Die llms.txt ist eine Textdatei im Hauptverzeichnis einer Website, die KI-Systemen in Kurzform erklärt, worum es auf der Website geht. Sie ist ein freiwilliger Community-Vorschlag aus dem Jahr 2024 — und nach heutiger Datenlage kein Hebel für KI-Sichtbarkeit: Laut einer Ahrefs-Auswertung von 137'210 Domains (Juni 2026) erhielten 97 Prozent der vorhandenen llms.txt-Dateien im Mai 2026 keine einzige Anfrage, und Google erklärt, dass für AI Overviews und AI Mode keine zusätzlichen KI-Textdateien nötig sind. Sie schadet nicht, kostet eine halbe Stunde und kann als sauberer Kurzüberblick nützlich sein. Erwarten Sie aber nichts davon. Dieser Beitrag erklärt, was die Datei ist, was die Daten sagen und wie Sie sie anlegen, falls Sie sich trotzdem dafür entscheiden.

Die Idee hinter der llms.txt

Wenn ein KI-System eine Website abruft, muss es aus Navigation, Bannern, Cookie-Hinweisen und verschachteltem HTML herausfiltern, worum es eigentlich geht. Die Idee der llms.txt, 2024 vom australischen Entwickler Jeremy Howard vorgeschlagen: eine einzige, saubere Textdatei an einem standardisierten Ort, die einem Sprachmodell erklärt, wer hier schreibt, was angeboten wird und wo die wichtigen Inhalte liegen — ohne HTML-Geröll. Die Idee ist einleuchtend. Die Frage ist, ob die KI-Systeme sie aufgreifen.

Was die Daten sagen

Dazu gibt es inzwischen Zahlen statt Vermutungen. Ahrefs hat im Juni 2026 137'210 Domains ausgewertet, die im Mai 2026 Besucher hatten:

  • 28 Prozent dieser Domains stellen eine llms.txt bereit — die Datei ist also verbreitet.
  • 97 Prozent dieser Dateien wurden im ganzen Mai 2026 kein einziges Mal abgerufen, weder von Menschen noch von Bots.
  • Bei den 3 Prozent, die abgerufen wurden, stammten 19,5 Prozent der Anfragen von KI-Bots; der Rest kam von SEO-Tools, allgemeinen Crawlern und anderen Diensten.
  • Googles John Mueller wird mit der Aussage zitiert, llms.txt sei «not done for search» — nicht für die Suche gemacht.

Dazu passt die offizielle Google-Dokumentation zu den KI-Funktionen der Suche: Für AI Overviews und AI Mode gelten keine zusätzlichen technischen Anforderungen, kein spezielles Schema.org-Markup und keine KI-Textdateien. Es genügt, dass eine Seite indexiert und mit Snippet anzeigbar ist (mehr dazu in Wie kommt meine Firma in Google AI Overviews?).

Was dagegen nachweislich mit KI-Nennungen zusammenhängt, zeigt eine zweite Ahrefs-Studie über 75'000 Marken (Dezember 2025): Erwähnungen der Marke auf fremden Websites korrelieren mit Nennungen in KI-Antworten mit 0,66 bis 0,71, Erwähnungen auf YouTube mit rund 0,74 — die Zahl eigener Seiten dagegen nur mit rund 0,19. Korrelation ist keine Kausalität, aber die Richtung ist deutlich: Entscheidend ist, was ausserhalb der eigenen Website über eine Firma steht (siehe Warum empfiehlt ChatGPT meine Konkurrenz und nicht mich?).

Unsere Einschätzung: Die llms.txt ist ein nettes Extra ohne messbaren Effekt. Wer sie anlegt, verliert eine halbe Stunde und riskiert nichts. Wer sie weglässt, verpasst nach heutigem Stand nichts. Wer KI-Sichtbarkeit will, kümmert sich zuerst um den Zugang der KI-Crawler, um zitierfähige Inhalte und AEO-Grundlagen — und um Erwähnungen Dritter.

Falls Sie sie trotzdem anlegen: der Aufbau

Die Datei ist simples Markdown mit einer empfohlenen Struktur:

  1. Eine H1-Zeile mit dem Namen der Website/Firma: # Musterbetrieb AG
  2. Ein Blockquote mit der Kurzbeschreibung (2–4 Sätze): wer, was, für wen, wo.
  3. Abschnitte mit H2-Überschriften, die wichtige Seiten als Linklisten gruppieren — jeweils mit einer Zeile Erklärung pro Link.

Vorlage für einen Schweizer Handwerksbetrieb

Zum Kopieren und Anpassen — ersetzen Sie die Beispielangaben durch Ihre:

# Muster Haustechnik AG

> Sanitär- und Heizungsinstallationen für Privat- und Geschäftskunden
> in Winterthur und Umgebung. Familienbetrieb seit 1987, 12 Mitarbeitende,
> 24-Stunden-Notfalldienst. Offerten sind kostenlos.

## Leistungen

- Sanitär: https://www.beispiel.ch/sanitaer — Badumbau, Reparaturen, Leitungen
- Heizung: https://www.beispiel.ch/heizung — Wärmepumpen, Service, Ersatz
- Notfalldienst: https://www.beispiel.ch/notfall — rund um die Uhr erreichbar

## Häufige Fragen

- Preise und Ablauf: https://www.beispiel.ch/faq — Kosten, Termine, Ablauf von Reparaturen

## Kontakt

- Kontakt und Standort: https://www.beispiel.ch/kontakt — Adresse, Telefon, Öffnungszeiten

Schritt-für-Schritt-Anleitung (30 Minuten)

Mit der oben beschriebenen Erwartung: Das Ergebnis ist ein sauberer Kurzüberblick Ihrer Website, nicht mehr. Wer die halbe Stunde lieber in FAQ-Abschnitte auf den eigenen Seiten steckt, macht nichts falsch.

Schritt 1: Kurzbeschreibung schreiben (10 Min.)

Die wichtigsten vier Angaben in zwei bis vier Sätzen: Was bieten Sie an? Für wen? In welchem Gebiet? Was unterscheidet Sie? Schreiben Sie sachlich — Superlative («der beste Anbieter») helfen Maschinen nicht und wirken unglaubwürdig.

Schritt 2: Die 5 bis 15 wichtigsten Seiten auswählen (10 Min.)

Nicht alle Seiten gehören hinein — nur die, die eine Kundenfrage beantworten: Leistungsseiten, Preisseite, FAQ, Kontakt. Impressum und Datenschutz können Sie weglassen. Pro Link eine kurze Erklärungszeile.

Schritt 3: Datei hochladen (5 Min.)

Als reine Textdatei mit dem Namen llms.txt ins Stammverzeichnis der Website — dorthin, wo auch die robots.txt liegt. Test: Rufen Sie ihre-domain.ch/llms.txt im Browser auf; erscheint der Text, ist alles richtig.

Schritt 4: Aktuell halten (laufend)

Neue Leistung, neue wichtige Seite, geänderte Öffnungszeiten? Die llms.txt kurz nachführen. Eine veraltete Datei ist schlechter als gar keine, weil sie KI-Systemen falsche Fakten liefert.

Wer einen Blog führt, sollte auch die wichtigsten Fachbeiträge in einem eigenen Abschnitt aufführen — mit sprechenden Beschreibungen («Kosten und Ablauf eines Badumbaus» statt «Blogartikel 12»). So finden KI-Systeme Ihre Antwortinhalte direkt, ohne sich durch Übersichtsseiten zu arbeiten. Bei laufend wachsenden Blogs lohnt sich eine automatische Pflege der Datei — von Hand vergisst man sie erfahrungsgemäss nach dem dritten Artikel.

Die häufigsten Fehler

  • HTML statt Text: Die Datei muss reines Markdown/Text sein. Wenn Ihr System eine HTML-Seite unter /llms.txt ausliefert, verfehlt sie den Zweck.
  • Marketingprosa: «Ihr innovativer Partner für ganzheitliche Lösungen» enthält null verwertbare Information. Fakten schlagen Floskeln.
  • Alles verlinken: 200 Links ohne Gewichtung sind so nützlich wie keine. Kuratieren Sie.
  • Widersprüche zur Website: Andere Öffnungszeiten oder Leistungen als auf der Website verwirren die Systeme und kosten Vertrauen.
  • Einmal erstellen, nie mehr anschauen: Kalendereintrag alle drei Monate — fünf Minuten Kontrolle genügen.

Varianten und Vertiefung: llms-full.txt und Markdown-Seiten

Rund um den Grundstandard haben sich zwei Erweiterungen etabliert, die für manche Betriebe interessant sind:

  • llms-full.txt: Während die llms.txt nur das kommentierte Inhaltsverzeichnis ist, enthält die llms-full.txt die vollständigen Inhalte der wichtigsten Seiten in einem einzigen Textdokument. KI-Systeme können so alles auf einmal einlesen, ohne jede Seite einzeln abzurufen. Sinnvoll für Websites mit viel erklärendem Inhalt (Dokumentationen, umfangreiche FAQ); für eine kompakte KMU-Website meist verzichtbar.
  • Markdown-Versionen einzelner Seiten: Einige Websites bieten zu jeder HTML-Seite eine parallele Markdown-Fassung an (gleiche Adresse mit der Endung .md). Das ist Kür, nicht Pflicht — wer die Grundstruktur sauber hat, gewinnt hier nur noch wenig dazu.

Für die Prioritätenliste eines KMU heisst das: zuerst Crawler-Zugang, saubere FAQ-Strukturen und Schema.org auf den Seiten selbst — die llms.txt und ihre Erweiterungen kommen, wenn überhaupt, ganz am Schluss. Der Ertrag steckt in den Grundlagen, nicht in der Exotik.

Noch eine Praxisfrage, die oft auftaucht: Muss die Datei auf Deutsch oder Englisch sein? Schreiben Sie sie in der Sprache Ihrer Kundschaft — für ein Deutschschweizer KMU also Deutsch. Sprachmodelle verstehen beides problemlos; entscheidend ist, dass die Begriffe zu den Suchanfragen Ihrer Kunden passen («Offerte», «Sanitär-Notfall», Ortsnamen). Wer zweisprachig arbeitet (etwa Deutsch und Französisch), führt die wichtigsten Seiten beider Sprachversionen mit je einer kurzen Erklärung auf.

llms.txt, robots.txt, sitemap.xml: die Arbeitsteilung

DateiZielgruppeAufgabe
robots.txtAlle CrawlerRegelt Zugriff: was darf gecrawlt werden
sitemap.xmlSuchmaschinenListet alle URLs zum Indexieren
llms.txtKI-SystemeErklärt Inhalte und Prioritäten in Kurzform

Wichtig: Von den drei Dateien ist die robots.txt die mit Abstand folgenreichste. Wenn dort — oder in den Standardeinstellungen von Cloudflare — die Such-Crawler von ChatGPT, Perplexity oder Claude blockiert sind, nützt die schönste llms.txt nichts. Wie Sie das prüfen, zeigt Blockiert Ihre Website KI-Bots?; wie KI-Systeme Firmen überhaupt auswählen, erklärt Wie erscheint meine Firma in ChatGPT?

Fazit

Die llms.txt ist eine gute Idee, die sich bisher nicht durchgesetzt hat: 97 Prozent der Dateien werden laut Ahrefs gar nicht abgerufen, Google braucht sie nicht. Anlegen schadet nicht, bringt aber nach heutigem Stand auch nichts Messbares. Die Reihenfolge für ein KMU, das in KI-Antworten vorkommen will, lautet deshalb: erstens sicherstellen, dass KI-Crawler die Website überhaupt lesen dürfen — auch hinter Cloudflare; zweitens Seiten, die konkrete Kundenfragen direkt beantworten, mit sauberem Schema.org-Markup; drittens Erwähnungen ausserhalb der eigenen Website. Ob Ihre Website für KI-Crawler erreichbar ist und wie es um die übrigen KI-Sichtbarkeits-Signale steht, prüft unser Gratis-Sichtbarkeits-Check. Zur Einordnung in eigener Sache: RankFabrik baut Schema.org-Markup und FAQ-Strukturen in jeden Artikel ein. Eine llms.txt legen wir für Kunden nicht an — der belegte Nutzen ist dafür zu dünn.

Dieser Beitrag wurde im Oktober 2026 überarbeitet: Die ursprüngliche Fassung vom Juli 2026 hatte die llms.txt als lohnende Wette eingeordnet. Die seither vorliegenden Daten sprechen dagegen, deshalb haben wir Einleitung, Einordnung und Fragen angepasst.

Quellen