Beeinflusst LLMs.txt deine AI-Sichtbarkeit und Zitationen? Unsere Analyse sagt Nein
2025 stehen Website-Betreiber unter Druck, ihre Inhalte für KI-Systeme sichtbar zu machen. LLMs.txt verspricht dabei eine einfache Lösung: eine Datei, die Sprachmodellen signalisiert, welche Seiten einer Website besonders wichtig sind.
Die Idee klingt überzeugend. Ob sie in der Praxis funktioniert, ist jedoch eine andere Frage.
Um das zu prüfen, haben wir 300.000 Domains analysiert. Das sind unsere Ergebnisse.
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LLMs.txt ist eine Art robots.txt speziell für KI-Crawler
Die Datei soll KI-Systemen signalisieren, welche Inhalte einer Website wichtig sind, damit diese leichter gefunden, verstanden und zitiert werden.
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Nur jede zehnte Website nutzt LLMs.txt
In unserem Datensatz mit knapp 300.000 Domains hatten lediglich 10,13 % eine LLMs.txt-Datei eingebunden. Von einer breiten Akzeptanz wie bei robots.txt oder Sitemaps ist das weit entfernt.
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Kein Zusammenhang zwischen LLMs.txt und AI-Zitationen
Weder statistische Analysen noch Machine-Learning-Modelle zeigen einen Einfluss von LLMs.txt darauf, wie häufig eine Domain von LLMs zitiert wird. Das Entfernen dieser Variable aus unserem XGBoost-Modell verbesserte sogar die Prognosegenauigkeit. Aktuell scheint LLMs.txt eher Rauschen als Mehrwert zu erzeugen.
Was ist die LLMs.txt-Datei?
Zuerst die Grundlagen: Was genau ist LLMs.txt?
LLMs.txt ist eine Datei im Root-Verzeichnis einer Website (z. B. https://example.com/llms.txt), die als Sitemap für KI-Systeme gedacht ist.
Theoretisch kann LLMs.txt:
- festlegen, welche KI-Crawler oder Modelle auf eine Website zugreifen dürfen und welche Bereiche ausgeschlossen sind
- Seiten, Datensätze oder APIs auflisten, die für die Nutzung durch KI freigegeben sind
- zusätzliche Metadaten oder Nutzungsbedingungen enthalten, etwa Lizenzhinweise, Attributionsregeln oder Rate-Limits
Kurz gesagt: Die Datei soll KI-Crawlern eine strukturierte Übersicht über die wichtigsten Inhalte einer Website geben.
Der Hype rund um LLMs.txt nahm Mitte 2024 Fahrt auf, als mehrere bekannte Entwickler, SEO-Experten und KI-Forscher die Datei als möglichen „Missing Link“ zwischen Websites und generativen KI-Systemen diskutierten.
Da das Konzept auf etablierten Webstandards wie robots.txt und XML-Sitemaps aufbaut, hofften viele, dass sich LLMs.txt zu einer neuen Konvention für KI-Indexierung und Zitation entwickeln könnte.
Derzeit fehlt ein klarer Nachweis dafür, dass führende KI-Plattformen LLMs.txt systematisch verwenden:
- Google setzt bei AI Overviews und im AI Mode weiterhin auf klassische SEO-Signale.
- OpenAI empfiehlt, Webcrawler wie OAI-SearchBot über die robots.txt zu steuern. Ein Einfluss von LLMs.txt auf Rankings oder Zitationen in ChatGPT ist nicht bestätigt.
- Einzelne SEO-Logdaten zeigen, dass GPTBot gelegentlich LLMs.txt-Dateien abruft. Dies geschieht jedoch nur selten.
Aktuell ist LLMs.txt kein etablierter Standard in der KI-Branche. Gleichzeitig entwickelt sich dieses Umfeld sehr schnell. Umso wichtiger ist eine datenbasierte Einordnung.
Wie viele Domains nutzen LLMs.txt?
Zunächst haben wir analysiert, wie verbreitet LLMs.txt tatsächlich ist.
Von den knapp 300.000 untersuchten Domains hatten nur 10,13 % eine LLMs.txt-Datei eingebunden. Fast 9 von 10 Websites setzen LLMs.txt bislang nicht ein.
Damit bleibt LLMs.txt eine Nischenlösung mit sehr geringer Verbreitung. Zum Vergleich: Dateien wie robots.txt oder XML-Sitemaps gehören heute nahezu zum Standard. Davon ist LLMs.txt noch weit entfernt.
Es gibt viel Interesse, aber bislang kaum praktische Nutzung.
Nutzen leistungsstarke Domains LLMs.txt häufiger?
Naheliegend wäre die Annahme, dass große, autoritäre Websites LLMs.txt besonders früh einsetzen, da sie häufig über die Ressourcen verfügen, neue technische Konzepte früh auszuprobieren. Unsere Daten zeichnen jedoch ein anderes Bild.
- Websites mit geringem Traffic (0–100 Besuche): 9,88 % nutzen LLMs.txt
- Websites mit mittlerem Traffic (1.001–5.000 Besuche): 10,54 % nutzen LLMs.txt
- Websites mit hohem Traffic (100.001+ Besuche): 8,27 % nutzen LLMs.txt
Die Unterschiede sind minimal. Websites mit sehr wenig Traffic setzen LLMs.txt nahezu genauso häufig ein wie Domains mit mehreren tausend Besuchern. Auffällig ist zudem, dass große und etablierte Websites die Datei sogar etwas seltener nutzen als mittelgroße Domains.
Die Nutzung von LLMs.txt konzentriert sich also nicht auf Marktführer oder „Insider“. Stattdessen ist sie relativ gleichmäßig über das Web verteilt und wirkt derzeit eher experimentell als strategisch.
Gibt es einen Zusammenhang zwischen LLMs.txt und AI-Zitationen?
Wir haben getestet, ob Domains mit LLMs.txt häufiger von LLMs zitiert werden.
Dazu haben wir ein Machine-Learning-Modell auf Basis von XGBoost eingesetzt. Der Algorithmus analysierte Zitationshäufigkeiten über zahlreiche Domains hinweg und berücksichtigte mehrere Einflussfaktoren, darunter auch die Existenz einer LLMs.txt-Datei.
Das Ergebnis war eindeutig: Als wir den Faktor LLMs.txt aus dem Modell entfernten, verbesserte sich die Vorhersagegenauigkeit. Das Modell wurde stabiler und lieferte auf den Testdaten zuverlässigere Ergebnisse.
LLMs.txt trug also nicht zur Erklärung von Zitationsmustern bei, sondern fügte dem Modell zusätzlichen Rauschfaktor hinzu.
Eine LLMs.txt-Datei erhöht nicht die Wahrscheinlichkeit, dass eine Domain von KI-Modellen zitiert wird. Zumindest aktuell gibt es keinen messbaren Einfluss auf die Häufigkeit von AI-Zitationen.
Solltest du LLMs.txt auf deiner Website implementieren?
Ob LLMs.txt sinnvoll ist, hängt von deinen Erwartungen ab.
Wenn du neue Webstandards beobachten möchtest oder Wert auf Transparenz im Umgang mit Online-Inhalten legst, spricht wenig dagegen. Die Datei ist klein, schnell erstellt und bringt kein technisches Risiko mit sich.
Wer jedoch konkrete, messbare Effekte erwartet etwa mehr AI-Zitationen und daraus resultierenden Traffic, sollte die Erwartungen dämpfen. Bisher gibt es keine Hinweise darauf, dass LLMs.txt die Sichtbarkeit von Websites in KI-Systemen beeinflusst.
Kurzfristig verändert LLMs.txt wenig. Langfristig kann es dennoch sinnvoll sein, vorbereitet zu sein, falls sich das Format künftig etabliert.
Methodik
Um zu prüfen, ob LLMs.txt die AI-Sichtbarkeit oder Zitationen beeinflusst, haben wir eine strukturierte, mehrstufige Analyse durchgeführt. Ziel war es, Verbreitung, Traffic-Zusammenhänge und einen möglichen Einfluss auf die Zitationshäufigkeit von LLMs zu bewerten.
Dazu analysierten wir 300.000 Domains und erfassten:
- Vorhandensein oder Fehlen einer LLMs.txt-Datei
- Traffic-Niveaus (niedrig, mittel, hoch)
- Häufigkeit von Zitationen in KI-Modell-Antworten
Der Fokus lag auf Domain-Zitationen, also darauf, wie häufig eine Website über verschiedene LLM-Antworten hinweg als Quelle genannt wurde.
Zur Bewertung von Korrelation und Vorhersagekraft kombinierten wir klassische statistische Methoden mit Machine Learning:
- Spearman-Korrelation
- XGBoost-Regression
- SHAP-Analyse
Hinweis: Die Ergebnisse spiegeln die relative Bedeutung einzelner Faktoren innerhalb des getesteten Modells und Datensatzes wider. Da diese Faktoren miteinander interagieren, können sich die Resultate ändern, wenn Variablen hinzugefügt oder entfernt werden. Die Ergebnisse sind daher kontextabhängig zu interpretieren.
Fazit
Unsere Analyse von 300.000 Domains zeigt, dass LLMs.txt derzeit keinen Einfluss darauf hat, wie KI-Systeme Inhalte wahrnehmen oder zitieren. Gleichzeitig ist die Implementierung mit geringem Aufwand verbunden und technisch unkritisch.
Heute ist LLMs.txt optional. In Zukunft könnte es jedoch relevanter werden, falls sich das Format breiter durchsetzt.
