. Ihre Schlagzeilenstatistiken besagen, dass 68 % der Websites KI-Training „erlauben“ (entweder mit vollständig offenen oder selektiven Richtlinien), 23 % „alles erlauben“, 45 % „selektive Richtlinien“ haben, 18 % alles blockieren und nur 14 % überhaupt keine llms.txt haben ^[7]. Sie interpretieren dies so, dass die Mehrheit der Websites Anleitungen für LLMs veröffentlicht. Bemerkenswerterweise berichten sie in ihrer Stichprobe von Technologie- und Softwareunternehmen (n=387), dass 95 % eine explizite llms.txt-Richtlinie irgendeiner Art haben ^[47]. Diese Zahlen sollten jedoch mit Vorsicht genossen werden. Der Bericht legt nicht offen, wie die Websites ausgewählt wurden oder ob sie einfach nach Erwähnungen von llms.txt gesucht haben. Es ist möglich, dass ihr Datensatz Unternehmen bevorzugt, die bereits im Bereich KI/Technologie tätig sind, was die Prozentsätze nach oben verzerrt.

Im krassen Gegensatz dazu veröffentlichte das SEO-Analyseunternehmen Rankability einen monatlichen „LLMS.txt Adoption Report“, der sich auf die Top 1.000 kommerziellen Websites nach Traffic konzentrierte ^[48]. Sie fanden praktisch keine Akzeptanz: eine Adoptionsrate von 0,3 % (effektiv 3 von 1000) ^[5]. Sie stellen unverblümt fest: „Derzeit keine Akzeptanz“ ^[49], wobei ein umfangreicher automatisierter Scan fast keine positiven Treffer ergab. Nach Branchen zeigen ihre Daten eine Akzeptanzrate von 0,00 % in den Bereichen E-Commerce, soziale Medien, Finanzen, Gesundheitswesen und Regierungssektoren, mit nur 0,73 % Akzeptanz im Bildungssektor (was darauf hindeutet, dass vielleicht 7 von 1000 Universitäten oder ähnliche Ausreißer sind) ^[6]. Kurz gesagt: Unter den größten Websites der Welt implementiert Mitte 2025 praktisch keine llms.txt. Dies deutet darauf hin, dass der Standard eine Nische bleibt.

Warum diese Diskrepanz? Es scheint, dass die Akzeptanz sich auf kleinere oder technologieorientierte Websites konzentriert hat und praktisch keine bei großen Mainstream-Marken zu finden ist. Die Top-500-1000-Liste umfasst globale Giganten (Amazon, YouTube usw.) mit etablierten SEO-Teams; offensichtlich hat es diese Kreise noch nicht durchdrungen. Im Vergleich dazu haben sich kleine bis mittelgroße Websites, Wissensdatenbanken und Entwicklertools darauf gestürzt. Die Rankability-Daten deuten darauf hin, dass genau ein oder zwei Einzelfälle unter 1000 gefunden wurden (wahrscheinlich kleine Websites, die gerade so in die Top 1000 gelangten). Der LLMS Central-Bericht hingegen hat wahrscheinlich Unternehmen befragt, die zumindest teilweise in KI-Diskussionen involviert sind, daher die höheren Adoptionszahlen. Diese Kluft zwischen „Enthusiasten-Community“ und „Massenmarkt“ wird wichtig sein, um zu beurteilen, wie viel tatsächliche Auswirkungen llms.txt haben kann.

Angesichts dieser Zahlen kann man sagen, dass llms.txt einen Funken, aber (noch) keine Flamme hat. Es ist in bestimmten Ökosystemen (insbesondere Softwaredokumentationen und Kommentare von SEO-Agenturen) relevant, aber nicht flächendeckend im Web. Allerdings könnten sich die Adoptionsraten beschleunigen, wenn große Plattformen wie Google oder Microsofts Bing beschließen, es zu nutzen. Alternativ könnte es eine optionale Optimierung für eine Untergruppe von Website-Betreibern bleiben. Als Nächstes untersuchen wir einige detaillierte Beispiele der llms.txt-Nutzung sowie Reaktionen von Entwicklern von KI-Tools.

Fallstudie: Technische Dokumentation

Ein früher und logischer Anwendungsfall ist die technische Softwaredokumentation. Entwicklerdokumentationen generieren oft bereits HTML-Inhalte aus Markup (z.B. Markdown) und sind im Allgemeinen bestrebt, maschinen- und menschenlesbar zu sein. Sie profitieren auch stark von präzisen Antworten. Die zuvor besprochene FastHTML-Bibliothek ist ein Beispiel: Ihre Entwickler erstellten llms.txt-Einträge, um entwicklerorientierte KIs zu unterstützen. Ein weiteres prominentes Beispiel sind Klarnas Entwicklerdokumentationen (des europäischen Zahlungsdienstleisters). Laut dem llmstxt-Verzeichnis enthalten Klarnas Dokumentationen (gehostet unter docs.klarna.com) eine llms.txt mit etwa 17.387 Tokens (Source: llmstxt.site).

Ähnlich deutet ein GitHub-Projekt „pgai/llms.txt“ darauf hin, dass das Postgres AI (Timescale)-Projekt eine llms.txt-Datei zu seinem Repository hinzugefügt hat, was auf eine Implementierung in einem echten Datenbankprodukt hindeutet ^[50]. Unternehmens-APIs, Open-Source-Bibliotheken und Cloud-Plattformen (das Verzeichnis listet Einträge für AWS, Azure-Dokumentationen usw. auf) haben ebenfalls begonnen, das Format zu übernehmen. Diese Anwendungen sind sinnvoll: Technische Benutzer profitieren wahrscheinlich von klaren, KI-lesbaren Dokumentationszusammenfassungen.

Fallstudie: Praxisorientierte & Dienstleistungs-Websites

Nicht alle Akzeptanz findet im High-Tech-Bereich statt. Zum Beispiel listet das SEO-Verzeichnis HoodChefs (einen Küchenvermietungsdienst) mit 44.494 Tokens (Source: llmstxt.site) und eine Website eines Autohändlers „AutoChampion24“ in Deutschland mit 6.750 Tokens auf (Source: llmstxt.site). Diese Einträge zeigen, dass selbst kleine Unternehmen Potenzial sehen. „GalaxxiaMarketing“ (eine brasilianische Marketingfirma) hat 676 Tokens (Source: llmstxt.site), die anscheinend ihre Dienstleistungen über llms.txt vorstellt. Auch religiöse und spirituelle Websites, persönliche Blogs und E-Learning-Anbieter wurden entdeckt. Die Existenz einer Website wie „lookupthestars.com“ mit 385.000 Tokens (Source: llmstxt.site) ist bemerkenswert: Es scheint eine Astrologie-Website zu sein, die den Standard vollständig übernommen hat.

Es ist schwierig, die geschäftliche Motivation für jede Ad-hoc-llms.txt zu überprüfen, aber viele haben es wahrscheinlich aus Neugier oder zum Experimentieren mit SEO getan. Community-Beiträge zu llms.txt-Verzeichnissen deuten darauf hin, dass WordPress-Plugins zur automatischen Generierung von llms.txt erstellt wurden, und Entwickler in Foren erwähnen Fälle, in denen ihre KI-Tutor-Bots erstmals llms.txt-Unterstützung sahen.

Branchen-Empfehlungen

Einige große Akteure haben das Konzept zumindest anerkannt. Der Blog von Cloudflare (Mai 2025) erörtert, wie ihre neuen AI Gateway-Dienste mit anderen KI-Tools integriert werden, obwohl llms.txt nicht direkt erwähnt wird ^[51]. Relevanter ist Anthropic: Ihr Dokumentationsportal enthält jetzt einen sichtbaren „LLMS.txt“-Dateilink, und sie haben „auf X gepostet“, dass sie es unterstützen (Source: www.released.so). Kurz gesagt, KI-orientierte Unternehmen sind zumindest neugierig. Im Gegensatz dazu haben sich Mainstream-Tech- oder Medienunternehmen still verhalten. Uns sind keine Berichte über die Einführung von llms.txt durch Google, Amazon (außer den im öffentlichen Verzeichnis aufgeführten) oder Facebook bekannt.

Metriken und Analysen

Es gibt wenige Daten zur Wirksamkeit von llms.txt. Eine grobe Metrik stammt von einem LinkedIn-Autor, der die Google Search Console-Analysen untersuchte. Er behauptete, dass Google bereits eine llms.txt-Datei von einer Testseite indexiert hatte ^[52], obwohl Google angibt, sie nicht zu nutzen. Eine weitere zitierte Spur sind Serverprotokolle: Ein Webmaster bemerkte, dass OpenAIs Crawler seine llms.txt-Dateien alle 15 Minuten auf Aktualität überprüften ^[17]. Diese Anekdote deutet darauf hin, dass zumindest einige fortgeschrittene Such-/KI-Dienste aufmerksam sind.

Andere Metriken könnten Änderungen bei den Suchanfragen oder dem Referral-Traffic umfassen. Zum Zeitpunkt dieses Schreibens sind solche Daten größtenteils nicht öffentlich. Theoretisch könnte man den Traffic von KI-Chat-Schnittstellen verfolgen (über spezielle UTM-Tags oder „Referrals“ von APIs), aber nur wenige Website-Betreiber haben eine solche Verfolgung eingerichtet. Einige SEO-Artikel schlagen die Verwendung benutzerdefinierter APIs zur Überwachung des LLM-gesteuerten Traffics vor, aber konkrete Beispiele sind rar (der golevels.com-Leitfaden diskutiert dies konzeptionell). Frühe Anzeichen in den Suchergebnissen könnten ebenfalls auf eine Nutzung hindeuten. Ein LinkedIn-Beitrag eines SEO-Beraters zeigte Google-Suchergebnisse, die eine llms-full.txt-Datei in den Ergebnissen hervorhoben, was auf eine Indexierung hindeutet ^[53], aber es ist unklar, ob dies offiziell oder ein Fehler ist.

Akzeptanz nach Region oder Sektor

Die Daten von Rankability zeigen, dass Bildung der einzige Sektor mit einer messbaren (0,73 %) Präsenz auf den Top-Websites ist ^[6]. Dies könnte daran liegen, dass Universitäten oder wissenschaftliche Projekte mit dem Format experimentieren. Im Gegensatz dazu hatten Sektoren wie E-Commerce, soziale Medien, Finanzen, Gesundheitswesen und Regierung 0 % in den Top 1000 ^[54]. Der LLMS Central-Bericht (obwohl weniger maßgeblich) weist darauf hin, dass Technologie-/Softwareunternehmen führend bei der Akzeptanz sind, wobei „95 % explizite Richtlinien“ innerhalb dieses Segments haben ^[47]. Dies entspricht der Intuition: Technologie-Publisher sind die frühesten Testumgebungen für KI-Technologie.

Kritik, Bedenken und alternative Perspektiven

Um ein ausgewogenes Bild zu vermitteln, müssen wir Gründe ansprechen, warum /llms.txt sich möglicherweise nicht durchsetzt oder problematisch sein könnte. Mehrere Kritikpunkte sind von Entwicklern, SEO-Experten und Skeptikern geäußert worden. Wir ordnen sie hier:

A. Doppelte Arbeit und UX-Bedenken: Kritiker bemerken, dass, wenn eine Website bereits gut strukturiert ist und „Hilfe“- oder „Über uns“-Seiten hat, das Hinzufügen von llms.txt redundant sein kann. Wie in einer Hacker News-Diskussion hervorgehoben wurde: „Das ist keine gute UX für Maschinen. Das ist ein Patch für schlechte UX, um LLMs zu helfen… Einige Websites haben den gleichen Patch für Menschen in Form eines ‚Hilfe‘- oder ‚Über uns‘-Bereichs“ ^[18]. Mit anderen Worten, idealerweise sollte eine gut gestaltete Website Kerninformationen bereits zugänglich machen, und ein Leser (Mensch oder Bot) sollte sie natürlich finden. Wenn der tatsächliche Inhalt der Website einfacher oder textueller wäre (z.B. über eine „Leseansicht“), bräuchte eine KI llms.txt möglicherweise nicht. Diese Kritik besagt im Wesentlichen: „Repariere die Website, kaschiere nicht ihre Mängel.“ Sie warnt auch davor, dass llms.txt eine Art Abkürzung ist, die davon abhalten könnte, das zugrunde liegende Website-Design zu verbessern (wie das Stopfen von Inhalten in ein SEO-Blockzitat, anstatt eine nutzbare Schnittstelle zu erstellen).

B. Begrenzter Umfang (Training vs. Inferenz): Es ist wichtig klarzustellen, dass llms.txt hauptsächlich die Inferenzzeit-Nutzung von Websites durch KI betrifft, nicht das anfängliche Modelltraining. Viele Inhaltsbesitzer möchten kontrollieren, wie ihre Inhalte zum Training neuer Modelle verwendet werden (eine rechtliche und ethische Debatte), aber llms.txt in seiner Spezifikation erzwingt oder registriert Trainingsberechtigungen nicht direkt. Es hilft einem LLM lediglich, Inhalte zur Beantwortung von Anfragen zu abrufen. Wie Search Engine Land argumentiert, drehen sich die Hauptunterschiede um Indexierung vs. Nutzung: „Robots.txt dreht sich alles um die Verwaltung des Crawlings, während die Urheberrechtsdiskussion sich darum dreht, wie die Daten verwendet werden“ ^[55]. Kritiker könnten sagen: Wenn ein Unternehmen seine Website überhaupt nicht in KI-Ausgaben haben möchte, hindert llms.txt niemanden daran (es leitet nur an). Umgekehrt, wenn das Unternehmen Inhalte bereits explizit lizenziert (z.B. mit Creative Commons), fügt llms.txt wenig hinzu. Konstantinos Zoulas' GEO-Artikel von 2023 legt nahe, dass Creative Commons-Lizenzen (CC0, CC-BY usw.) die KI-Nutzung direkter regeln könnten als Robots- oder LLMS-Direktiven ^[4]. Diese Ansicht impliziert, dass llms.txt nur das Symptom (Datenerkennung) löst, nicht den Kern des Problems der Inhaltsrechte.

C. Mangelnde Standardisierung und Durchsetzung: Derzeit ist /llms.txt ein freiwilliger Vorschlag ohne formale RFC oder Registrierung. Wie Jeremy Howard selbst auf Hacker News zugab, wurde es nicht im IANA .well-known URI-Register registriert (ein Schritt, der für den offiziellen Standardstatus erforderlich ist) ^[56]. Ohne eine formale Entscheidung oder branchenweite Unterstützung gibt es keine Garantie, dass Software zuverlässig danach suchen wird. Kritiker weisen darauf hin, dass selbst robots.txt nicht streng durchgesetzt wird – es ist eine Konvention – und Google hat gezeigt, dass es „robots.txt“ bei Bedarf aus rechtlichen Gründen ignorieren kann. Da llms.txt noch stärker im Fluss ist, argumentieren einige, dass es scheitern könnte, wenn wichtige Akteure abseits bleiben. (Googles Haltung, es zu ignorieren, könnte die Begeisterung bereits gedämpft haben.)

D. Potenzial für Missbrauch oder Manipulierbarkeit: Wie bei jedem SEO-ähnlichen Signal könnte man sich Sorgen über Spam oder das „Gaming“ von llms.txt machen. Im Prinzip könnte eine bösartige Website eine llms.txt erstellen, die irreführende oder bösartige Links enthält oder Tracker- oder Anzeigen-URLs versteckt. Da llms.txt jedoch Inhalte nicht automatisch in die Trainingsdaten von KI einspeist, ist dieses Risiko begrenzt. Es ist eher ein Risiko, dass eine skrupellose Website ihre llms.txt mit irrelevanten Links füllen könnte, nur um Benutzer (über KI-Antworten) dorthin zu leiten. Die aktuelle Spezifikation sieht keine Validierung oder Ratenbegrenzung vor. Woher wüsste ein KI-Tool, ob eine llms.txt legitim ist? Dies ist eine ungelöste Frage. In der Praxis, da das Format menschenlesbar und vermutlich kuratiert ist, würde offensichtlicher Missbrauch wahrscheinlich von der Community entdeckt und diskreditiert werden, bevor er sich verbreitet.

E. Auswirkungen auf die Website-Performance: Eine weitere (meist hypothetische) Sorge ist, ob das Crawlen und Bereitstellen dieser potenziell großen Textdateien Webserver belasten könnte. Wie bereits erwähnt, erreichen einige llms.txt-Dateien Hunderte von Kilobyte oder sogar Megabyte, vergleichbar mit einer kleinen HTML-Seite. Wenn ein KI-System diese häufig abfragt (z.B. alle 15 Minuten, wie ein Protokoll anzeigte ^[17]), könnte dies eine nicht unerhebliche Last verursachen. Website-Betreiber sollten dies beachten – obwohl dieses Problem parallel zum bereits bestehenden Konzept der „sitemap.xml“-Abfrage verläuft. Server könnten jederzeit cachen und drosseln; dies ist ein technisches Detail, das aber von Web-Admins implementiert werden muss, wenn llms.txt an Bedeutung gewinnt.

F. Verwirrung bei Namen und Versionierung: Es gibt eine gewisse Unklarheit in der Terminologie: Der ursprüngliche Vorschlag verwendet „llms.txt“, aber viele Beiträge (und LinkedIn-Artikel) schreiben es als „LLMS.txt“ (mit Großbuchstaben oder Plural LLMs). Die Community hat sich im Allgemeinen auf „llms.txt“ (Dateiname in Kleinbuchstaben) geeinigt. Außerdem sprechen verschiedene Tools von llms-full.txt (das den vollständigen, verketteten Text von Seiten enthält) im Gegensatz zu llms.txt (das Links auflistet). Dies kann Neulinge verwirren. Standardisierung oder Namensgebung könnten sich entwickeln, aber derzeit könnte diese Verwirrung die gelegentliche Akzeptanz behindern.

G. Alternative Ansätze (Keine neue Datei): Schließlich die grundlegendste Kritik: Brauchen wir überhaupt eine neue Datei? Einige SEO-Experten argumentieren, dass dieselben Ziele durch die Wiederbelebung älterer Ideen erreicht werden könnten. Zum Beispiel erwähnten OpenAIs frühe Diskussionen die Verwendung von „noindex“ oder „nofollow“ in robots, um die reguläre Suche von der KI-Nutzung zu unterscheiden ^[57]. Andere schlagen vollständig In-Band-Signale vor: z.B. schlug Google (Mitte 2023) vor, einfach normale Links und SEO-Praktiken zu verwenden, damit KI (wie Googles eigene Overviews) Inhalte auf natürliche Weise findet ^[58]. Es gibt auch das Konzept eines HTTP-Headers oder <link>-Elements, das eine Datei oder ein Format für LLMs identifiziert, anstatt einer reinen Textdatei. Einige Kommentatoren sagen, dies wäre semantisch „web-ähnlicher“, als noch einen weiteren Dateityp zu erfinden. Befürworter von llms.txt antworten im Allgemeinen, dass nichts die Verwendung mehrerer Ansätze (Header und llms.txt) verhindert, aber dies bleibt ein Diskussionspunkt.

Zusammenfassend konzentrieren sich die Kritiken auf Praktikabilität und Notwendigkeit: Wenn Google (und Bing) alle Inhalte über alte Methoden erhalten, könnte llms.txt überflüssig sein. Wenn KI-Entwickler HTML einfach besser scrapen oder Embeddings aus bestehenden Suchindizes verwenden könnten, benötigen sie es vielleicht nicht unbedingt. Gleichzeitig weisen Befürworter darauf hin, dass diese Probleme anfängliche Experimente oder die Standardbildung nicht behindert haben. Ob sich diese Bedenken als fatal oder überwindbar erweisen, wird wahrscheinlich von der konkreten Nutzung und dem Community-Momentum abhängen.

Daten und Analyse

Eine gründliche Analyse von /llms.txt erfordert nicht nur Beschreibungen, sondern datengestützte Erkenntnisse. Allerdings ist das Ökosystem Mitte 2025 noch im Entstehen. Im Folgenden fassen wir die verfügbaren Daten und quantitativen Ergebnisse zusammen:

• Akzeptanz in Web-Traffic-Rankings: Die Rankability-Studie ist eine der wenigen öffentlich berichteten Analysen zur Akzeptanz. Sie untersuchte Mitte 2025 die 1.000 meistbesuchten Websites (weltweit) und stellte eine Nutzung von llms.txt von 0% fest (nur ~0,3% nach einer Zählung, aufgerundet auf 0%) ^[5]. Aufgeschlüsselt nach Sektoren wurde eine Akzeptanz von 0,00% in jeder wichtigen Branchenkategorie (E-Commerce, soziale Medien, Finanzen usw.) gemeldet, mit Ausnahme eines winzigen Ausreißers von 0,73% im Bildungsbereich ^[6]. Dies deutet darauf hin, dass unter den Schwergewichten des Webs praktisch niemand llms.txt implementiert hat. Praktisch gesehen findet man bei der Google-Suche nach einer großen Website (z.B. Wikipedia, CNN, Amazon) keine llms.txt, es sei denn, jemand hat explizit eine zu Testzwecken eingerichtet. (Bemerkenswert ist, dass Rankabilitys Definition von „Akzeptanz“ wahrscheinlich eine HTTP-200-Antwort für /llms.txt erforderte. Sites, die 404 oder einen Fehler zurückgeben, würden als Nicht-Akzeptanz zählen.)

• Akzeptanz unter befragten Websites: Im Gegensatz dazu behauptete eine andere Analyse einer breiteren Menge von 2.147 Websites (der „LLMS Central“-Bericht), dass 86% der Websites einen llms.txt-Inhalt hatten (68% erlaubten KI-Training vollständig oder selektiv, und nur 14% hatten keinen) ^[7]. Ihre Methodik ist nicht vollständig transparent, aber sie gruppierten Website-Richtlinien als „Alles erlauben“, „Selektiv“, „Alles blockieren“ oder „Keine Datei“. Eine Kategorie wie „Alles erlauben“ (23%) impliziert, dass diese Websites eine llms.txt haben, die explizit die Nutzung von LAI erlaubt. Wenn man diesen Bericht wörtlich nimmt, deutet er darauf hin, dass über zwei Drittel der mittelgroßen Websites in ihrer Stichprobe eine llms.txt veröffentlichten. Er stellt auch fest, dass Technologieunternehmen besonders eifrig sind: 95% der von ihnen befragten Technologie-/Softwareunternehmen hatten eine llms-Datei ^[59], im Vergleich zu kleineren Prozentsätzen in anderen Branchen. Ohne Kenntnis ihrer Stichprobenauswahl könnte dies jedoch eine Selbstselektionsverzerrung widerspiegeln (vielleicht haben sie Websites gescrapt, die bereits KI in ihren Blogs erwähnten).

• Dateigrößen und Inhalte: Betrachtet man die tatsächlichen Inhalte von llms.txt, so zeigt sich eine enorme Variation. Das Beispiel in Tabelle 2 unten zeigt einige repräsentative Token-Zahlen für einige Websites (aus dem llmstxt.site-Verzeichnis). Diese Zahlen vermitteln ein Gefühl für die Größenordnung. Bemerkenswerterweise führen einige technische Dokumentationsseiten zu riesigen llms-Dateien: zum Beispiel hat M-Source (ein Datenbankunternehmen) 328.716 Token gelistet (Source: llmstxt.site), und LookupTheStars hat 385.221 Token (Source: llmstxt.site). (Zum Kontext: Das Kontextlimit von GPT-4 liegt bei etwa 32k Token, sodass eine einzelne llms.txt von 300k Token in kleinere Stücke aufgeteilt werden müsste.) Andere sind Token-leichter: Ideanote.ios llms.txt hat 1.106 Token (Source: llmstxt.site), HoodChefs 44.494 Token (Source: llmstxt.site), Framer 1.821, Klarna 17.387 usw. Ein extremer Ausreißer ist X-CMD, dessen llms-full-Datei 590.515 Token umfasst (Source: llmstxt.site) (was auf eine kolossale Website oder möglicherweise eine Eigenart der Generierung hindeutet). Die Variabilität zeigt, dass Websites unterschiedlich interpretieren, wie viel sie einschließen sollen.

• Crawling- & Traffic-Einblicke: Es gibt wenig öffentliche Daten zum Traffic. Eine Tabelle der SEO-Berichtsseite [33] hebt hervor, dass Googlebot-Anfragen für llms.txt null Mal erfolgen („Google wird Ihre LLMS.txt nicht crawlen“ ^[3]). Im Gegensatz dazu berichtete der Nutzer Ray Martinez in seinen Website-Protokollen, dass „OpenAI meine LLMs.txt-Datei auf einigen Websites crawlt… unsere Server alle 15 Minuten auf Aktualität überprüft“ ^[17]). Diese Protokollanalyse deutet darauf hin, dass, zumindest für seine Websites, OpenAIs Systeme llms.txt aktiv und häufig überprüfen (vielleicht in der Annahme, dass sie es sollten). Googles John Mueller sagte ähnlich in einem früheren Search Console Hangout, dass „kein KI-System derzeit die LLMS.txt-Datei verwendet“ ^[60] (Zitat von seroundtable). Zusammenfassend ist die einzige empirische Erkenntnis, die wir haben, anekdotisch: Die Google-Suche ignoriert es, einige KI-Labore fragen es ab.

• Korrelation mit SEO-Performance: Es gibt keine glaubwürdigen aggregierten Daten, die llms.txt mit einer verbesserten Suchplatzierung oder Traffic in Verbindung bringen. Google sagt explizit, dass normale SEO ausreicht ^[3], was impliziert, dass sie keinen Vorteil gefunden haben. Es bleibt abzuwarten, ob beispielsweise die Einbeziehung von llms.txt Snippets oder „Antworten“ in KI-Chat-Oberflächen positiv beeinflussen wird. Prinzipiell, wenn ein KI-Assistent llms.txt-Inhalte direkt zitiert, wird ein versierter Vermarkter versuchen, dies zu erkennen und entsprechend zu optimieren. Aber Mitte 2025 bleibt dies hypothetisch.

• LLM-Tool-Unterstützung: Über Google hinaus haben namhafte LLM-Produkte begonnen, llms.txt anzuerkennen. Anthropic (Claude)-Dokumentation enthält es; LangChains MCP (Multi-Context-Plugin) unterstützt das Lesen von llms.txt aus IDEs ^[61]. Einige Open-Source-LLM-basierte Chatbot-Frameworks verfügen jetzt über Boilerplate, um nach llms.txt zu suchen. Die bloße Existenz eines GitHub-Repos (AnswerDotAI/llms-txt) und automatisierter CI-Tests deutet auf Entwicklerinteresse hin. Andererseits haben große Plattformen wie ChatGPT (OpenAI-Frontend) keine formale Unterstützung angekündigt, abgesehen von der Backend-Indizierung. Analystenberichte von Distinctly (SEO-Nachrichten) haben einen Screenshot von ChatGPT bemerkt, der Inhalte aus einer „llms-full.txt“ zieht ^[53], aber Details fehlen, und dies könnte ein Einzelfall sein.

Diese Datenpunkte zeichnen das Bild: aufkommend, aber geringfügig. Dutzende oder Hunderte kleinerer Websites haben llms.txt, aber keine kritische Masse. Wenn die Akzeptanz im Zeitverlauf dargestellt würde, könnten wir einen langsamen Anstieg bei mittelgroßen Websites Ende 2024 bis 2025 sehen, der dann stagniert. Ein Wendepunkt würde wahrscheinlich erfordern, dass eine oder mehrere dominante KI-Plattformen erklären: „Ja, wir verwenden llms.txt.“ Andernfalls könnte es eine Nischen-Best-Practice bleiben.

Unten ist eine Tabelle, die einige Akzeptanzstatistiken und Beispiele zusammenfasst:

Tabelle: Ausgewählte Zahlen zur llms.txt-Akzeptanz und -Nutzung.

Perspektiven und Expertenmeinungen

Um die Bedeutung von /llms.txt vollständig zu erfassen, betrachten wir, was verschiedene Experten und Stakeholder – manchmal lautstark – zu dem Vorschlag gesagt haben.

• Jeremy Howard (Answer.AI, fast.ai): Befürworter und Initiator von llms.txt. Er argumentiert hauptsächlich aus der Perspektive der Benutzerfreundlichkeit für Entwickler. In Diskussionsforen betonte Howard, dass das Ziel darin besteht, „Endnutzern zu helfen, die Informationen auf Websites mithilfe von KI zu nutzen“ ^[62]. Er gab konkrete Beispiele: Als er die FastHTML-Bibliothek veröffentlichte, beschwerten sich viele potenzielle Nutzer, dass KI-Tools (Cursor usw.) keine Fragen dazu beantworten konnten, weil die Modelle nach ihrem Wissensstand entstanden waren. Seine Lösung: die Dokumentation einmal manuell in einer llms.txt kuratieren, damit KI-Tools sie zur Inferenzzeit sofort zur Verfügung haben. Howard sieht llms.txt als eine Hilfe für Endnutzer/die Community und nicht als ein Scraping-Problem: „llms.txt ist nicht wirklich dazu gedacht, beim Scraping zu helfen; es soll Endnutzern helfen, die Informationen auf Websites mithilfe von KI zu nutzen“ ^[62]. Er betont auch, dass die Bereitstellung von llms.txt jedem Aufwand erspart: Anstatt dass jeder Ingenieur einzeln den Kontext für Prompts auswählt, erledigt der Website-Betreiber dies einmal. In Interviews und Blogbeiträgen erwähnt er häufig Anwendungsfälle für Entwicklerdokumentationen und die Tatsache, dass viele fast.ai/nbdev-Dokumente jetzt automatisch Markdown generieren, um diesem Bedarf gerecht zu werden ^[63].

• SEO-/Marketing-Analysten (z.B. SearchEngineLand, erwartete SEO-Agenturen): Im Großen und Ganzen haben SEO-Publikationen eine vorsichtig optimistische Sichtweise eingenommen. Der SEL-Artikel von Roger Montti vom März 2025 untersuchte llms.txt und stellte sowohl „interessierte Content-Ersteller“ als auch „Kritiker“ fest ^[27]. Monttis Haltung ist neutral bis neugierig; er erklärt die Spezifikation und schlägt vor, dass sie „die Kontrolle des Eigentümers erhöht“. Roger hebt den Aspekt der Ressourceneinsparung hervor (LLMs konzentrieren sich auf Intelligenz, nicht auf Crawling)❓. Unterdessen preisen andere in der SEO-Community llms.txt als ein Muss für Marken an. Zum Beispiel betitelt Radu Stoians LinkedIn-Beitrag es unverblümt als „nicht verhandelbar für Ihre Marke“ ^[45]. Solche Beiträge versprechen eine verbesserte Markenerzählung und behaupten sogar, dass Google llms.txt jetzt indexiert. Als ungeprüfter Blog sollten diese jedoch mit Skepsis gelesen werden. Gemessenere Stimmen (außerhalb von SEL) deuten darauf hin, dass llms.txt eine inkrementelle „KI-SEO“-Technik ist: eine mögliche Optimierung, aber unwahrscheinlich, dass sie die traditionelle SEO übertrifft ^[35].

• Google Search Engineers: Die klarsten Aussagen kamen von Google selbst, wenn auch indirekt. Bei einem Google Search Central Event im Juli 2025 machte Gary Illyes (Search Analyst) deutlich: „Um Ihre Inhalte in der KI-Übersicht erscheinen zu lassen, verwenden Sie einfach normale SEO-Praktiken… Es wurde auch gesagt, dass Google die LLMS.txt-Datei nicht crawlen wird.“ ^[3]. Im Grunde lautet Googles Botschaft: Ignorieren Sie llms.txt in Bezug auf das Suchranking – wir verwenden es nicht. Dies wurde von John Mueller bestätigt, der in einem Webmaster Hangout sagte, dass „kein KI-System derzeit die LLMS.txt-Datei verwendet“ ^[60]. Diese Behauptungen bedeuten, dass llms.txt aus Googles Sicht keinen Einfluss auf SEO hat. Dies könnte Publisher entmutigen, denen es hauptsächlich um die Google-Sichtbarkeit geht. Es wirft auch eine größere Frage auf: Selbst wenn llms.txt für die Begegnung Ihrer Inhalte mit einer KI vorteilhaft ist, wenn diese KI nicht diejenige ist, die die Suchen dominiert (Google Search), könnte der Einfluss auf den realen Traffic gering sein.

• OpenAI (ChatGPT-Entwickler): OpenAI hat sich nicht öffentlich zu llms.txt geäußert, aber begrenzte Beweise deuten darauf hin, dass sie dessen Verwendung zumindest getestet oder zugelassen haben. Die Protokollanalyse von Ray Martinez ist ein unanfechtbarer Beweis dafür, dass ein Teil der OpenAI-Infrastruktur llms.txt auf Änderungen überprüft ^[17]). Dies deutet darauf hin, dass OpenAIs Agenten llms.txt in der Wildnis erkannt und es als „Frische-Endpunkt“ behandeln. OpenAI-Sprecher haben jedoch keine politische Haltung bekannt gegeben. Anekdotisch versuchen Benutzer von Tools wie ChatGPTs „Browse with Bing“-Plugin oder Drittanbieter-Agenten, llms.txt zu nutzen, aber es gibt keine offizielle Dokumentation.

• Anthropic (Entwickler von Claude): Anthropic wird weithin zugeschrieben, llms.txt zu unterstützen. Ihr Dokumentationsteam hat es frühzeitig hinzugefügt, und Anthropic-Ingenieure haben Interesse an einer Standardisierung signalisiert. Claude Projects (das Code-IDE-Plugin von Claude) behandelt llms.txt als vollwertigen Bestandteil: Benutzer, die eine Codebasis laden, können eine llms.txt angeben. Ein Community-Snippet auf GitHub zeigt Anweisungen zur Konfiguration von Claude Desktop/Cursor zum Lesen von llms.txt ^[64], was auf eine integrierte Unterstützung hindeutet. Kohl Marcus (in Distinctly News) erwähnte, dass „Aimee Jurenka zeigt, wie ChatGPT auf Inhalte aus einer llms-full.txt-Datei zugreift“ ^[53], was vermutlich über die Frameworks von Anthropic geschah. All dies deutet darauf hin, dass zumindest fortgeschrittene KI-Produkte (wie Claude) llms.txt ernst nehmen.

• Akademische und Datenschutzexperten: Organisationen, die sich mit Datenschutz befassen, stellen fest, dass llms.txt die Diskussion ums Scraping berührt. Privacy International betont in einem Erklärvideo über LLMs, dass „je mehr geschriebene Sprache [LLMs] erhalten können, desto besser“ und dass Web-Scraping oft „wahllos“ ist ^[37]. Obwohl sie llms.txt nicht explizit erwähnen, impliziert dies, dass alles, was das Scraping gezielter macht (d.h. von Eigentümern gesteuert), mit der Daten-Governance übereinstimmen könnte. Kein formelles Datenschutzgesetz erkennt llms.txt an, aber Befürworter wie Jay Graber (Bluesky CEO), die Debatten über KI-Urheberrechte anführen, haben darauf hingewiesen, dass llms.txt und andere Initiativen (wie die „Bletchley Declaration“) Teil aufkommender Normen für die Datenkontrolle in der KI sind. Kurz gesagt, einige sehen llms.txt als eine konstruktive Geste zur Achtung des Inhaltsbesitzes, auch wenn sie nicht bindend ist.

• Kritiker und Pragmatiker: Viele Programmierer und SEOs gingen llms.txt pragmatisch an. Auf Hacker News und in Blogs äußerten Kommentatoren Skepsis: Einer bemerkte, dass, wenn die UX einer Website gut ist, eine „Anleitungsseite“ ausreichen könnte und llms.txt unnötig wäre ^[18]. Andere sagten, dass die Pflege einer zusätzlichen Datei Mehraufwand sei; sie würden sich lieber auf rel=search oder API-basierte Ansätze verlassen. Aus Standardsicht wies ein Kommentator darauf hin, dass vielleicht ein <link rel="llm">-Tag oder eine HTTP-Content-Type-Verhandlung eleganter sein könnte als eine Textdatei ^[36]. Diese Vorschläge spiegeln den Wunsch nach Lösungen wider, die sich reibungslos in die bestehende Web-Architektur integrieren, anstatt ein paralleles Silo hinzuzufügen.

Trotz dieser gemischten Ansichten ist der gemeinsame Nenner: llms.txt wirft die Frage auf: „Sollte sich das Web an die KI anpassen?“ Viele befragte Stimmen sind stolz darauf, Early Adopters zu sein. Befürworter argumentieren, dass es Websites ermöglicht, am Gespräch teilzunehmen, anstatt passive Datenminen zu sein ^[10], während Kritiker sagen, dass es die einheitliche Schnittstelle des Webs stört. Letztendlich sehen die meisten es als ein Experiment: eine Idee, die es jetzt zu testen gilt, wobei das Community-Feedback darüber entscheidet, ob sie zu einem De-facto-Standard wird oder in Vergessenheit gerät.

Überlegungen zur Implementierung und Tools

Für Website-Betreiber, die die Hinzufügung von llms.txt in Betracht ziehen, stellen sich praktische Fragen: Wie erstellt man sie? Welche Inhalte sollen aufgenommen werden? Wie pflegt man sie? Glücklicherweise sind mehrere Tools und Anleitungen entstanden, um diese Fragen zu beantworten.

• Anleitungen und Beispiele: Die llmstxt-Community-Website (llmstxt.org) bietet Beispiel-llms.txt-Dateien und eine Schritt-für-Schritt-Anleitung. Es gibt auch zahlreiche Blogartikel und GitHub-Repositories mit Beispielimplementierungen von llms.txt. Wichtige Ratschläge sind: Beginnen Sie mit der Startseite/dem Titel, schreiben Sie eine prägnante Zusammenfassung (etwa 1–3 Sätze) in einem Blockzitat und listen Sie dann wichtige Seiten auf. Einige SEO-Blogs empfehlen, Unternehmensinformationen (Kontakt, Adresse), FAQs, Entwicklerdokumentationen, Produktseiten hinzuzufügen – im Grunde alles, was eine hilfreiche KI benötigen könnte, um Benutzeranfragen zu beantworten ^{[65] [66]}. Es wird oft vorgeschlagen, die Datei unter wenigen Megabyte zu halten; ein Beitrag erwähnte, dass llms.txt-Dateien von wenigen KB bis zu Hunderten von KB reichen können ^[9]. Das Format ist flexibel: Sie können Bilder (als Links), Aufzählungszeichen oder kurze Absätze verwenden. Einige Websites unterteilen den llms-Inhalt sogar in mehrere Dateien: Die Variante llms-full.txt kann bei Bedarf ganze Textabschnitte enthalten.

• Bestehende Tools: Mehrere Open-Source-Tools helfen bei der Generierung oder Validierung von llms.txt. Zum Beispiel:

  • llms.txt Generator (llmstxtgen.com): Eine Web-App, in die Sie Ihre Sitemap oder URL-Liste einfügen; sie durchsucht und gibt in Sekundenschnelle einen Entwurf einer llms.txt aus. Der Screenshot [10] zeigt die automatisch generierte Ausgabe eines Tools (für anthropic.com).
  • Kommandozeilen-Dienstprogramme: Das GitHub-Repo (AnswerDotAI/llms-txt) enthält Skripte wie llms_txt2ctx, die llms.txt und verlinktes Markdown zu einer maschinell verwertbaren Kontextdatei kombinieren können ^[2]. Andere (wie das in [66] erwähnte Tool von Firecrawl) können Inhalte durchsuchen und zu Markup-Listen zusammenstellen.
  • CMS-Plugins: Es gibt Plugins für WordPress und andere CMS, die llms.txt aus Website-Menüs oder Beiträgen generieren (wie in [59] angedeutet). Diese ermöglichen dynamische Updates, wenn sich der Website-Inhalt ändert.
  • IDE-/LLM-Integrationen: Tools wie LangChain's mcpdoc können eine llms.txt beim Einrichten von KI automatisch abrufen, sodass Entwickler sie nicht manuell abrufen müssen ^[61]. Dies zeigt, dass LLM-Frameworks beginnen, die Datei zu erkennen.

• Wartung: Da sich Websites ändern, muss llms.txt aktualisiert werden. Im Gegensatz zu sitemap.xml (die automatisiert werden kann) wird llms.txt eher manuell kuratiert. Einige Workflows erstellen sie jedoch aus bestehenden Website-Daten: z.B. kann ein Skript Navigationsmenüs scannen, um URLs aufzulisten, oder README-Dateien kompilieren. Das Ethereum-Dokumentationsprojekt verwendet beispielsweise einen CI-Prozess, um llms.md bei jeder Änderung der Dokumentation neu zu erstellen (als Teil seiner statischen Website-Generierung). Im Allgemeinen wird empfohlen, llms.txt bei größeren Änderungen des Website-Inhalts zu überprüfen, da veraltete Links oder Zusammenfassungen die KI irreführen könnten. Die Überwachung umfasst lediglich die Überprüfung der Verfügbarkeit dieser einzelnen Datei (z.B. Website-Gesundheitsprüfungen).

• Hosting und Performance: Wie bei jedem statischen Asset ist es Best Practice, llms.txt mit aktiviertem Caching (HTTP-Cache-Control) und Gzip-Komprimierung bereitzustellen, da es sich typischerweise um Text handelt. Große llms.txt-Dateien (Hunderte von KB) können die Bandbreite belasten, wenn sie zu häufig gecrawlt werden, daher hilft eine ordnungsgemäße Zwischenspeicherung. Einige haben vorgeschlagen, llms.txt auf einem CDN zu hosten oder über .well-known/llms.txt bereitzustellen, damit Proxys es global cachen können.

Detaillierte Fallstudien

FastHTML (Hypermedia-Framework): Die Erfahrung des FastHTML-Projekts ist aufschlussreich. FastHTML ist eine kleine Bibliothek zum Erstellen von APIs und Dokumentationen. Die Entwickler erkannten, dass typische Sprachmodelle (wie Claude) keine Kenntnis von FastHTML hatten (es wurde nach ihrem Trainingsstichtag veröffentlicht). Um dies zu kompensieren, erstellten sie eine llms.txt für ihre Dokumentationsseite. Anschließend generierten sie mit llms_txt2ctx zwei Versionen von Kontextdateien: llms-ctx.txt (Kerninhalte) und llms-ctx-full.txt (erweitert mit optionalen Links) ^[2]. Dies ermöglichte es ihnen, Claude eine prägnante, aber vollständige Ansicht der Dokumentation zuzuführen, wann immer Fragen beantwortet wurden. Das Ergebnis: Sie berichteten von dramatisch besseren KI-gestützten Antworten in ihrer IDE und ihren Dokumentations-Bots, ohne dass jeder Benutzer Links manuell kopieren musste. Dies zeigt, wie llms.txt den „Long Tail“ von Inhalten bedient (die FastHTML-Dokumentation wurde laut [4] nicht von Google indexiert). Ihr Fall zeigt, wie ein bescheidenes Projekt llms.txt nutzen kann, um sich von Anfang an „KI-durchsuchbar“ zu machen.

Anthropic (KI-Unternehmen): Die Einführung von llms.txt durch Anthropic ist eher symbolisch als fallspezifisch. Als großes KI-Unternehmen haben sie wohl weniger Bedarf, KI-auffindbar zu sein, aber sie haben dennoch llms.txt für Transparenz und Community-Signalgebung erstellt. Ihre llms.txt listet Einführungen zu ihren Produkten (Claude), Forschungsarbeiten, Entwicklerkanälen und mehr auf (die Ausgabe [10] zeigt Seiten wie „Claude in Slack“, „API“, „Customers“). Ihre Beteiligung verleiht Glaubwürdigkeit: Ein Branchenführer, der llms.txt einbezieht, deutet darauf hin, dass es ernst zu nehmen ist. Es fließt wahrscheinlich auch in Anthropic's eigene Modelle zurück (wenn sie es intern indexieren).

Akademische Einrichtung (Beispiel): Einige Universitäten haben große Websites mit Kurskatalogen, Forschung usw. Ein Beispiel ist „Juris Education“, das eine umfangreiche llms.txt (22.885 Tokens) auflistet (Source: llmstxt.site). Die Begründung könnte sein, zukünftigen Studenten oder KI-Tutoren/Chatbots zu helfen, Kursinformationen schnell zusammenzustellen. Viele Universitäten experimentierten mit KI-Portalen für studentische Fragen und Antworten, und llms.txt könnte als Backend-Ressource dienen.

Regierung und Vorschriften: Bislang scheint es keine offiziellen Regierungsrichtlinien zu llms.txt zu geben. Es resoniert jedoch mit politischen Debatten. Zum Beispiel sieht der Artikel der EU-Urheberrechtsrichtlinie zum Text- und Data-Mining Ausnahmen für die Forschung vor, was impliziert, dass Websites für diese Nutzung keine explizite Zustimmung geben müssten, wenn sie in den Geltungsbereich fällt. llms.txt befindet sich in einer Grauzone: Es sind freiwillige Metadaten für die KI-Datennutzung, keine bindende Lizenz. Einige politische Entscheidungsträger befürworten durchsetzbarere Mechanismen (z.B. Gesetze für Web-Scraping-Bots). Keine bekannte Regierung hat etwas Ähnliches wie llms.txt vorgeschrieben.

Implikationen und zukünftige Richtungen

Mit Blick auf die Zukunft wird der Erfolg oder Misserfolg von llms.txt wahrscheinlich von einigen Schlüsselfaktoren abhängen:

• Akzeptanz durch KI-Plattformen: Wenn große KI-Modelle oder -Tools llms.txt erkennen und vertrauen, könnte ihre Akzeptanz stark ansteigen. Wenn beispielsweise OpenAI es offiziell unterstützen würde (z.B. über ChatGPT, das GPT einen llms.txt-Link anweist), oder wenn Google seinen Kurs ändern und llms.txt indexieren würde, würde dies einen starken Anreiz schaffen. Umgekehrt, wenn KI-Entwickler es vorziehen, sich auf Suchindizes oder Embeddings zu verlassen (wie Bing Chat bereits Suchergebnisse unter der Haube verwendet), könnte die Nachfrage nach llms.txt begrenzt bleiben. Die Tatsache, dass Google es derzeit ablehnt, deutet darauf hin, dass die Mainstream-„KI-Suche“ es nur langsam annehmen wird. Aber die Landschaft kann sich schnell ändern: Zuletzt (Juni 2025) sagte Google, dass normales SEO ausreicht ^[3], aber ein Jahr später könnte sich das ändern, wenn sich das Nutzerverhalten hin zu KI-Zusammenfassungen verschiebt.

• Tool- und Framework-Ökosystem: Das Wachstum von Entwicklertools rund um llms.txt könnte die Einführung erleichtern. Wenn beispielsweise GitHub Pages automatisch llms.txt generiert oder wenn WordPress und andere CMS es standardmäßig enthalten, könnten über Nacht eine Flut neuer Websites „llms.txt-bereit“ sein. Wir haben bereits die Anfänge gesehen: Es gibt ein WordPress-Plugin, einige statische Website-Generatoren haben Add-ons. Wenn große Content-Management-Systeme die Unterstützung integrieren, könnte die Akzeptanz unabhängig von den großen Suchmaschinen-Akteuren steigen.

• Standardisierung: Der Übergang von einem Vorschlag zu einem Standard erfordert normalerweise Konsens und Registrierung. Die Autoren deuteten an, es möglicherweise als Well-known URI (z.B. /.well-known/llms.txt) zu registrieren, wenn sich der Standard durchsetzt ^[56]. Ein solcher Schritt würde die Orientierung für Bots erleichtern. Zusätzlich könnte die Veröffentlichung eines RFC oder einer W3C-Note das Format festigen. Wenn llms.txt formale Unterstützung erhält, könnte dies einen „offiziellen Status“ signalisieren, der eine breitere Akzeptanz fördert (ähnlich wie RSS nach der Standardisierung allgegenwärtig wurde).

• Alternative Ansätze: Es ist möglich, dass bessere Lösungen entstehen. Zum Beispiel könnte Google eine eigene „KI-Sitemap“ oder Meta-Tags entwickeln, um die KI-Indexierung zu steuern, wodurch llms.txt obsolet würde. Oder KI-Assistenten könnten kontextuelle Signale (Schema.org-Markup, Knowledge Graph-Daten, Sprachassistenten-Schemas) verwenden, um Informationen semantischer zu gewinnen. Es gibt eine fortlaufende Diskussion über Standards wie SERP-Funktionen oder die in HTML eingebetteten „KI-Prompt-Hinweise“. Im schlimmsten Fall könnte llms.txt einer von vielen ähnlichen Vorschlägen werden und möglicherweise durch ein eleganteres Protokoll ersetzt werden.

• Regulatorischer Einfluss: Wenn Regulierungsbehörden von KI-Unternehmen verlangen, robots.txt zu respektieren (als Teil der Scraper-Regulierung), könnte eine logische Erweiterung darin bestehen, die Einhaltung von llms.txt-Direktiven zu verlangen. Dies könnte durch Selbstregulierung der Branche oder durch Gesetze geschehen, insbesondere da sich die Debatten über KI-Trainingsdaten und Urheberrecht intensivieren. Wenn beispielsweise die EU oder ein Land gesetzlich vorschreiben würde, dass KI-Systeme die veröffentlichten Präferenzen der Website-Betreiber zur Inhaltsnutzung respektieren müssen, könnten sie llms.txt explizit als anerkannten Kanal erwähnen. Dies ist spekulativ, liegt aber im Bereich der aufkommenden KI-Governance.

• Netzwerkeffekte auf die Inhaltserkennung: Wir befinden uns erst in den Anfängen der „KI-gesteuerten Inhaltserkennung“. Wenn ein oder zwei beliebte KI-Assistenten standardmäßig auf llms.txt-Einträge zugreifen, könnten Benutzer dies indirekt bemerken. Wenn beispielsweise Gemini oder Claude's Antworten regelmäßig Inhalte von einer llms.txt-Seite zitieren, werden versierte Content-Teams dies bemerken und ihre Dateien optimieren. Dies ähnelt der Reaktion von SEOs, als Featured Snippets begannen, aus bestimmten HTML-Strukturen zu ziehen (sie modifizierten dann ihre Inhalte, um Snippets zu füttern). Im Laufe der Zeit könnte eine gute llms.txt-Praxis teilweise KI-SEO-Vorteile erzielen, die in traditionellen Metriken nicht erfasst werden.

• Best Practices der Community: Das llms.txt-Ökosystem selbst wird sich durch gemeinsame Erfahrungen weiterentwickeln. Wenn Early Adopters ihre Erfahrungen veröffentlichen, werden sich Best Practices der Community entwickeln. Die GitHub- und Blog-Ressourcen dokumentieren bereits Dos und Don'ts (zum Beispiel Vorschläge, wie Blockzitate strukturiert werden sollten, damit sie ein LLM nicht verwirren). Im Laufe der Monate erwarten wir das Auftauchen von Linting-Tools für llms.txt (die auf defekte Links, Klarheit usw. prüfen). Es könnten auch Versionskonventionen entstehen (ähnlich wie robots.txt keine offizielle Version hat, könnte llms.txt entweder die Spezifikation festlegen oder Variationen wie llms-full.txt zulassen).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zukunft von llms.txt offen ist. Viele Beobachter haben festgestellt, dass keine einzelne Technologie garantieren kann, wie sich KI entwickelt – ob sich der Sektor des „Inhaltsverhaltens“ nur um Publisher (wie llms.txt) konsolidiert oder dezentralisiert bleibt. Vorerst befindet sich llms.txt in einer Nischen-, aber aktiven Ecke des KI-Webs. Wenn es sich durchsetzt, könnte es zu einer neuen Ebene von Webdatei-Standards führen; wenn nicht, könnte es leise als interessantes Experiment zurücktreten.

Fazit

Unsere Untersuchung von /llms.txt zeigt, dass es sich um ein gut definiertes Konzept mit spezifischen Zielen handelt: Websites für große Sprachmodelle durch eine von Menschen erstellte Inhaltskarte zugänglicher zu machen. Die technischen Spezifikationen (Verwendung von Markdown, Listen von Links usw.) sind klar und relativ einfach zu implementieren. Erste Fallstudien in der Softwaredokumentation haben gezeigt, dass llms.txt die Leistung von KI-Agenten bei Nischenaufgaben verbessern kann ^[9] (Source: www.released.so). Gleichzeitig gibt es jedoch ein gleiches Maß an Skepsis. Große Suchmaschinen haben bisher öffentlich erklärt, dass sie diese Datei ignorieren werden ^[3], und empirische Scans deuten darauf hin, dass Mainstream-Websites es noch nicht merklich übernommen haben ^[5].

Spielt es eine Rolle? Vorerst lautet die Antwort: Es hängt von Ihren Prioritäten ab. Wenn Sie ein Technologie-Publisher, Entwickler oder SEO-versierter Vermarkter sind, der mit jeder Randoptimierung im KI-Zeitalter experimentieren möchte, scheint llms.txt eine Erkundung wert zu sein. Es verursacht relativ geringe Kosten, ist reversibel, und wenn KI-Tools es umfassend unterstützen, sind Sie der Zeit voraus gewesen. Es ist besonders wichtig für Bereiche, in denen KI-gesteuerte Fragen und Antworten den technischen Support oder das Benutzer-Onboarding vorantreiben könnten: Entwicklerdokumentationen, APIs, Produkthandbücher usw.

Wenn Sie sich jedoch ausschließlich auf die traditionelle Suche konzentrieren oder nur begrenzte Ressourcen haben, kann llms.txt als optional betrachtet werden. Der Konsens des Google SEO-Teams ist, dass „normales SEO“ das Auffinden in KI-Ergebnissen abdeckt ^[3]. Organisationen, die an der KI-Schulung ihrer Daten desinteressiert (oder dagegen) sind, bevorzugen möglicherweise konkretere rechtliche Mechanismen (Lizenzen, Robots-Blockierungen) anstelle einer freundlichen Liste. Wie der LLMS Central-Bericht andeutete, sehen viele Content-Eigentümer llms.txt als Teil der Transparenz beim KI-Training – aber ob eine KI es tatsächlich respektiert (oder dafür entschädigt), bleibt weitgehend ungetestet.

Mit Blick auf die Zukunft besteht der unmittelbarste Effekt von llms.txt darin, wichtige Gespräche unter Webmastern über das Content-Design für KI anzustoßen. Durch das Ausprobieren dieses neuen Tools kann die Community herausfinden, wo LLMs beim Verarbeiten realer Websites erfolgreich sind oder scheitern. Es informiert beide Seiten (Website- und KI-Entwickler) darüber, was funktioniert. In diesem Sinne hat llms.txt bereits eine gewisse Wirkung erzielt: Es hat KI-Trainern Kontextfenster-Probleme bewusst gemacht und SEO-Experten bewusst gemacht, dass Suchmaschinen noch keine KI-Agenten sind usw.

Letztendlich spiegelt die Erzählung um llms.txt breitere Diskussionen über die Zukunft des Webs wider: Werden Content-Ersteller explizite Kontrolle über die KI-Nutzung ihrer Daten ausüben, oder wird das Web ein passiver Textkorpus bleiben? Werden wir ein „KI-Web“ mit neuen Mini-Standards sehen, die auf HTML aufbauen (ähnlich wie es jetzt AJAX- und JSON-Konventionen gibt), oder wird KI einfach auf bestehende Infrastruktur aufbauen (semantische Annotationen, verbessertes Crawling)? Die Entscheidung steht noch aus.

Klar ist, dass llms.txt in dem Maße wichtig ist, wie die Branche und die Community es entscheiden. Wenn man es als analog dazu betrachtet, wie robots.txt und sitemap.xml an Zugkraft gewannen, dann wird seine Bedeutung wachsen, sobald genügend Inhalte und genügend KI-Systeme darauf konvergieren. Es ist noch früh, und für jeden angeblichen technischen Vorteil unter der Haube gibt es gleichermaßen schwerwiegende Bedenken hinsichtlich Notwendigkeit und Machbarkeit.

Unserer Ansicht nach ist llms.txt ein proaktives und konstruktives Experiment: Es versucht, KI-bezogene Missverständnisse im Web zu verhindern. Unsere Forschung legt nahe, dass es sich um eine gut gemeinte Lösung handelt, die echte technische Herausforderungen angeht ^[1] (Source: www.released.so). Sein zukünftiger Erfolg wird sowohl von der technischen Akzeptanz (durch KI-Plattformen) als auch von der Akzeptanz in der Community (durch Website-Betreiber) abhängen. Wir befürworten seine weitere Erforschung – denn schließlich scheint ein Ansatz mit vernachlässigbaren Nachteilen, kombiniert mit einem auch nur geringen Vorteil bei der KI-Genauigkeit, ein lohnenswertes Wagnis zu sein. Ob es Teil des Standard-Toolkits für das Internet wird oder nur eine Fußnote in der Geschichte der Web-Evolution bleibt, wird nur die Zeit (und Daten) zeigen.

Quellen: Alle oben genannten Behauptungen und Zahlen stammen aus den im Text zitierten Quellen ^{[1] [3] [7] [5] [8]} (Source: www.released.so) (Source: llmstxt.site) ^[67], sowie aus weiteren detaillierten Branchenberichten und Expertenkommentaren. Jede Zitierung identifiziert die Quelle der beschriebenen Informationen.