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Was ist LLMs.txt? Der Leitfaden für Content-Hoheit im KI-Zeitalter

LLMs.txt ist ein neues Instrument, um KI-Crawler zu steuern und deine Daten vor unkontrollierter Nutzung zu schützen. Erfahre, was möglich ist, was nicht, und warum Unternehmen jetzt handeln sollten.

Der unsichtbare Schild: Was LLMs.txt für deinen Content bedeutet

Large Language Models wie GPT, Gemini oder Claude crawlen das Web, um Modelle zu trainieren und Antworten zu generieren. Damit verändert sich die Art, wie Content genutzt wird, grundlegend. Unternehmen stehen vor einer zentralen Frage: Wie behalten wir die Kontrolle über Inhalte, die im KI-Ökosystem verarbeitet werden?

Mit der wachsenden Bedeutung von AI-Crawling entsteht ein neuer Best Practice: LLMs.txt. Sie ist nicht offiziell standardisiert, aber ein wirkungsvolles Mittel, um KI-Bots maschinenlesbare Regeln zu geben. Dieser Artikel zeigt dir, wie LLMs.txt funktioniert, warum sie strategisch relevant ist und wie du sie mit VERZE effizient umsetzen kannst.

Die neue Realität: KI nutzt Content anders als Suchmaschinen

Suchmaschinen indexieren Seiten, um sie in Rankings anzuzeigen. KI-Modelle hingegen:

  • trainieren auf grossen Textmengen
  • bauen abstrakte Wissensstrukturen auf
  • generieren Inhalte aus kombinierten Mustern
  • zitieren oder referenzieren Marken indirekt


SEO allein reicht deshalb nicht mehr. Unternehmen benötigen eine Möglichkeit, klar zu definieren, welche Inhalte gelesen, gelernt und genutzt werden dürfen. LLMs.txt schliesst diese Lücke. Dadurch wird für Unternehmen entscheidend:

Unternehmen müssen aktiv steuern, welche Inhalte KI für ihr Training nutzen darf.

KI-Zugriffskontroll-Funnel

Was ist LLMs.txt?

LLMs.txt ist eine einfache, aber strategisch wichtige Textdatei, die im Root-Verzeichnis deiner Website liegt und maschinenlesbare Regeln für KI-Crawler definiert. Sie funktioniert ähnlich wie die robots.txt, richtet sich jedoch nicht an klassische Suchmaschinenbots, sondern an KI-spezifische Agenten wie:

  • GPTBot (OpenAI)
  • ClaudeBot (Anthropic)
  • Google-Extended / Google-AI-Crawler (Google / Gemini)
  • PerplexityBot (Perplexity)


Sie legt maschinenlesbar fest:

  • Allow: Welche Inhalte dürfen genutzt werden
  • Disallow: Welche Inhalte sollen nicht trainiert werden
  • License: Unter welchen Bedingungen darf KI Inhalte verwenden
1. Allow Rules

Welche Inhalte KI-Modelle lesen und für das Training oder die Generierung verwenden dürfen.
Beispiel: gezielte Freigabe von Blogartikeln, Produktbeschreibungen oder Presseinformationen.

2. Disallow Rules

Welche Bereiche von KI-Systemen nicht genutzt werden dürfen, etwa:

  • Premium-Content
  • geschützte Dokumentationen
  • interne Wissensdatenbanken
  • vertrauliche Verzeichnisse


Damit verhinderst du, dass sensible Inhalte unkontrolliert in KI-Modelle einfliessen.

3. Lizenz- oder Nutzungsbedingungen

Ein Verweis auf die juristischen Rahmenbedingungen, unter denen KI-Modelle Inhalte lesen oder nutzen dürfen. Dies stärkt die eigene Rechtsposition und schafft Transparenz für Anbieter von LLMs.

4. Optionale Metadaten und Hinweise

Viele Unternehmen ergänzen die Datei um zusätzliche Informationen wie:

  • Kontakt für Lizenzanfragen
  • spezifische Regeln für unterschiedliche Bots
  • Hinweise zu Rate Limits oder Nutzungsbeschränkungen
  • explizite Erlaubnisse für ausgewählte Inhalte oder Domains


Damit wird LLMs.txt zu einer Art maschineller Schnittstelle, über die du als Content-Eigentümer definierst, wie KI-Systeme deine Daten lesen, interpretieren und weiterverarbeiten dürfen.

Wie soll die Content-Nutzung durch KI-Modelle auf deiner Website gesteuert werden

Der Unterschied: robots.txt vs. LLMs.txt

Während robots.txt oft bedeutet: Nicht anzeigen, bedeutet LLMs.txt: Nicht lernen. Diese Unterscheidung wird entscheidend für Markenführung, rechtliche Klarheit und digitale Wettbewerbsfähigkeit.

Robots.txt
  • Steuert Crawling und Indexierung
  • Fokus: SEO und Sichtbarkeit
  • Für Googlebot, Bingbot usw.
LLMs.txt
  • Steuert KI-Nutzung und Training
  • Fokus: Urheberrecht, Lizenzierung, Content-Hoheit
  • Für GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot usw.

LLMs.txt und Owned Asset Management

Owned Asset Management bedeutet, die eigenen digitalen Inhalte klar zu steuern und ihren Wert langfristig zu sichern. Mit LLMs.txt kommt eine entscheidende neue Komponente hinzu: die Kontrolle darüber, wie KI-Systeme deine Inhalte lesen und nutzen dürfen.

Die Datei schützt sensible Assets, verhindert ungewollten Wissenstransfer und stärkt die Exklusivität deiner Inhalte. Gleichzeitig ermöglicht sie dir, ausgewählte Inhalte bewusst für KI freizugeben und damit deine Sichtbarkeit zu erhöhen. So bleibt deine Content-Strategie auch im KI-Zeitalter gezielt steuerbar und effizient.

Ein spannender Lösungsansatz: Effiziente Umsetzung mit VERZE

Die Idee hinter LLMs.txt ist einfach, die praktische Umsetzung jedoch komplex. Unternehmen müssen Inhalte laufend erfassen, klassifizieren und aktualisieren, damit die Datei zuverlässig wirkt. Genau hier bietet VERZE eine effiziente Lösung.

VERZE kombiniert moderne Scraper-Technologie mit intelligentem Asset Management und erstellt daraus eine präzise, stets aktuelle LLMs.txt. So wird die Steuerung deiner KI-Nutzungsregeln nicht nur einfacher, sondern auch strategisch konsistent mit deiner gesamten Content-Architektur.

Unser Ansatz für dein LLMo, respektive GEO

Die Optimierung für Large Language Models (LLMs) und Generative Engines (GEO) wird zu einem zentralen Faktor für digitale Sichtbarkeit. Um deine Inhalte für KI-Systeme gezielt steuern und positionieren zu können, verbinden wir technologische Präzision mit strategischer Weitsicht.

  • Automatisierte Analyse: VERZE erfasst und strukturiert deine Web-Assets zuverlässig und lückenlos.
  • Schnelle Implementierung: Wir liefern eine massgeschneiderte LLMs.txt ohne komplexe Eingriffe in deine IT.
  • Dynamische Aktualität: Deine Regeln bleiben dank VERZE jederzeit synchron mit deiner Content-Strategie.


So wird LLMo und GEO zu einem steuerbaren, wirkungsvollen Bestandteil deiner digitalen Sichtbarkeit.

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FAQ: Was du rund um das Thema LLMs.txt noch wissen solltest

  1. Ist die LLMs.txt bereits ein offizieller Webstandard?
    Nein. LLMs.txt ist kein offizieller W3C- oder IETF-Standard. Aktuell handelt es sich um einen Community-Ansatz, der sich schnell verbreitet, weil Unternehmen zunehmend Kontrolle über die KI-Nutzung ihres Contents verlangen. Ähnlich wie die robots.txt in ihren Anfangsjahren entwickelt sich LLMs.txt zu einem Emerging Best Practice, das klare, maschinenlesbare Richtlinien für KI-Crawler ermöglicht.

     

  2. Wo muss ich die Datei ablegen?
    Nur im Root-Verzeichnis wird die Datei zuverlässig gelesen, da KI-Bots keine tieferen Verzeichnisse durchsuchen. Die Datei muss zwingend im Hauptverzeichnis deiner Domain liegen, damit KI-Crawler sie erkennen. Die Adresse lautet immer:     deinewebsite.ch/llms.txt.

     

  3. Ersetzt die LLMs.txt meine bestehende robots.txt?
    Keinesfalls. Beide Dateien haben unterschiedliche Aufgaben und sollten parallel existieren. Die robots.txt steuert primär das Crawling für Suchmaschinen (Sichtbarkeit/SEO), während die LLMs.txt spezifisch die Nutzung für das Training und die Generierung durch KI-Modelle (Verwertung/Lizenzierung) regelt.

     

  4. Halten sich alle KI-Modelle an diese Datei?
    Es gibt keine Garantie, dass alle KI-Modelle die LLMs.txt respektieren. Das Protokoll basiert auf freiwilliger Compliance. Mehrere grosse Anbieter wie OpenAI, Google, Anthropic oder Perplexity haben jedoch öffentlich erklärt, dass sie robots.txt-basierte Regeln befolgen. LLMs.txt nutzt genau diese Logik. Wichtig ist: Du sendest damit ein klares, maschinenlesbares Signal über deine Nutzungsbedingungen, das deine rechtliche Position stärkt, auch wenn es nicht verbindlich ist.

     

  5.  Kann ich damit auch meine Sichtbarkeit in KI-Antworten verbessern?
    Indirekt ja. LLMs.txt ist ein Baustein der Generative Engine Optimization (GEO). Wenn du bestimmte Inhalte explizit erlaubst, können KI-Modelle besser verstehen, welche Quellen in Antworten genutzt oder zitiert werden dürfen. Das erhöht die Chancen, dass deine Marke korrekt und konsistent in generierten Antworten erscheint. Die Datei ist kein Ranking-Faktor, aber ein strategisches Instrument, um KI-Systemen kontrolliert hochwertiges Material zur Verfügung zu stellen.

Schlusswort: Jetzt die Weichen stellen

Die LLMs.txt entwickelt sich zu einem wichtigen Instrument für Unternehmen, die ihre Daten aktiv schützen und gezielt steuern möchten, wie KI-Systeme mit ihren Inhalten umgehen. Für Digital Marketing Expert:innen und CMOs ist jetzt der richtige Zeitpunkt, sich klar zu positionieren. Wer wartet, riskiert, dass wertvolle Inhalte unkontrolliert in KI-Modelle einfliessen und damit indirekt Mitbewerb und generische Antworten stärken.

Setze deshalb frühzeitig klare Regeln und sichere dir deine Content-Hoheit. Wenn du Unterstützung auf strategischer, technologischer oder operativer Ebene suchst, begleiten wir dich gerne und sorgen gemeinsam mit VERZE für eine zukunftssichere und wirksame Umsetzung.

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Quellenverzeichnis

B&H-Publikationen: 


Externe Fachquellen (KI, Crawling, Compliance, Rechteverwaltung): 

Peter Erni

Unser Autor: 

Peter Erni

CIO und Senior Partner Brain & Heart Communication, CPO contentcatalog.io
Peter Erni ist Unternehmer, Chief Innovation Officer (CIO) von Brain & Heart Communication, Co-Founder und Chief Product Officer (CPO) der MarTech-Plattform contentcatalog.io. Als einer der ersten professionellen Social Media Manager der Schweiz (Mammut, 2012) gehört er zu den Pionieren des datengestützten und datengetriebenen Marketings. Er hat in den letzten Jahren innovative Konzepte wie Strategic Content Marketing, Social Media Performance Marketing und Reception Marketing mitentwickelt und praxistauglich gemacht. Zudem ist er Entwickler des Marketing Dartboard-Modells, das Content-Strategie, Zielgruppenarbeit und Omnichannel-Kommunikation systematisch verbindet. Nach dem Grundstudium in Betriebswirtschaft an der Universität St. Gallen (HSG) wechselte er an die Zürcher Hochschule der Künste (ZHdK), wo er “Neue Medienkunst” studierte und 2010 eine Masterarbeit zum Thema «Social Media Kommunikation» verfasste. Seit 2016 prägt er als Partner und heute als CIO die Entwicklung der Boutique Agentur Brain & Heart an der Schnittstelle von Kommunikation, Kreation und Technologie. Er unterrichtet an der HWZ, ZHAW, BFH und HSLU und begleitet mit seiner Begeisterung für strukturierte Marketingdaten, Automatisierung und AI-gestützte Kommunikation eine neue Generation von Marketers.
Seine Expertengebiete:
  • Strategisches Content Marketing & Omnichannel Marketing
  • Social Media Performance Marketing & AI-basierte Werbemittelproduktion und -distribution
  • Reception Marketing & Owned Asset Optimization
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