Die Suchmaschinenoptimierung (SEO) befindet sich ständig im Wandel. Früher ging es vor allem darum, bei Google möglichst weit oben zu stehen. Doch mittlerweile gibt es ganz neue Herausforderungen für SEO: die Welt der KI-Suchanfragen. Immer mehr Nutzer greifen auf KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Claude zurück, um schnelle, präzise Antworten zu finden.
Doch mit der Integration von LLMs (Large Language Models) in KI-Suchsysteme müssen Website-Inhalte neu strukturiert und speziell für KI-Modelle aufbereitet werden. Einfach gesagt: KIs brauchen einen klaren, leicht verständlichen Überblick über Deine Inhalte und genau hier kommt die llms.txt zum Einsatz.
Was ist eine llms.txt?
Die llms.txt (ausgeschrieben: Large Language Models Textfile) wurde im September 2024 als neuer Webstandard für KI-Sprachmodelle eingeführt. Sie ist eine Textdatei, die im Root-Verzeichnis Deiner Website liegt. Ihr Job ist es, KI-Modellen, also Tools wie ChatGPT, Perplexity oder Claude, eine strukturierte, leicht verständliche Übersicht Deiner wichtigsten Inhalte bereitzustellen.
Statt dass die KI mühsam durch HTML-Code oder Skripte wühlen müssen, liefert die llms.txt die Informationen sauber aufbereitet. Das spart Rechenaufwand, reduziert Fehler und sorgt dafür, dass Deine Inhalte korrekt interpretiert und in Antworten wiedergegeben werden.
Während die robots.txt oder sitemap.xml vor allem klassische Suchmaschinen unterstützen, ist die llms.txt dafür gedacht, moderne KI-Suchsysteme und Sprachmodelle mit den für sie relevanten Informationen zu versorgen.
Du kannst sie Dir als eine Art Spickzettel für KIs vorstellen: ChatGPT, Perplexity und Co. bekommen über die llms.txt genau die Inhalte, die sie brauchen, um Deine Website richtig zu verstehen.
Warum ist eine llms.txt relevant?
Weil Websites in erster Linie für Menschen gebaut sind – mit hübschen Layouts, Bildern, Menüs, Slidern, Bannern und anderen Elementen, die uns helfen, uns auf der Seite zurechtzufinden. Für KI-Modelle sind diese Dinge allerdings eher störendes Beiwerk und sprengen das begrenzte Tokenlimit. Statt klarer Informationen, finden sie sich in einem Wust aus HTML, CSS, Tracking-Skripten und Co. wieder. Genau das führt häufig dazu, dass Inhalte lückenhaft erfasst, falsch interpretiert oder sogar komplett übersehen werden.
Zwar können moderne KI-Systeme schon beeindruckend viel, dennoch tun sie sich nach allem Stand immer noch schwer damit, Webinhalte semantisch sauber zu erfassen. Sie sehen die Website nicht wie wir mit visuellen Orientierungspunkten, sondern als chaotische Text- und Code-Landschaft.
Die llms.txt löst dieses Problem:
- Sie reduziert unnötigen Ballast und stellt nur das Wesentliche für KIs bereit.
- Sie hilft KI-Modellen, Zusammenhänge korrekt zu verstehen.
Sie sorgt dafür, dass die richtigen Informationen ausgespielt werden, wenn Nutzer*innen Fragen stellen, die Deine Website beantworten könnte.
Bedeutung der llms.txt für SEO
Immer mehr Menschen greifen auf KI-Systeme zurück, um Antworten auf ihre Fragen zu finden. Laut einer aktuellen Studie von OpenAI machen bereits rund 24% der Suchanfragen in ChatGPT reine Informationssuchen aus. Das zeigt deutlich: Wer hier nicht sichtbar ist, existiert quasi nicht für einen wachsenden Teil der Zielgruppe.
Für SEOs und digitale Entscheidungsträger bedeutet dies, dass es zunehmend wichtiger wird, Inhalte auch für KIs zu optimieren. Dabei geht es vor allem darum, die eigene Markenpräsenz zu stärken, denn KIs sorgen oft nicht für direkte Klicks auf Deine Website. Somit werden KIs die klassische Google-Suche nicht ersetzen, sondern sie lediglich ergänzen. Sie eröffnen einen zusätzlichen Kanal, über den Nutzer*innen auf Deine Inhalte aufmerksam werden und Deine Expertise wahrnehmen können.
llms.txt erstellen: Best Practices für bessere KI-Crawlings
Wie Du bereits gelernt hast, soll die llms.txt nur die Inhalte liefern, die für KIs wirklich relevant sind. Dazu gehören zum Beispiel:
- Kurzbeschreibungen Deiner Website und ihrer Ziele
- Links zu relevante Unterseiten und Kategorien
- Strukturhinweise, die zeigen ,wie Inhalte zusammenhängen
Damit ersparst Du es KI-Modellen, dass sie sich durch die komplette HTML-Struktur Deiner Website wühlen müssen. Stattdessen können Deine Inhalte schneller, besser und präziser interpretiert werden.
So legst Du die Datei ab
Die llms.txt sollte wie andere txt-Dateien im Root-Verzeichnis Deiner Website liegen, also unter:
https://deinedomain.com/llms.txt
Automatisch oder manuell?
Du kannst eine llms.txt entweder manuell mithilfe eines einfachen Texteditors erstellen oder Tools bzw. Generatoren nutzen, um Dir die Arbeit zu erleichtern.
llms.txt richtig aufbauen: Beispielstruktur für KI-Bots
Weitere llms.txt-Beispiele aus der Praxis
Wer sich inspirieren lassen möchte, findet hier gute Referenzen:
5 praktische Tipps für eine gelungene llms.txt-Datei
- Beschränke Dich auf die wirklich relevanten Informationen. Wichtige Inhalte gehören ganz nach oben, damit sie sofort erkannt werden.
- Wenn sich Kategorien, URLs oder Inhalte ändern, muss auch die llms.txt aktualisiert werden.
- Achte darauf, dass die Datei korrekt formatiert ist. Sauberes, valides Markup sorgt dafür, dass KI-Systeme die Infos problemlos verarbeiten können.
- Prüfe die Datei regelmäßig auf Zugänglichkeit. Sie muss für alle KIs erreichbar sein.
- Halte die Struktur einfach und klar. Zu viele Unterebenen oder verschachtelte Kategorien erschweren der KI die Verarbeitung.
Fazit: Mehr Sichtbarkeit in der KI-Welt mit llms.txt
Wenn Du möchtest, dass KIs Deine Inhalte richtig verstehen, solltest Du ihnen die Informationen liefern, die sie wirklich brauchen. Die llms.txt ist ein guter Startpunkt, um KI-Modelle gezielt zu unterstützen und Deine Website optimal zu präsentieren.
Mit einer gut strukturierten llms.txt können KIs Deine Inhalte schneller erfassen, Zusammenhänge besser verstehen und Dein Unternehmen bzw. Deine Marke gezielt bei passenden KI-Suchanfragen ausspielen.
Quellen
Aaron Chatterji, Thomas Cunningham, David J. Deming, Zoe Hitzig, Christopher Ong, Carl Yan Shan, and Kevin Wadman, „How People Use ChatGPT,“ NBER Working Paper 34255 (2025), https://doi.org/10.3386/w34255.
