Lexikon llms.txt

Definition llms.txt

Die llms.txt ist eine speziell für große KI-Sprachmodelle (LLMs, wie ChatGPT) konzipierte Text-Datei, die eine strukturierte Übersicht über den wichtigsten Inhalt, Informationen und Ressourcen einer Webseite bereitstellt.

Ihr Ziel ist es, neben bestehenden Standards wie der Sitemap und der robots.txt, eine zusätzliche Ressource zu schaffen, welche die automatische Verarbeitung und gezielte Nutzung der Inhalte einer Webseite durch LLMs erleichtert und optimiert.

Inhaltsübersicht

Für klassische Webseiten mit überschaubaren, zugänglichen Inhalten wird eine zusätzliche llms.txt wenig Mehrwert bringen, schaden kann es jedoch auch nicht. Für komplexe Inhalte, umfangreiche, verschachtelte oder schwer zugängliche Informationen kann eine llms.txt das Auffinden und Verarbeiten für manche KI-Systeme erleichtern.

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Die llms.txt liefert Sprachmodellen wie Claude den Webseitenkontext in natürlicher Sprache, um wichtige Infos ohne HTML-Code zu erfassen.

llms.txt Funktionsweise

Die llms.txt dient als Brücke zwischen Webseiten und großen Sprachmodellen (LLMs), indem sie gezielt relevante und strukturierte Inhalte in einem einfach lesbaren Format bereitstellt. Sie ist besonders nützlich für Webseiten, die eine klare Übersicht über wichtige Informationen bieten möchten, ohne dass Sprachmodelle komplexe oder dynamische Inhalte interpretieren müssen. Durch die Verwendung des Markdown-Formats ermöglicht die llms.txt, Informationen wie Dokumentationen, Anleitungen oder weiterführende Links effizient bereitzustellen.

Die Nutzung der llms.txt ist nicht immer erforderlich. Es bleibt Betreibern von Webseiten selbst überlassen, ob sie ihre Inhalte optimiert für LLMs auch über diesen Weg zugänglich machen möchten oder nicht.

llms.txt vs. llms-full.txt

  • llms.txt: Kompakte Übersicht mit Links (für kleinere KI-Kontextfenster)
  • llms-full.txt: Alle Inhalte vollständig enthalten (für größere Kontextfenster).

Je nach KI-System wird das eine oder andere bevorzugt.

llms.txt Probleme herkömmlicher Webseiten

Herkömmliche Webseiten sind oft nicht optimal auf die Verarbeitung durch Sprachmodelle ausgelegt. Die Hauptprobleme sind:

  • Unstrukturierte Inhalte: Viele Webseiten enthalten unübersichtliche Navigationselemente, Werbung oder irrelevante Inhalte, die Sprachmodelle verwirren und deren Effizienz beeinträchtigen.
  • Komplexer Quellcode: LLMs können Schwierigkeiten haben, die nützlichen Informationen in HTML-Dokumenten zu erkennen.
  • Dynamische Inhalte: Aus optischen und Performance-Gründen werden immer mehr Inhalte dynamisch generiert, welche von LLMs nicht gelesen werden können.
  • Zu große Datenmengen: Webseiten enthalten häufig mehr Daten, als Sprachmodell auf einmal verarbeiten können, sodass wichtige Informationen verloren gehen können.

Durch die Verwendung einer llms.txt wird diese Problematik gelöst, indem klar strukturierte, relevante Inhalte in einer einfachen Textdatei bereitgestellt werden, die direkt von LLMs verarbeitet werden können.

llms.txt Format

Die llms.txt ist im Markdown-Format verfasst und liegt im Root-Verzeichnis unter /llms.txt. Dieses Format erlaubt es, mit wenigen Zeichen den Text durch Überschriften, Aufzählungen, Zitate und Links zu strukturieren.

Da Sprachmodelle natürliche Sprache verstehen können, ist man bei der Erstellung einer llms.txt nicht an ein festes Schema gebunden. Folgende Struktur empfiehlt sich jedoch:

  1. Überschrift mit Namen der Webseite
  2. Darauf folgt eine kurze Beschreibung des Inhalts und Kontextes der Seite
  3. Je nach Umfang der Webseite und des Inhalts mehrere Unterabschnitte mit zusätzlichen Erklärungen, Beispielen oder Listen mit weiterführenden Dokumenten.

Beispiel einer llms.txt

llms.txt Muster-Beispiel
Muster-Beispiel einer llms.txt

Der Unterschied zu anderen Standards

Während robots.txt sagt "Das darfst du crawlen" und die Sitemap "Das gibt es alles", sagt llms.txt: "Das ist wichtig und so ist es strukturiert."

Da es sich bei der llms.txt um natürliche Sprache in einem bestimmten Format handelt, ist eine automatische Generierung aktuell noch anspruchsvoll. Dienste wie Firecrawl können zwar Textdateien im richtigen Format erstellen, können aber Fehler, unnötige Informationen und falsche Kontexte enthalten und sollten vor Veröffentlichung überprüft werden.

Kompakte Anleitung Schritt-für-Schritt zur eigenen llms.txt

1
Inhalte identifizieren
  • Was ist auf Ihrer Webseite wirklich wichtig?
  • Welche Bereiche sollen KI-Systeme verstehen?
  • Was fragen Kunden am häufigsten?
2
Struktur festlegen
  • Hauptbereiche definieren (H2-Überschriften)
  • Wichtige vs. optionale Informationen trennen
  • Klare, aussagekräftige Beschreibungen formulieren
3
Markdown-Versionen erstellen

Für wichtige HTML-Seiten sollten Sie saubere Markdown-Versionen erstellen:

  • Ursprung: /produktkatalog.html
  • Markdown: /produktkatalog.html.md
4
Testen und optimieren
  • Mit verschiedenen KI-Systemen testen
  • Fragen stellen, die Ihre Kunden stellen würden
  • Antworten bewerten und anpassen

llms.txt Potenziale

  • Software-Entwicklung: Entwicklern bietet llms.txt eine strukturierte Übersicht über APIs, Bibliotheken oder Tools. So können LLMs spezifische Fragen beantworten, etwa zur Nutzung einer Funktion oder zur Integration einer Bibliothek.
  • E-Commerce: Produktkategorien, Versandrichtlinien und technische Daten können so aufbereitet werden, dass KI-Assistenten Kunden gezielt beraten können.
  • Bildung und Forschung: llms.txt kann verwendet werden, um Studiengänge, Kurse oder wissenschaftliche Ressourcen zu strukturieren und einfach zugänglich zu machen.

llms.txt Risiken

  • Zusätzlicher Pflegeaufwand: Die Erstellung und regelmäßige Aktualisierung einer llms.txt-Datei erfordert Zeit und Ressourcen, insbesondere bei Webseiten mit häufigen Änderungen.
  • Beeinträchtigung des Traffics: Da llms.txt eine einfache und direkte Quelle für Sprachmodelle bereitstellt, könnten Nutzer durch KI-Assistenten ihre Antworten erhalten, ohne die eigentliche Webseite zu besuchen, was potenziell zu einem Rückgang des Webseiten-Traffics führen kann.
  • Missbrauch durch Mitbewerber: Die aufbereiteten und öffentlich zugänglichen Informationen der llms.txt könnten von Dritten genutzt werden, um ihre eigenen Systeme oder Inhalte zu verbessern.

FAQ Häufige Fragen zu llms.txt

Was ist eine llms.txt?

Eine llms.txt ist eine speziell formatierte Datei, die Sprachmodellen relevante und strukturierte Informationen über eine Webseite bereitstellt. Sie dient dazu, KI-Sprachmodelle (LLMs) effizient mit wichtigen Daten zu versorgen, die Nutzern durch KI-gestützte Systeme zugänglich gemacht werden

Warum ist llms.txt wichtig?

llms.txt erleichtert KI-Sprachmodellen (LLMs) den Zugriff auf wesentliche Inhalte einer Webseite. Dadurch wird verhindert, dass irrelevante oder überladene Informationen die Verarbeitung stören. Besonders hilfreich ist eine llms.txt bei dynamischen oder komplexen Webseiten.

Braucht jede Webseite eine llms.txt?

Nein. Sie können damit unter Umständen fördern, dass KI-Systeme Ihre Inhalte richtig verstehen und wiedergeben. Besonders wichtig für Unternehmen mit umfangreichen Produktkatalogen, Dokumentationen oder komplexen Dienstleistungen.

Wie oft muss ich llms.txt aktualisieren?

Bei wichtigen Änderungen an Ihrer Webseite oder Ihrem Angebot. Mindestens aber alle drei Monate überprüfen.

Beeinflusst llms.txt mein Google-Ranking?

Nicht direkt. Google inklusive der KI Übersichten (AI Overviews) hat durch die Crawler der klassischen Suchmaschine nahezu perfekt indexierte Daten. Für andere Sprachmodelle oder bei komplexen Strukturen und Inhalten kann eine llms.txt zu auffindbaren und präziseren Antworten auf Nutzerfragen beitragen.

Wie groß sollte die Datei sein?

Die Haupt-llms.txt sollte kompakt bleiben (unter 10 KB). Die verlinkten Markdown-Dateien können größer sein.

Kostet das viel Aufwand?

Einmalig schon etwas. Aber der Aufwand lohnt sich, wenn Sie zukunftssicher bleiben wollen.

Erweiterte Suchmaschinenoptimierung Warum llms.txt für SEO wichtig wird

Die Websuche verändert sich dramatisch. KI-gestützte Suchergebnisse werden Standard. Wer seine Webseite nicht für KI-Systeme optimiert, wird weniger gefunden. Die Vorteile liegen auf der Hand:

  • Bessere KI-Sichtbarkeit in Suchsystemen wie SearchGPT oder Google SGE
  • Präzisere Antworten auf Nutzerfragen durch strukturierte Daten
  • Weniger Halluzinationen – KI-Systeme erfinden weniger über Ihr Unternehmen
  • Long-Tail-Optimierung für spezifische, detaillierte Suchanfragen

Für die Praxis bedeutet das: Wenn jemand ein KI-System nach Ihrem Fachgebiet fragt, kann es präzise und korrekt antworten – statt zu raten oder falsche Informationen zu liefern.

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Robert Hartl

Quellen, weiterführende Links

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