LLMs.txt für SEO: Wie Sie AI helfen, Ihre Website zu verstehen

Einleitung

Große Sprachmodelle sind nicht mehr nur „coole Chatbots“. Sie sind der Ort, an dem Menschen Fragen zu Produkten stellen, Tools vergleichen, Preise überprüfen und Entscheidungen recherchieren.

Das bedeutet, dass Ihre Website nun zwei Hauptzielgruppen hat:

• Menschen, die über klassische Suche, soziale Medien und direkte

• KI-Systeme, die über Crawler, Konnektoren, IDEs und KI-Suchfunktionen ankommen

Traditionelles SEO ist nach wie vor wichtig, aber es gibt eine parallel dazu wachsende Disziplin: Ihre Inhalte für KI leicht verständlich und wiederverwendbar zu machen. Hier kommt der vorgeschlagene llms.txt-Standard ins Spiel.

Für Ranktracker betrachten wir llms.txt als einen kleinen, aber nützlichen Teil einer Checkliste für die KI-Bereitschaft. Er ersetzt zwar nicht Ihre SEO-Arbeit, kann aber dazu beitragen, Ihre Website an die Art und Weise anzupassen, wie LLMs tatsächlich Webinhalte konsumieren.

Schauen wir uns einmal an, was es ist, woher es kommt und wie man es so implementiert, dass es für eine echte Unternehmenswebsite sinnvoll ist, nicht nur für eine Labordemo.

Was ist llms.txt in einfachen Worten?

llms.txt ist eine reine Textdatei (in der Regel Markdown), die Sie im Stammverzeichnis Ihrer Domain ablegen, zum Beispiel:

https://yourdomain.com/llms.txt

Ihre Aufgabe ist einfach: Sie teilt großen Sprachmodellen mit, wo sich die „interessanten Inhalte” auf Ihrer Website befinden.

Anstatt einen KI-Agenten erraten zu lassen, welche Seiten wichtig sind, bietet llms.txt eine kuratierte Karte der wichtigsten URLs:

• Dokumentation

• Funktionsseiten

• Preise und Richtlinien

• Wichtige Anleitungen und Ressourcen

• andere LLM-freundliche Markdown-Dateien

Sie ersetzt weder robots.txt noch sitemap.xml:

• robots.txt = „Hier sind die Regeln für das Crawlen meiner Website.“

• sitemap.xml = „Hier ist eine Liste der URLs, die Sie indexieren können.“

• llms.txt = „Hier finden Sie die Inhalte, die am besten widerspiegeln, wer wir sind und was wir tun.“

Stellen Sie sich die Datei als einen kurzen, meinungsstarken Leitfaden vor, der sagt: „Wenn Sie eine KI sind, die diese Website erklären möchte, beginnen Sie hier.”

Woher kommt llms.txt – und wer nutzt es tatsächlich?

Die Idee hinter llms.txt wurde 2024 von Jeremy Howard (fast.ai / Answer.AI) formalisiert. Das Problem, das er zu lösen versuchte:

• Websites sind unübersichtlich: Navigation, Anzeigen, Formulare, JS, Tracker, Layout-Cruft.

• LLMs haben begrenzte Kontextfenster, sodass sie nicht einfach eine ganze Website auf einmal verschlingen können.

• Entwickler, Tools und KI-Agenten wünschen sich oft einen sauberen, strukturierten Einstiegspunkt in Dokumente oder Produktinformationen.

Die vorgeschlagene Lösung: eine Standarddatei unter /llms.txt, die:

1. Beschreibt das Projekt oder die Website auf kurze, für Menschen und KI lesbare Weise.

2. Listet wichtige markdown- oder textfreundliche Ressourcen auf

3. Markiert optional einige URLs als „optional”, wenn der Kontext eng ist

Heute sehen wir Early Adopters, insbesondere in Entwickler-Ökosystemen und dokumentationsintensiven Projekten, darunter:

• API- und Komponentenbibliotheken

• Dokumentationsgeneratoren

• Einige SaaS-Dokumentationswebsites

• Eine Handvoll Agenturen und SEO-Plattformen, die mit GEO (Generative Engine Optimization) experimentieren

Die wichtige Nuance:

• Große LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Google usw.) haben sich nicht öffentlich dazu verpflichtet, llms.txt in derselben Weise zu respektieren, wie Suchmaschinen robots.txt respektieren.

• Einige, wie Anthropic und Nuxt UI, veröffentlichen ihre eigenen llms.txt-Dateien zur Verwendung durch andere, aber das garantiert nicht, dass ihre Crawler diese für ihre eigenen Modelle verwenden.

Derzeit ist llms.txt also:

• Ein vorgeschlagener Standard, kein garantiertes Ranking- oder Abrufsignal

• Nützlich für Tools und Workflows, die dies ausdrücklich unterstützen (z. B. IDEs, Agenten, KI-fähige Dokumententools)

• Eine gute „zukunftssichere” Maßnahme für komplexe Websites

Sie sollten nicht mit einem Traffic-Anstieg an dem Tag rechnen, an dem Sie es hinzufügen. Aber Sie müssen auch nicht wochenlang Entwicklungszeit investieren, um es richtig zu machen.

Wie die llms.txt-Spezifikation tatsächlich funktioniert

Die vorgeschlagene Spezifikation verwendet bewusst Markdown, weil es:

• Für Menschen leicht zu lesen

• Einfach für LLMs zu parsen

• Strukturiert genug für einfache Parser und Skripte

Eine gültige llms.txt folgt in der Regel dieser Struktur:

1. H1-Überschrift Name des Projekts oder der Website

2. Blockquote Kurze Beschreibung der Website oder des Produkts

3. Optionale Detailabsätze Etwas mehr Kontext zur Interpretation der Links

4. Ein oder mehrere H2-Abschnitte Jeder H2-Abschnitt gruppiert eine Liste von Dateien oder URLs

5. Innerhalb jedes H2 eine Aufzählungsliste mitLinks Jeder Listenpunkt ist ein Markdown-Link plus optionale Anmerkungen: [Link-Titel](https://url): optionale Beschreibung

6. **Optionaler Abschnitt ## Optional Die Links hier haben eine geringere Priorität und können übersprungen werden, wenn der Kontext knapp ist

Hier ist ein vereinfachtes Beispiel für eine generische Website:

# your-website.com
> Ihre Website ist eine Online-Plattform für X, Y und Z, die Anleitungen, Tools und Dokumentationen bereitstellt.
Ihre Website hilft Benutzern mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Produktdokumentationen dabei, A, B und C zu tun.
Dokumente

API-Übersicht: Authentifizierung, Endpunkte, Ratenbegrenzungen und Beispielanfragen.
Schnellstart: So sind Sie in 10 Minuten startklar.

Richtlinien

Nutzungsbedingungen: Rechtliche Bestimmungen und zulässige Nutzung.
Rückerstattungsrichtlinie: Informationen zu Rückerstattungen und Stornierungen.

Anleitungen

Einführungsanleitung: Übersicht über die wichtigsten Funktionen.

Optional

Unternehmen: Hintergrund, Mission und Team.
Presse: Pressemappe, Logos und Medienberichte.

Beachten Sie, was diese Datei nicht zu leisten versucht:

• Es werden nicht alle Blog-Beiträge oder Landingpages aufgelistet

• Er ersetzt nicht Ihre Sitemap

• Es enthält keine Crawling-Regeln

Es handelt sich lediglich um ein kuratiertes Verzeichnis von Inhalten, die jedem LLM helfen würden, Ihre Website jemand anderem zu erklären.

Ein Beispiel für eine llms.txt im Stil von Ranktracker

Um dies zu veranschaulichen, sehen Sie hier, wie eine gekürzte llms.txt für eine Plattform wie Ranktracker aussehen könnte:

# ranktracker.com
> Ranktracker ist eine All-in-One-SEO-Plattform, die Marketern und Agenturen dabei hilft, Keyword-Rankings zu verfolgen, neue Keyword-Möglichkeiten zu entdecken, technische Probleme zu überprüfen und Backlinks zu überwachen.
Ranktracker kombiniert Echtzeit-SERP-Daten, Keyword-Intelligence und Website-Audits in einer einzigen SaaS-Plattform. Verwenden Sie die folgenden Dokumente und Anleitungen, um zu verstehen, wie die Tools funktionieren und wie Sie sie im täglichen SEO-Betrieb einsetzen können.
Kern-Tools

Rank Tracker: Einrichten der Keyword-Verfolgung, Standorte, Geräte und Interpretieren von Positionen und Sichtbarkeit.
Keyword Finder: Workflows zur Keyword-Erkennung, Schwierigkeitsgrade, Suchabsicht und SERP-Snapshots.
SERP Checker: On-Demand-SERP-Analyse, Wettbewerbsvergleich und lokalisierte Ergebnisse.
Web Audit: Technische SEO-Prüfungen, Fehlerkategorien und Priorisierung von Korrekturen.
Backlink Checker: Backlink-Erkennung, Autoritätsmetriken und Ankeranalyse.
Backlink Monitor: Überwachung neuer, verlorener und geänderter Backlinks im Zeitverlauf.

Leitfäden & Schulungen

SEO-Leitfäden: Ausführliche Tutorials zu SEO-, AEO-, GEO- und SERP-Strategien.
Ranktracker Academy: Strukturierte Kurse für Anfänger und fortgeschrittene SEO-Praktiker.

Richtlinien & Unternehmen

Preise: Tarife, Abrechnungsmodell und Nutzungsbeschränkungen.
Datenschutzerklärung: Datenverarbeitung, Datenschutz und Compliance.
Nutzungsbedingungen: Rechtliche Bestimmungen und zulässige Nutzung.

Optional

Über Ranktracker: Unternehmensgeschichte, Mission und Führung.
Kontakt: Möglichkeiten, das Team zu erreichen.

Jeder KI-Agent oder jedes KI-Tool, das llms.txt versteht, kann nun:

• Springen Sie direkt zu den richtigen Dokumenten, wenn ein Benutzer fragt: „Wie funktioniert das Web-Audit von Ranktracker?“

• Erhalten Sie eine klare, allgemeine Beschreibung des Produkts

• Vermeiden Sie veraltete oder marginale URLs, die nicht das Kernangebot repräsentieren

Das ist der praktische Nutzen.

Warum llms.txt in einer AI-first-Welt existiert

Warum also überhaupt die Mühe machen, wenn es bereits SEO und Sitemaps gibt?

Weil LLMs das Web anders nutzen:

• Sie sind durch die Größe des Kontextfensters eingeschränkt. Sie können nicht Ihre gesamte Website auf einmal in den Speicher laden.

• Rohes HTML ist unübersichtlich. Navigation, Anzeigen, Seitenleisten und JS sind für das Verständnis Ihres Wertversprechens irrelevant.

• Für Codierung und Dokumente fragen Menschen zunehmend KI in IDEs, Editoren und spezialisierten Tools ab. Diese Tools benötigen oft eine einzige, übersichtliche und strukturierte Quelle der Wahrheit.

llms.txt ist eine Möglichkeit zu sagen:

„Wenn Sie nur begrenzten Platz in Ihrem Kontextfenster haben, sollten Sie diese URLs zuerst laden.“

Für Entwicklerdokumente ist dies fast ein Kinderspiel. Bei einer marketinglastigen Website geht es eher darum, zukunftssicher zu sein und sicherzustellen, dass Ihre kanonischen Erklärungen leicht zu finden sind.

llms.txt vs. robots.txt vs. sitemap.xml

Diese drei Begriffe können leicht verwechselt werden, daher wollen wir sie klar voneinander abgrenzen.

robots.txt

• Befindet sich unter /robots.txt

• Legt Regeln wie „Allow” und „Disallow” für bestimmte User Agents fest

• Wird von Suchmaschinen und einigen KI-Crawlern verwendet, um Ihre Präferenzen zu berücksichtigen

• Kann den Zugriff auf bestimmte Ordner oder Dateien blockieren

sitemap.xml

• Befindet sich in der Regel unter /sitemap.xml (und kann auf andere Sitemaps verweisen)

• Listet indexierbare URLs und manchmal Metadaten (letzte Änderung, Priorität) auf

• Hilft Crawlern, Inhalte effizient zu finden

llms.txt

• Befindet sich unter /llms.txt

• Enthält eine kuratierte Liste wichtiger, LLM-freundlicher URLs

• Geschrieben in Markdown, nicht in XML

• Bietet Kontext und Struktur statt Regeln

Bei robots.txt geht es um Berechtigungen. Bei sitemap.xml geht es um die Abdeckung. Bei llms.txt geht es um Priorisierung und Verständnis.

Sie ergänzen sich gegenseitig und ersetzen sich nicht.

Was llms.txt heute realistisch für Sie tun kann

Seien wir ehrlich:

• Es gibt noch keine eindeutigen Belege dafür, dass llms.txt direkt den Traffic, das Ranking oder die Häufigkeit von KI-Zitaten erhöht.

• Große LLM-Anbieter haben keine offizielle Unterstützung angekündigt, wie es Suchmaschinen für Sitemaps getan haben.

Warum also die Mühe machen?

Weil es eine einfache, risikoarme Aufgabe ist, die Folgendes bewirken kann:

• Erleichtern Sie die Integration Ihrer Website in AI-first-Tools (IDE-Plugins, Agenten, KI-Suchprodukte, die explizit llms.txt verwenden).

• Machen Sie es für interne Teams einfach, KI-Assistenten (wie ChatGPT oder Claude) auf kanonische Dokumentationen zu verweisen: „Beantworten Sie Fragen nur anhand der Dokumente, die unter https://example.com/llms.txt verlinkt sind.“

• Verschaffen Sie sich einen Vorsprung, wenn llms.txt oder etwas Ähnliches Teil eines breiteren GEO-/LLMO -Standards wird.

Stellen Sie sich das so vor, als würde man strukturierte Daten hinzufügen, bevor Rich Results überall zu finden waren. Early Adopters sahen nicht immer sofort einen Return, aber sie waren in einer viel besseren Position, als die Nutzung zunahm.

Wo llms.txt derzeit am sinnvollsten ist

Für einige Websites ist llms.txt fast schon übertrieben. Für andere ist es bereits äußerst nützlich.

Es ist am sinnvollsten, wenn:

• Sie haben ein komplexes Produkt mit vielen Funktionen und Modi

• Sie pflegen Entwicklerdokumentationen (APIs, SDKs, Komponenten, Integrationen)

• Ihre Website deckt einen großen Informationsbereich ab (Universitäten, große Inhaltsbibliotheken, regulatorische/legislative Zentren)

• Sie erwarten, dass Benutzer innerhalb von Tools (IDE, Editor, CLI usw.) Fragen zu Ihrem Produkt an die KI stellen

Beispiele:

• Eine SaaS-Plattform mit separaten Dokumenten für API, Dashboard, Webhooks und Integrationen

• Eine SEO-Plattform (wie Ranktracker) mit mehreren Modulen, Hilfezentren und ausführlichen Anleitungen

• Ein Hosting-Anbieter mit Knowledge-Base-Artikeln, Tutorials und plattformspezifischen Workflows

Bei einer kleinen Broschüren-Website mit fünf Seiten ist llms.txt immer noch einfach hinzuzufügen, aber Sie werden weniger Wirkung spüren, da alles bereits einfach ist.

Schritt für Schritt: So erstellen Sie eine llms.txt-Datei für Ihre Website

Sie benötigen dafür kein spezielles Plugin oder einen KI-Agenten. Hier ist ein praktischer Arbeitsablauf.

1. Entscheiden Sie, was als „kanonisch” gilt

Beginnen Sie mit der Beantwortung folgender Frage:

• Welche Seiten erklären unser Kernprodukt oder unsere Kerndienstleistung?

• Welche Dokumente oder Anleitungen möchten wir, dass die KI immer als Referenz verwendet?

• Welche Richtlinien oder rechtlichen Seiten sollten niemals falsch dargestellt werden?

• Welche Seiten sind veraltet oder unübersichtlich und sollten nicht angezeigt werden?

Bei einer großen Website sollten Sie Dutzende oder wenige Hundert URLs anstreben, nicht Tausende.

2. Gruppieren Sie URLs in logische Abschnitte

Erstellen Sie eine grobe Struktur wie folgt:

• ## Produktdokumente

• ## Erste Schritte

• ## Preise und Richtlinien

• ## Anleitungen und Schulungen

• ## Optional

Dies entspricht der Art und Weise, wie sowohl Menschen als auch KI über Ihre Inhalte denken.

3. Schreiben Sie den Inhalt von llms.txt in Markdown

Befolgen Sie die Spezifikation:

1. H1 mit dem Namen Ihrer Website oder Ihres Projekts

2. Blockquote mit einer prägnanten Zusammenfassung (1–3 Sätze)

3. Ein kurzer Absatz mit zusätzlichem Kontext

4. H2-Abschnitte mit Aufzählungslisten von [Titel](URL): Beschreibung

5. Ein ## Optionaler Abschnitt für nützliche Links

Behalten Sie Beschreibungen bei:

• Kurz und informativ

• Frei von Floskeln und Marketing-Schlagworten

• Fokussiert auf das, was der Benutzer lernen oder erreichen wird

4. Speichern Sie die Datei und laden Sie sie in Ihr Stammverzeichnis hoch

• Speichern Sie die Datei als llms.txt (UTF-8-Kodierung)

• Laden Sie sie in das Stammverzeichnis (/) Ihrer Website hoch, zusammen mit robots.txt und möglicherweise sitemap.xml

• Vergewissern Sie sich, dass Sie in einem Browser auf https://yourdomain.com/llms.txt zugreifen können

5. Verwenden Sie optional einen Generator oder eine CMS-Integration

Wenn Sie WordPress, Drupal, Docs Tooling oder einen modernen statischen Website-Generator verwenden, werden Sie vielleicht feststellen:

• Plugins, die llms.txt automatisch aus Ihrer Navigation oder Ihren Dokumenten generieren

• Dokumentationsersteller, die sowohl HTML- als auch .md -Versionen von Seiten sowie eine passende llms.txt ausgeben können

Automatische Tools sind hilfreich, aber Sie sollten die Datei dennoch kuratieren und bearbeiten. Der Wert liegt in einer bewussten Priorisierung, nicht nur darin, Ihre Menüstruktur zu übertragen.

llms.txt, SEO, AEO, GEO und LLMO: Wie hängt das alles zusammen?

Es gibt viele Abkürzungen:

• SEO – klassische Suchmaschinenoptimierung

• AEO – Answer Engine Optimisation (Optimierung für die Anzeige in KI-Antworten und Übersichten)

• GEO – Generative Engine Optimisation (Optimierung von Inhalten für generative KI-Systeme)

• LLMO – Optimierung für LLM-basierte Entdeckung und Markennennungen

Wo passt llms.txt hinein?

Es ist einer der technischen Wegbereiter für AEO/GEO:

• SEO und Inhalte leisten nach wie vor die Hauptarbeit (Themen, Autorität, Links, Abdeckung der Absichten).

• Strukturierte Daten, eine klare Informationsarchitektur und starke Entitäten machen Ihre Inhalte leichter verständlich.

• llms.txt fügt einen maschinenlesbaren Index Ihrer wichtigsten Seiten hinzu, der speziell auf KI-Agenten statt auf Webcrawler abgestimmt ist.

Für die Zielgruppe von Ranktracker ist ein sinnvolles mentales Modell:

SEO sorgt dafür, dass Sie gefunden werden. 

AEO/GEO hilft der KI, Sie richtig zu erklären. llms.txt ist eines der kleinen technischen Tools, mit denen Sie dies unterstützen können.

Überwachung und Pflege Ihrer llms.txt

Behandeln Sie llms.txt nach der Veröffentlichung wie jeden anderen Teil Ihrer technischen Einrichtung.

Dinge, die Sie im Auge behalten sollten:

• Barrierefreiheit: Kann https://yourdomain.com/llms.txt ohne Weiterleitungsschleifen, Authentifizierung oder 404-Fehler geladen werden?

• Serverprotokolle/Analysen:

  • Sehen Sie im Laufe der Zeit Zugriffe auf /llms.txt von KI-bezogenen Benutzeragenten?

  • Verweisen Entwicklertools oder Agenten in Ihrem Ökosystem darauf?

• Inhaltsdrift:

  • Wenn Sie eine wichtige neue Funktion einführen oder eine alte Funktion einstellen, aktualisieren Sie die Datei.

  • Wenn sich URLs ändern (Migrationen, neue Dokumentenstruktur), halten Sie die Links auf dem neuesten Stand.

• Konflikte:

  • Stellen Sie sicher, dass llms.txt nicht auf Inhalte verweist, die durch robots.txt blockiert sind.

  • Stellen Sie sicher, dass die Beschreibungen mit dem tatsächlichen Inhalt der Seite übereinstimmen.

Aus Sicht von Ranktracker können Sie außerdem:

• Verwenden Sie Rank Tracker, um Markenanfragen zu überwachen, die wahrscheinlich mit KI-Antworten interagieren (z. B. „[Produkt] Bewertung“, „Wie verwendet man [Funktion]“, „[Marke] Preise“).

• Verwenden Sie Keyword Finder, um „KI-bezogene“ Suchanfragen aufzudecken, die Nutzer tatsächlich eingeben, z. B. „Wie werde ich in der KI-Suche angezeigt?“ oder „Beispiel llms.txt“.

• Verwenden Sie SERP Checker, um zu sehen, wann und wo KI-Übersichten oder antwortartige Ergebnisse für Ihre Ziel-Keywords erscheinen, und beobachten Sie dann, wie sich die Sichtbarkeit im Laufe der Zeit verändert.

Sie können Änderungen nicht ausschließlich auf llms.txt zurückführen, aber Sie verfügen zumindest über Daten zur Gesamtleistung Ihrer KI-orientierten Optimierung.

Also ... sollten Sie llms.txt jetzt implementieren?

Die ehrliche Antwort lautet:

• Wenn Sie einen sofortigen Anstieg Ihrer Rankings erwarten, werden Sie enttäuscht sein.

• Wenn Sie möchten, dass Ihre Website für KI-Agenten, Tools und zukünftige Crawler leichter zu verstehen ist, lohnt es sich, ein oder zwei Stunden in die richtige Einrichtung zu investieren.

Pro:

• Komplexe SaaS-Plattformen

• Entwicklerdokumentation

• Große Wissensdatenbanken

• Marken, die stark in AEO/GEO investieren

llms.txt ist eine sinnvolle, reibungslose Ergänzung Ihres Stacks.

Für kleinere Websites ist es eher ein nettes Extra als eine Notwendigkeit, aber dennoch so einfach, dass es sich lohnt, es einmal zu implementieren und dann gelegentlich zu überprüfen.

Mit anderen Worten: Behandeln Sie llms.txt so, wie Sie strukturierte Daten in den Anfängen behandelt haben. Nicht als Kernstück Ihrer Strategie, sondern als clevere Möglichkeit, sich auf die Zukunft der KI-Suche vorzubereiten.