llms.txt: 100 deutsche Websites geprüft – wer die Datei nutzt
Kaum eine Datei wird in SEO-Kreisen gerade so oft empfohlen wie die llms.txt. Sie soll Sprachmodellen erklären, worum es auf einer Website geht – und damit, so das Versprechen, für mehr Nennungen in ChatGPT, Perplexity und Googles KI-Antworten sorgen.
Wir wollten wissen, wie verbreitet die Datei in Deutschland tatsächlich ist. Deshalb haben wir am 4. Oktober 2026 bei 100 großen und bekannten deutschen Websites nachgesehen: Konzerne, Onlineshops, Nachrichtenmedien, Software-Anbieter, die SEO-Branche selbst sowie Behörden und Verbände.
Das Ergebnis ist ernüchternder, als die vielen Empfehlungen vermuten lassen – und es passt zu dem, was die großen Anbieter offiziell dokumentieren. Am Ende steht trotzdem eine klare Empfehlung, und eine Vorlage, mit der Sie die Datei in einer halben Stunde selbst anlegen.
Kurz & knapp
- Von 100 großen deutschen Websites lieferten am 4. Oktober 2026 genau 18 eine echte llms.txt aus. Bezogen auf die 86 Websites, die sich prüfen ließen, sind das 20,9 Prozent.
- Die SEO-Branche liegt mit 6 von 15 Websites vorn, die 20 geprüften Nachrichtenmedien haben keine einzige llms.txt – 16 von ihnen sperren dafür GPTBot per robots.txt.
- Nur 14 der 18 gefundenen Dateien sind formal sauber nach dem Vorschlag von llmstxt.org aufgebaut; die größte umfasst 11,5 Megabyte und rund vier Millionen Tokens.
- Google schreibt in seiner Search-Central-Dokumentation ausdrücklich, dass die Google-Suche llms.txt-Dateien nicht verwendet und sie das Ranking weder verbessern noch verschlechtern.
- OpenAI, Anthropic und Perplexity nennen in ihren Crawler-Dokumentationen nur die robots.txt als Steuerung – veröffentlichen aber selbst eine llms.txt für ihre Entwicklerdokumentation.
Was llms.txt ist – und was nicht
Die llms.txt ist eine Textdatei, die in aller Regel im Wurzelverzeichnis einer Website liegt, also unter ihre-domain.de/llms.txt. Sie ist in Markdown geschrieben – einer einfachen Auszeichnungssprache, in der eine Raute eine Überschrift markiert und eckige Klammern einen Link. Ihr Zweck: Sprachmodellen und KI-Agenten eine kurze, kuratierte Übersicht zu geben, welche Seiten wofür relevant sind.
Vorgeschlagen wurde das Format im September 2024 auf llmstxt.org. Im August 2026 erschien dort eine überarbeitete Version 2, die auch Dateien in Unterverzeichnissen erlaubt. Ein Standard im Sinne einer Norm ist die Datei bis heute nicht, sondern ein Vorschlag, den jeder umsetzen kann, aber niemand auswerten muss.
Wichtig ist die Abgrenzung zu zwei bekannten Dateien. Die robots.txt regelt, welcher Crawler was abrufen darf – sie ist eine Zugangsregel. Die Sitemap listet alle Seiten für Suchmaschinen auf. Die llms.txt dagegen sperrt nichts und listet nicht alles, sie wählt aus. Wie Sie KI-Crawler tatsächlich zulassen oder aussperren, steht im Beitrag GPTBot, robots.txt und die Steuerung von KI-Crawlern; das wiederholen wir hier nicht.
| Datei | Aufgabe | Wer sie offiziell auswertet |
|---|---|---|
| robots.txt | Zugang erlauben oder sperren | Google, OpenAI, Anthropic, Perplexity (dokumentiert) |
| sitemap.xml | alle indexierbaren Seiten auflisten | Suchmaschinen, u. a. Google |
| llms.txt | kuratierte Übersicht für KI-Systeme | keiner der vier für die eigene Suche dokumentiert |
Daneben gibt es die llms-full.txt: eine Variante, die nicht nur auf Seiten verlinkt, sondern deren Inhalt gleich mitliefert. Auf llmstxt.org ist sie nicht als eigenes Format beschrieben; verbreitet ist sie vor allem bei Software-Dokumentationen.
So haben wir gemessen
Die Stichprobe umfasst 100 Domains in sechs Gruppen: 20 Großkonzerne, 20 Onlineshops, 20 Nachrichtenmedien, 15 Software- und SaaS-Anbieter, 15 Websites aus der SEO- und Marketingbranche (Tools, Agenturen, Fachmedien) sowie 10 Behörden und Verbände. Ausgewählt haben wir große und bekannte Namen, keine Zufallsstichprobe. Die vollständige Liste liegt mit allen Rohdaten bei uns vor.
Geprüft haben wir am 4. Oktober 2026 per curl – einem Kommandozeilenwerkzeug für Webabrufe – mit der Kennung eines normalen Chrome-Browsers. Für jede Domain haben wir die Startseite, /llms.txt und /llms-full.txt abgerufen, Weiterleitungen verfolgt und Statuscode, Dateityp, Größe, Zahl der Links und das Änderungsdatum festgehalten.
- Echte Datei: Status 200, Inhalt ist Text und kein HTML, keine Fehlerseite, nicht leer. Nur diese Fälle zählen als „hat eine llms.txt“.
- Soft-404: Der Server meldet „gefunden“, liefert aber eine HTML-Seite aus, meist die Startseite. Das zählt als keine Datei.
- Nicht prüfbar: keine Antwort, Sperre (403, 429, 502), Bot-Abfrage oder Weiterleitung auf eine andere Domain. Diese 14 Fälle rechnen wir aus den Anteilen heraus.
Eine Einschränkung gehört dazu: Unsere Abrufe kamen aus einem Rechenzentrum in den USA. Einige Websites sperren solche Zugriffe grundsätzlich oder leiten Besucher aus dem Ausland auf eine andere Länderseite um. Ob eine Datei per Weiterleitung erreichbar ist und wohin diese führt, können Sie für Ihre eigene Domain mit dem Redirect-Checker nachprüfen.
Das Ergebnis: Jede fünfte Website hat eine llms.txt
Von den 86 auswertbaren Websites lieferten 18 eine echte llms.txt aus, das sind 20,9 Prozent. 65 lieferten keine Datei aus, drei eine Soft-404-Seite. Die Unterschiede zwischen den Gruppen sind deutlich:
| Gruppe | geprüft | auswertbar | echte llms.txt | Anteil |
|---|---|---|---|---|
| SEO- und Marketingbranche | 15 | 15 | 6 | 40,0 % |
| Onlineshops | 20 | 15 | 5 | 33,3 % |
| Software & SaaS | 15 | 13 | 3 | 23,1 % |
| Großkonzerne | 20 | 14 | 3 | 21,4 % |
| Behörden & Verbände | 10 | 9 | 1 | 11,1 % |
| Nachrichtenmedien | 20 | 20 | 0 | 0,0 % |
| Gesamt | 100 | 86 | 18 | 20,9 % |
Dass die SEO-Branche vorn liegt, überrascht nicht: Wer anderen GEO-Beratung verkauft, probiert neue Formate zuerst an sich selbst aus. Bei den Shops haben unter anderem MediaMarkt, Tchibo, Douglas, dm und Alternate eine Datei, bei den Konzernen Siemens, SAP und die Allianz.
Aufschlussreicher ist die letzte Zeile. Keine der 20 Nachrichtenseiten – von Spiegel über Tagesschau bis Heise – hat eine llms.txt. In einer Zusatzprüfung der robots.txt am selben Tag sperrten 16 der 20 den Trainings-Crawler GPTBot und 14 den ClaudeBot. Die Verlage setzen gegenüber KI-Systemen erkennbar auf Sperren statt auf Einladungen – eine llms.txt passt nicht in diese Linie.
Was in den 18 Dateien steht
Eine Datei zu haben heißt nicht, eine brauchbare Datei zu haben. Wir haben alle 18 gegen den Vorschlag von llmstxt.org geprüft: genau eine H1-Überschrift, Abschnitte mit ## , Links in der Form [Titel](URL), ausgeliefert als Text.
| Prüfschritt | Websites | Anmerkung |
|---|---|---|
| geprüft | 100 | sechs Gruppen |
| auswertbar | 86 | 14 gesperrt oder umgeleitet |
| echte llms.txt | 18 | Text, kein HTML, nicht leer |
| formal sauber | 14 | vier mit Formatfehlern |
| sauber und kompakt | 12 | unter 20.000 Tokens |
Die Formatfehler sind banal: zwei oder drei H1-Zeilen statt einer, Abschnittsüberschriften ohne Leerzeichen nach den Rauten, Links mit Leerzeichen zwischen Klammer und Adresse – womit sie für einen Parser keine Links mehr sind. Eine Datei wird zudem mit dem Dateityp text/html ausgeliefert, obwohl sie Markdown enthält.
Ausreißer bei der Größe
Der Median der 18 Dateien liegt bei 1.885 Tokens und 35 Links – Tokens sind die Texteinheiten, in denen Sprachmodelle rechnen; wir haben sie mit dem Tokenizer von OpenAI (o200k_base) gezählt. Das passt zur Idee einer kompakten Übersicht.
Rechenbeispiel: Die llms.txt von Alternate umfasst 11,5 Megabyte, 68.959 Produktlinks und rund 3,97 Millionen Tokens. Das ist rund 2.100-mal so viel wie der Median. llmstxt.org schreibt ausdrücklich, die Datei solle klein genug bleiben, um in den Kontext eines Modells zu passen – eine vollständige Produktliste ist das Gegenteil davon. Auch XOVI liegt mit rund 54.000 Tokens weit über dem Rest.
Pflege und Herkunft
Zehn der 18 Server senden ein Änderungsdatum mit. Die Allianz nennt in der Datei selbst den Stand 21. Oktober 2025 und gibt KI-Systemen eigene „Antwortregeln“ mit, etwa keine Beiträge zu schätzen. Zwei Agenturdateien tragen den Vermerk, dass sie vom WordPress-Plugin Yoast SEO erzeugt wurden.
Die llms-full.txt ist praktisch nicht verbreitet: Nur Lexware liefert eine echte aus. Bei Siemens kommt unter dieser Adresse eine 404-Fehlerseite in Markdown zurück, bei Douglas eine leere Datei, bei dm eine HTML-Seite.
Wer die Datei offiziell liest – und wer nicht
Hier lohnt der Blick in die Primärquellen, denn die Datei wird oft so empfohlen, als würden die großen KI-Anbieter sie auswerten. Belegt ist Folgendes, Stand 4. Oktober 2026:
| Anbieter | Was offiziell dokumentiert ist |
|---|---|
| Google-Suche | nutzt llms.txt nicht; die Datei hilft und schadet dem Ranking nicht |
| Google Chrome (Lighthouse) | experimentelle Prüfung, ob eine llms.txt im Wurzelverzeichnis liegt |
| OpenAI | Crawler-Doku nennt nur robots.txt; eigene llms.txt für die Entwicklerdoku |
| Anthropic | Crawler-Doku nennt nur robots.txt; eigene llms.txt für die Entwicklerdoku |
| Perplexity | Crawler-Doku nennt nur robots.txt; eigene llms.txt für die Entwicklerdoku |
Am deutlichsten ist Google. In seinem Leitfaden zu generativen KI-Funktionen in der Google-Suche steht sinngemäß übersetzt: Sie müssen keine neuen maschinenlesbaren Dateien, KI-Textdateien oder Markdown erstellen, um in der Google-Suche einschließlich ihrer KI-Funktionen zu erscheinen, da die Google-Suche selbst sie nicht verwendet. Wer trotzdem eine llms.txt für andere Dienste pflegt, dem schade das nicht – es helfe aber auch nicht. Das gilt damit auch für den Google KI-Modus und die AI Overviews.
Gleichzeitig prüft Googles Entwicklerwerkzeug Lighthouse in der experimentellen Kategorie „Agentic Browsing“, ob eine llms.txt vorhanden ist. Das ist kein Widerspruch: Lighthouse bewertet, wie gut KI-Agenten im Browser mit einer Seite umgehen können, nicht das Ranking in der Suche.
OpenAI, Anthropic und Perplexity beschreiben in ihren Crawler-Dokumentationen (OpenAI, Anthropic, Perplexity) ausschließlich die robots.txt als Steuerung. Eine Zusage, die llms.txt fremder Websites für Suche oder Antworten auszuwerten, haben wir bei keinem der drei gefunden. Alle drei stellen aber selbst eine llms.txt für ihre Entwicklerdokumentation bereit – also dort, wo laut llmstxt.org der Haupteinsatz liegt: bei Programmier-Agenten, die Dokumentation nachschlagen.
Logfile-Prüfung: Ruft überhaupt jemand Ihre Datei ab?
Ob Ihre llms.txt gelesen wird, beantwortet kein Tool und keine Studie, sondern Ihr Server-Logfile. Darin protokolliert der Webserver jeden Abruf mit Adresse, Zeit und Kennung des Abrufenden, dem sogenannten User-Agent. Bei vielen Hostern finden Sie die Datei im Kundenmenü unter „Logs“ oder „Zugriffsprotokolle“.
- Laden Sie das Zugriffsprotokoll der letzten 30 Tage herunter. Für eine belastbare Aussage brauchen Sie mindestens einige Wochen, nicht einen Tag.
- Lassen Sie sich alle Abrufe der llms.txt nach User-Agent gezählt ausgeben (Format „combined“, wie bei Apache und nginx üblich):
grep "/llms.txt" access.log | awk -F'"' '{print $6}' | sort | uniq -c | sort -rn | head -20 - Filtern Sie gezielt nach den dokumentierten KI-Kennungen:
grep "/llms.txt" access.log | grep -E "GPTBot|OAI-SearchBot|ChatGPT-User|ClaudeBot|Claude-User|Claude-SearchBot|PerplexityBot|Perplexity-User|Googlebot" - Prüfen Sie Treffer gegen die veröffentlichten IP-Listen der Anbieter. OpenAI und Perplexity stellen solche Listen bereit; ein User-Agent lässt sich beliebig fälschen.
Bei der Deutung hilft eine Unterscheidung. GPTBot und ClaudeBot sammeln Trainingsdaten, OAI-SearchBot, Claude-SearchBot und PerplexityBot bauen Suchindizes auf. ChatGPT-User, Claude-User und Perplexity-User rufen eine Seite ab, weil ein Nutzer gerade danach gefragt hat. Ein Abruf aus der letzten Gruppe ist das stärkste Zeichen, dass Ihre Datei im Alltag eine Rolle spielt.
Finden Sie nach 30 Tagen keinen einzigen Abruf von KI-Kennungen, ist das ebenfalls ein Ergebnis – und ein guter Grund, keine weitere Zeit in die Datei zu stecken. Welche Messgrößen für KI-Sichtbarkeit aussagekräftiger sind, erklärt der Beitrag Sichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity und AI Overviews messen.
llms.txt in 30 Minuten erstellen
Die Datei verlangt weder Programmierkenntnisse noch ein Tool. Ein Texteditor genügt, und der Ablauf passt in eine halbe Stunde:
- Fünf Minuten – Kopf schreiben: eine H1 mit dem Firmennamen, darunter eine Zusammenfassung als Zitatblock mit
>: was Sie anbieten, für wen, wo. - Zehn Minuten – Seiten auswählen: 10 bis 30 Seiten, die ein Fremder kennen muss, um Ihr Unternehmen richtig zu beschreiben. Leistungen, Produkte, Ratgeber, Kontakt. Nicht alle Seiten – dafür gibt es die Sitemap.
- Zehn Minuten – gliedern und beschreiben: Abschnitte mit
##, je Link eine Zeile Beschreibung nach einem Doppelpunkt. Nebensächliches kommt unter## Optional. - Fünf Minuten – hochladen und prüfen: als
llms.txtins Wurzelverzeichnis, im Browser aufrufen, Dateityptext/plainodertext/markdownkontrollieren.
So sieht das für einen fiktiven Zulieferer aus dem Maschinenbau aus:
# Muster Antriebstechnik GmbH
> Hersteller von Getriebemotoren für Förder- und Lagertechnik. Sitz in Franken, Lieferung an Maschinenbauer in Europa. Kein Endkundenverkauf.
Ansprechpartner für Anfragen ist der Vertrieb. Preise nur auf Anfrage.
## Produkte
- [Stirnradgetriebemotoren](https://www.example.com/produkte/stirnrad/): Baureihen, Leistungsbereich, Datenblätter
- [Kegelradgetriebe](https://www.example.com/produkte/kegelrad/): Bauformen und Einsatzgebiete
## Wissen
- [Getriebe auslegen](https://www.example.com/ratgeber/auslegung/): Rechenweg mit Beispiel
- [Häufige Fragen](https://www.example.com/faq/): Lieferzeiten, Ersatzteile, Service
## Unternehmen
- [Über uns](https://www.example.com/unternehmen/): Geschichte, Standorte, Zertifikate
- [Kontakt](https://www.example.com/kontakt/): Vertrieb und Service
## Optional
- [Presse](https://www.example.com/presse/): Mitteilungen und Bildmaterial
- [Karriere](https://www.example.com/karriere/): offene StellenWer WordPress nutzt, kann die Datei auch erzeugen lassen: llmstxt.org nennt Yoast SEO und AIOSEO als Plugins mit eigenem Generator. Prüfen Sie das Ergebnis trotzdem von Hand – ein Generator wählt nach Menüs und Beitragslisten aus, nicht nach dem, was für Ihr Geschäft zählt.
Unsere Empfehlung
Die llms.txt ist billig, harmlos und für die Google-Suche nachweislich wirkungslos. Rechnen Sie den Aufwand ehrlich: 30 Minuten für die erste Fassung und viermal im Jahr 15 Minuten Pflege ergeben 1,5 Stunden jährlich. Bei einem angenommenen internen Stundensatz von 90 Euro sind das 135 Euro im Jahr.
Unsere Empfehlung: Legen Sie eine schlanke llms.txt an, wenn Sie Software oder eine technische Dokumentation anbieten – dort werden solche Dateien laut llmstxt.org am stärksten genutzt. Für alle anderen gilt: Kann man machen, muss man nicht. Auch linkship.de hat eine – als Visitenkarte, nicht als Rankinghoffnung.
Was die Nennung in KI-Antworten tatsächlich beeinflusst, liegt woanders: eine robots.txt, die Such-Crawler nicht versehentlich aussperrt, Seiten mit zitierfähigen Fakten und vor allem Erwähnungen in Medien, denen die Modelle vertrauen. Wie das zusammenhängt, zeigen unser Leitfaden zur Generative Engine Optimization und der Beitrag darüber, wie Links und Erwähnungen Zitationen in KI-Antworten beeinflussen. Passende Medien für solche Platzierungen finden Sie im Verzeichnis mit über 780 Fachmagazinen.
Eine redaktionelle Erwähnung in einem Fachmedium wirkt doppelt: als Link für das Ranking und als Nennung für KI-Antworten. Eine llms.txt wirkt nach heutigem Stand bei keinem von beiden nachweislich.
Was das für Sie konkret heißt
Rufen Sie heute ihre-domain.de/llms.txt im Browser auf. Drei Ergebnisse sind möglich: eine Textdatei, eine Fehlerseite – oder Ihre Startseite. Der dritte Fall ist eine Soft-404 und sollte behoben werden, denn er liefert Agenten eine HTML-Seite statt einer klaren Antwort.
Wenn Sie eine Datei anlegen, nehmen Sie die Vorlage oben, wählen Sie höchstens 30 Seiten und tragen Sie einen Termin für die Pflege in den Kalender ein. Prüfen Sie nach 30 Tagen im Logfile, ob KI-Kennungen die Datei abrufen.
Was das nicht leistet
Unsere Messung ist eine Momentaufnahme vom 4. Oktober 2026 bei bewusst ausgewählten großen Websites, keine repräsentative Stichprobe des deutschen Webs. 14 Domains ließen sich aus einem US-Rechenzentrum nicht prüfen; einige davon könnten eine Datei haben. Dateien in Unterverzeichnissen wie /docs/llms.txt haben wir nicht gesucht.
Wir haben gemessen, wer eine llms.txt ausliefert – nicht, ob sie wirkt. Ob ein KI-System eine Datei liest und berücksichtigt, lässt sich von außen nicht beobachten. Dafür bleibt nur das eigene Logfile. Ändern die Anbieter ihre Dokumentation, ändert sich auch unsere Einschätzung.
Häufige Fragen
Was ist eine llms.txt?
Eine Textdatei im Markdown-Format unter ihre-domain.de/llms.txt, die Sprachmodellen eine kurze, kuratierte Übersicht über eine Website gibt. Das Format wurde im September 2024 auf llmstxt.org vorgeschlagen und ist bis heute kein offizieller Standard.
Verbessert eine llms.txt mein Google-Ranking?
Nein. Google schreibt in seiner Search-Central-Dokumentation, dass die Google-Suche llms.txt nicht verwendet und die Datei Sichtbarkeit und Rankings weder verbessert noch verschlechtert. Das gilt ausdrücklich auch für die KI-Funktionen der Suche.
Lesen ChatGPT, Claude oder Perplexity die llms.txt?
Offiziell zugesagt hat das keiner der Anbieter. OpenAI, Anthropic und Perplexity beschreiben in ihren Crawler-Dokumentationen nur die robots.txt. Ob Agenten Ihre Datei im Einzelfall abrufen, zeigt nur Ihr Server-Logfile.
Wie verbreitet ist llms.txt in Deutschland?
In unserer Messung vom 4. Oktober 2026 lieferten 18 von 100 großen deutschen Websites eine echte llms.txt aus, 20,9 Prozent der 86 auswertbaren. Die SEO-Branche lag mit 40 Prozent vorn, Nachrichtenmedien hatten keine einzige.
Ersetzt die llms.txt die robots.txt?
Nein. Die robots.txt regelt den Zugang von Crawlern; Google, OpenAI, Anthropic und Perplexity dokumentieren sie als Steuerung, teils mit Ausnahmen für Abrufe, die ein Nutzer auslöst. Die llms.txt sperrt nichts, sie beschreibt nur. Wer KI-Crawler steuern will, braucht die robots.txt.
Brauche ich zusätzlich eine llms-full.txt?
In aller Regel nicht. Sie ist auf llmstxt.org nicht als eigenes Format beschrieben und in unserer Messung nur bei einer von 100 Websites als echte Datei vorhanden. Sinnvoll ist sie vor allem für Software-Dokumentationen.
