Brauche ich eine LLMs.txt für meine Website?

Die robots.txt-Datei revolutionierte die Art und Weise, wie Websites Suchmaschinen-Crawler kontrollieren. Jetzt verspricht ein vorgeschlagener Standard namens LLMs.txt, dasselbe für KI-Systeme zu tun. Aber nachdem wir LLMs.txt-Dateien auf Dutzenden von Websites implementiert und monatelang KI-Traffic überwacht haben, können wir mit Sicherheit berichten, dass große KI-Unternehmen sie nicht verwenden.

Durch unsere Arbeit mit Spyglasses haben wir das Verhalten von KI-Systemen auf Hunderten von Websites verfolgt. Kein einziges Mal haben wir gesehen, dass OpenAI, Google, Anthropic oder andere große KI-Unternehmen LLMs.txt-Dateien angefordert oder darauf zugegriffen haben. Weder für das Modelltraining, noch für den Aufbau von KI-Suchmaschinen, noch als Teil von KI-Chat-Forschungsquellen. Die Kluft zwischen dem vorgeschlagenen Standard und dem tatsächlichen KI-Verhalten ist größer als erwartet.

Das bedeutet nicht, dass LLMs.txt nutzlos ist – aber es bedeutet, dass Sie verstehen müssen, was es tatsächlich tut versus was es zu tun verspricht, bevor Sie entscheiden, ob Sie es implementieren.

Was ist LLMs.txt und wie soll es funktionieren?

LLMs.txt ist ein vorgeschlagener Standard, der Website-Betreibern ermöglicht, festzulegen, wie KI-Systeme mit ihren Inhalten interagieren sollen. Ähnlich wie robots.txt für Suchmaschinen ist es eine einfache Textdatei, die im Root-Verzeichnis Ihrer Website platziert wird und Anweisungen für KI-Crawler und -Systeme enthält.

Der Vorschlag besagt, dass KI-Systeme nach LLMs.txt-Dateien suchen sollten, bevor sie auf Website-Inhalte zugreifen, und die angegebenen Regeln befolgen sollten. Diese Regeln könnten beinhalten:

Welche KI-Systeme auf Ihre Inhalte zugreifen dürfen
Welche Teile Ihrer Website KI crawlen kann oder nicht
Wie KI-Systeme Ihre Inhalte zuordnen sollten
Spezifische Lizenzbedingungen für die KI-Nutzung
Kontaktinformationen für KI-bezogene Anfragen

Die Idee ist überzeugend: ein einfacher, standardisierter Weg zur Kontrolle des KI-Zugriffs auf Ihre Website. Aber die Realität ist komplexer als der Vorschlag vermuten lässt.

Warum große KI-Unternehmen LLMs.txt nicht verwenden

Unsere Analyse des realen KI-Traffics zeigt, dass große KI-Unternehmen sehr unterschiedlich agieren als der LLMs.txt-Standard vorschlägt. Hier ist, was wir beobachtet haben:

Sie verwenden bereits bestehende Standards: Große KI-Unternehmen wie OpenAI, Google und Anthropic respektieren bereits robots.txt-Dateien. Wenn sie verstehen müssen, welche Inhalte auf einer Website verfügbar sind, verwenden sie etablierte Standards wie sitemap.xml, um crawlbare Inhalte zu entdecken. Diese Unternehmen haben ihre Infrastruktur um bestehende Webstandards aufgebaut, nicht um neue experimentelle.

Es gibt definitiv einige KI-Trainer, die das nicht tun (schauen Sie sich unsere Bot-Liste an, um zu sehen, welche nicht), aber für die meisten wird die Verwendung dieser bestehenden Protokolle Ihre Bedürfnisse erfüllen.

Training vs. Inferenz: Die meisten KI-Unternehmen trennen die Sammlung von Trainingsdaten von der Echtzeit-Inferenz. Training-Crawler, die KI-Modelle erstellen, arbeiten in massiven Größenordnungen und prüfen nicht individuelle Website-Richtlinien, bevor sie auf Inhalte zugreifen. Echtzeit-KI-Systeme, die Benutzerfragen beantworten, verlassen sich oft auf bestehende Such-APIs, anstatt Websites direkt zu crawlen.

Skalierungsprobleme: KI-Systeme, die Millionen von Benutzern bedienen, benötigen konsistenten, zuverlässigen Zugang zu Informationen. Die Überprüfung individueller Website-Richtlinien für jede Anfrage würde massive Performance- und Zuverlässigkeitsprobleme schaffen.

Keine rechtliche Framework-Überprüfung: Anders als manche annehmen, überprüfen KI-Modell-Trainer nicht rechtliche Dokumentation, Nutzungsbedingungen oder Lizenzvereinbarungen, bevor sie auf Websites zugreifen. Während große Publisher die Verhandlungsmacht haben mögen, um Lizenzdeals auszuhandeln, haben die meisten Unternehmen diese Option nicht und sollten sich nicht allein auf rechtlichen Schutz verlassen.

Was tatsächlich funktioniert, wenn Sie KI-Zugriff kontrollieren möchten

Da LLMs.txt KI-Systeme nicht tatsächlich daran hindert, auf Ihre Inhalte zuzugreifen, sind hier zwei Szenarien zu bedenken:

Szenario 1: Sie möchten KI-Systeme wahrscheinlich nicht blockieren

Wenn Ihre Website in die Kategorien fällt, die wir oben besprochen haben – E-Commerce, lokales Geschäft, SaaS-Dokumentation oder Content-Sites, die von KI-Empfehlungen profitieren – wird das Blockieren von KI-Systemen wahrscheinlich mehr schaden als nützen. Diese KI-Systeme können Entdeckung und Empfehlungen fördern, die Ihnen neue Kunden bringen.

Anstatt KI-Zugriff zu blockieren, konzentrieren Sie sich darauf, Ihre Inhalte zu optimieren, damit KI-Systeme Ihr Unternehmen verstehen und korrekt empfehlen können. Das bedeutet klare Produktbeschreibungen, strukturierte Daten und umfassende Informationen, die KI-Systemen helfen, Ihre Angebote korrekt darzustellen.

Szenario 2: Sie möchten KI-Systeme tatsächlich blockieren

Wenn Sie sich Sorgen über KI-Unternehmen machen, die Ihre Inhalte verwenden, und Maßnahmen ergreifen möchten, die tatsächlich funktionieren, verwenden Sie Technologien, die KI-Unternehmen anerkennen und respektieren:

robots.txt: Alle großen KI-Unternehmen respektieren bereits robots.txt-Dateien. Wenn Sie KI-Crawler blockieren möchten, fügen Sie deren User-Agents zu Ihrer robots.txt-Datei hinzu. Das ist eine bewährte Methode, die tatsächlich den Zugriff verhindert.

Technische Lösungen: Tools wie Spyglasses können KI-Traffic erkennen und Ihnen granulare Kontrolle darüber geben, welche KI-Systeme auf Ihre Inhalte zugreifen. Sie können spezifische KI-Crawler blockieren, sie zu spezialisierten Inhalten umleiten oder ihr Verhalten verfolgen, um informierte Entscheidungen zu treffen.

Serverseitige Kontrollen: Verwenden Sie serverseitige User-Agent-Blockierung, IP-Blockierung oder Authentifizierungsanforderungen für sensible Inhalte. Diese Methoden verhindern aktiv den Zugriff, anstatt sich darauf zu verlassen, dass KI-Systeme freiwillig Richtlinien überprüfen und befolgen.

Die wichtigste Erkenntnis ist, dass effektive KI-Zugriffskontrolle Durchsetzungsmechanismen erfordert, die KI-Unternehmen tatsächlich verwenden. LLMs.txt fehlt diese Durchsetzung, während robots.txt und technische Lösungen sie bieten.

Wohin sich KI-Suche entwickelt

Der LLMs.txt-Vorschlag repräsentiert eine wichtige Diskussion über KI-Ethik und Website-Besitzer-Rechte. Auch wenn große KI-Unternehmen ihn derzeit nicht übernehmen, hebt die Diskussion den Bedarf für klarere Standards zur KI-Inhaltsnutzung hervor.

Zukünftige KI-Systeme könnten LLMs.txt oder ähnliche Standards übernehmen, besonders wenn rechtlicher und regulatorischer Druck zunimmt. Kleinere KI-Unternehmen oder Forschungsorganisationen könnten eher geneigt sein, diese Standards zu respektieren als große kommerzielle Plattformen.

Effektive KI-Governance erfordert sowohl technische Standards als auch Durchsetzungsmechanismen. LLMs.txt bietet den Standard, aber es fehlt die (zugegebenermaßen freiwillige) Durchsetzung, die robots.txt für Suchmaschinen effektiv macht.

Sollten Sie LLMs.txt implementieren?

Die Antwort hängt von Ihren Zielen und Erwartungen ab. Wenn Sie möchten:

Ein Statement zur KI-Ethik abgeben: LLMs.txt kann Ihre Position zur KI-Nutzung dokumentieren
Sich für zukünftige Übernahme vorbereiten: Frühe Implementierung könnte Ihnen nutzen, wenn sich Standards weiterentwickeln
Due Diligence zeigen: Proaktive KI-Governance zu demonstrieren könnte rechtlichen oder geschäftlichen Wert haben

Aber wenn Sie möchten:

KI-Zugriff tatsächlich kontrollieren: Technische Lösungen sind effektiver als LLMs.txt
KI-Sichtbarkeit verbessern: Konzentrieren Sie sich auf Inhaltsoptimierung statt auf Zugriffsbeschränkungen
Implementierungsaufwand reduzieren: Ihre Zeit könnte besser in andere KI-Strategien investiert werden

Die Realität ist, dass die meisten Unternehmen bessere Ergebnisse erzielen werden, wenn sie KI-Systeme verstehen und für sie optimieren, anstatt zu versuchen, sie zu blockieren. Die KI-Systeme, die Ihrem Unternehmen beim Wachstum helfen können, sind dieselben, die LLMs.txt möglicherweise einschränken möchte.

Anstatt auf einen Standard zu setzen, den große KI-Unternehmen derzeit nicht verwenden, konzentrieren Sie sich auf Strategien, die mit dem KI-Ökosystem funktionieren, wie es heute existiert. Überwachen Sie, wie KI-Systeme tatsächlich mit Ihren Inhalten interagieren, optimieren Sie für die Interaktionen, die Ihrem Unternehmen nützen, und verwenden Sie technische Kontrollen für den Zugriff, den Sie einschränken möchten.

Die Diskussion über KI-Website-Standards ist wichtig, aber lassen Sie sich nicht davon ablenken, die praktische Arbeit zu erledigen, um in einer KI-beeinflussten Welt erfolgreich zu sein.

Die Zukunft von KI-Website-Standards

Die wichtigste Erkenntnis ist, dass effektive KI-Governance sowohl technische Standards als auch Durchsetzungsmechanismen erfordert. LLMs.txt bietet den Standard, aber es fehlt die Durchsetzung, die robots.txt für Suchmaschinen effektiv macht.

Die Realität über KI-Website-Standards

Aber die aktuelle Realität ist, dass große KI-Unternehmen bereits etablierte Muster haben, um Website-Richtlinien durch robots.txt und sitemap.xml zu respektieren. Sie haben ihre Infrastruktur um diese bestehenden Standards aufgebaut, und es gibt wenig Anzeichen dafür, dass sie planen, neue wie LLMs.txt zu übernehmen.

Der effektivste Ansatz ist, mit den Standards zu arbeiten, die KI-Unternehmen heute tatsächlich verwenden, anstatt zu hoffen, dass sie neue experimentelle Standards ohne Durchsetzungsmechanismen übernehmen werden.

Anstatt auf einen Standard zu setzen, den große KI-Unternehmen derzeit nicht verwenden, konzentrieren Sie sich auf Strategien, die mit dem KI-Ökosystem funktionieren, wie es heute existiert. Überwachen Sie, wie KI-Systeme tatsächlich mit Ihren Inhalten interagieren, optimieren Sie für die Interaktionen, die Ihrem Unternehmen nützen, und verwenden Sie bewährte technische Kontrollen für den Zugriff, den Sie einschränken möchten.

Die Diskussion über KI-Website-Standards ist wichtig, aber lassen Sie sich nicht davon ablenken, die praktische Arbeit zu erledigen, um in einer Zero-Click-KI-zentrierten Welt erfolgreich zu sein.