Die Rechtslage bei der Nutzung von LLM-Daten

Einleitung

Jeder Vermarkter möchte wissen:

Wie verwenden große Sprachmodelle meine Daten – und was dürfen sie rechtlich damit machen?

Bis vor kurzem war dies eine abstrakte Frage. Heute bestimmt sie:

✔ wie Ihre Inhalte erfasst werden

✔ ob Ihre Website in KI-Antworten erscheinen kann

✔ ob Sie die Entfernung oder Korrekturen beantragen können

✔ wie „Opt-out”- und „Do-not-train”-Signale funktionieren

✔ wie sich strukturierte Daten auf die Compliance auswirken

✔ Wie das Urheberrecht mit generativen Antworten interagiert

✔ Wie KI-Unternehmen Lizenzierung, Crawling und faire Nutzung interpretieren

✔ Was gilt als Verletzung in synthetisierten Ausgaben?

Wir sind in eine Welt eingetreten, in der Modelltraining, Datenerfassung, Datenschutz und Urheberrecht aufeinanderprallen – und Marken müssen die Regeln verstehen, wenn sie im Bereich der LLM-gestützten Suche und Entdeckung bestehen wollen.

Dieser Leitfaden gibt einen Überblick über die gesamte Rechtslage im Jahr 2025 hinsichtlich der Nutzung von LLM-Daten, was Marken wissen müssen und wie Sie Ihre Inhalte für das KI-Zeitalter schützen und optimieren können.

1. Wie LLMs Daten sammeln und verwenden: Die drei rechtlichen Kategorien

Rechtlich gesehen lässt sich die LLM-Datennutzung in drei Kategorien einteilen:

Kategorie 1 – Daten, die für das Training („Lernen“) verwendet werden

Dazu gehören Webinhalte, die verwendet werden, um Modellen beizubringen, wie Sprache funktioniert.

Rechtliche Fragen in diesem Zusammenhang sind unter anderem:

• Urheberrecht

• Lizenzen

• Scraping-Erlaubnis

• Interpretation von robots.txt

• abgeleitete Werke

• transformative Nutzung

• Datenbankrechte (EU)

Streitigkeiten über Trainingsdaten sind der größte offene Rechtsstreit.

Kategorie 2 – Daten, die für die Abfrage verwendet werden („Referenz“)

Hierbei handelt es sich um Daten, die Modelle nicht vollständig speichern, sondern zur Laufzeit über folgende Wege abrufen:

• Indizierung

• Einbettungen

• RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Vektorsuche

• kontextbezogene Suche

Dies ähnelt eher der „Nutzung einer Suchmaschine“ als dem Training.

Zu den rechtlichen Fragen gehören:

• Caching-Regeln

• API-Nutzungsbeschränkungen

• Anforderungen an die Quellenangabe

• Verpflichtungen zur sachlichen Richtigkeit

Kategorie 3 – Von KI generierte Daten („Output“)

Dazu gehören:

• KI-Zusammenfassungen

• Zitate

• Umschreibungen

• Vergleiche

• strukturierte Antworten

• personalisierte Empfehlungen

Rechtliche Fragen hierzu sind unter anderem:

• Haftung

• Verleumdung

• Genauigkeit

• Urheberrecht der Ausgabe

• faire Quellenangabe

• Falsche Darstellung der Marke

Jede LLM-Plattform hat unterschiedliche Regeln für jede Kategorie, was zu rechtlichen Unklarheiten führt, die Marketingfachleute verstehen müssen.

2. Globale rechtliche Rahmenbedingungen, die die Nutzung von LLM-Daten prägen

Die Jahre 2024–2025 brachten rasante regulatorische Veränderungen mit sich.

Hier sind die wichtigsten Gesetze:

1. EU-KI-Gesetz (Umsetzung 2024–2025)

Die weltweit erste umfassende KI-Verordnung.

Wichtige Bestimmungen für Vermarkter:

✔ Transparenz beim Training – Modelle müssen Datenkategorien offenlegen

✔ Opt-out-Rechte für die Nutzung von Trainingsdaten

✔ Regeln für Wasserzeichen/Herkunft

✔ Sicherheitsdokumentation

✔ Risikoklassifizierung

✔ Strafen für unsichere Ergebnisse

✔ strenge Regeln für biometrische + personenbezogene Daten

✔ Verpflichtungen für „risikoreiche KI-Systeme“

Die EU hat weltweit die strengsten LLM-Vorschriften.

2. DSGVO (regelt bereits die Datenverarbeitung durch LLM)

LLMs müssen die DSGVO einhalten in Bezug auf:

• personenbezogene Daten

• sensible Daten

• Einwilligung

• Zweckbindung

• Recht auf Löschung

• Recht auf Berichtigung

Die DSGVO wirkt sich sowohl auf das Training als auch auf den RAG-Abruf aus.

3. DMCA + US-Urheberrechtsgesetz

Wichtige Punkte:

• Ist die Schulung zu urheberrechtlich geschützten Texten „fair use“?

• Gilt eine generierte Zusammenfassung als Urheberrechtsverletzung?

• Steht das Ergebnis in Konkurrenz zum Originalwerk?

• Müssen KI-Unternehmen Lizenzen für große Datensätze erwerben?

Mehrere Gerichtsverfahren werden dies in den nächsten 2–3 Jahren klären.

4. Britisches Datenschutzgesetz und Roadmap zur Regulierung von KI

Ähnlich wie die DSGVO, jedoch flexibler.

Wichtige Themen:

• Training zum Thema „berechtigtes Interesse“

• Opt-out-Signale

• Ausnahmen vom Urheberrecht

• KI-Transparenz

5. Kanadas AIDA (Gesetz über künstliche Intelligenz und Daten)

Schwerpunkte:

• Risiko

• Einwilligung

• Transparenz

• Datenmobilität

Umfasst sowohl Trainings- als auch RAG-Pipelines.

6. Kalifornischer CCPA / CPRA

Umfasst:

• personenbezogene Daten

• Opt-out

• Schulungsbeschränkungen

• benutzerspezifische Rechte

7. Japan, Singapur, Korea Neue KI-Gesetze

Diese konzentrieren sich auf:

• Urheberrecht

• zulässige Indizierung

• Beschränkungen für personenbezogene Daten

• Verpflichtungen zur Minimierung von Halluzinationen

Japan ist besonders wichtig für die Rechtmäßigkeit des KI-Trainings.

3. Was KI-Unternehmen mit Ihren Daten tun dürfen und was nicht

In diesem Abschnitt wird die aktuelle rechtliche Situation klar und deutlich erläutert.

A. Was KI-Unternehmen rechtlich tun dürfen

• ✔ Crawlen Sie die meisten öffentlich zugänglichen Seiten

Solange sie sich an robots.txt halten (obwohl dies noch umstritten ist).

• ✔ Trainieren Sie mit öffentlich zugänglichen Texten (in vielen Rechtsordnungen)

Unter Berufung auf „fair use” – dies wird jedoch derzeit in Gerichtsverfahren geprüft.

• ✔ Verwenden Sie Ihre Website für die Suche

Dies wird als „suchähnliches” Verhalten angesehen.

• ✔ Generieren Sie abgeleitete Erklärungen

Zusammenfassungen sind in der Regel legal, wenn sie nicht wörtlich sind.

• ✔ Zitieren Sie Ihre Website und verlinken Sie darauf

Zitate werden rechtlich gefördert und sind nicht eingeschränkt.

B. Was KI-Unternehmen rechtlich nicht tun dürfen

• ❌ Verwenden Sie urheberrechtlich geschützte Inhalte wörtlich ohne Lizenzierung

Direkte Reproduktion ist nicht durch Fair Use geschützt.

• ❌ Opt-out-Signale für das Training ignorieren

Die EU schreibt die Einhaltung vor.

• ❌ Verarbeiten Sie personenbezogene Daten nicht ohne Rechtsgrundlage

Die DSGVO findet Anwendung.

• ❌ Erstellen Sie keine diffamierenden oder schädigenden Zusammenfassungen

Dies begründet eine Haftung.

• ❌ Ihre Marke falsch darstellen

Gemäß den Verbraucherschutzgesetzen.

• ❌ Proprietäre/kostenpflichtige Inhalte als frei zugänglich behandeln

Unbefugtes Scraping ist illegal.

4. Der Aufstieg von „Do Not Train” und KI-Roboter-Richtlinien

2024–2025 wurden neue Standards eingeführt:

**1. noai- und noindexai -Meta-Tags

Verwendet von OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity.

**2. User-Agent: GPTBot (und Äquivalente)

Ermöglicht die ausdrückliche Ablehnung von KI-Crawling und -Training.

3. EU-KI-Gesetz: Obligatorische Opt-out-Schnittstelle

LLMs müssen Content-Eigentümern eine Möglichkeit bieten, Folgendes zu beantragen:

✔ Entfernung aus dem Training

✔ Korrektur von Fakten

✔ Entfernung schädlicher Ergebnisse

Dies ist eine bedeutende Veränderung.

4. OpenAI Attribution & Opt-Out Hub

OpenAI unterstützt nun:

✔ Training-Opt-out

✔ Entfernung von Inhalten aus dem Modellspeicher

✔ Einstellungen für Quellenangaben

5. Googles „AI Web Publisher Controls” (Gemini-Übersichten)

Websites können festlegen:

✔ welche Seiten in KI-Übersichten verwendet werden dürfen

✔ Snippet-Berechtigungen

✔ RAG-Zugänglichkeit

5. Wie LLMs heute mit Urheberrechten umgehen

Das Urheberrecht ist der zentrale rechtliche Streitpunkt für LLMs.

Folgendes ist dabei wichtig:

1. Training vs. Ausgabe

Training: Argument der „fairen Nutzung” Output: darf urheberrechtlich geschützte Texte nicht wörtlich reproduzieren

Die meisten Rechtsstreitigkeiten konzentrieren sich auf die Rechtmäßigkeit des Trainings.

2. Abgeleitete Werke

Zusammenfassungen sind in der Regel legal. Die wörtliche Wiedergabe ist es nicht.

3. Argument der transformativen Nutzung

KI-Unternehmen argumentieren:

• „Training” ist transformativ

• „Einbettungsdarstellungen“ sind keine Kopien

• „Statistisches Lernen“ ist keine Rechtsverletzung

Die Gerichte haben (bislang) noch keine endgültige Entscheidung getroffen.

4. Datenbankrechte (spezifisch für die EU)

LLMs können nicht frei aufnehmen:

• kuratierte Verzeichnisse

• proprietäre Datenbanken

• Datensammlungen, für die eine Lizenz erforderlich ist

Dies hat Auswirkungen auf SaaS-Vergleichsseiten, Bewertungsplattformen und Nischen-Datensätze.

5. Lizenzbasierte Schulungen (die Zukunft)

Zu erwarten sind:

✔ lizenzierte Inhaltspools

✔ kostenpflichtige Datenvereinbarungen

✔ Schulungs-Feeds nur für Partner

✔ Premium-Indexstufen

KI wird sich in Richtung lizenzierter Wissensökosysteme entwickeln.

6. Haftung: Wer ist für falsche KI-Antworten verantwortlich?

Im Jahr 2025 hängt die Haftung von folgenden Faktoren ab:

1. Region

EU: Starke Haftung für KI-Unternehmen USA: Haftung noch in der Entwicklung Großbritannien: Hybrider Ansatz Asien: Sehr unterschiedlich

2. Art des Fehlers

• Verleumdung

• schädliche Empfehlungen

• Falsche Darstellung

• medizinische/finanzielle Fehlinformationen

3. Nutzerkontext

Professionelle Nutzung vs. private Nutzung vs. Verbrauchernutzung.

4. Ob die Marke falsch dargestellt wurde

Wenn ein KI-System eine Marke unzutreffend beschreibt, kann die Haftung Folgendes umfassen:

• das KI-Unternehmen

• die Plattform, die die Antwort liefert (Suchmaschine)

• möglicherweise der Herausgeber (in seltenen Fällen)

7. Wie Marken reagieren sollten: Das rechtlich-technische Handbuch

Hier ist die moderne Antwortstrategie.

1. Veröffentlichen Sie klare, maschinenlesbare Daten

Wikidata + Schema reduzieren rechtliche Unklarheiten.

2. Datenhygiene aufrechterhalten

LLMs müssen konsistente Fakten auf allen Oberflächen sehen.

3. Überwachen Sie die KI-Ausgabe zu Ihrer Marke

Überprüfen Sie:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Ungenauigkeiten melden.

4. Offizielle Korrekturkanäle nutzen

Die meisten Plattformen erlauben mittlerweile:

✔ Korrekturanfragen

✔ Angabe von Quellenangaben

✔ Einreichung von Modellaktualisierungen

✔ Opt-out für Schulungen

5. Durchsetzung von Roboter- und KI-Metakontrollen

Verwendung:

<meta name="robots" content="noai">
<meta name="ai" content="noindexai">
User-Agent: GPTBot
Disallow: /

…wenn Sie das Training blockieren möchten.

6. Schützen Sie proprietäre Daten

Sperren Sie:

✔ geschützte Inhalte

✔ SaaS-Dashboards

✔ private Dokumentation

✔ Benutzerdaten

✔ Interne Ressourcen

7. Stärkung der Markenidentität für rechtliche Klarheit

Eine starke, konsistente Präsenz der Entität verringert das Risiko von:

✔ unbegründete Ansprüche

✔ Falsche Funktionslisten

✔ Falsche Preisangaben

✔ Fehlinformationen

Denn LLMs behandeln validierte Entitäten als „sicherer“ zu zitieren.

8. Die Rolle von Ranktracker bei der Navigation durch die Rechtslandschaft

Ranktracker unterstützt eine compliance-freundliche KI-Sichtbarkeit.

Web-Audit

Erkennt Probleme mit Metadaten, Schema-Konflikte und strukturelle Probleme.

Keyword-Finder

Erstellt konforme Inhaltscluster für definitorische Klarheit.

Backlink-Checker & Monitor

Schafft Konsens zwischen maßgeblichen Websites (wichtig für die rechtliche Validierung).

SERP-Checker

Zeigt Kategorie- und Entitätssignale auf, die von KI-Systemen verwendet werden.

KI-Artikelschreiber

Erstellt saubere, strukturierte, maschinenlesbare Inhalte – und reduziert so Mehrdeutigkeiten.

Ranktracker stellt sicher, dass Ihre Marke rechtskonform, KI-freundlich und im gesamten generativen Ökosystem konsistent vertreten ist .

**Abschließender Gedanke:

KI-Recht wird zum neuen SEO – und jede Marke muss sich darauf einstellen**

Die rechtlichen Rahmenbedingungen für die Nutzung von LLM-Daten entwickeln sich rasend schnell.

In den nächsten 24 Monaten wird das KI-Recht Folgendes neu definieren:

✔ wie Inhalte gecrawlt werden

✔ Was für Schulungen verwendet werden kann

✔ wann eine Quellenangabe erforderlich ist

✔ Was gilt als Rechtsverletzung?

✔ wie sachliche Korrekturen durchgesetzt werden

✔ Welche Daten KI-Systeme offenlegen müssen

✔ Wie Marken ihre Darstellung kontrollieren können

Für Vermarkter ist dies nicht nur eine rechtliche Frage – es ist eine Frage der Sichtbarkeit, eine Frage des Vertrauens und eine Frage der Identität.

KI-Modelle prägen heute das Verständnis von Marken bei Milliarden von Menschen. Wenn Ihre rechtliche Position unklar ist, wird Ihre KI-Sichtbarkeit instabil. Wenn Ihre Daten inkonsistent sind, wird Ihr Unternehmen unzuverlässig. Wenn Ihre Berechtigungen mehrdeutig sind, wird es für Modelle riskant, Ihre Inhalte zu zitieren.

Um in der neuen Ära der generativen Entdeckung erfolgreich zu sein, müssen Sie die rechtliche, technische und unternehmensbezogene Optimierung als eine einheitliche Disziplin behandeln.

Das ist die Zukunft der KI-SEO.