llms.txt Datei: Erklärung, Struktur und Best Practices

Large Language Models (LLMs) werden zunehmend als Schnittstelle zum Web genutzt. Inhalte werden nicht mehr nur über klassische Suchmaschinen gefunden, sondern direkt von KI-Systemen verarbeitet, zusammengefasst und eingeordnet. Damit verschiebt sich der Fokus: Weg vom reinen Gefundenwerden, hin zum Richtig-verstanden-werden.

In diesem Kontext taucht mit der llms.txt oder llms txt eine neue Konvention auf. Sie soll Websites dabei helfen, ihren Inhalt für LLMs wie ChatGPT, Claude oder Gemini verständlicher einzuordnen. Nicht als Ersatz für bestehende Standards, sondern als zusätzliche Orientierungshilfe.

Was eine llms.txt ist und was nicht

Die llms.txt richtet sich nicht an klassische Suchmaschinen. Sie ist nicht dafür gedacht, Crawling zu steuern oder Indexierungsregeln festzulegen. Ebenso wenig optimiert sie Inhalte automatisch für KI-gestützte Antworten.

Stattdessen geht es um eine einfache Frage: Wie kann eine Website den KI-Modellen selbst erklären, worum es auf ihr geht und welche Inhalte besonders relevant sind?

Was llms.txt nicht ist:

• kein SEO- oder GEO-Feature
• kein Ersatz für gute Inhalte
  kein technischer Schutzmechanismus
• kein verbindlicher Standard

Was sie sein kann:

• eine strukturierte Einordnung der eigenen Inhalte
• eine Orientierungshilfe für AI-Systeme
• ein bewusster Gegenpol zu rein generischer Interpretation
  
  

Abgrenzung zu bestehenden Dateien und Konzepten

Um llms.txt richtig einzuordnen, hilft der Vergleich mit bekannten Mechanismen:

• robots.txt: Steuert, welche Bereiche gecrawlt werden dürfen. Technisch, restriktiv, maschinenorientiert.
• sitemap.xml: Liefert eine Übersicht aller relevanten URLs. Strukturell, vollständig, nicht erklärend.
• Strukturierte Daten: Markiert einzelne Inhalte maschinenlesbar. Präzise, aber punktuell.

Die llms.txt verfolgt einen anderen Ansatz. Sie beschreibt nicht einzelne Seiten oder Datenpunkte, sondern den inhaltlichen Rahmen einer Website, bzw. eines Unternehmens: Themen, Schwerpunkte, Zielgruppen und Kontext.

Während andere Dateien sagen wo etwas liegt oder was etwas ist, versucht die llms.txt zu erklären, worum es hier insgesamt geht.

Was ist eine llms.txt konkret?

Technisch betrachtet ist die llms.txt eine einfache Textdatei, die im Root einer Website liegt. Sie richtet sich explizit an Large Language Models und beschreibt die Inhalte einer Website in strukturierter, reduzierter Form.

Typischerweise beantwortet sie Fragen wie:

• Was ist das für eine Website?
• Welche Themen stehen im Fokus?
• Welche Inhalte sind besonders relevant?
• Wie sollten die Inhalte eingeordnet oder referenziert werden?

Die llms.txt ist bewusst kein HTML-Dokument und keine klassische Inhaltsseite, sondern orientiert sich an einer einfachen Textdatei im Markdown-Format. 

Das bedeutet:

• keine Layout-Elemente
• keine Navigation
• keine visuelle Darstellung
• keine komplexen Auszeichnungen

Stattdessen stehen Überschriften, kurze Absätze, Listen und Links im Vordergrund. Ziel ist nicht Präsentation, sondern semantische Klarheit. Inhalte sollen für AI-Systeme leicht erfassbar und eindeutig einzuordnen sein - ohne interpretativen Ballast.

Eine llms.txt soll keine bestehende Seite ersetzen oder duplizieren. Sie funktioniert eher wie ein Inhaltskompass: knapp, strukturiert und bewusst unaufgeregt.

Ablage, Varianten und Auffindbarkeit

Das tatsächliche llms.txt-file liegt direkt im Root einer Website und ist unter
/llms.txt erreichbar, z.B. also wie die wunderlabs llms.txt. 

Damit folgt sie dem Muster anderer bekannter Dateien wie robots.txt oder sitemap.xml. Für KI-Systeme ist sie so ohne Umwege auffindbar.

Für komplexere Websites kann es sinnvoll sein, die Inhalte aufzuteilen:

• llms.txt als kompakter Einstieg und Überblick
• llms-full.txt als ausführlichere Ergänzung, etwa für detaillierte Beschreibungen, weiterführende Hinweise und umfangreiche Einordnungen

Beide Dateien können - und sollten - aufeinander verweisen. Wichtig ist dabei: Auch die ausführlichere Variante bleibt strukturiert und reduziert. Mehr Text ersetzt keine Klarheit.

Auch wenn sich die llms.txt primär an KI-Tools / KI-Bots richtet, empfehlen wir, sie sichtbar zu machen. Eine Verlinkung im Footer, etwa neben Impressum oder Datenschutz, hat sich als pragmatische Lösung erwiesen.

Was gehört in eine llms.txt? (Fokus: Unternehmenswebsites)

Es gibt nicht die eine richtige llms.txt. Aufbau und Umfang hängen stark vom Seitentyp ab. Im Folgenden geht es bewusst um Unternehmenswebsites, da hier Klarheit und Kontext besonders relevant sind.

Grundsätzlich gilt: Eine llms.txt soll priorisieren und verweisen, nicht vollständig abbilden. Ein stabiles Grundgerüst ist sinnvoll und alles Weitere kann ergänzt werden.

Die Basis: ein sinnvolles Grundgerüst

Für die meisten Unternehmensseiten hat sich ein modularer Aufbau bewährt. Nicht alles muss enthalten sein, aber die folgenden Bausteine bilden eine solide Grundlage.

Unternehmensinformationen

• Name des Unternehmens
• Rechtsform und Sitz
• Wirkungsraum (z. B. national, DACH, international)
• kurze Beschreibung der Tätigkeit

Ziel ist Identität, nicht Selbstdarstellung.

Leistungen & Angebot

• Welche Leistungen angeboten werden
• Für wen sie gedacht sind
• In welchem Kontext oder Markt

Diese Einordnung hilft AI-Systemen, Inhalte nicht pauschal oder falsch zu verallgemeinern.

Track Record & Erfahrung

Optional, aber gerade bei beratungsnahen Unternehmen sinnvoll:

• Art der Projekte
• thematische oder fachliche Schwerpunkte
• Erfahrungslevel

Nicht als Referenzliste, sondern als Kontext zur Einordnung der Expertise.

Customer Fit und bewusster Nicht-Fit

Ein oft unterschätzter Punkt:

• typische Kundentypen oder Unternehmensgrößen
• Rollen oder Entscheidungsebenen
• ebenso wichtig: für wen das Angebot nicht gedacht ist

Das reduziert Fehlkontext und falsche Zuordnungen.

Inhalte & Veröffentlichungen

Eine Übersicht der Content-Formate:

• Blog, Magazin und Glossare
• Fachartikel oder Meinungsbeiträge
• Social-Media-Inhalte (z. B. LinkedIn)
• Newsletter

Hilfreich ist eine kurze Einordnung, ob Inhalte erklärend, meinungsbasiert oder informativ sind.

Feeds & strukturierte Quellen

Wenn vorhanden, können hier Verweise auf strukturierte Quellen ergänzt werden:

• RSS-Feeds
• Sitemap(s)
• Social-Media-Profile

Nicht zwingend notwendig, aber sauber, wenn sie existieren.

How to reference

 Ein sehr praktischer, oft fehlender Baustein:

• wie Inhalte referenziert werden sollen
• ob eine Quellenangabe erwünscht ist
• ob und wie der Unternehmensname genannt werden soll

Das schafft Klarheit und vermeidet implizite Annahmen.

Kontaktinformationen

 Abschließend eine zentrale Kontaktmöglichkeit:

• allgemeine Kontaktadresse
• optional thematisch zugeordnet (z. B. Presse)
• Verschiedene Kontaktmöglichkeiten (Erstgespräch, Termin, Anfrage …)

Nicht als Call-to-Action, sondern als Referenzpunkt.

Erweiterungen: das kann zusätzlich sinnvoll sein

Je nach Ziel und Komplexität der Website lässt sich die llms.txt erweitern, etwa um:

• einzelne besonders wichtige Seiten
• thematische Einstiegs- oder Übersichtsseiten
• Wissensbereiche oder Glossare
• Hinweise zu sensiblen oder erklärungsbedürftigen Inhalten
• Verweise auf eine ausführlichere llms-full.txt

Wichtig dabei: Mehr Inhalt ersetzt keine Priorisierung und ist der Sache auch nicht unbedingt zweckdienlich.

Sprachempfehlung: warum Englisch sinnvoll ist

Unabhängig vom Zielmarkt empfehlen wir, die llms.txt auf Englisch zu verfassen - auch bei rein deutschsprachigen Unternehmen.

Der Grund ist pragmatisch:

• Large Language Models arbeiten primär englisch
• Begriffe, Rollen und Konzepte werden so eindeutiger interpretiert
• Missverständnisse und Fehlkontext lassen sich reduzieren

Die Inhalte der Website selbst bleiben davon unberührt und können weiterhin auf Deutsch veröffentlicht werden. Abzusehen ist auch von verschiedenen Sprachversionen der llms.txt - sie sollte wirklich nur auf Englisch vorhanden sein.

Generatoren, Tools und der aktuelle Stand

Mit der wachsenden Aufmerksamkeit für llms.txt sind inzwischen auch erste llms-txt-Generatoren entstanden. Diese Tools erzeugen auf Basis weniger Angaben eine grundlegende Datei, oft automatisiert aus bestehenden Inhalten oder Metadaten.

Für den Einstieg kann das hilfreich sein. Gleichzeitig haben diese Generatoren klare Grenzen:

• sie arbeiten meist schematisch
• sie berücksichtigen keinen individuellen Kontext
• sie treffen keine inhaltlichen Entscheidungen

Das Ergebnis ist häufig eine formal korrekte, aber inhaltlich generische llms.txt. Für einfache Websites mag das ausreichen. Für Unternehmen mit klarer Positionierung, spezifischem Angebot oder sensiblen Inhalten stößt dieser Ansatz schnell an seine Grenzen.

Kontext statt Syntax: ein alternativer Ansatz

Die eigentliche Herausforderung bei der llms.txt liegt nicht in der Datei selbst, sondern in den Entscheidungen dahinter:

• Welche Inhalte sind wirklich zentral?
• Welche Einordnung ist sinnvoll?
• Was sollte bewusst nicht betont werden?

Hier kann KI sinnvoll unterstützen: Nicht als Generator, sondern als strukturierender Sparringspartner. Statt nur Text zu erzeugen, hilft ein kontextbasierter Ansatz dabei,

• Inhalte zu sortieren,
• Prioritäten zu setzen,
• und diese Entscheidungen konsistent zu übersetzen.
  

Aus diesem Grund haben wir uns bewusst gegen einen rein generischen Generator entschieden. Und stattdessen den wunderlabs llms.txt-Builder als GPT entwickelt. 

Öffentliche Verzeichnisse und Sichtbarkeit

Parallel dazu entstehen erste öffentliche Sammlungen von llms.txt-Dateien, etwa llmstxt.site. Sie zeigen, dass sich das Thema dynamisch entwickelt und zunehmend praktisch genutzt wird.

Gleichzeitig gilt: Es gibt aktuell noch keine Standards, keine formalen Vorgaben und keine Garantie für Nutzung oder Wirkung. llms.txt ist ein freiwilliges Format, dessen Mehrwert stark von Qualität und Klarheit abhängt.

Fazit

Die llms.txt ist kein Pflicht-Feature und kein technischer Shortcut. Sie ersetzt weder gute Inhalte noch saubere Strukturen. Richtig eingesetzt kann sie jedoch helfen, Inhalte für KI-Systeme besser einzuordnen und Missverständnisse zu vermeiden.

Entscheidend ist nicht, dass eine llms.txt existiert, sondern was darin steht und warum. Wer sie als bewusste Zusammenfassung der eigenen relevanten Inhalte versteht, schafft eine sinnvolle Grundlage für AI-Tools. 

Wer sie nur generiert, verschenkt dieses Potenzial. Und wer sie ignoriert, vergibt eine Chance für künftige Sichtbarkeit.

‍