Technik
llms.txt
Kurz gesagt: llms.txt ist eine Markdown-Datei im Wurzelverzeichnis oder einem Unterpfad einer Website, die Sprachmodellen und KI-Agenten eine kompakte, kommentierte Übersicht der wichtigsten Inhalte liefert.
llms.txt kurz erklärt
llms.txt ist ein Vorschlag des Entwicklers Jeremy Howard (Answer.AI), veröffentlicht am 3. September 2024 auf llmstxt.org; im August 2026 folgte Version 2. Die Datei enthält eine H1 mit dem Namen der Website als einzigen Pflichtteil, eine kurze Zusammenfassung als Blockzitat und Abschnitte mit kommentierten Links. Sie ist kein Standard einer Normungsorganisation. Anders als robots.txt steuert sie keinen Zugriff, und anders als die XML-Sitemap listet sie nicht alle Seiten, sondern eine kuratierte Auswahl für den Abruf während einer Anfrage.
Die Einordnung
Die Idee: Ein Agent, der eine Frage beantworten soll, muss nicht erst Navigation, Cookie-Banner und JavaScript durchdringen, sondern findet eine Landkarte mit Links auf gut lesbare Inhalte. Version 2 hat das präzisiert. Eine llms.txt darf auch in einem Unterpfad liegen, etwa /docs/llms.txt, und gilt dann für alle Seiten darunter; bei mehreren Dateien zählt die spezifischste. Seiten können eine Markdown-Fassung unter derselben URL mit angehängtem .md anbieten und per rel="alternate" type="text/markdown" darauf verweisen, die llms.txt per rel="describedby". Das frühere Werkzeug zum Aufblähen der Datei in einen Kontext ist nicht mehr Teil des Vorschlags.
Zur Wirkung gibt es seit 2026 eine klare Aussage von Google. Im Leitfaden zur Optimierung für generative KI-Funktionen schreibt Google, dass die Suche llms.txt und ähnliche Dateien nicht nutzt; sie helfen und schaden der Sichtbarkeit in der Google-Suche nicht. Gleichzeitig prüft Chrome Lighthouse in der Kategorie für agentisches Browsen, ob eine llms.txt erreichbar ist; fehlt sie, gilt der Test als nicht anwendbar, ein Serverfehler wird angemerkt. Die Unterscheidung ist wichtig: Suchindex und Agenten-Browsing sind zwei verschiedene Nutzungen.
Belegt ist die Nutzung vor allem bei Software-Dokumentationen, wo Coding-Agenten der Datei folgen. OpenAI, Anthropic und Google veröffentlichen selbst llms.txt-Dateien für ihre Entwicklerdokumentationen. Eine dokumentierte Zusage, dass ChatGPT, Claude oder Perplexity die Datei beim Beantworten allgemeiner Fragen auswerten, gibt es Stand September 2026 nicht. Wer behauptet, eine llms.txt steigere die Nennungsrate, kann das nicht belegen.
Die nüchterne Empfehlung: Anlegen, wenn der Aufwand gering ist, und dabei die eigentliche Arbeit nicht vernachlässigen. Die Datei zwingt zu einer nützlichen Entscheidung, nämlich welche zwanzig Seiten die Website ausmachen. Sie muss aktuell bleiben, auf erreichbare URLs zeigen und darf nichts versprechen, was die Seiten nicht halten. Zugriff steuert weiterhin die robots.txt, Auffindbarkeit die Sitemap. Einen Entwurf erzeugt der llms.txt-Generator.
So sieht das konkret aus
Ein Softwarehaus für Lagerverwaltung legt unter /llms.txt eine Datei an: H1 mit dem Firmennamen, ein Blockzitat mit drei Sätzen zum Produkt und darunter Abschnitte für Funktionen, API-Dokumentation, Preise und Support, jeweils mit einem Halbsatz pro Link. Für die API-Doku gibt es zusätzlich /docs/llms.txt mit Links auf Markdown-Fassungen der Referenzseiten. Das Team erwartet keine Ranking-Wirkung in Google, sondern bessere Antworten von Coding-Agenten, die Kunden bei der Integration nutzen.
Wenn du das nicht selbst aufbauen willst: Technik für KI-Sichtbarkeit: Crawler, Schema, llms.txt →
Was oft gefragt wird
Wertet Google llms.txt aus?
Nein. Google schreibt im Leitfaden zu generativen KI-Funktionen, dass die Suche llms.txt und ähnliche KI-Textdateien ignoriert; sie verbessern oder verschlechtern die Sichtbarkeit nicht. Unabhängig davon prüft Chrome Lighthouse im Bereich agentisches Browsen, ob eine solche Datei vorhanden und erreichbar ist.
Bringt llms.txt mehr Nennungen in ChatGPT oder Perplexity?
Dafür gibt es keinen Beleg, und keiner der Anbieter hat eine Auswertung für allgemeine Antworten zugesagt. Genutzt wird die Datei nachweislich von Coding-Agenten und Dokumentationswerkzeugen. Wer sie anlegt, sollte sie als günstige Ergänzung sehen, nicht als Hebel für Sichtbarkeit.
Wo muss die llms.txt liegen?
Im Wurzelverzeichnis unter /llms.txt oder, seit Version 2 des Vorschlags, in einem Unterpfad wie /docs/llms.txt. Eine Datei gilt für alle Seiten unterhalb ihres Pfads, bei mehreren zählt die spezifischste. Ausgeliefert wird sie als Textdatei mit Markdown-Inhalt und Statuscode 200.
Was ist der Unterschied zwischen llms.txt und llms-full.txt?
llms.txt ist die kurze Übersicht mit Links. llms-full.txt ist eine verbreitete Praxis, bei der der vollständige Text der Kernseiten in einer Datei steht. Sie ist nicht Teil des Vorschlags auf llmstxt.org und lohnt sich nur bei überschaubaren, stabilen Inhalten wie einer Produktdokumentation.
Verwandte Begriffe
Quellen: llmstxt.org: The /llms.txt file, v2 (Stand September 2026) · Google Search Central: Optimizing your website for generative AI features (Stand September 2026) · Chrome for Developers: Lighthouse-Audit llms.txt (Stand September 2026)
Begriffe der KI-Suche verschieben sich schnell. Wir prüfen diesen Eintrag gegen die Dokumentation der Anbieter und aktualisieren ihn, wenn sich etwas ändert. Zurück zum Glossar
Wirst du in KI-Antworten genannt?30 Minuten, kostenlos, mit ehrlicher Einschätzung.
Reden wir 30 Minuten darüber
Kostenlos, unverbindlich und mit einer ehrlichen Einschätzung, ob sich GEO bei dir gerade lohnt.