Wie kann man sich von der LLM-Ausbildung abmelden (und sollte man das?)

Einleitung

KI-Unternehmen trainieren mit Billionen von Tokens – und ein Großteil davon stammt aus dem offenen Internet.

Für Marken wirft dies zwei wichtige Fragen auf:

1. Wie kann ich mich aus dem KI-Training ausklinken, wenn ich nicht möchte, dass meine Inhalte verwendet werden?

2. Sollte ich mich überhaupt abmelden – oder würde das meine Sichtbarkeit in der KI-gesteuerten Suche zerstören?

Im Jahr 2025 ist ein Opt-out bei allen großen LLM-Anbietern möglich. Die strategischen Auswirkungen sind jedoch enorm. Wenn Sie das KI-Training blockieren, schützen Sie Ihr Urheberrecht – aber Sie riskieren auch, vollständig aus den KI-generierten Suchergebnissen zu verschwinden.

Dieser Leitfaden behandelt:

✔ Wie KI-Unternehmen Opt-out-Signale lesen

✔ die vollständige Liste der Opt-out-Methoden (robots.txt, Meta-Tags, Formulare, Portale)

✔ Wie sich RAG im Vergleich zum Training auf die Sichtbarkeit auswirkt

✔ wann ein Opt-out hilft – und wann es schadet

✔ die Auswirkungen auf SEO und LLM-Sichtbarkeit

✔ Regionsspezifische gesetzliche Anforderungen

✔ Wie proprietäre und sensible Inhalte geschützt werden können

✔ Ob Marken sich strategisch oder gar nicht abmelden sollten

Lassen Sie uns das alles einmal genauer betrachten.

1. Was bedeutet es, sich aus dem KI-Training auszuklinken?

Es gibt zwei Arten des Opt-outs:

A. Aus dem Training (Modelllernen) aussteigen

Sie verhindern, dass Ihre Inhalte zum Trainieren von LLMs verwendet werden.

Dies betrifft:

✔ Modellspeicher

✔ Entitätsverständnis

✔ Faktengrundlage

✔ Wettbewerbervergleiche

✔ Kategorisierung

✔ Einbeziehung von Empfehlungen

Wenn Sie sich hier abmelden, bedeutet dies, dass die KI nicht von Ihrer Website lernt.

B. Deaktivierung der Abfrage (Laufzeitzugriff)

Sie verhindern, dass Ihre Inhalte verwendet werden in:

✔ RAG-Pipelines

✔ Vektorsuche

✔ Live-Abruf

✔ Antwortsynthese

✔ Quellenlisten

Dies ähnelt „noindex“ für die Suche.

Das bedeutet, dass Ihre Inhalte nicht erscheinen in:

✔ Perplexity-Quellen

✔ Gemini AI-Übersichten

✔ Bing Copilot-Zitaten

✔ ChatGPT-Suchreferenzen

Die meisten Marken sollten das Abrufen nicht blockieren, da dies der Sichtbarkeit am meisten schadet.

2. Warum Marketer überhaupt eine Opt-out-Möglichkeit in Betracht ziehen

Es gibt legitime Gründe, warum eine Marke sich für ein Opt-out entscheiden könnte:

• ✔ Urheberrechtsschutz

• ✔ Verhinderung der Wiederverwendung von Inhalten

• ✔ proprietäre Daten

• ✔ Compliance (DSGVO, Medizin, Finanzen)

• ✔ Schutz von Abonnement- oder SaaS-Inhalten

• ✔ Verhinderung von Kannibalisierung durch KI-Zusammenfassungen

• ✔ Bedenken hinsichtlich einer falschen Darstellung der Marke

• ✔ Risiko durch Wettbewerbsinformationen

Ein Opt-out hat jedoch schwerwiegende Nachteile:

✘ Verlust von KI-Zitaten

✘ Verschwinden aus KI-Übersichten

✘ Konkurrenten ersetzen Sie

✘ Reduzierte Präsenz der Entität in LLMs

✘ verminderte Markenbekanntheit

✘ unvollständige Vergleiche

✘ geringeres Vertrauen in KI

✘ schwächere Wissenssignale

Sie müssen dies sorgfältig abwägen.

3. Alle Möglichkeiten, sich vom LLM-Training abzumelden (Liste 2025)

Hier finden Sie alle wirksamen Opt-out-Mechanismen – und welche Modelle diese unterstützen.

1. robots.txt-KI-Richtlinien

Die meisten Modelle beachten mittlerweile Roboter-Direktiven:

OpenAI

User-Agent: GPTBot
Disallow: /

Anthropic

User-Agent: ClaudeBot
Disallow: /

Google Gemini

User-Agent: Google-Extended
Disallow: /

Perplexity

User-Agent: PerplexityBot
Disallow: /

Cohere / AI21 / andere

Die meisten folgen den Standard-Roboterregeln.

Wirksamkeit: Hoch (außer bei älteren gescrapten Datensätzen) Blockierungen: sowohl Training als auch Crawling für neue Durchläufe Risiko: Verringerte LLM-Sichtbarkeit

2. Meta-Tags für KI-Crawler

<meta name="robots" content="noai">
<meta name="ai" content="noindexai">

Unterstützt von:

✔ OpenAI

✔ Anthropic

✔ Google

✔ Perplexity

Dies ist die einfachste Methode für CMS-verwaltete Seiten.

3. OpenAI „Do Not Train”-Portal

OpenAI bietet:

✔ vollständigen Domain-Ausschluss

✔ URL-basierten Ausschluss

✔ Korrektureinsendungen

✔ Entfernung zuvor trainierter Materialien (sofern möglich)

Wirksamkeit: Hoch Blockierungen: Training, aber Abruf möglicherweise weiterhin möglich Risiko: KI kann die Erinnerung an Ihre Entität verlieren

4. Opt-out gemäß EU-KI-Gesetz (obligatorisch für alle Anbieter)

Das EU-KI-Gesetz verlangt:

✔ einen standardisierten Opt-out-Mechanismus

✔ transparente Offenlegung von Trainingsdaten

✔ die Möglichkeit, die Entfernung aus den Trainingsdaten zu beantragen

✔ Dokumentation der Datenquellen

Dies betrifft:

• OpenAI

• Google

• Meta

• Mistral

• Anthropic

• Amazon

• Apple

• alle in der EU tätigen LLM-Anbieter

Dies ist der stärkste globale Rechtsschutz.

5. DMCA / Anträge auf Entfernung von urheberrechtlich geschützten Inhalten

Wenn ein KI-Modell:

✔ Text wörtlich reproduziert

✔ proprietäre Inhalte verwendet

✔ Paywall-geschützte Materialien zusammenfasst

können Sie Folgendes einreichen:

✔ eine DMCA-Löschungsanforderung

✔ eine Urheberrechtsbeschwerde

✔ einen Antrag auf Entfernung von Trainingsdaten

✔ eine Beschwerde zur Korrektur von Ausgaben

KI-Unternehmen sind verpflichtet, darauf zu reagieren.

6. Opt-out auf API-Ebene (SaaS/Unternehmen)

Viele Enterprise-LLMs unterstützen:

✔ „No-Train”-Flags

✔ Datensatzgrenzen

✔ private Einbettungen

✔ Sichtbarkeitskontrollen pro Dokument

Dies ist besonders relevant für Dokumentationen und SaaS-Dashboards.

7. Content Delivery Controls (CDNs)

Sie können Folgendes bereitstellen:

✔ „No-Train“-Versionen

✔ Verschleierte Inhalte

✔ IP-gesperrte Seiten

✔ Gating auf Benutzerebene

Cloudflare, Fastly und Akamai unterstützen dies alle.

8. Lizenzierungsbarrieren

Sie können Inhalte hinter folgenden Barrieren platzieren:

✔ Paywalls

✔ Login-Walls

✔ API-only-Zugriff

✔ Abonnement-Lizenzbedingungen

LLMs dürfen geschützte Inhalte rechtlich nicht für Trainingszwecke verwenden.

9. Zugangsbeschränkungen für proprietäre Datensätze

Wenn Sie Folgendes hosten:

✔ Datenbanken

✔ Produktkataloge

✔ einzigartige Datensätze

…können Sie die Nutzung von KI in Ihren Nutzungsbedingungen ausdrücklich untersagen.

4. Sollten Sie sich dagegen entscheiden? Der strategische Entscheidungsrahmen (ODF-7)

Nutzen Sie diesen Rahmen, um zu entscheiden.

1. Ist Ihr Unternehmen von KI-gestützter Forschung abhängig?

Wenn ja ❌ Optieren Sie NICHT aus Wenn nein → fahren Sie fort

2. Beeinträchtigt ein Opt-out Ihre SEO-/KI-Sichtbarkeit?

Wenn ja ❌ NICHT abmelden Wenn nein → weiter evaluieren

3. Enthalten Ihre Inhalte proprietäre oder Premium-Daten?

Wenn ja ✔ teilweise abmelden (bezahlte Daten schützen)

4. Möchten Sie, dass KI Sie zitiert?

Wenn ja ❌ Blockieren Sie den Abruf NICHT Sie müssen das Crawling zulassen durch:

✔ Perplexity

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ ChatGPT Search

5. Haben Sie strenge rechtliche/Compliance-Anforderungen?

Für:

✔ Gesundheitswesen

✔ Finanzen

✔ Rechtstechnologie

✔ Regierung

✔ Unternehmens-SaaS

✔ Teilweise Abmeldung empfohlen.

6. Leiden Sie unter falschen Darstellungen durch KI?

Wenn ja ✔ Optieren Sie NICHT aus – korrigieren Sie stattdessen den Fußabdruck des Unternehmens.

Durch das Opt-out verlieren Sie die Kontrolle.

7. Ist Ihre Marke auf Informationsinhalte angewiesen?

Wenn ja ❌ Opten Sie niemals aus – Ihr Traffic wird sich in Luft auflösen.

5. Wenn ein Opt-out Ihrer Marke schadet

Ein Opt-out hat folgende Folgen:

✔ KI vergisst Ihre Marke

✔ Verlust der Kategorieplatzierung

✔ Verlust der Nähe zu Wettbewerbern

✔ Schwächere Beziehungen in Wissensgraphen

✔ Verschwinden aus Tool-Listen

✔ Weniger Zitate

✔ Weniger KI-Übersichten

✔ Verschlechterung der Entitätsgenauigkeit

✔ vermehrte Halluzinationen

Bei der KI-gesteuerten Suche gilt: Sichtbarkeit = Identität.

Wenn Sie das Training zu aggressiv blockieren, wird Ihre Marke unsichtbar.

6. Wann ein Opt-out Ihrer Marke hilft

Ein Opt-out ist gültig für:

• ✔ proprietäre SaaS-Dashboards

• ✔ interne Dokumentation

• ✔ private Kundendaten

• ✔ Abonnement-Inhalte

• ✔ Premium-Recherche

• ✔ regulierte Branchen (Finanzen, Gesundheit, Recht)

• ✔ Compliance-sichere Oberflächen

• ✔ Vertrauliche Prozesse

Diese sollten nicht von LLMs erfasst werden.

Öffentlich zugängliche Marketinginhalte sollten jedoch nicht blockiert werden.

7. Die beste Strategie im Jahr 2025: Kontrollierte Präsenz

Der erfolgreiche Ansatz ist nuanciert:

1. Training auf öffentlich zugänglichen Seiten zulassen

→ verbessert das Entitätsgedächtnis → erhöht die Wahrscheinlichkeit von Zitaten → stärkt die Kategorisierung → erhöht die Sichtbarkeit der KI

2. Blockieren Sie das Training mit privaten oder proprietären Daten

→ schützt geistiges Eigentum → gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften → vermeidet Wettbewerbsrisiken

3. Abruf für alle öffentlichen Seiten zulassen

Ohne Abruf und Indizierung verschwindet Ihre Marke aus:

✔ KI-Übersichten

✔ Perplexity-Quellen

✔ Copilot

✔ ChatGPT-Suche

✔ Siri und Apple Intelligence

4. Starke strukturierte Daten pflegen

Schema + Wikidata reduzieren das Risiko von Fehlinterpretationen.

5. Überwachen Sie aktiv die AI-Ausgabe

Fordern Sie bei Bedarf Korrekturen an.

6. Stärken Sie den externen Konsens mit Backlinks

LLMs vertrauen Marken, die im gesamten Web gestärkt werden.

7. Verwenden Sie Ranktracker, um einen sauberen, konsistenten Entity-Fußabdruck zu erhalten

Ranktracker sorgt dafür, dass Ihre maschinenlesbare Markenidentität stabil und KI-freundlich bleibt.

8. Die Rolle von Ranktracker bei der Opt-out-Entscheidung

Web-Audit

Erkennt Schemata, Metadaten und Barrierefreiheitssignale, die sich auf das Crawling durch KI auswirken.

Keyword-Finder

Erstellt Intent-Cluster, die von KI-gesteuerter Sichtbarkeit profitieren.

Backlink-Checker & Monitor

Stärkt Konsenssignale, damit KI-Modelle Ihrer Marke vertrauen.

SERP-Checker

Zeigt die Kategorieausrichtung an – unerlässlich vor dem Opt-out.

KI-Artikelschreiber

Erstellt strukturierte, maschinenlesbare Inhalte, die LLMs korrekt interpretieren.

Ranktracker hilft Ihnen bei der Entscheidung, wo Sie sich abmelden sollten – und wo eine Abmeldung die Sichtbarkeit beeinträchtigen würde.

**Abschließender Gedanke:

Opt-out ist keine Ja/Nein-Entscheidung – es ist eine Strategie**

Die Frage lautet nicht:

„Sollte ich mich abmelden?“

Die eigentliche Frage lautet:

„Welche Teile meines Content-Ökosystems sollten für das KI-Training verwendet werden – und welche nicht?“

Die intelligentesten Marken im Jahr 2025 verfolgen einen ausgewogenen Ansatz:

✔ öffentliche Seiten → Training zulassen

✔ private Daten → blockieren

✔ sensible Daten → blockieren

✔ Dokumentation → Abruf zulassen

✔ Marketing-Website → Training für Sichtbarkeit zulassen

✔ Benutzer-Dashboards → blockieren

✔ proprietäre Datensätze → blockieren

KI-gesteuerte Entdeckung belohnt die Marken, die sich beteiligen. Sie bestraft diejenigen, die sich verstecken.

Letztendlich geht es beim Opt-out nicht um den Schutz von Inhalten. Es geht darum, die Sichtbarkeit strategisch zu kontrollieren.