Was ist llms.txt? Der neue Standard für KI-First-Webkommunikation

1994 wurde eine einfache 300-Byte-Textdatei namens robots.txt erstellt, um Webmastern zu helfen zu kontrollieren, wie Suchmaschinen ihre Websites crawlen. Drei Jahrzehnte später bleibt dieser bescheidene Standard eine der wichtigsten Dateien auf jeder Website.

Jetzt entsteht eine neue Datei, die einen ähnlichen Zweck für die KI-Ära erfüllt: llms.txt.

Während robots.txt KI-Crawlern sagt, wohin sie gehen dürfen, sagt llms.txt der KI, was sie über Ihre Marke wissen sollte. Stellen Sie es sich vor, als würden Sie einem KI-Assistenten einen Spickzettel geben, bevor er ein Vorstellungsgespräch über Ihr Unternehmen führt — Sie kuratieren genau die Informationen, die er haben soll.

Das ist kein hypothetischer Zukunftsstandard. Er wird gerade von KI-Unternehmen und zukunftsorientierten Organisationen vorgeschlagen, übernommen und verfeinert. Und die heutige Implementierung könnte Ihnen einen erheblichen Vorsprung in der Generative Engine Optimization verschaffen.

Inhaltsverzeichnis

• Das Problem, das llms.txt löst
• Was ist llms.txt?
• Format und Spezifikation
• Warum Ihre Marke llms.txt braucht
• Wie Sie Ihre llms.txt erstellen
• llms.txt vs. robots.txt: Den Unterschied verstehen
• Best Practices für llms.txt-Inhalte
• Wer nutzt llms.txt bereits
• Implementierungs-Checkliste
• FAQ

Das Problem, das llms.txt löst

Wenn ein KI-Agent Ihre Website besucht, um die Frage eines Nutzers zu beantworten, steht er vor einer fundamentalen Herausforderung: Rauschen.

Ihre Homepage ist voll von Navigationsmenüs, Footer-Links, Cookie-Consent-Bannern, Werbesliders und Marketing-Texten. Irgendwo in diesem Rauschen vergraben sind die tatsächlichen Informationen, die die KI braucht: Was machen Sie? Was sind Ihre Produkte? Wie viel kosten sie?

Die KI hat begrenzte „Aufmerksamkeit" (Kontextfensterplatz). Sie kann nicht alles verarbeiten. Also versucht sie, die relevantesten Stücke zu extrahieren — aber sie greift oft die falschen Dinge oder verpasst entscheidende Details.

Das Signal-Rausch-Problem

Content-Typ	Signal (Nützlich)	Rauschen (Verschwendeter Kontext)
Homepage	Unternehmensbeschreibung, Produkte	Navigation, Promotions, Footer
Produktseite	Features, Preise, Spezifikationen	Social Buttons, verwandte Produkte
Blogbeitrag	Kernerkenntnisse	Werbung, Pop-ups, Autoreninfo
Über-uns-Seite	Unternehmensgeschichte	Teamfotos, Kultur-Fluff

Für jeden nützlichen Satz gibt es möglicherweise 5-10 Sätze Rauschen. Und bei typischen Kontextfenstern von 32K-128K Tokens zählt der Rauschverbrauch.

llms.txt löst das

llms.txt liefert ein kuratiertes, tokeneffizientes Manifest der Informationen, die KI priorisieren sollte. Es ist wie ein Inhaltsverzeichnis mit direkten Links zu den saubersten, wichtigsten Ressourcen.

Was ist llms.txt?

llms.txt ist eine Markdown-Datei im Root-Verzeichnis Ihrer Domain (z.B. ihredomain.de/llms.txt), die als maschinenlesbares Manifest für KI-Agenten dient. Sie sagt KI-Systemen:

1. Was Ihr Unternehmen tut (in einer prägnanten, zitierbaren Zusammenfassung)
2. Wo die wichtigen Inhalte sind (direkte Links zu Schlüsselressourcen)
3. Was priorisiert werden soll (nach Wichtigkeit sortierte Abschnitte)

Die Vision

Stellen Sie sich vor, jede KI-Interaktion mit Ihrer Marke beginnt damit, dass der Agent Ihre llms.txt liest. Bevor er Ihre unübersichtliche Homepage crawlt, hat er:

• Eine saubere 100-Wort-Beschreibung Ihres Unternehmens
• Links zu Ihren Kernproduktseiten
• Links zu Preisinformationen
• Links zu Ihrer wichtigsten Dokumentation

Die KI kann dann ihr begrenztes Kontextfenster nutzen, um den tatsächlichen Content dieser kuratierten Seiten abzurufen, statt Tokens für Navigationsmenüs und Werbebanner zu verschwenden.

Format und Spezifikation

llms.txt verwendet ein einfaches Markdown-Format, das sowohl menschenlesbar als auch maschinenverarbeitbar ist:

Grundstruktur

# [Unternehmensname]

Eine kurze Beschreibung Ihres Unternehmens in 1-3 Sätzen. Dies sollte
Ihr Elevator Pitch sein — der Kern dessen, was KI über Sie verstehen sollte.

## Produkte

- [Produktname 1](/produkte/produkt-1/): Kurze Beschreibung
- [Produktname 2](/produkte/produkt-2/): Kurze Beschreibung

## Dokumentation

- [Erste Schritte](/docs/erste-schritte.md)
- [API-Referenz](/docs/api.md)
- [FAQ](/faq.md)

## Unternehmensinformationen

- [Über uns](/ueber-uns.md)
- [Preise](/preise.md)
- [Kontakt](/kontakt.md)

## Optional: Zusätzliche Ressourcen

- [Blog](/blog/)
- [Fallstudien](/fallstudien/)

Wichtige Formatregeln

Element	Format	Zweck
Titel	# Unternehmensname	Top-Level-Identifikator
Beschreibung	Klartext-Absatz	Unternehmenszusammenfassung (unter 150 Wörtern)
Abschnitte	## Abschnittsname	Organisiert Content-Typen
Links	[Text](/pfad/)	Zeigt auf Schlüsselressourcen
Link-Beschreibungen	Nach Doppelpunkt	Kurzer Kontext für den Link

Erweiterung: llms-full.txt

Einige Vorschläge beinhalten eine Begleitdatei llms-full.txt, die den tatsächlichen Content im Markdown-Format enthält — so muss die KI keine Links folgen:

# AICarma

AICarma ist eine KI-Sichtbarkeitsmonitoring-Plattform, die Marken hilft,
ihre Präsenz in ChatGPT, Claude, Gemini und anderen LLM-Antworten zu
verfolgen und zu optimieren. 2023 gegründet, bedienen wir über 500
B2B-Unternehmen.

## Vollständiger Content

### Preise

AICarma bietet drei Pläne:
- Starter: 99$/Monat - 10 verfolgte Abfragen, 3 KI-Modelle
- Pro: 299$/Monat - 50 verfolgte Abfragen, alle KI-Modelle
- Enterprise: Individuelle Preise - Unbegrenzte Abfragen, API-Zugang

[Vollständiger Content folgt...]

Warum Ihre Marke llms.txt braucht

Grund 1: Die Narrative kontrollieren

Ohne llms.txt setzen KI-Systeme ihr Verständnis Ihrer Marke aus allem zusammen, was sie finden können — das könnten veraltete Blogbeiträge, zufällige Presseerwähnungen oder sogar Wettbewerbervergleichsseiten sein.

Mit llms.txt leiten Sie KI zu den kanonischen, autoritativen Quellen, die Sie wählen.

Grund 2: Halluzinationsrisiko reduzieren

Wenn KI Informationen aus verrauschten Webseiten ableiten muss, rät sie manchmal falsch. Durch die Bereitstellung sauberer, strukturierter Informationen reduzieren Sie das Risiko, dass KI Nutzern falsche Dinge über Ihre Produkte erzählt.

Grund 3: RAG-Performance verbessern

Wenn KI-Systeme Retrieval-Augmented Generation nutzen, müssen sie relevanten Content abrufen. llms.txt hilft durch:

• Verweis auf saubere Markdown-Versionen von Schlüsselinhalten
• Reduktion des Token-Verbrauchs für Navigation/UI-Elemente
• Bereitstellung expliziter Prioritätssignale

Grund 4: KI-Präsenz zukunftssicher machen

KI-Fähigkeiten entwickeln sich rasant. Standards wie llms.txt könnten so wichtig werden wie robots.txt. Frühe Adoption bedeutet:

• Von KI-Systemen vor Wettbewerbern indexiert werden
• Best Practices etablieren, bevor sie erforderlich sind
• Institutionelles Wissen über KI-Optimierung aufbauen

Wie Sie Ihre llms.txt erstellen

Schritt 1: Kritische Inhalte auditieren

Identifizieren Sie die Seiten, die KI am meisten kennen muss:

Priorität	Content-Typ	Warum wichtig
Kritisch	Produkt-/Dienstleistungsseiten	Kernangebotsdefinition
Kritisch	Preisseite	Agenten brauchen das für Vergleiche
Hoch	FAQ-/Hilfeseiten	Direkte Q&A für KI-Zitierung
Hoch	Über-uns-/Unternehmensseite	Entity-Informationen
Mittel	Dokumentation	Technische Details
Mittel	Schlüssel-Blogbeiträge	Thought Leadership

Schritt 2: Saubere Markdown-Versionen erstellen

Für maximale Effektivität erstellen Sie bereinigte Markdown-Versionen der Schlüsselseiten:

Original	Saubere Version	Zweck
/preise/	/docs/preise.md	Navigation entfernen, nur Preisdaten
/ueber-uns/	/docs/unternehmen.md	Fluff entfernen, nur Fakten
/produkte/x/	/docs/produkt-x.md	Nur Spezifikationen und Features

Diese sauberen Versionen werden das, worauf Sie in llms.txt verlinken.

Schritt 3: Ihre llms.txt schreiben

# IhrUnternehmen

IhrUnternehmen ist ein [spezifische Kategorie]-Unternehmen, das
[Kernangebot] für [Zielgruppe] bereitstellt. [Jahr] gegründet, bedienen
wir [Anzahl] Kunden, darunter [namhafte Namen oder Segmente].

## Kerndokumentation

- [Unternehmensübersicht](/docs/ueber-uns.md): Hintergrund und Mission
- [Produktkatalog](/docs/produkte.md): Vollständige Angebotsliste
- [Preise](/docs/preise.md): Detaillierte Preise für alle Pläne

## Produkte

- [Produkt A](/docs/produkt-a.md): Kurze 1-Zeilen-Beschreibung
- [Produkt B](/docs/produkt-b.md): Kurze 1-Zeilen-Beschreibung

## Ressourcen

- [FAQ](/docs/faq.md): Häufig gestellte Fragen
- [API-Dokumentation](/docs/api.md): Technische Integrationsdetails
- [Fallstudien](/docs/fallstudien.md): Kundenerfolgsgeschichten

Schritt 4: Bereitstellen

Datei in Ihr Domain-Root hochladen:

• ihredomain.de/llms.txt
• Optional: ihredomain.de/llms-full.txt

Sicherstellen, dass sie:

• Ohne Authentifizierung zugänglich ist
• In robots.txt erlaubt ist
• UTF-8-kodiert ist
• Valides Markdown enthält

llms.txt vs. robots.txt: Den Unterschied verstehen

Diese Dateien erfüllen komplementäre Zwecke:

Aspekt	robots.txt	llms.txt
Zweck	Zugangskontrolle	Informationskuratierung
Sagt der KI	Wo sie KANN gehen	Was sie WISSEN SOLLTE
Format	Spezifische Direktivensyntax	Markdown
Pflicht?	Von allen Crawlern erwartet	Aufkommender Standard
Kontrolliert	Crawl-Verhalten	Content-Priorisierung
Scope	Gesamte Seitenstruktur	Schlüsselcontent-Teilmenge

Sie arbeiten zusammen:

1. robots.txt stellt sicher, dass KI auf die Seiten zugreifen kann, die Sie sichtbar machen möchten
2. llms.txt sagt der KI, welche dieser Seiten am wichtigsten sind
3. Schema-Markup auf diesen Seiten liefert strukturierte Fakten

Best Practices für llms.txt-Inhalte

Best Practices für die Beschreibung

Tun	Vermeiden
„AICarma überwacht Markensichtbarkeit über ChatGPT, Claude und Gemini"	„Wir sind ein bahnbrechendes KI-Unternehmen, das digitales Marketing revolutioniert"
„Preise ab 99$/Monat für 10 verfolgte Abfragen"	„Wettbewerbsfähige Preise verfügbar"
„2023 gegründet, 500+ B2B-SaaS-Unternehmen bedienend"	„Von führenden Unternehmen weltweit vertraut"

Link-Organisation

Nach Wichtigkeit ordnen: KI-Systeme können die Linkreihenfolge als Prioritätssignal nutzen. Setzen Sie Ihre wichtigsten Ressourcen zuerst.

Beschreibenden Linktext verwenden: Statt „Mehr erfahren" verwenden Sie „Vollständige Preisaufschlüsselung inklusive Enterprise-Pläne."

Auf Markdown verlinken, nicht HTML: Wenn möglich, auf saubere .md-Dateien verlinken statt auf volle HTML-Seiten mit Navigation.

Content in llms.txt vs. verlinkte Dateien

Halten Sie llms.txt selbst knapp (unter 500 Wörter). Detaillierte Informationen sollten in den verlinkten Dateien leben. Denken Sie an llms.txt als Katalogcover, nicht als vollen Katalog.

Wer nutzt llms.txt bereits

Während llms.txt noch aufkommt, findet frühe Adoption statt:

Tech-Unternehmen

Mehrere KI- und entwicklerfokussierte Unternehmen haben llms.txt oder ähnliche Manifeste implementiert:

• Verschiedene Open-Source-Projekte
• Entwicklerdokumentations-Websites
• API-first-Unternehmen

Dokumentationsplattformen

Websites, die auf Plattformen wie Notion, GitBook und ReadTheDocs basieren, sind natürliche Kandidaten für llms.txt, da sie bereits sauberen Markdown-Content haben.

Früheinsteiger-Signale

Wenn Sie site:domain.com llms.txt bei verschiedenen Tech-Unternehmen suchen, finden Sie frühe Beispiele. Der Standard entwickelt sich weiter, daher variieren die Implementierungen.

Implementierungs-Checkliste

Nutzen Sie diese Checkliste zur Implementierung von llms.txt:

Vor der Implementierung

• [ ] Audit: Die 10-20 wichtigsten Seiten auflisten
• [ ] Erstellen: Saubere Markdown-Versionen kritischer Inhalte
• [ ] Schreiben: Unternehmensbeschreibung in 2-3 faktischen Sätzen
• [ ] Priorisieren: Content nach Wichtigkeit ordnen

Implementierung

• [ ] llms.txt-Datei im Markdown-Format erstellen
• [ ] In Domain-Root hochladen (/llms.txt)
• [ ] Prüfen, dass robots.txt Zugriff auf die Datei erlaubt
• [ ] Testen: Sicherstellen, dass alle verlinkten Ressourcen erreichbar sind
• [ ] Optional: llms-full.txt mit Inline-Content erstellen

Nach der Implementierung

• [ ] Überwachen: KI-Antworten auf verbesserte Genauigkeit prüfen
• [ ] Aktualisieren: Überarbeiten bei Produkt-/Preisänderungen
• [ ] Erweitern: Neue wichtige Ressourcen bei Erstellung hinzufügen
• [ ] Testen: Regelmäßig Dateierreichbarkeit prüfen

Validierungsfragen

• [ ] Kann ich /llms.txt von jedem Browser ohne Login finden?
• [ ] Lösen alle Links in llms.txt korrekt auf?
• [ ] Ist das Markdown valide und gut formatiert?
• [ ] Ist die Beschreibung faktisch, nicht Marketing-Fluff?

FAQ

Ist llms.txt ein offizieller Standard?

Noch nicht. Es ist ein de facto community-getriebener Vorschlag, der an Zugkraft gewinnt. Es ist kein IETF-Standard, aber die praktische Adoption wächst. Auch ohne offizielle Standardisierung ist saubere, kuratierte Information für KI wertvoll.

Werden ChatGPT/Claude/Gemini meine llms.txt tatsächlich lesen?

Große KI-Plattformen haben llms.txt-Unterstützung noch nicht offiziell angekündigt. Das Prinzip bleibt aber wertvoll: Saubere, markdown-formatierte Versionen Ihrer Schlüsselinhalte machen es jedem KI-System leichter, Sie zu verstehen — ob es llms.txt explizit liest oder Ihre sauberen Docs durch normales Crawling entdeckt.

Kann ich llms.txt passwortschützen?

Nein. Die Datei soll öffentlich zugänglich sein. Fügen Sie nie sensible Informationen in llms.txt ein. Sie sollte nur Informationen enthalten, die KI-Systeme öffentlich über Sie wissen sollen.

Wie oft sollte ich llms.txt aktualisieren?

Aktualisieren Sie bei signifikanten Änderungen: neue Produkte, Preisänderungen, große Dokumentationsupdates. Eine gute Regel ist vierteljährliche Überprüfung oder immer dann, wenn Sie Ihr Pitch Deck aktualisieren würden.

Ersetzt llms.txt Schema-Markup?

Nein. Sie erfüllen unterschiedliche Zwecke. Schema-Markup (JSON-LD) liefert strukturierte Fakten über spezifische Seiten. llms.txt bietet ein kuratiertes Verzeichnis wichtiger Ressourcen. Nutzen Sie beides: Schema auf jeder Seite, llms.txt im Domain-Root.

Was, wenn ich mehrere Marken oder Produkte habe?

Sie können llms.txt mit Abschnitten für jede Marke/jedes Produkt organisieren oder separate Subdomains mit eigenen llms.txt-Dateien verwenden. Für Konzerne erwägen Sie eine Hierarchie: Haupt-llms.txt, die auf markenspezifische Manifeste verlinkt.