Genesis
Große Sprachmodelle unterliegen einer entscheidenden architektonischen Einschränkung: Ihre Kontextfenster sind zu klein, um ganze Websites zu verarbeiten. Die Umwandlung komplexer Websites mit Navigation, Werbung, JavaScript und CSS in LLM-freundlichen reinen Text ist sowohl schwierig als auch ungenau.
Jeremy Howard, Mitbegründer Fast.ai und Dozent an den Universitäten von Queensland und Stanford, stellte fest, dass ein Großteil des HTML auf Websites aus Menüs, Tracking-Skripten, sich wiederholenden Abschnitten und Werbung besteht - Elemente, die wertvolle Token im Kontextfenster der LLM auffressen, ohne einen substanziellen Wert beizutragen. Inspiriert von der Einfachheit von robots.txt schuf Howard einen Standard, der es den Betreibern von Websites ermöglicht, LLM strukturiertes Expertenwissen an einem einzigen, zugänglichen Ort bereitzustellen.
Technische Daten
Der llms.txt-Standard definiert eine präzise Markdown-basierte Struktur, die menschliche Lesbarkeit mit programmatischen Parsing-Fähigkeiten kombiniert. Die Datei muss sich im Hauptpfad befinden /llms.txt websites und enthalten die folgenden Abschnitte in einer bestimmten Reihenfolge:
Erforderliche Elemente:
- H1-Überschrift - name des Projekts oder des Standorts (nur Pflichtfeld)
Optionale, aber empfohlene Elemente:
- Blockquote - eine kurze Zusammenfassung des Projekts mit den wichtigsten Informationen, die für das Verständnis des restlichen Dossiers erforderlich sind
- Beschreibende Abschnitte - null oder mehr Markdown-Abschnitte (Absätze, Listen) ohne Überschriften, die detaillierte Informationen über das Projekt und die Interpretation der gelieferten Dateien enthalten
- H2-Abschnitte mit Dateilisten - null oder mehr Abschnitte, die durch H2-Überschriften getrennt sind und Listen von URLs mit zusätzlichen Details enthalten
- Abschnitt "Optional - abschnitt von besonderem Interesse. Die darin enthaltenen URLs können weggelassen werden, wenn ein kürzerer Zusammenhang erforderlich ist
Link-Spezifikation:
Jede Dateiliste muss den erforderlichen Hyperlink-Markdown-Namen enthalten(url) gegebenenfalls gefolgt von : und Aktennotizen.
Die Erweiterung .md
Der Vorschlag impliziert auch, dass Seiten, die für die LLM nützliche Informationen enthalten, eine saubere Version von Markdown unter der gleichen URL mit dem Zusatz .md (oder index.html.md für URLs ohne Dateinamen).
Beispiel für die Umsetzung
Nachstehend finden Sie eine professionelle llms.txt-Vorlage, die Sie anpassen und implementieren können:
Wichtige Kontextinformationen:
- Erster wichtiger Hinweis zur Art der Tätigkeit oder Technologie
- Zweiter Hinweis, der den Umfang oder die Einschränkungen präzisiert
- Dritter Hinweis, der die Zielgruppe erläutert
## Hauptressourcen
- [Startseite](https://example.com): Einführung und aktuelle Mitteilungen
- [API-Dokumentation](https://example.com/api): Vollständige technische Dokumentation mit Beispielen
- [Schnellstartanleitung](https://example.com/quickstart): Schritt-für-Schritt-Einführung für neue Benutzer
- [Best Practices](https://example.com/best-practices): Bewährte Muster und Empfehlungen
## FAQ und Support
- [Häufig gestellte Fragen](https://example.com/faq): Antworten auf die häufigsten Benutzerfragen
- [Fehlerbehebung](https://example.com/troubleshooting): Diagnoseleitfaden für typische Probleme
- [Kontakt](https://example.com/contact): Kontaktformular und Firmendaten
## Entwicklerressourcen
- [API-Referenz](https://example.com/api-reference): Vollständige Endpunkt-Dokumentation
- [Code-Beispiele](https://example.com/code-examples): Praktische Implementierungen und Fallstudien
- [Changelog](https://example.com/changelog): Änderungshistorie und Updates
## Optional
- [Firmengeschichte](https://example.com/history): Projektentwicklung und Meilensteine
- [Blog-Archiv](https://example.com/blog-archive): Ältere Blogbeiträge
- [Datenschutzerklärung](https://example.com/privacy): Detaillierte Informationen zum DatenschutzAusführliche Leitlinien sind auf der Website zu finden: https://llmstxt.org
Wichtige Leitlinien:
- Die Dateigröße sollte für eine optimale Leistung auf ~100 KB begrenzt werden
- Kodierung: UTF-8
- Format: reines Markdown ohne HTML
- Alle URLs sollten absolut sein (absolut z.B. https://example.com/url), nicht relativ
- Links müssen zu aktiven Ressourcen führen (404-Fehler vermeiden)
Fakultativ llms-full.txt
Der Standard sieht auch eine optionale Datei vor llms-full.txt , die die vollständige, ausgearbeitete Dokumentation in einer einzigen Datei enthält. Während llms.txt dient als Inhaltsverzeichnis, llms-full.txt bietet den vollständigen Inhalt aller verknüpften Dokumente, so dass KI-Systeme mit einer einzigen Anfrage auf die gesamte Wissensbasis zugreifen können.
Eine Liste der llms.txt und llms-full.txt Inspirationen und Karten finden Sie unter: https://llmstxt.site
Validierung und Prüfung
Prüfen:
- Standort und Erreichbarkeit (HTTP 200, keine Weiterleitungsschleifen)
- HTTP-Kopfzeilen (Content-Type: text/plain oder text/markdown; charset UTF-8)
- Content-Length und GZIP/Brotli-Kompression
- Frische der Inhalte und kanonische URLs
- Lizenzierung und KI-Beziehungsmerkmale - wie KI-Modelle Ihre Inhalte nutzen können
- Korrektheit der Markdown-Syntax, Struktur (H1, H2, Korrektheit der Links) z.B. auf der Seite: https://markdownlivepreview.com
Manuelle Zugänglichkeitstests:
# Content-Type: text/plain; charset=utf-8
# Content-Length: [Größe]
curl -i https://twojastrona.pl/llms.txt
# Überprüfen Sie Inhalt und FormatierungTests mit dem LLM
- Übergabe der URL zu llms.txt an ChatGPT, Claude, Gemini-Modelle
- Stellen Sie Fragen zu wichtigen Informationen auf Ihrer Website
- Überprüfen Sie, ob AI die angegebenen Ressourcen und Links korrekt verwendet
Protokollüberwachung und Verkehrsanalyse in GA4:
Achten Sie auf den Verkehr von Benutzer-Agenten:
- GPTBot (OpenAI)
- Claude-Web (Anthropisch)
- GoogleOther (Google AI)
- PerplexityBot (Perplexität)
- Andere KI-Bots
Die Zunahme der Zugriffe auf diese Bots nach der Einführung von llms.txt ist ein Indikator für die Wirksamkeit. Forschung Einsichtsland nachgewiesen 600% Anstieg der GPTBot-Besuche in Anlehnung an die Implementierung von llms.txt.
die 10 häufigsten Fehler
Fehler 1: Falscher Dateispeicherort
Ausgabe: Datei wird in einem Unterverzeichnis statt im Stammverzeichnis abgelegt
Lösung: Legen Sie die Datei immer genau unter https://twojastrona.pl/llms.txt , nicht in /seo/llms.txt weder /ai/llms.txt .
Fehler 2: Erforderliche H1-Überschrift fehlt
Ausgabe: Starten einer Datei ohne Level-1-Header
Lösung: Die erste Zeile muss enthalten # Projektname.
Fehler 3: Falsche Kodierung
Ausgabe: Die Datei wurde in einer anderen Kodierung als UTF-8 gespeichert.
lösung: Speichern Sie die Datei mit expliziter UTF-8-Kodierung. In den meisten Editoren: Datei → Speichern mit Kodierung → UTF-8.
Fehler 4: Größenbegrenzung überschritten
Ausgabe: Datei größer als 100 KB
Lösung: Beschränken Sie den Inhalt auf die wichtigsten Ressourcen. Verwenden Sie llms-full.txt für eine vollständige Dokumentation.
Fehler 5: Falsche Syntax von Markdown-Links
Ausgabe: Titel (https://url) anstelle von Titel(https://url) (Leerzeichen vor Klammern)
Lösung: Achten Sie darauf, dass kein Leerzeichen zwischen ] a ( .
Fehler 6: Kein Blockquote mit Beschreibung
Ausgabe: Fehlen einer kontextuellen Beschreibung des Projekts.
lösung: Hinzufügen > Kurzbeschreibung nach der Überschrift H1 zum besseren Verständnis durch LLM.
Fehler 7: Tote Links und 404-Fehler
Ausgabe: Links, die zu nicht existierenden Ressourcen führen.
Lösung: Testen Sie regelmäßig alle URLs mit Tools wie dem Broken Link Checker.
Fehler 8: Übermaß an irrelevantem Inhalt
Ausgabe: Liste aller Unterseiten ohne Prioritätensetzung.
lösung: Wählen Sie die 5-15 wichtigsten Ressourcen aus. Qualität > Quantität.
Fehler 9: Fehlende Verwendung des Abschnitts "Optional"
Ausgabe: Alle Ressourcen sind von gleicher Bedeutung
Lösung: Platzieren Sie sekundäre Ressourcen in der ## Optional so dass sie bei begrenztem Kontext übersehen werden können.
Fehler 10: Fehler bei der Überprüfung nach der Implementierung und Fehler bei der Aktualisierung
Ausgabe: Annahme, dass die Datei ohne Prüfung funktioniert, keine Aktualisierung des Inhalts.
Lösung: Führen Sie nach jeder Änderung Validierungs- und Zugänglichkeitstests durch. Fügen Sie der Karte Informationen über die Aktualisierung hinzu -> Letzte Aktualisierung
Funktioniert sie?
Den Daten zufolge GebautMit oktober 2025, 844.473 Standorte hat den llms.txt-Standard eingeführt. Eine Analyse von 300.000 Domänen durch SE Ranking ergab eine Annahmequote von 10.13%die meisten Einsätze kommen aus dem Bereich der Entwicklertools, technischen Dokumentationsplattformen und Technologieunternehmen, in denen KI-Codierassistenten geschäftskritisch sind.
Der llms.txt-Standard wurde von führenden Technologieunternehmen wie Anthropic (Claude-Dokumentation), Cloudflare, Stripe, Perplexity, Cursor, Solana, ElevenLabs, Hugging Face, Raycast, Yoast, DataForSEO, Zapier und Mintlify übernommen.
Fallstudie 1: Einsichtsland
Ergebnisse:
- Anstieg der GPTBot-Besuche um 600% (von einigen hundert bis fast 2.000 Besuchen)
- Perplexity-Benutzer erschienen 7 Mal über 3 Tage
- Die Bots von TikTok, Moz, Amazon, Petalbot, Bytedance und Bing haben die Datei llms.txt besucht
- Zunahme des Gesamtverkehrs auf der Website
- Keine negativen Auswirkungen auf traditionelle SEO-Rankings
Fallstudie 2: WordLift
Ergebnisse:
- Steigerung des organischen Verkehrs um ~25% nach der Implementierung von llms.txt
- Bessere Indizierung durch KI, bessere Sichtbarkeit in Wissenspanels und Snippets
Fallstudie 3: Mintlify
Ergebnisse:
- Verringerung der Zeit, die das LLM für die Bearbeitung der Unterlagen benötigt, um 40%
- Verbesserung der Genauigkeit von KI-Antworten durch 30%
- Tausende von Websites mit technischer Dokumentation erhielten automatisch llms.txt-Dateien
Fallstudie 4: Cloudsential
Ergebnisse:
- Erhebliche Steigerung der Sichtbarkeit von AI
- Cloudsential erscheint als eine wichtige Quelle für ChatGPT SEO-bezogene Abfragen
Beweise für die Wirksamkeit von GEO
Studie zur generativen Optimierung von Motoren (GEO) die von dem wissenschaftlichen Team durchgeführten Untersuchungen haben gezeigt, dass der Einsatz von Strategien zur Optimierung von Inhalten für generative Suchmaschinen die Sichtbarkeit einer Quelle um bis zu 40% in den von AI generierten Antworten.
Die wirksamsten GEO-Methoden:
- Zitate hinzufügen - steigerung der Sichtbarkeit um mehr als 40%
- Hinzufügen von Statistiken - steigerung der Sichtbarkeit um mehr als 30%
- Optimierung der Fließfähigkeit der Inhalte - erhebliche Zunahme
- Zitierung von Quellen - wesentliche Verbesserung
- Technische Terminologie - moderate Verbesserung
Im Rahmen der Studie wurde eine systematische Bewertung anhand eines Benchmarks durchgeführt GEO-BENCH bestehend aus 10.000 verschiedenen Abfragen aus mehreren Bereichen.
Integration in das GEO/AEO-Ökosystem
Der llms.txt-Standard ist ein grundlegender Bestandteil der umfassenderen Strategie der generativen Suchmaschinenoptimierung (GEO) und der Answer Engine Optimisation (AEO). Hier sind die Schlüsselelemente des umfassenden, ganzheitlichen Ansatzes:
1. SEO ist nicht länger ein "Muss", setzen Sie auf GEO/AEO
Traditionelle Suchmaschinenoptimierung ist nach wie vor wichtig, garantiert aber nicht per se die Sichtbarkeit in den LLM-Modellen. Eine wachsende Zahl von Analysen zeigt, dass selbst Marken mit gut entwickelter SEO nicht immer in den Antworten der Modelle erscheinen. Gleichzeitig gibt es Beispiele von Marken, die praktisch keine SEO-Aktivitäten haben und dennoch von LLM zitiert werden, was darauf hinweist, dass die Sichtbarkeit in AI von anderen Faktoren als der Standard-Suchmaschinenautorität abhängt.
Verfügbare Untersuchungen zur Sichtbarkeit von Marken in den Antworten großer Sprachmodelle zeigen, dass selbst globale Marken unsichtbar bleiben können, obwohl sie in der traditionellen Suchmaschinenoptimierung gut abschneiden. Unsere eigenen Sichtbarkeitstests in Google und in LLMs zeigen, dass einige Marken kaum in den Ergebnissen für Schlüsselkategorie-Phrasen in Google erscheinen, während LLM-Modelle sie immer noch zitieren. Dies deutet darauf hin, dass diese Marken keine konsistenten SEO-Aktivitäten haben, was ihre Sichtbarkeit in Suchmaschinen einschränkt, aber ihre Präsenz in den LLM-Antworten nicht in gleichem Maße beeinflusst.
Tomasz Cincio - CEO Semly.ai
2. Strukturelle Daten (Schema.org)
Implementierung von Schema-Markup für FAQ, Artikel, Produkt und andere Inhaltstypen erhöht die Wahrscheinlichkeit von Zitierungen. Seiten mit vollständigen strukturierten Daten werden deutlich häufiger von KI zitiert
3. KI-freundliche Inhaltsarchitektur
- Frontlader: Wichtige Informationen zu Beginn des Inhalts
- Hierarchische Struktur: Klare H1-H6-Überschriften
- Briefe und Aufzählungszeichen: Verbesserung der Extrahierbarkeit durch KI - d. h. der Fähigkeit eines Sprachmodells, Daten zu extrahieren, abzurufen oder zu reproduzieren
- Kurze Absätze<25 Wörter pro Satz, <100 Wörter pro Absatz
Sehen Sie, wie KI-Modellbots Ihre Website sehen, anstatt https://semly.ai Ihre Adresse einzugeben: https://r.jina.ai/https://semly.ai
4. Autorität und Inhalt
- Externe Zitate: Erwähnungen bei maßgeblichen Dritten
- Domänenbehörde: Allgemeine Sichtbarkeit der Branche
- Frische des Inhalts: Seiten, die in den letzten 12 Monaten aktualisiert wurden, haben eine doppelt so hohe Wahrscheinlichkeit, zitiert zu werden
5. Metrik der Markensichtbarkeit
Entwurf: (Antworten, in denen Ihre Marke erwähnt wird ÷ Gesamtzahl der Antworten) × 100
Unterstützende Metriken:
- Zitierrate: % der LLM-Antworten, die Ihre Marke erwähnen oder mit ihr verlinken
- Sentiment Score: (Positive + 0,5 × Neutrale Erwähnungen) ÷ Alle Erwähnungen
- Anteil der Stimme: % der gesamten Nennungen im Vergleich zu den Wettbewerbern
AI-Tools zur Überwachung der Sichtbarkeit
Der Markt für Tools zur Überwachung der KI-Sichtbarkeit wächst schnell und Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, um zu verstehen, wie ChatGPT, Gemini, Perplexity oder andere Modelle ihre Marke oder Produkte präsentieren. Die folgende Zusammenfassung vergleicht Semly, Profound und Searchable. Im Gegensatz zu seinen Konkurrenten misst Semly nicht nur die Sichtbarkeit von KI, sondern ist das einzige Tool in diesem Vergleich erstellt proaktiv korrekte Produktdaten unter LLM und Datenaggregatoren, was die Chance, dass Marken in KI-Empfehlungen auftauchen, realistisch erhöht.
| Kriterium | Semly (semly.ai) | Profund (tryprofound.com) | Durchsuchbar (searchable.com) |
|---|---|---|---|
| Übergeordnetes Ziel des Instruments | GEO für E-Commerce, Dienstleistungen und Marken - mehr Sichtbarkeit in LLM-Antworten und die Erschließung eines neuen Vertriebskanals in der KI-Suche. | KI-Transparenz im Unternehmen: Überwachung des Markenauftritts als Antwort auf generative Maschinen und Antwortmaschinen, Berichte für große Teams. | Fortgeschrittenes Toolkit für die KI-Suche: Sichtbarkeitsanalysen, Inhalte, Audits technisch und AEO, kombiniert mit Daten aus GA4 und GSC. |
| Rolle gegenüber dem LLM und den Daten | Erstellt und standardisiert aktiv Daten im Rahmen des LLM: erstellt strukturierte Produktfeeds für Geschäfte, die für indexierung durch die vom LLM verwendeten Datenaggregatoren (ChatGPT, Gemini und andere). Semly misst nicht nur die Sichtbarkeit, sondern liefert genau die Daten, die die Modelle lesen sollen. | Hauptsächlich Überwachung und Sichtbarkeitsanalyse: Profunde Analytik, wie bestehende Markeninhalte von KI zitiert werden und woher sie ihre Daten beziehen und wie sich der Stimmenanteil verändert. Erzeugt keine neuen Produkt-Feeds im Rahmen des LLM funktioniert nur bei vorhandenen Daten. | Hauptsächlich Tracking und Optimierung der Sichtbarkeit: Durchsuchbare Linkdaten über die Sichtbarkeit von KI mit Traffic-Analysen, Auditing von Inhalten und On-Page. Es fungiert nicht als Futtermittelmanager für das LLM, sondern als Analyse- und Optimierungsinstrument. |
| Schwerpunkt auf elektronischem Handel | Ja, zuerst der elektronische Handel: Produkte für Geschäfte, Dienstleistungen, marken und Hersteller, die über KI verkaufen wollen. | Vielmehr handelt es sich um ein horizontales Unternehmenstool für Marken aus verschiedenen Branchen (SaaS, Einzelhandel, Finanzen, usw.). | Horizontales AEO-Toolkit: unterstützt den elektronischen Handel, ist aber nicht exklusiv für Geschäfte, zielt auf den breiten Marketing-SEO-Markt ab. |
| Art der Funktion AI-Sichtbarkeit | Sichtbarkeit und Verkauf: prüft, ob die Produkte und Angebote des Ladens die vom LLM empfohlen werden, und wie die Daten verbessert werden können, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass in den Kaufantworten erscheinen. | Einblicke in die Antwortmaschine: Verfolgung von Markenzitaten, Quellen, wo AI findet Informationen und beteiligt sich an KI-Suchergebnissen für ausgewählte Suchanfragen. | Dashboard KI-Suche: Sichtbarkeit in ChatGPT, Claude, Perplexity usw..., kombiniert mit Verkehrsanalysen von GA4 und GSC, AEO-Audits und On-Page SEO. |
| Dateneingabe | Produkt-Feed (z.B. Google Shopping XML) und Data Scraping für Marken. Semly bildet die Daten ab und verarbeitet sie in einem Formular, die Datenaggregatoren und LLMs effektiv nutzen können. | Prompt-Sets, Schlüsselwörter, Domain, Märkte und Wettbewerber. Bei den Eingaben handelt es sich hauptsächlich um KI-Anfragen und Dienstadressen. | Domains, Schlüsselwörter, Kampagnen, Integrationen mit GA4, GSC und CMS (z. B. Webflow, Shopify, WordPress), um Sichtbarkeit mit Traffic zu verbinden. |
| Unterstützte KI-Engines (hohe Stufe) | ChatGPT, Gemini und andere beliebte LLMs und KI-Oberflächen verwendet für die Suche nach Dienstleistungen und Produkten (KI-Shopping, Empfehlungen). | ChatGPT, Perplexity, Google AI Übersichten / AI Modus, Grok, Meta AI und andere Antwortsysteme, insbesondere in großen Unternehmen. | ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI, Copilot und classic suchmaschinen, gebündelt in einer einzigen Sichtbarkeitsansicht. |
| Eintrittspreis | Ab ca. 24 € pro Monat für den Mini-Tarif für kleine Marken und Geschäfte (ein einfacher Abonnementdienst für Marken). | Kundenspezifische Preise für Unternehmen: keine spezifischen Tarife auf der Website, Angebot nach Geschäftskontakt. Externe Bewertungen typische Tarife von etwa 399 USD pro Monat angeben mit einem begrenzten Startpaket von etwa 99 USD pro Monat. | Bezahlte Tarife, die nicht auf der Website veröffentlicht werden: beginnen mit einer 7-tägigen kostenlosen Testphase Pro, weitere Preise nur sichtbar, wenn Sie auf "Alle Pläne anzeigen" gehen oder kontakt mit der Verkaufsabteilung. Als Lösung positioniert premiumtyp für Marketingteams. |
| Kostenniveau gegenüber Semly | Einstiegsniveau für Marken: Kosten vergleichbar mit einem einfachen saaS-Abonnement oder ein Kinobesuch pro Monat. | Erheblich höher: in der Regel ein Vielfaches der Kosten von Semly auf einer Skala von monat, konzipiert für Unternehmensbudgets (Marketing, PR, SEO). | Zwischen Semly und Profound, näher am Segment der Werkzeuge hochwertige Marketing- und Analysedienste für teams und Agenturen und nicht einzelne Marken. |
| Bester Anwendungsfall | Ein Online-Shop oder eine Marke möchte, dass ihre Produkte oder Dienstleistungen realistisch verfügbar und von ChatGPT, Gemini und anderen LLMs empfohlen, und dass die Daten von den Datenaggregatoren korrekt zur Verfügung gestellt werden. | Eine globale Unternehmensmarke möchte messen, wie KI ihre Marke repräsentiert, woher bezieht die KI ihre Daten, wie sieht der Anteil der Stimme und der Ruf der KI aus? | Marketingteam oder Agentur will Sichtbarkeit in der KI-Suche kombinieren mit Traffic-Analysen, Inhaltsprüfungen und dem Prozess der Inhaltserstellung in einem einzigen Werkzeug. |
Beide Profundewie auch Durchsuchbar sind fortschrittliche Analysetools, die sich jedoch auf die Überwachung der Sichtbarkeit und des Rufs einer Marke konzentrieren. Semly funktioniert anders: Es kombiniert die Sichtbarkeitsüberwachung mit der Datenerstellungsfunktion unter LLM und beeinflusst so, was Modelle sehen und nutzen können. Gleichzeitig sind die Einstiegskosten für Semly um ein Vielfaches niedriger als bei ausländischen Unternehmensplattformen. Im Ergebnis ist Semly das erste echte GEO-Tool für E-Commerce und Marken, das nicht nur berichtet, sondern aktiv die Verkaufschancen in neuen KI-Kanälen erhöht.
Die Zukunft der Norm
Der llms.txt-Standard ist zwar noch im Versuchsstadium, entwickelt sich aber zu einer breiteren Akzeptanz. Google hat llms.txt in sein A2A-Protokoll (Agents to Agents) aufgenommen, was zumindest experimentelles Interesse signalisiert. Mintlify ermöglichte im November 2024 die automatische Generierung von llms.txt für jede Dokumentations-Website, die sie hosten, und fügte dem Ökosystem sofort Tausende von Websites für technische Dokumentation hinzu.
Jeremy Howard im März 2025, erklärte, dass die Vision über die derzeitige Realität hinausgeht - ein KI-gestützter Webstandard, bei dem Sprachmodelle keine Token mehr für redundantes HTML verschwenden, sondern sich auf relevantes Wissen konzentrieren können.
Zusammenfassung
Die Datei llms.txt stellt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie Webinhalte für KI-Systeme verfügbar gemacht werden. Der Standard ist zwar noch im Versuchsstadium, hat aber bereits eine breite Akzeptanz gefunden (über 844 000 Websites) und liefert messbare Ergebnisse - eine um 20 bis 40 % höhere Sichtbarkeit von KI-Antworten, eine Zunahme der KI-Bot-Besuche um 600 % und eine Verbesserung der Antwortgenauigkeit um 30 %.
Wichtigste Ergebnisse:
Die Umsetzung ist einfach, erfordert aber Präzision: Die Markdown-Struktur, die UTF-8-Kodierung, die Position im Stammverzeichnis und die korrekte Abschnittshierarchie sind der Schlüssel zur Effizienz.
Validierung ist obligatorisch: Verwenden Sie z.B. ChatGPT, um die Karte vor der Veröffentlichung zu validieren.
Vermeiden Sie die 10 häufigsten Fehlerfalsche Platzierung, fehlendes H1, schlechte Kodierung, Überschreitung der Größenbeschränkung, falsche Linksyntax, fehlende Blockquote, tote Links, übermäßiger Inhalt, Ignorieren fakultativer Abschnitte und fehlende Tests.
Integration mit GEO/AEO: llms.txt ist Teil einer umfassenderen Strategie, die SEO, strukturierte Daten, KI-freundliche Inhaltsarchitektur und den Aufbau von Markenautorität umfasst.
Überwachung der Wirksamkeit: Verwenden Sie Tools wie Semly.ai, um Brand Visibility Score, Citation Rate und Share of Voice zu verfolgen.
Regelmäßig aktualisieren: Die Aktualität der Inhalte ist entscheidend - Seiten, die in den letzten 12 Monaten aktualisiert wurden, werden mit doppelt so hoher Wahrscheinlichkeit zitiert.
In einer Zeit, in der sich KI zur vorherrschenden Schnittstelle für die Informationsfindung entwickelt, wird die Kontrolle darüber, wie Sprachmodelle Ihre Marke interpretieren und präsentieren, zu einem strategischen Erfordernis. Der llms.txt-Standard, der durch empirische Belege und eine wachsende Akzeptanz gestützt wird, ist ein grundlegender Schritt in Richtung eines KI-zentrierten Webs.
FAQ - Häufig gestellte Fragen
Ist llms.txt ein offizieller Standard?
Nein, llms.txt ist ein vorgeschlagener Standard, der von Jeremy Howard entwickelt wurde. Kein großer LLM-Anbieter hat offiziell bestätigt, dass er diese Dateien liest, aber empirische Beweise (Zunahme der Besuche von KI-Bots, Fallstudien) deuten darauf hin, dass der Standard in der Praxis verwendet wird.
Garantiert die Implementierung von llms.txt die Zitierung durch KI?
Nein, llms.txt ist keine Garantie für Zitate. Es erhöht jedoch die Wahrscheinlichkeit und Relevanz von Zitaten, indem es der KI den Zugang zu wichtigen Inhalten erleichtert. Studien zeigen einen Anstieg der Sichtbarkeit um 20-40 % nach der Implementierung.
Ersetzt llms.txt die robots.txt oder sitemap.xml?
Nein. Jede dieser Dateien hat einen anderen Zweck:
- robots.txt - kontrolle des Zugangs zu Indizierungsbots
- sitemap.xml - liste aller indizierbaren Seiten für Suchmaschinen
- llms.txt - kuratorische Karte der wichtigsten Ressourcen für AI
Wie oft sollte ich llms.txt aktualisieren?
Mindestens vierteljährlich oder nach wesentlichen Änderungen an der Struktur der Website, nach Hinzufügung wichtiger Inhalte oder nach einem Rebranding. Bei Inhalten, die seit mehr als 12 Monaten nicht mehr aktualisiert wurden, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie von AI zitiert werden, doppelt so hoch.
Kann ich mehrere llms.txt-Dateien für verschiedene Bereiche der Website haben?
Ja, die Spezifikation erlaubt Dateien in Unterpfaden, z. B. https://docs.example.com/llms.txt für den Dokumentationsabschnitt. Bewahren Sie die Hauptdatei immer im Stammverzeichnis der Domäne auf.
Was ist die optimale Dateigröße für llms.txt?
Die empfohlene Grenze liegt bei ~100 KB. Größere Dateien können die LLM-Kontextfenster überlasten. Für umfangreiche Dokumentation verwenden Sie llms-full.txt als Ergänzung.
Beeinflusst llms.txt traditionelle SEO?
Studien haben keine negativen Auswirkungen auf SEO-Rankings gezeigt. Die Datei ist für herkömmliche Suchmaschinen neutral und kann die Suchmaschinenoptimierung indirekt unterstützen, indem sie die Sichtbarkeit der Marke in der künstlichen Intelligenz verbessert, was zu mehr Besuchern auf der Website führt.
Wie lässt sich die Wirksamkeit von llms.txt messen?
Monitor:
- Logs und Bot-Traffic in GA4 (Zunahme der AI-Bot-Besuche)
- Tools wie Semly.ai zeigen Ihnen die Sichtbarkeit Ihrer Marke in der KI
- Markensichtbarkeit und Share of Voice
- Verkehr von AI-Suchmaschinen in Google Analytics
Sollten kleine Unternehmen llms.txt einführen?
Ja, wenn Ihnen die Sichtbarkeit im KI-Ökosystem wichtig ist. Die Implementierung ist einfach (1-4 Stunden), kostengünstig und kann bei minimalem Risiko erhebliche Vorteile bringen.
Was ist, wenn ich nicht die Ressourcen habe, um .md-Versionen für alle Websites zu erstellen?
Konzentration auf die wichtigsten 5-10 Ressourcen. Qualität und Prioritätensetzung sind wichtiger als Vollständigkeit. Sie können direkt auf HTML verlinken, obwohl Markdown bevorzugt wird.
Glossar
LLM (Großes Sprachmodell) - ein umfangreiches KI-Sprachmodell, das in der Lage ist, Texte aus riesigen Trainingsdatensätzen zu verstehen und zu erzeugen
Markdown - eine leichtgewichtige Markup-Sprache für die Textformatierung, die sich durch Einfachheit und Lesbarkeit auszeichnet
Kontext-Fenster - die Höchstzahl der Token (Texteinheiten), die der LLM in einer einzigen Anfrage verarbeiten kann
GEO (Generative Suchmaschinenoptimierung) - der Prozess der Optimierung von Inhalten, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass sie in den von der KI generierten Antworten erscheinen
AEO (Antwort-Engine-Optimierung) - gEO-Synonyme; Optimierung für KI-Antwortmaschinen
Parsing - der Prozess der Analyse einer Datenstruktur durch ein Computerprogramm
Benutzer-Agent - bot- oder Browser-Kennung in den HTTP-Headern
Schema.org - gemeinsames strukturelles Datenwörterbuch für Websites
Punktzahl für die Sichtbarkeit der Marke - metrik zur Messung der Häufigkeit von Markenerwähnungen in KI-Antworten
Quellen
llmstxt.org - offizielle Spezifikation der Norm
antwort: AI (Jeremy Howard) - Vorschlag und Begründung der Norm
llmstxt.site - index der Websites, die die Karte llms.txt oder full-llms.txt bereits implementiert haben
r.jina.ai/https://semly.ai - prüfen, wie AI-Bots Ihre Website sehen
Forschung: GEO - akademikerbefragung (Steigerung der Sichtbarkeit um 40 %)
Aggarwal P. et al, "GEO: Generative Engine Optimization", KDD '24, 2024 - neuartige Forschung und Rahmen zur Optimierung der Sichtbarkeit von Inhalten unter generativen KI-Systemen.
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