Sie haben für Google optimiert. Ihre robots.txt ist eingerichtet. Vielleicht haben Sie sogar strukturierte Daten hinzugefügt. Es gibt aber ein neues Dateiformat, das für die KI-Sichtbarkeit leise an Bedeutung gewinnt, und die meisten Websites haben es noch nicht.
Es heißt llms.txt. Stellen Sie es sich als Spickzettel für KI-Modelle vor: eine reine Textdatei im Stammverzeichnis Ihrer Website, die Sprachmodellen erklärt, was Sie anbieten, welche Seiten wichtig sind und wie Ihre Inhalte aufgebaut sind.
So erstellen Sie eine llms.txt, Schritt für Schritt.
Was ist llms.txt und warum ist das relevant?
Eine llms.txt-Datei ist ein standardisierter Weg, KI-Modellen Informationen über Ihre Website zu geben. Sie liegt unter ihrewebsite.de/llms.txt, genau wie robots.txt im Stammverzeichnis Ihrer Domain liegt.
Die Idee ist einfach. Wenn ein KI-Crawler oder ein Sprachmodell Ihre Website besucht, kann es diese Datei lesen und so schnell Zweck, Struktur und wichtigste Inhalte Ihrer Website erfassen. Statt die KI aus Tausenden Seiten selbst schlau werden zu lassen, geben Sie ihr eine kuratierte Zusammenfassung.
Die Spezifikation stammt von llmstxt.org und nutzt ein einfaches Markdown-Format. Sie ist für Menschen lesbar, leicht zu erstellen und schlank.
Warum ist das gerade jetzt wichtig? Weil die KI-Suche schnell wächst. ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Google AI Mode und Google AI Overview beantworten heute Fragen, die früher bei Google gelandet sind. Wenn diese Modelle Ihre Website schnell und korrekt verstehen, steigen Ihre Chancen, erwähnt zu werden, sobald jemand eine Frage zu Ihrem Geschäftsfeld stellt.
Die Spezifikation von llmstxt.org erklärt
Das Format ist bewusst einfach gehalten. Hier der Aufbau, Abschnitt für Abschnitt.
1. Ein H1-Titel (Pflicht). Das ist das einzige verpflichtende Element: der Name Ihrer Website oder Ihres Projekts als Markdown-Überschrift.
2. Eine Zusammenfassung als Blockzitat (optional, aber empfohlen). Ein kurzer Absatz, eingeleitet mit >, der das Wesentliche über Ihre Website festhält. Quasi Ihr Elevator Pitch für die KI.
3. Zusätzliche Kontextabsätze (optional). Alle weiteren Details, die die KI kennen soll: was Sie anbieten, für wen, was Sie unterscheidet. Hier keine Überschriften, nur Fließtext oder Listen.
4. Abschnitte mit Linklisten (optional). Das sind H2-Überschriften, gefolgt von Markdown-Listen mit Links. Jeder Link folgt dieser Syntax: [Seitenname](URL): Kurze Beschreibung des Seiteninhalts. Hier verweisen Sie die KI auf Ihre wichtigsten Seiten.
5. Ein Abschnitt „Optional“ (reservierter Name). Wenn Sie einen Abschnitt mit dem Titel „Optional“ anlegen, signalisieren Sie, dass diese URLs übersprungen werden können, wenn die KI mit weniger Kontext auskommen muss. Nutzen Sie ihn für zweitrangige oder ergänzende Inhalte.
Das war's. Keine komplexe Syntax, keine spezielle Kodierung, keine Konfigurationsdateien. Nur sauberes Markdown.
llms.txt-Datei von Hand erstellen (Schritt für Schritt)
Wir bauen eine Datei von Grund auf für ein fiktives SaaS-Unternehmen namens „InvoiceFlow“, das Rechnungssoftware für Freelancer anbietet.
Schritt 1: H1-Titel schreiben
Beginnen Sie mit dem Namen Ihrer Website oder Marke:
# InvoiceFlow
Schritt 2: Zusammenfassung als Blockzitat ergänzen
Beschreiben Sie in 1 bis 3 Sätzen, was Sie anbieten. Seien Sie konkret. Nennen Sie Ihre Zielgruppe und Ihr zentrales Nutzenversprechen.
> InvoiceFlow ist eine Rechnungssoftware für Freelancer und Solo-Berater. Sie automatisiert wiederkehrende Rechnungen, verfolgt Zahlungen und übernimmt Steuerberechnungen für Selbstständige in den USA und Europa.
Schritt 3: Kontextabsätze hinzufügen
Hier können Sie Details ergänzen, die der KI helfen, Ihre Positionierung zu verstehen. Bleiben Sie sachlich und knapp.
InvoiceFlow wird von über 12.000 Freelancern in 30 Ländern genutzt. Die Plattform ist mit Stripe, PayPal und großen europäischen Zahlungsanbietern integriert. Die Preise beginnen bei $9/Monat.
Schritt 4: Abschnitte mit Ihren wichtigsten Seiten anlegen
Überlegen Sie, welche Seiten die KI unbedingt kennen soll. Gruppieren Sie sie logisch unter H2-Überschriften.
## Produkt
- [Funktionen](https://invoiceflow.com/features): Vollständiger Funktionsüberblick mit automatisierter Rechnungsstellung, Zahlungsverfolgung, Steuerberechnung und Kundenverwaltung.
- [Preise](https://invoiceflow.com/pricing): Drei Pläne von $9/Monat (Solo) bis $49/Monat (Studio). Alle Pläne enthalten unbegrenzt viele Rechnungen.
- [Integrationen](https://invoiceflow.com/integrations): Verbindet sich mit Stripe, PayPal, QuickBooks, Xero und 20+ weiteren Tools.
## Ressourcen
- [Blog](https://invoiceflow.com/blog): Ratgeber zu Rechnungen für Freelancer, Steuertipps und schnellerem Zahlungseingang.
- [Hilfe-Center](https://invoiceflow.com/help): Produktdokumentation und Tutorials.
- [API-Dokumentation](https://invoiceflow.com/docs/api): REST-API-Referenz für Entwickler, die auf InvoiceFlow aufbauen.
## Unternehmen
- [Über uns](https://invoiceflow.com/about): 2023 von ehemaligen Freelancern gegründet. Eigenfinanziert und profitabel.
- [Kontakt](https://invoiceflow.com/contact): Support- und Partnerschaftsanfragen.
## Optional
- [Changelog](https://invoiceflow.com/changelog): Produkt-Updates und Release Notes.
- [Nutzungsbedingungen](https://invoiceflow.com/terms): Rechtliche Bedingungen.
- [Datenschutzerklärung](https://invoiceflow.com/privacy): Umgang mit Daten und Datenschutz.
Schritt 5: Alles zusammenführen
Ihre vollständige llms.txt-Datei sieht so aus:
# InvoiceFlow
> InvoiceFlow ist eine Rechnungssoftware für Freelancer und Solo-Berater. Sie automatisiert wiederkehrende Rechnungen, verfolgt Zahlungen und übernimmt Steuerberechnungen für Selbstständige in den USA und Europa.
InvoiceFlow wird von über 12.000 Freelancern in 30 Ländern genutzt. Die Plattform ist mit Stripe, PayPal und großen europäischen Zahlungsanbietern integriert. Die Preise beginnen bei $9/Monat.
## Produkt
- [Funktionen](https://invoiceflow.com/features): Vollständiger Funktionsüberblick mit automatisierter Rechnungsstellung, Zahlungsverfolgung, Steuerberechnung und Kundenverwaltung.
- [Preise](https://invoiceflow.com/pricing): Drei Pläne von $9/Monat (Solo) bis $49/Monat (Studio). Alle Pläne enthalten unbegrenzt viele Rechnungen.
- [Integrationen](https://invoiceflow.com/integrations): Verbindet sich mit Stripe, PayPal, QuickBooks, Xero und 20+ weiteren Tools.
## Ressourcen
- [Blog](https://invoiceflow.com/blog): Ratgeber zu Rechnungen für Freelancer, Steuertipps und schnellerem Zahlungseingang.
- [Hilfe-Center](https://invoiceflow.com/help): Produktdokumentation und Tutorials.
- [API-Dokumentation](https://invoiceflow.com/docs/api): REST-API-Referenz für Entwickler, die auf InvoiceFlow aufbauen.
## Unternehmen
- [Über uns](https://invoiceflow.com/about): 2023 von ehemaligen Freelancern gegründet. Eigenfinanziert und profitabel.
- [Kontakt](https://invoiceflow.com/contact): Support- und Partnerschaftsanfragen.
## Optional
- [Changelog](https://invoiceflow.com/changelog): Produkt-Updates und Release Notes.
- [Nutzungsbedingungen](https://invoiceflow.com/terms): Rechtliche Bedingungen.
- [Datenschutzerklärung](https://invoiceflow.com/privacy): Umgang mit Daten und Datenschutz.
Das hat etwa 10 Minuten gedauert. Und jedes KI-Modell erhält damit ein klares, strukturiertes Bild davon, was InvoiceFlow ist, was es leistet und wo die wichtigen Inhalte liegen.
Der einfache Weg: ein kostenloser Generator
Für kleine Websites funktioniert eine llms.txt von Hand gut. Bei Dutzenden oder Hunderten Seiten möchten Sie aber nicht jeden Link einzeln abtippen.
Mentionable bietet einen kostenlosen llms.txt-Generator, der Ihnen die Arbeit abnimmt. Geben Sie Ihre URL ein: Das Tool scannt Ihre Sitemap, findet Ihre Seiten, ordnet sie in sinnvolle Abschnitte und erzeugt eine spezifikationskonforme Datei, die Sie herunterladen und einbinden können. Ohne Registrierung.
Besonders hilfreich ist das, wenn Sie unsicher sind, welche Seiten Sie aufnehmen oder wie Sie sie gliedern sollen. Der Generator analysiert die Struktur Ihrer Website und trifft automatisch sinnvolle Gruppierungsentscheidungen.
Wo Sie die Datei ablegen und wie Sie prüfen, ob sie funktioniert
llms.txt einbinden
Legen Sie die Datei im Stammverzeichnis Ihrer Domain ab, damit sie hier erreichbar ist:
https://yoursite.com/llms.txt
Wie Sie vorgehen, hängt von Ihrem Setup ab:
Statische Websites (Next.js, Gatsby, Hugo usw.): Legen Sie die Datei in Ihren public/-Ordner. Sie wird dann automatisch im Stammverzeichnis ausgeliefert.
WordPress: Laden Sie llms.txt in Ihr WordPress-Stammverzeichnis hoch (auf derselben Ebene wie wp-config.php) oder liefern Sie sie über eine .htaccess-Regel aus.
Verwaltete Plattformen (Webflow, Squarespace, Shopify): Prüfen Sie, ob Ihre Plattform eigene Dateien im Stammverzeichnis unterstützt. Manche tun das nativ, bei anderen braucht es Umwege über Custom Code oder Weiterleitungen.
Funktion prüfen
Öffnen Sie nach dem Einbinden https://yoursite.com/llms.txt in Ihrem Browser. Sie sollten den reinen Markdown-Inhalt sehen. Erhalten Sie einen 404-Fehler, liegt die Datei nicht am richtigen Ort.
Prüfen Sie außerdem:
- Die Datei wird mit dem Content-Type
text/plainodertext/markdownausgeliefert - Für den Zugriff ist keine Anmeldung nötig
- Die Formatierung stimmt (Überschriften, Links und Blockzitat sehen in der Rohansicht wie erwartet aus)
Best Practices und häufige Fehler
Das sollten Sie tun
Beschreiben Sie konkret. „SaaS-Rechnungstool für Freelancer“ ist besser als „Unternehmenssoftware“. Je präziser Sie sind, desto genauer kann die KI Sie darstellen.
Setzen Sie Prioritäten. Listen Sie nicht jede Seite Ihrer Website auf. Konzentrieren Sie sich auf die 10 bis 30 Seiten, die am besten zeigen, was Sie tun und wofür Sie bekannt sein wollen.
Nutzen Sie den Abschnitt „Optional“ gezielt. Rechtstexte, Changelogs und ergänzende Inhalte gehören hierher. Die KI kann sie überspringen, wenn der Kontext knapp ist.
Halten Sie die Datei aktuell. Wenn Sie eine wichtige neue Seite hinzufügen, aktualisieren Sie Ihre llms.txt. Wenn Sie eine Seite entfernen, nehmen Sie sie heraus. Eine vierteljährliche Überprüfung ist eine gute Gewohnheit.
Schreiben Sie Beschreibungen, die für sich stehen. Jede Linkbeschreibung sollte auch ohne Klick verständlich sein. „Vollständiger Preisvergleich aller drei Pläne inklusive Jahresrabatten“ ist besser als „Preisseite“.
Das sollten Sie lassen
Listen Sie nicht Hunderte Seiten auf. Es geht um Auswahl, nicht um Vollständigkeit. Ihre Sitemap enthält bereits jede Seite. llms.txt hebt die hervor, die zählen.
Verzichten Sie auf Marketing-Floskeln. „Die innovativste Lösung der Welt“ sagt der KI nichts. „Rechnungssoftware für Freelancer, ab $9/Monat“ sagt ihr alles.
Vergessen Sie die Aktualisierung nicht. Eine veraltete llms.txt mit kaputten Links oder überholten Beschreibungen ist schlechter als gar keine.
Nehmen Sie keine Seiten auf, auf die sich die KI nicht beziehen soll. Interne Seiten oder veraltete Inhalte lassen Sie weg. Nehmen Sie nur auf, was die KI zitieren soll.
Was Sie erwarten können (ehrlich zur Verbreitung)
Bleiben wir realistisch, was den aktuellen Stand angeht.
Der llms.txt-Standard ist noch ein Vorschlag. Google nutzt llms.txt nach eigener Aussage nicht in der Suche, auch nicht für AI Overviews, und KI-Crawler rufen die Datei selten ab. Es gibt keine Belege dafür, dass ChatGPT, Perplexity oder Gemini sie nutzen, um zu entscheiden, was sie zitieren. Die Verbreitung liegt bei etwa 10 % der Websites (SE Ranking).
Warum also der Aufwand?
Erstens: Die Kosten sind nahezu null. Eine llms.txt-Datei ist in 10 Minuten eingerichtet. Selbst wenn sie derzeit keine KI liest, haben Sie kaum etwas verloren.
Zweitens: Manche Tools lesen sie. Coding-Agenten und Dokumentationstools rufen llms.txt ab, um die richtigen Seiten einer Dokumentation oder einer API zu finden. Wenn Sie so etwas veröffentlichen, hat die Datei schon heute einen echten Nutzen.
Drittens: Die Übung selbst lohnt sich. Wer seine wichtigsten Seiten auswählt und klare Beschreibungen formuliert, muss sich damit auseinandersetzen, wie KI die eigene Website sieht. Diese Klarheit hilft Ihrer gesamten Strategie für KI-Sichtbarkeit, unabhängig davon, ob Modelle llms.txt heute lesen.
Erwarten Sie nur nicht, dass die Datei allein Ihre KI-Sichtbarkeit verbessert. Das leisten Inhalte, Struktur, Schema und Erwähnungen auf Drittseiten.
Über llms.txt hinaus: Ihre KI-Sichtbarkeit im Gesamtbild
Eine llms.txt-Datei ist ein Puzzleteil. Sie hilft der KI, die Struktur Ihrer Website zu verstehen, verrät Ihnen aber nicht, ob KI-Modelle Sie in ihren Antworten tatsächlich erwähnen.
Dafür müssen Sie Ihre Sichtbarkeit auf den KI-Plattformen messen, die Ihre Kunden nutzen. Tauchen Sie auf, wenn jemand ChatGPT nach einer Empfehlung in Ihrer Kategorie fragt? Nennen Perplexity und Gemini Sie als Quelle?
Wenn Sie wissen möchten, wo Sie gerade stehen, starten Sie ein kostenloses GEO-Audit (GEO steht für Generative Engine Optimization). Es prüft, wie gut Ihre Website für KI gerüstet ist, inklusive Bot-Zugriff, strukturierter Daten und Inhaltsstruktur. Das dauert 30 Sekunden und liefert Ihnen einen konkreten Ausgangspunkt.
Ihre llms.txt-Datei zu erstellen ist ein solider erster Schritt. Zu wissen, ob KI Sie tatsächlich empfiehlt, ist der nächste.
