llms.txt erklärt: was die Datei bringt und wie du sie anlegst

Die llms.txt ist eine kleine Markdown-Datei, die KI-Agenten einen kuratierten Überblick über deine Website gibt. Wir haben 31 Tage lang die Server-Logs unserer eigenen Website ausgewertet: Die Datei wurde 119-mal abgerufen, zwei Abrufe kamen von KI-Crawlern, beide von Anthropic. Hier steht, was die Spezifikation seit August 2026 vorsieht, für wen sich die Datei trotzdem lohnt und wie du sie anlegst.

Ein Kommandozeilenfenster zeigt Ping-Anfragen, auf die keine Antwort kommt. Foto: Brett Sayles auf Pexels

Was ist llms.txt?

Die llms.txt ist eine Textdatei im Markdown-Format, die unter deine-domain.de/llms.txt liegt. Sie sagt in wenigen Zeilen, wer du bist, und verlinkt die Seiten, die ein KI-Agent zuerst lesen sollte. Vorgeschlagen hat das Format Jeremy Howard am 3. September 2024. Die Spezifikation steht auf llmstxt.org und nennt sich selbst einen Vorschlag: Ein Gremium wie IETF oder W3C hat die Datei nie verabschiedet. Eine Kurzfassung findest du auch in unserem KI-Glossar unter llms.txt.

Gedacht ist die Datei für den Moment, in dem ein Agent für einen Menschen etwas nachschlägt. Ein Coding-Assistent holt sich die Doku einer Programmbibliothek, um einen Aufruf richtig zu schreiben. Ein Chat-Assistent mit Websuche liest die Seiten eines Herstellers, um eine Produktfrage zu beantworten. HTML-Seiten sind dafür unpraktisch, weil Navigation, Banner und Skripte den eigentlichen Text umgeben. Die llms.txt liefert eine kurze, saubere Fassung mit Wegweisern. Laut Spezifikation wird sie vor allem bei dieser Nutzung im Moment der Anfrage gebraucht und weniger beim Training von Modellen.

Am stärksten genutzt werden llms.txt-Dateien laut Spezifikation in der Software-Dokumentation, wo Coding-Agenten ihnen zu API-Referenzen und Anleitungen folgen. Als weitere Beispiele führt die Spezifikation ein Unternehmen auf, das seine Struktur und seine Regeln beschreibt, eine persönliche Seite mit Lebenslauf und eine Schule mit Kursinformationen.

Was Version 2 seit August 2026 ändert

Am 10. August 2026 hat Howard die Spezifikation überarbeitet. In der Einleitung der neuen Fassung begründet er das mit zwei Jahren Praxis: Tausende Websites veröffentlichen eine llms.txt, Doku-Plattformen erzeugen sie automatisch, und Chrome prüft sie in Lighthouse. Für dich als Betreiber sind vier Punkte wichtig:

• Pflicht ist nur die Überschrift. Die erste Zeile mit # und dem Namen der Website muss stehen. Kurzbeschreibung, Fließtext und Linklisten sind vorgesehen, aber freiwillig.
• Unterordner sind jetzt geregelt. Erlaubt waren sie schon in Version 1, neu ist die Zuständigkeit: Eine Datei unter /docs/llms.txt gilt für alle Seiten unter /docs/, und greifen mehrere Dateien, soll der Agent die spezifischste nehmen.
• Markdown-Fassungen deiner Seiten dürfen auf zwei Arten heißen: seite.html.md oder seite.md. Version 1 kannte nur die erste Form.
• Verweise per Link-Relation helfen Agenten, die Dateien zu finden: rel="describedby" zeigt auf die zuständige llms.txt, rel="alternate" type="text/markdown" auf die Markdown-Fassung einer Seite. Beides geht als Link-Element im HTML-Kopf oder als HTTP-Header.

Aus dem Vorschlag gestrichen hat Howard das Werkzeug llms_txt2ctx, das eine llms.txt samt verlinkter Inhalte zu einer großen Kontextdatei ausbaut. Damit verliert auch der Abschnitt „Optional“ seine Sonderrolle. Er bleibt als Konvention für Links, die ein Agent bei knappem Kontext weglassen kann.

Was unsere Server-Logs zeigen: 2 von 119 Abrufen kamen von KI-Crawlern

Wir betreiben selbst eine llms.txt unter collectivebrain.de/llms.txt. Für diesen Artikel haben wir die Zugriffsprotokolle unseres Webservers vom 22. September bis 22. Oktober 2026 ausgewertet, also 31 Tage. Cloudflare liefert die Datei nicht aus dem Zwischenspeicher aus (Cache-Status DYNAMIC), jede Anfrage erreicht deshalb unseren Server und steht im Protokoll.

Die Datei wurde in diesem Zeitraum 119-mal abgerufen. 76 Abrufe kamen von SEO- und Prüfwerkzeugen und kleineren Crawlern, 54 davon allein von einem einzigen SEO-Tool. 33 Abrufe trugen die Kennung eines gewöhnlichen Browsers, 6 kamen von Skripten oder automatisierten Browsern, 2 hatten keine eindeutige Kennung. Von KI-Crawlern stammen genau zwei: ClaudeBot von Anthropic am 10. Oktober und Claude-User, ebenfalls von Anthropic, am 12. Oktober.

Dabei waren die Crawler der Suchmaschinen und KI-Anbieter im selben Zeitraum ständig auf unserer Website:

Eigene Auswertung der Zugriffsprotokolle von collectivebrain.de, 22.09. bis 22.10.2026, Zuordnung nach dem Produktnamen in der Kennung (User-Agent) der Anfrage.

Zusammen haben diese zehn Kennungen in 31 Tagen fast 40.000 Anfragen an unsere Website gestellt, und die meisten Crawler haben dabei immer wieder die robots.txt geholt. Die llms.txt haben sie zweimal abgerufen. Am deutlichsten ist der Abstand bei den Agenten, die im Auftrag eines Menschen unterwegs sind: Claude-User, ChatGPT-User und Perplexity-User rufen laut den Hilfeseiten von Anthropic, OpenAI und Perplexity Websites auf, wenn ein Nutzer dem Assistenten eine Frage stellt. Genau für solche Momente ist die llms.txt gedacht. Diese drei Kennungen kamen zusammen auf 14.552 Anfragen und haben die llms.txt ein einziges Mal geholt. Claude Code, der Programmier-Agent von Anthropic, ruft unter der Kennung Claude-User mit dem Zusatz claude-code ab. Er war 2.109-mal auf unserer Website und kein einziges Mal auf der llms.txt.

Drei Einschränkungen gehören zur Messung. Die Kennung im Protokoll kann jeder Absender frei setzen. Hinter Cloudflare sehen wir fast nur Cloudflare-Adressen, und das Protokoll kürzt sie, eine Prüfung über die IP-Bereiche der Anbieter ist so nicht möglich. Ein Abruf sagt außerdem nichts darüber, ob die Datei danach in eine Antwort eingeflossen ist. Und unsere eigene Datei weicht im Detail vom Format ab, die Links stehen dort als „Bezeichnung: URL“ statt als Markdown-Link. An der Zahl der Abrufe ändert das nichts, denn ein Crawler sieht den Inhalt erst, nachdem er die Datei geholt hat.

Größere Messungen kommen zum selben Bild. Ahrefs hat für Mai 2026 die Server-Logs von 137.210 Domains ausgewertet. 28 Prozent davon hatten eine gültige llms.txt, und 97 Prozent dieser Dateien wurden im ganzen Monat kein einziges Mal abgerufen. John Mueller von Google hatte schon im Juni 2025 auf Bluesky geschrieben, die Chatbots holten zwar Seiten ab, aber keiner von ihnen die llms.txt, und das sehe man sofort in den Server-Logs.

Was Google, OpenAI, Anthropic und Perplexity offiziell sagen

Google äußert sich am klarsten. Schon die Seite „AI features and your website“ der Search Central sagt, dass du für AI Overviews und AI Mode keine neuen maschinenlesbaren Dateien, KI-Textdateien oder besonderes Markup brauchst. Im Leitfaden zur Optimierung für generative KI-Funktionen, zuletzt aktualisiert am 10. Juli 2026, nennt Google die llms.txt beim Namen:

„Es ist völlig in Ordnung, wenn du LLMS.txt-Dateien (oder ähnliche Dateien) für andere Dienste oder Systeme anlegst und pflegst, die diese Dateien nutzen. Das wird der Sichtbarkeit oder dem Ranking deiner Website in der Google-Suche weder schaden noch helfen, da die Google-Suche sie ignoriert.“

— Google Search Central, „Optimizing your website for generative AI features on Google Search“, Stand 10. Juli 2026, eigene Übersetzung

Etwas anderes ist der Test in Chrome. Lighthouse prüft im Bereich „Agentic Browsing“, ob eine llms.txt erreichbar ist. Fehlt die Datei, gilt die Prüfung laut Chrome-Doku als nicht anwendbar, weil die Datei derzeit optional ist. Bemängelt wird nur ein Serverfehler beim Abruf. Mit der Google-Suche hat dieser Test nichts zu tun.

OpenAI, Anthropic und Perplexity nennen in ihren Dokus zu den eigenen Crawlern die robots.txt als Steuerung für Website-Betreiber. Dass ihre Crawler oder Agenten die llms.txt fremder Websites lesen, steht dort nicht. Alle drei veröffentlichen aber selbst eine llms.txt für ihre Entwickler-Doku, Google ebenso für die Gemini-API. Die Anbieter rechnen also damit, dass Coding-Agenten ihre Doku über solche Dateien finden. Howard schreibt auf der Änderungsseite der Spezifikation, Coding-Agenten nutzten llms.txt-Dateien inzwischen zuverlässig. Eine Zusage, deine Firmenwebsite auf diesem Weg zu lesen, ist das nicht.

Wie verbreitet die llms.txt ist

In den vier Messungen der Tabelle haben zwischen rund 2 und 28 Prozent der untersuchten Websites eine llms.txt. Die Zahlen widersprechen sich weniger, als es aussieht, denn sie messen ganz verschiedene Grundgesamtheiten:

Ahrefs nennt seine 28 Prozent selbst eine Obergrenze, weil die eigene Kundschaft überdurchschnittlich SEO-affin ist. Aufschlussreicher als die Verbreitung ist die Qualität. Common Crawl hat 584.107 nicht leere Dateien aus seinem Crawl vom Juli 2026 ausgewertet. Nur 49,90 Prozent hatten die vollständige Struktur aus Überschrift, Kurzbeschreibung und Linklisten. 68,27 Prozent stammen aus Vorlagen oder Plugins, allein Wix steht für 41,34 Prozent. 22,56 Prozent enthalten gar keinen Link, und 6,59 Prozent enthalten Nutzungsregeln wie Abrufgrenzen oder Urheberrechtshinweise, die in der Spezifikation gar nicht vorkommen.

Ob eine llms.txt die Chance erhöht, in KI-Antworten zitiert zu werden, hat SE Ranking an rund 300.000 Domains geprüft. Einen messbaren Effekt fand SE Ranking nicht, das Vorhersagemodell wurde ohne die Variable llms.txt sogar etwas genauer.

llms.txt, robots.txt und Sitemap: was welche Datei regelt

Die drei Dateien liegen meist im Hauptverzeichnis und werden deshalb oft verwechselt. Sie haben verschiedene Aufgaben:

Besonders wichtig ist das für alle, die KI-Training mit ihren Texten verhindern wollen. Nach § 44b Abs. 2 und 3 UrhG dürfen rechtmäßig zugängliche Werke für Text und Data Mining vervielfältigt werden, solange sich der Rechtsinhaber diese Nutzung nicht vorbehalten hat. Bei Werken, die online zugänglich sind, wirkt ein solcher Vorbehalt nur in maschinenlesbarer Form. Die llms.txt ist dafür nicht gebaut, ihre Spezifikation regelt keine Nutzungsrechte. Common Crawl, das mit seinem Crawler CCBot ein offenes Web-Archiv aufbaut, schreibt dazu deutlich: Wer in der llms.txt widerspricht, hat nicht widersprochen. Der übliche Weg ist die robots.txt. Lass die genaue Formulierung deines Vorbehalts juristisch prüfen. Was die robots.txt bei Google regelt und was nicht, steht in unserem Artikel zum Search-Console-KI-Bericht und zum robots.txt-Token Google-Extended.

Für wen sich die llms.txt lohnt

Die Entscheidung hängt an der Art deiner Website:

Sparen kannst du dir Angebote, die eine „llms.txt-Optimierung“ mit mehr Sichtbarkeit in ChatGPT oder in den AI Overviews verkaufen. Für diese Wirkung gibt es bislang keinen Beleg.

So legst du eine llms.txt an

Für eine Firmenwebsite reicht eine Datei, die du von Hand schreibst. So gehst du vor:

1. Seiten auswählen. Nimm die Seiten, die ein Kunde oder ein Agent zuerst kennen sollte: Leistungen, Produkte, Preise oder Konditionen, Ansprechpartner. Eine Liste aller Seiten hast du schon in der Sitemap.
2. Schreib zu jedem Link eine kurze Notiz, die sagt, was hinter dem Link steht.
3. Datei nach dem Format aufbauen: Überschrift mit #, Kurzbeschreibung mit >, Abschnitte mit ## und darunter Listen im Format [Name](URL): Notiz.
4. Speichere die Datei als llms.txt mit der Zeichenkodierung UTF-8, damit Umlaute richtig ankommen, und lade sie per SFTP ins Hauptverzeichnis deiner Website.
5. Erreichbarkeit prüfen mit curl -I https://deine-domain.de/llms.txt. Die Antwort sollte Status 200 lauten und die Datei als Text ausliefern.
6. Pflege die Datei mit, wenn sich Seiten ändern. Tote Links in der llms.txt führen einen Agenten genauso ins Leere wie einen Menschen.

So sieht das Ergebnis für einen erfundenen Zulieferer aus:

# Beispiel Metallbau GmbH

> Lohnfertiger aus Hamburg für Blechteile und Baugruppen im Maschinen- und Anlagenbau. Laserschneiden, Kanten, Schweißen und Montage, Losgrößen ab einem Stück.

Anfragen mit Zeichnung gehen an [email protected]. Liefergebiet: Deutschland, Österreich und Dänemark.

## Leistungen

- [Laserschneiden](https://www.example.com/laserschneiden/): Materialien, Blechstärken und Toleranzen
- [Kanten und Biegen](https://www.example.com/kanten/): Maschinenpark und maximale Biegelänge
- [Baugruppen](https://www.example.com/baugruppen/): Schweißen, Montage und Prüfung

## Unternehmen

- [Über uns](https://www.example.com/ueber-uns/): Standort, Geschichte und Ansprechpartner
- [Anfrage](https://www.example.com/anfrage/): welche Unterlagen wir für ein Angebot brauchen

## Optional

- [Karriere](https://www.example.com/karriere/): offene Stellen

Wenn du Version 2 voll nutzen willst, setzt du zusätzlich in den HTML-Kopf deiner Seiten einen Verweis mit rel="describedby" auf die llms.txt oder schickst ihn als HTTP-Header mit. Für eine Firmenwebsite ist das ein optionaler Schritt.

llms.txt in WordPress: Yoast, Rank Math und All in One SEO

In WordPress musst du die Datei nicht selbst schreiben. Yoast SEO erzeugt sie seit Version 25.3 vom 10. Juni 2025 kostenlos, du wählst die Seiten automatisch oder von Hand aus, und das Plugin hält die Datei aktuell. Rank Math hat ein eigenes Modul „LLMS Txt“, das du im Dashboard einschaltest und in den allgemeinen Einstellungen bearbeitest. All in One SEO bietet einen Generator für die llms.txt, in der Pro-Version zusätzlich für eine llms-full.txt.

Schau dir das Ergebnis trotzdem an. Common Crawl fand in Dateien aus Rank Math nur in 0,19 Prozent der Fälle eine Kurzbeschreibung, in Dateien aus All in One SEO in keinem Fall. Wenn dein Plugin es erlaubt, ergänze die Kurzbeschreibung von Hand.

llms-full.txt: brauchst du die auch?

Die llms-full.txt packt den gesamten Text einer Dokumentation in eine einzige Datei. Sie stammt von der Doku-Plattform Mintlify, die sie nach eigener Darstellung gemeinsam mit Anthropic entwickelt und im November 2024 eingeführt hat. In der Spezifikation auf llmstxt.org steht sie in keiner Fassung. Für Software-Dokumentation kann sie praktisch sein, Anthropic und Perplexity bieten für ihre Entwickler-Doku beide Dateien an. Für eine Firmenwebsite brauchst du sie nicht.

So misst du, wer deine llms.txt abruft

Ob die Datei gelesen wird, steht in den Zugriffsprotokollen deines Webservers. Bei vielen Hostern liegen sie als access.log im Kundenbereich oder sind per SFTP erreichbar. Dieser Befehl zählt die Abrufe der llms.txt je Kennung, auch in gepackten älteren Protokollen:

zgrep -h '"GET /llms.txt' access.log* | awk -F'"' '{print $6}' | sort | uniq -c | sort -rn | head -20

Er funktioniert für das verbreitete Combined-Log-Format, bei dem die Kennung im sechsten Feld zwischen Anführungszeichen steht. Vergleiche das Ergebnis mit denselben Zahlen für /robots.txt, dann siehst du, welche Crawler grundsätzlich vorbeikommen. Liegt ein Content Delivery Network wie Cloudflare vor deinem Server, prüfe den Cache-Status der Datei. Kommt sie aus dem Zwischenspeicher, tauchen die Abrufe in deinem Server-Protokoll nicht auf. Wenn du robots.txt, Sitemap und Statuscodes gleich mitprüfen willst, nimm den Indexierungs-Audit aus unseren kostenlosen Claude-SEO-Skills.

Was für die Sichtbarkeit in KI-Antworten mehr bringt

Ob dein Unternehmen in KI-Antworten vorkommt, entscheidet keine Datei auf deinem Server. Wir haben das für 193 Mittelständler aus 10 Branchen gemessen: 39,9 Prozent tauchen in keiner der 60 KI-Antworten zu ihrer Branche auf, insgesamt haben wir 986 Antworten ausgewertet. Die Details stehen im KI-Sichtbarkeits-Report Mittelstand 2026. Aus dem Vergleich von 116 sichtbaren mit 77 unsichtbaren Unternehmen haben wir die sieben Muster abgeleitet, die sichtbare von unsichtbaren Unternehmen trennen.

Die Hebel liegen auf den Seiten selbst: klare Antworten auf die Fragen deiner Kunden, Belege und Quellen, und strukturiertes Markup nach Schema.org. In unserem Beitrag zu den 22 Faktoren für KI-Zitate stehen sie einzeln. Warum das Thema überhaupt drängt, steht in unserem Beitrag dazu, warum deine Kunden jetzt die KI fragen.

Der erste Schritt für dein Unternehmen

Ruf heute deine-domain.de/llms.txt im Browser auf. Liefert sie eine Datei aus einem Plugin, prüfe, ob Überschrift, Kurzbeschreibung und die wichtigsten Leistungsseiten drinstehen. Gibt es keine, entscheide anhand der Tabelle oben, ob du eine brauchst, und lass dir von deinem Hoster die Zugriffsprotokolle der letzten 30 Tage geben, damit du später vergleichen kannst. Wenn du wissen willst, ob dein Unternehmen in ChatGPT, Perplexity und den AI Overviews überhaupt vorkommt, sprich uns zur KI-Sichtbarkeit an.

Florian Wessling

CEO, Collective Brain GmbH · Hamburg

Florian Wessling ist CEO der Collective Brain GmbH in Hamburg und bringt seit über 15 Jahren Marken, Content-Strategie und KI-gestütztes Marketing in Mittelstand und Konzerne. Was Collective Brain verkauft, betreibt er zuerst selbst: Sechs eigene KI-Marken dienen als Testfeld, von der automatisierten Content-Pipeline bis zum täglich aktualisierten AI Leaderboard. Er ist eingetragener BAFA-Berater und führt mit Collective Brain eine Google-Partner-Agentur.

LinkedIn Beratung anfragen