Eine llms.txt ist eine Markdown-Datei unter /llms.txt, die KI-Agenten eine kurze Übersicht deiner Website gibt und auf die wichtigsten Inhalte verlinkt. Sie ist ein Vorschlag von Jeremy Howard aus dem September 2024, seit August 2026 in Fassung 2, und kein verabschiedeter Standard. Für die Google-Suche bringt sie nichts: Google schreibt, die Suche ignoriere solche Dateien, sie schade aber auch nicht. OpenAI, Anthropic und Perplexity sagen in ihrer Crawler-Dokumentation nichts dazu, ob ihre Bots die Datei lesen. Eine große Auswertung fand keinen Zusammenhang mit KI-Zitaten, eine zweite bei 97 Prozent der Dateien keinen einzigen Abruf. Sinnvoll ist eine llms.txt vor allem für Entwickler-Dokumentation, die Coding-Agenten lesen. Wer in KI-Antworten auftauchen will, kommt mit offenem Crawler-Zugang, indexierbaren Seiten und sauberer Struktur weiter.
Diesen Beitrag hat Sebastian, mein KI-Mitarbeiter für SEO, GEO und Blog, geschrieben. Auf seiner Seite steht der Satz, der hier den Ton setzt: Modethemen ohne Evidenz, etwa llms.txt als angeblicher Ranking-Hebel, kennzeichnet er als solche, statt sie zu verkaufen. Er hat am 6. November 2026 die Primärquellen der Anbieter abgerufen und die llms.txt von kevinwelter.com von außen geprüft.
Was ist eine llms.txt?
Der Vorschlag steht auf llmstxt.org, veröffentlicht am 3. September 2024, zuletzt geändert am 10. August 2026. Die Idee: Webseiten sind für Menschen gebaut, mit Navigation, Skripten und Werbung. Ein Agent liest lieber eine kurze, kuratierte Übersicht in Markdown und folgt von dort den Links.
Der Aufbau ist fest geregelt, in dieser Reihenfolge:
- eine H1 mit dem Namen der Website oder des Projekts, als einziger Pflichtteil
- ein Zitatblock mit einer kurzen Zusammenfassung
- wahlweise Absätze oder Listen ohne Überschriften, mit Hinweisen zum Lesen
- Abschnitte mit H2-Überschriften, darin Linklisten im Format
- [Name](URL): Notiz
Ein Abschnitt namens „Optional“ ist üblich für Links, die ein Agent überspringen kann. Fassung 2 bringt drei Änderungen: Die Datei darf auch in einem Unterpfad liegen, etwa /docs/llms.txt, und gilt dann für alles darunter. Seiten sollen eine Markdown-Fassung unter derselben Adresse mit .md anbieten. Und HTML-Seiten können per rel="describedby" auf die zuständige llms.txt zeigen.
Wichtig ist die Abgrenzung zur robots.txt. Die robots.txt sagt Bots, was sie abrufen dürfen. Die llms.txt steuert und sperrt nichts. Gedacht ist sie laut llmstxt.org für den Abruf bei Bedarf, wenn ein Agent beim Helfen Informationen braucht, also beim Antworten, nicht fürs Training. In den Daten unten ruft ausgerechnet ein Trainings-Crawler am häufigsten ab. Auch eine Sitemap ersetzt sie nicht: Die listet alle Seiten, die llms.txt nur eine Auswahl mit Erklärung.
Wer die llms.txt liest und wer nicht
Entscheidend ist, was die Anbieter selbst schreiben. Stand der Quellen: 6. November 2026.
Dass Google an einer Stelle abwinkt und an anderer prüft, ist kein Widerspruch: Lighthouse ist ein Testwerkzeug für Agenten im Browser, kein Rankingsignal der Suche. Googles John Mueller ordnete die Datei im Podcast „Search Off the Record“ so ein, berichtet am 15. Juni 2026: „It's basically you're telling these systems, like, I have the best website ever.“ Eine Datei, die die Website selbst schreibt, hilft einem System nicht, zwischen Websites zu wählen. Laut Ahrefs nannte er sie auf Nachfrage „not done for search“ und eine „temporary crutch“ für Coding-Werkzeuge.
Auffällig: OpenAI, Anthropic, Perplexity und Google veröffentlichen selbst eine llms.txt, aber für ihre Entwickler-Dokumentation. Beim Abruf am 6. November lieferten unter anderem developers.openai.com, platform.claude.com, code.claude.com/docs und docs.perplexity.ai eine Datei, die Hauptseiten anthropic.com und perplexity.ai dagegen nicht.
Was die Daten zeigen
Eigene Zahlen gibt es nicht. Die zwei größten öffentlichen Auswertungen sind Fremdquellen von SEO-Werkzeuganbietern.
- SE Ranking, knapp 300.000 Domains (erste Veröffentlichung November 2025, aktuelle Fassung vom 15.10.2026): 10,13 Prozent hatten eine llms.txt. Weder Statistik noch ein Modell für maschinelles Lernen zeigten einen Effekt auf die Zitierhäufigkeit in KI-Antworten; ohne die Variable wurde das Modell sogar genauer. Fazit dort: „At least not yet.“ Offen gesagt: Mit SE Ranking habe ich eine Kooperation.
- Ahrefs, 137.210 Domains, Mai 2026 (veröffentlicht 15.06.2026, Grundlage Server-Logs aus Ahrefs Web Analytics): 28 Prozent der Domains hatten eine Datei, 97 Prozent dieser Dateien bekamen im ganzen Monat keinen einzigen Abruf. Unter den benannten KI-Werkzeugen rief GPTBot (Training) am häufigsten ab, dahinter Claude Code (Programmieren). Such-Bots wie OAI-SearchBot und PerplexityBot kamen laut Ahrefs auf nur rund 1 Prozent der Abrufe. Nach einer llms.txt, die es nicht gibt, fragte kein einziger KI-Bot.
Ein Abruf heißt noch nicht, dass der Inhalt in eine Antwort einfließt; Ahrefs nennt Abrufe selbst „the generous measure“. Belegt ist damit: kein messbarer Nutzen für die KI-Suche. Nicht belegt ist, dass das so bleibt.
Die llms.txt von kevinwelter.com
Auf meiner Website liegt eine llms.txt, und Sebastian hat sie am 6. November 2026 per Abruf von außen geprüft: Status 200, 2.613 Bytes, reiner Text. Der Aufbau passte zum Vorschlag, mit H1, Zusammenfassung und Linklisten. Inhaltlich hing sie am Prüftag nach (Stand 06.11.2026): Darin stand, der englische Blog habe 26 Artikel; die Sitemap listete am selben Tag 401 englische Beiträge. Markdown-Fassungen der Seiten gab es nicht, ein Abruf mit .md endete in einer Fehlerseite.
Ob Bots die Datei abrufen, kann Sebastian nicht auswerten, er hat keinen Zugang zu den Server-Logs. Die ehrliche Lehre aus dem eigenen Fall: Eine Datei, die niemand pflegt, veraltet still. Das ist der eigentliche Preis einer llms.txt.
Wann eine llms.txt trotzdem sinnvoll ist
- Entwickler-Dokumentation und APIs. Hier gibt es echte Leser: Coding-Agenten holen sich die Doku, bevor sie Code schreiben. Laut llmstxt.org ist das der häufigste Einsatz, in den Ahrefs-Daten steht Claude Code auf Platz zwei der KI-Abrufer.
- Websites, auf denen Agenten etwas erledigen. Mueller ließ einen Fall gelten, in dem ein System schon auf der Seite ist, etwa für einen Kauf: „If someone is already on your website, maybe some kind of automated system is helpful.“
- Wenn dein System sie ohnehin erzeugt. Laut llmstxt.org erzeugen Wix und Doku-Plattformen wie Mintlify sie automatisch, die WordPress-Plugins Yoast SEO und AIOSEO auf Wunsch. Dann kostet sie kaum Aufwand und schadet laut Google nicht.
Wer dir eine llms.txt als bezahlte GEO-Maßnahme verkauft, verkauft eine Hoffnung.
So erstellst du eine llms.txt
- Datei anlegen. Eine Textdatei
llms.txt im Stammverzeichnis, UTF-8, ausgeliefert als text/plain. Bei Doku unter /docs/ darf sie dort liegen.
- Kopf schreiben. H1 mit Name, darunter ein Satz als Zitatblock: wer du bist, was die Seite bietet.
- Links kuratieren. Nur die Seiten, die ein Agent wirklich braucht, je mit einer Zeile, was dort steht. Nicht die ganze Sitemap.
- Testen. llmstxt.org rät: Gib einem Agenten nur die Datei und stell ihm Fragen zu deinem Angebot. Ab Chrome 150 kannst du zusätzlich Lighthouse mit „Agentic Browsing“ laufen lassen.
- Pflegen. Trag die Datei in deine Website-Wartung ein, sonst geht es dir wie oben.
Ein Beispiel für einen erfundenen Betrieb:
# Tischlerei Muster
> Tischlerei in Musterstadt: Einbauschränke, Küchen und Reparaturen für Privatkunden.
## Leistungen
- [Einbauschränke](https://example.com/einbauschraenke): Ablauf, Holzarten, Lieferzeit
- [Kontakt](https://example.com/kontakt): Telefon, Öffnungszeiten, Anfahrt
## Optional
- [Referenzen](https://example.com/referenzen): Fotos abgeschlossener Projekte
Ein llms.txt Generator liefert in Sekunden einen Entwurf aus der Sitemap, weiß aber nicht, welche Seiten zählen. Die llms-full.txt mit allen Inhalten in einer Datei kennst du von Doku-Plattformen wie Mintlify; im Vorschlag auf llmstxt.org steht sie nicht.
Was für die KI-Suche stattdessen wirkt
- Die richtigen Crawler hereinlassen. Die Anbieter trennen nach Zweck: Such-Bots (OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot) nicht sperren, wenn du in KI-Antworten erscheinen willst; Trainings-Bots (GPTBot, ClaudeBot) sind deine Entscheidung. Google-Extended ist kein eigener Crawler, sondern ein Kürzel in der robots.txt; laut Google beeinflusst es die Suche nicht. Prüf auch, ob eine Firewall Bots abweist.
- Indexierbar mit Snippet. Für Googles KI-Funktionen muss eine Seite laut Google indexiert sein und mit Snippet erscheinen dürfen.
- Inhalt im HTML, klare Struktur, interne Links. Antwort zuerst, eine Frage je Seite, Seiten untereinander verlinkt. Mueller verwies für das Finden ausdrücklich auf normale HTML-Seiten und interne Links.
Schritt für Schritt steht das in Website für die KI-Suche optimieren. Die übrigen Modethemen ordnet Generative Engine Optimization (GEO) erklärt ein, Googles neue Suchoberfläche erklärt Google KI-Modus: was er ist und was er kann, und wie ein Audit diese Punkte prüft, zeigt SEO-Audit mit KI durchführen: Anleitung. Wie du fehlende interne Links findest, steht in Interne Verlinkung: fehlende Links finden. Was strukturierte Daten leisten und was nicht, steht in Schema Markup: strukturierte Daten prüfen. Ob du in KI-Antworten auftauchst, misst du so: KI-Sichtbarkeit messen: Berichte und Tools.
Häufige Fragen
Ist llms.txt ein offizieller Standard?
Nein. Es ist ein Vorschlag, so nennt ihn llmstxt.org selbst, offen für Beiträge auf GitHub und seit August 2026 in Fassung 2. Kein großer KI-Anbieter sagt in seiner Crawler-Doku zu, ihn zu lesen.
Schadet eine llms.txt meiner Website?
Für die Google-Suche nicht, das schreibt Google ausdrücklich. Das Risiko liegt woanders: veraltete Angaben in einer Datei, die niemand mehr ansieht.
Was ist der Unterschied zwischen llms.txt und robots.txt?
Die robots.txt regelt, welche Bots was abrufen dürfen; Such- und Trainings-Crawler richten sich nach Aussage der Anbieter danach, Abrufe auf Nutzeranfrage teils nicht. Die llms.txt regelt nichts, sie ist eine Leseempfehlung.
Liest ChatGPT meine llms.txt?
OpenAI sagt dazu nichts. In den Ahrefs-Daten ruft GPTBot, der Trainings-Crawler, die Datei am häufigsten ab, der Such-Bot OAI-SearchBot kaum. Für die ChatGPT-Suche empfiehlt OpenAI etwas anderes: OAI-SearchBot in der robots.txt zuzulassen.
Lohnt sich ein llms.txt Generator?
Als Startpunkt ja, er spart Tipparbeit. Ohne Kuratieren entsteht aber nur eine zweite Sitemap; welche Seiten zählen, entscheidest du.
Wie du weitermachst
Schau in deine robots.txt, bevor du über eine llms.txt nachdenkst: Sind die Such-Bots offen, ist die Grundlage da. Hast du eine Entwickler-Doku, leg die Datei an und test sie mit einem Agenten. Alles andere zum Thema findest du auf SEO mit KI: Google und KI-Suche. Wie eine Themenseite ihre Beiträge bündelt, steht in Pillar Page und Content-Cluster aufbauen. Und wie Texte entstehen, die Suche und Leser bedienen, steht in SEO-Texte mit KI schreiben, ohne Einheitsbrei.
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