llms.txt: So optimierst du deine Website für KI-Crawler (Anleitung 2025)

Definition: llms.txt ist ein von Jeremy Howard (Answer.AI) im September 2024 vorgeschlagener Standard, bei dem eine Markdown-Datei im Stammverzeichnis einer Website (/llms.txt) platziert wird. Sie liefert KI-Modellen wie ChatGPT, Claude und Perplexity eine strukturierte Übersicht der wichtigsten Inhalte – vergleichbar mit einer Sitemap speziell für Large Language Models.

Warum deine Website eine Strategie für KI-Crawler braucht

KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews durchsuchen das Web heute systematisch mit eigenen Crawlern. Wer bei diesen Systemen als Quelle zitiert werden will, muss verstehen, wie KI-Crawler arbeiten – und die eigene Website entsprechend optimieren. Der Schlüssel dazu liegt in zwei Dateien: der bewährten robots.txt und der neuen llms.txt.

Laut Cloudflare stieg das KI-Crawling-Volumen im April 2025 um 32 % im Vergleich zum Vorjahr. Gleichzeitig wuchs das sogenannte User-Action-Crawling – also Zugriffe, die entstehen, wenn Nutzer eine KI direkt befragen – um das 15-Fache innerhalb eines Jahres. (Cloudflare, 2025) Diese Zahlen zeigen: KI-Crawler sind keine Randerscheinung mehr, sondern ein zentraler Traffic-Kanal.

Das Problem: Viele Websites blockieren KI-Crawler unbeabsichtigt oder haben keine Strategie für deren Zugriff. Wer sich mit dem Thema Generative Engine Optimization beschäftigt, kommt an der Frage der Crawler-Steuerung nicht vorbei.

Die wichtigsten KI-Crawler im Überblick

Nicht jeder KI-Bot hat denselben Zweck. Folgende Tabelle zeigt die relevantesten Crawler und ihre Funktion:

Crawler	Betreiber	Zweck	User-Agent
GPTBot	OpenAI	Training & Datenerhebung	GPTBot
OAI-SearchBot	OpenAI	Echtzeit-Suche (ChatGPT Search)	OAI-SearchBot
ChatGPT-User	OpenAI	Nutzeraktionen (Links abrufen)	ChatGPT-User
ClaudeBot	Anthropic	Training	ClaudeBot
Claude-SearchBot	Anthropic	Echtzeit-Suche	Claude-SearchBot
PerplexityBot	Perplexity	Indexierung & Suche	PerplexityBot
Google-Extended	Google	KI-Training (Gemini)	Google-Extended
CCBot	Common Crawl	Offene Webdaten für KI-Training	CCBot

Laut einer BuzzStream-Studie blockieren 79 % der großen Nachrichtenseiten KI-Training-Bots über die robots.txt. GPTBot wird von 62 % der Websites blockiert, ClaudeBot sogar von 69 %. (BuzzStream, 2025) Wer in KI-Antworten erscheinen möchte, muss hier gezielt differenzieren.

robots.txt für KI-Crawler richtig konfigurieren

Die robots.txt ist nach wie vor das zentrale Steuerungsinstrument für alle Crawler – auch für KI-Bots. Der entscheidende Punkt: Training-Crawler und Such-Crawler unterscheiden sich. Du kannst das Training deiner Inhalte blockieren und trotzdem in KI-Suchergebnissen erscheinen.

Ein Beispiel für eine differenzierte Konfiguration:

# robots.txt: KI-Crawler differenziert steuern

# Training-Crawler aussperren – Inhalte nicht fürs Modelltraining freigeben
User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

User-agent: CCBot
Disallow: /

User-agent: Google-Extended
Disallow: /

# Echtzeit-Suche und Nutzeraktionen weiterhin erlauben
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /

User-agent: ChatGPT-User
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

Sitemap: https://www.example.de/sitemap.xml

Mit dieser Konfiguration bleiben deine Inhalte für Trainingsdatensätze gesperrt, tauchen aber weiterhin in Echtzeit-Suchergebnissen von ChatGPT, Claude und Perplexity auf. Trage die Regeln in die bestehende robots.txt im Stammverzeichnis ein und ergänze sie um eine llms.txt mit einer kuratierten Übersicht deiner wichtigsten Seiten, damit KI-Modelle deine Inhalte gezielt einordnen können.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen robots.txt und llms.txt? Die robots.txt steuert, ob und wie Crawler eine Website überhaupt besuchen dürfen – sie ist eine Zugriffsregel. Die llms.txt liefert zusätzlich eine kuratierte, strukturierte Übersicht der wichtigsten Inhalte in Markdown, damit KI-Modelle die Website inhaltlich schneller einordnen können. Beide Dateien ergänzen sich, ersetzen sich aber nicht.

Blockiert eine robots.txt-Sperre für GPTBot auch die Nennung in ChatGPT-Antworten? Nein, nicht zwangsläufig. GPTBot ist für das Modelltraining zuständig, während OAI-SearchBot und ChatGPT-User für die Echtzeit-Suche und das Abrufen von Links bei Nutzeranfragen sorgen. Wer nur GPTBot sperrt, kann weiterhin in aktuellen ChatGPT-Suchergebnissen erscheinen.

Wo muss die llms.txt-Datei liegen und wie ist sie aufgebaut? Die Datei gehört ins Stammverzeichnis der Domain, erreichbar unter /llms.txt. Sie ist als einfache Markdown-Datei aufgebaut, beginnt mit einer kurzen Beschreibung der Website und listet darunter die wichtigsten Seiten mit Titel, Kurzbeschreibung und Link.

Kann ich KI-Crawler nachträglich wieder freigeben oder sperren? Ja, die robots.txt lässt sich jederzeit anpassen. Da Crawler die Datei regelmäßig neu abrufen, wirken Änderungen mit der nächsten Crawling-Runde des jeweiligen Bots – eine sofortige Wirkung gibt es nicht, meist aber innerhalb weniger Tage.