Die Idee hinter llms.txt
Klassische Suchmaschinen orientieren sich an der robots.txt und der Sitemap, um zu verstehen, welche Seiten sie crawlen dürfen und wie die Website aufgebaut ist. KI-Suchmaschinen (ChatGPT, Perplexity, Claude, Google AI Overviews) brauchen etwas Ähnliches – aber mit einem entscheidenden Unterschied: Sie wollen nicht nur wissen, welche URLs es gibt, sondern wer die Organisation dahinter ist und welche Inhalte besonders relevant und vertrauenswürdig sind.
Genau das leistet llms.txt. Es ist eine einfache Textdatei, die in natürlicher Sprache beschreibt, was die Website und die Organisation dahinter ausmacht.
Was steht in einer llms.txt?
Die Struktur ist bewusst simpel und lehnt sich an das Format an, das von der Community rund um den llms.txt-Standard vorgeschlagen wird:
Ein Kopfbereich mit dem Namen der Organisation, einer kurzen Beschreibung (1–2 Sätze), dem Standort und dem Kernthema.
Ein Abschnitt mit den wichtigsten Seiten der Website, jeweils mit URL und einem Satz Beschreibung. Das sind die Seiten, die ihr als erstes zitiert sehen wollt, wenn jemand eine KI nach eurem Thema fragt.
Ein optionaler Abschnitt mit Kontaktinformationen und Social-Media-Links.
Beispiel: So sieht unsere llms.txt aus
Wir haben für productive-ai.de eine eigene llms.txt geschrieben. Sie ist unter productive-ai.de/llms.txt abrufbar und enthält: den Firmennamen (Productive AI GmbH), eine Kurzbeschreibung (KI-Trainings und KI-Beratung für Unternehmen), den Standort (München), und dann die wichtigsten Seiten: Startseite, Trainings, Beratung, Blog, Kontakt – jeweils mit einem Satz, der den Inhalt beschreibt.
Schritt-für-Schritt: llms.txt in 15 Minuten einrichten
Schritt 1: Textdatei erstellen
Öffne einen beliebigen Texteditor (Notepad, TextEdit, VS Code – egal welchen). Erstelle eine neue Datei. Speichere sie als `llms.txt` (nicht .doc, nicht .pdf – eine reine Textdatei).
Schritt 2: Inhalt schreiben
Folge dieser Struktur:
Zeile 1: Name der Organisation Zeile 2–3: Was macht ihr, für wen, wo Zeile 4: Leerzeile Ab Zeile 5: Die wichtigsten Seiten, jeweils URL + Beschreibung
Haltet es kurz. 20–40 Zeilen reichen. Kein Marketing-Sprech, keine Superlative – sachlich, informativ, wie ein Profil.
Schritt 3: Hochladen
Die Datei muss im Root-Verzeichnis eurer Website liegen, also unter `www.example.de/llms.txt` erreichbar sein.
Bei WordPress mit normalem Hosting: Per FTP-Programm (FileZilla, Cyberduck) oder Dateimanager im Hosting-Panel die Datei in den Ordner hochladen, in dem auch die `wp-config.php` liegt – das ist das Root-Verzeichnis.
Schritt 4: Prüfen
Im Browser `https://eure-domain.de/llms.txt` aufrufen. Wenn die Datei als Klartext angezeigt wird, ist alles korrekt.
Falls statt der Datei eine 404-Seite kommt: Datei liegt am falschen Ort oder heißt anders (Groß-/Kleinschreibung beachten, muss exakt `llms.txt` sein).
Was bringt llms.txt konkret?
Direkte Vorteile sind schwer zu messen, weil es keinen offiziellen „llms.txt-Score“ gibt. Aber die Logik ist dieselbe wie bei Schema.org: Indem ihr dem Modell maschinenlesbare Kontextinformation gebt, erhöht ihr die Wahrscheinlichkeit, dass es eure Organisation korrekt einordnet und eure Inhalte als vertrauenswürdige Quelle behandelt.
Indirekte Vorteile: llms.txt zwingt euch, in 20 Zeilen zusammenzufassen, was eure Organisation ausmacht und welche Seiten die wichtigsten sind. Diese Klarheit hilft nicht nur den KI-Modellen, sondern auch euch selbst – für Pitch-Decks, Onboarding neuer Mitarbeitender und die interne Kommunikation.
Häufige Fehler
Erstens: Zu lang. llms.txt ist kein Blog-Beitrag und keine Unternehmensgeschichte. 20–40 Zeilen, sachlich, fertig.
Zweitens: Marketing-Sprache. „Wir sind der führende Anbieter für innovative KI-Lösungen“ hilft dem Modell nicht. „Wir bieten KI-Trainings für Mittelstand und Konzerne an, spezialisiert auf DSGVO-konforme Einführung“ hingegen schon.
Drittens: Vergessen, die Datei zu aktualisieren. Wenn ihr neue wichtige Seiten habt (neues Trainingsformat, neuer Blogbeitrag, neue Leistungsseite), ergänzt sie in der llms.txt.
Viertens: Falscher Dateiort. Die Datei muss im Root liegen, nicht in einem Unterordner. `/llms.txt` ist richtig. `/blog/llms.txt` ist falsch.
llms.txt und der Rest des GEO-Stacks
llms.txt ist ein Baustein in einer größeren GEO-Strategie. Zusammen mit Schema.org-Markup, FAQ-Sektionen, Key-Takeaways und Answer-First-Struktur bildet sie ein System, das eure Website für klassische Suchmaschinen und KI-Suchmaschinen gleichermaßen optimiert.
Einzeln genommen ist jeder Baustein ein kleiner Hebel. In Kombination entsteht ein kumulativer Effekt, der die Sichtbarkeit in beiden Welten deutlich erhöht.
Häufig gestellte Fragen
Es ist optional – es gibt kein Ranking-Penalty, wenn ihr keine habt. Aber es ist ein einfacher Wettbewerbsvorteil: 95% der Websites haben noch keine llms.txt. Wer jetzt eine anlegt, gibt den KI-Modellen einen Kontext-Vorsprung, den die Konkurrenz nicht hat.
Muss ich llms.txt haben, oder ist es optional?
Der Standard ist noch in Entwicklung. Perplexity und einige andere Crawler werten die Datei bereits aus. Für ChatGPT und Claude gibt es noch keine offizielle Bestätigung, aber die Community-Evidenz zeigt, dass Modelle mit Browse-Funktion die Datei lesen, wenn sie auf die Website zugreifen. Es ist ein Early-Mover-Vorteil mit minimalem Aufwand.
Wird llms.txt von allen KI-Suchmaschinen unterstützt?
Die aktuelle Spezifikation ist dafür nicht gedacht – llms.txt ist ein Opt-In-Signal (welche Inhalte sind besonders relevant), kein Opt-Out. Für Zugangsbeschränkungen gibt es robots.txt und die Meta-Tags noai/noindex. Beides funktioniert ergänzend.
Kann ich in llms.txt auch angeben, welche Inhalte NICHT zitiert werden sollen?
Empfehlenswert ist ein Update alle 2–3 Monate oder wenn sich wesentliche Seiten ändern (neues Trainingsformat, neue Leistungsseite, wichtiger neuer Blogbeitrag). Ein monatlicher Kalender-Reminder reicht.
Muss ich die Datei regelmäßig aktualisieren?
Nächster Schritt
Wer die eigene llms.txt nicht allein schreiben will oder den gesamten GEO-Stack (Schema, FAQ, Takeaways, llms.txt) in einem Zug aufsetzen möchte: Im Erstgespräch klären wir den Scope und liefern die fertige Umsetzung.
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