llms.txt: Ein neuer Weg für KI, Ihre Website zu lesen

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT und Claude stehen vor einem grundlegenden Problem beim Crawlen von Websites: Ihre Kontextfenster sind zu klein, um ganze Websites zu verarbeiten, und die Umwandlung komplexer HTML-Seiten voller Navigation, Werbung und JavaScript in KI-freundlichen Text ist sowohl schwierig als auch ungenau. Der llms.txt AI-Crawler-Standard bietet eine Lösung – eine einfache Textdatei, die KI-Systemen genau sagt, welcher Inhalt auf Ihrer Website am wichtigsten ist.

Was ist llms.txt?

Die llms.txt-Datei ist ein vorgeschlagener Standard, der entwickelt wurde, um KI-Systemen zu helfen, Website-Inhalte effektiver zu verstehen und zu nutzen. Ähnlich wie robots.txt Suchmaschinen-Crawler führt und sitemap.xml verfügbare URLs auflistet, bietet llms.txt der KI eine kuratierte, strukturierte Karte Ihrer wichtigsten Inhalte.

Diese Markdown-formatierte Datei befindet sich in Ihrer Root-Domain (https://ihredomain.com/llms.txt) und gibt KI-Crawlern einen klaren Pfad zu Ihren hochwertigen Inhalten ohne das Rauschen von Navigationselementen, Werbung oder JavaScript-gerenderten Komponenten, die automatisierte Systeme oft verwirren.

Das Problem, das llms.txt löst

Moderne Websites stellen zwei große Herausforderungen für KI-Crawler dar:

1. Technische Komplexität: Die meisten KI-Crawler können nur einfaches HTML lesen und verpassen Inhalte, die durch JavaScript geladen werden
2. Informationsüberflutung: Ohne Anleitung verschwenden KI-Systeme Rechenressourcen bei der Verarbeitung irrelevanter Seiten wie veralteten Blog-Posts oder administrativen Bereichen

Der llms.txt AI-Crawler-Standard adressiert beide Probleme, indem er ein sauberes, strukturiertes Format bereitstellt, das KI-Systemen hilft, Ihre wertvollsten Inhalte schnell zu identifizieren und zu verarbeiten.

Wie sich llms.txt von robots.txt und sitemap.xml unterscheidet

Obwohl diese Dateien ähnlich erscheinen mögen, dient jede einem unterschiedlichen Zweck:

robots.txt: Der Türsteher

• Zweck: Sagt Crawlern, wohin sie NICHT gehen sollen
• Format: Einfacher Text mit User-agent- und Disallow-Direktiven
• Beispiel: Disallow: /admin/

sitemap.xml: Der Navigator

• Zweck: Listet alle URLs auf, die für die Indexierung verfügbar sind
• Format: XML mit URL-Einträgen und Metadaten
• Beispiel: <url><loc>https://example.com/page</loc></url>

llms.txt: Der KI-Leitfaden

• Zweck: Zeigt der KI, welcher Inhalt wichtig ist und wie er strukturiert ist
• Format: Markdown mit semantischer Organisation
• Fokus: Inhaltsbedeutung und Hierarchie für das KI-Verständnis

Dateistruktur und Implementierung

Die llms.txt-Datei verwendet Standard-Markdown-Formatierung. Hier ist ein kompaktes Beispiel:

# Firmenname
> Kurze Beschreibung dessen, was Ihr Unternehmen tut

## Produkte
- [Produkt-API](https://example.com/api): RESTful API-Dokumentation
- [SDK-Leitfaden](https://example.com/sdk): JavaScript SDK-Implementierung

## Dokumentation
- [Erste Schritte](https://example.com/docs/start): Schneller Setup-Leitfaden
- [Authentifizierung](https://example.com/docs/auth): OAuth 2.0-Flow

## Ressourcen
- [Changelog](https://example.com/changelog): Neueste Updates
- [Status](https://example.com/status): Service-Verfügbarkeit

Optionale llms-full.txt

Für umfassende Websites können Sie eine zusätzliche llms-full.txt-Datei mit detaillierteren Informationen erstellen. Die Haupt-llms.txt-Datei dient als prägnante Übersicht, während llms-full.txt umfangreiche Dokumentation, Code-Beispiele und tiefere technische Details bereitstellt.

Aktuelle Verbreitung und Praxisbeispiele

Mehrere entwicklerorientierte Unternehmen haben bereits den llms.txt AI-Crawler-Standard implementiert:

• Mintlify: Entwicklerdokumentation-Plattform
• FastHTML: Modernes Web-Framework
• Anthropic: KI-Sicherheitsunternehmen (Entwickler von Claude)
• Vercel: Frontend-Cloud-Plattform
• Cloudflare: Web-Infrastruktur und Sicherheit

Laut aktuellen Daten haben etwa 950 Domains llms.txt-Dateien veröffentlicht – eine kleine, aber wachsende Zahl, die viele einflussreiche Technologieunternehmen umfasst.

Vorteile und Einschränkungen

Potenzielle Vorteile

• Verbesserte KI-Verständlichkeit: Saubere, strukturierte Inhalte helfen der KI, Ihre Website besser zu verstehen
• Recheneffizienz: Reduziert die Ressourcen, die die KI zur Verarbeitung Ihrer Inhalte benötigt
• Inhaltskontrolle: Sie entscheiden, was KI-Systeme priorisieren sollen
• Zukunftsorientierung: Frühe Einführung kann Vorteile bieten, wenn sich der Standard weiterentwickelt

Aktuelle Einschränkungen

Die größte Einschränkung? Noch kein großer KI-Anbieter unterstützt llms.txt offiziell. OpenAI, Google und Anthropic haben nicht bestätigt, dass ihre Crawler diese Dateien verwenden. Wie Googles John Mueller bemerkte: “Soweit ich weiß, hat keiner der KI-Services gesagt, dass sie llms.txt verwenden.”

Dies macht llms.txt derzeit weitgehend spekulativ – obwohl die Tatsache, dass Anthropic ihre eigene llms.txt-Datei veröffentlicht hat, darauf hindeutet, dass sie den Standard zumindest in Betracht ziehen.

Wann mit llms.txt experimentieren

Trotz aktueller Einschränkungen könnte die Implementierung von llms.txt sinnvoll sein, wenn Sie:

• Eine entwicklerorientierte Website mit umfangreicher Dokumentation betreiben
• Mit aufkommenden Web-Standards experimentieren möchten
• Strukturierte Inhalte haben, die bereits gut organisiert sind
• An eine Positionierung für potenzielle zukünftige KI-Crawler-Adoption glauben

Die Implementierungskosten sind minimal – es ist nur eine Markdown-Datei, die auf Ihrem Server gehostet wird. Es gibt keinen Nachteil außer der Zeit, die für die Erstellung aufgewendet wird.

Schnelle Implementierungsschritte

1. Erstellen Sie eine neue Datei namens llms.txt
2. Strukturieren Sie Ihren Inhalt mit Markdown-Überschriften und Listen
3. Laden Sie sie in Ihr Root-Verzeichnis hoch
4. Erstellen Sie optional llms-full.txt für umfassende Dokumentation
5. Halten Sie beide Dateien aktuell, wenn sich Ihre Inhalte ändern

Fazit

Der llms.txt AI-Crawler-Standard stellt einen interessanten Versuch dar, reale Probleme beim KI-Web-Crawling zu lösen. Obwohl große KI-Anbieter ihn noch nicht offiziell übernommen haben, machen der minimale Implementierungsaufwand und die potenziellen zukünftigen Vorteile ihn für technische Websites überlegenswert. Da KI weiterhin die Art und Weise verändert, wie Menschen Informationen finden und konsumieren, könnten Standards wie llms.txt für die Aufrechterhaltung der Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten unerlässlich werden.

Häufig gestellte Fragen