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LLM-Sichtbarkeit

Die Sitemap für KI-Systeme

llms.txt ist das Pendant zur sitemap.xml für ChatGPT, Claude und Perplexity. Wir bauen sie sauber, hosten sie unter Ihrer Domain und halten sie auf Wunsch automatisch aktuell.

Ausdruck eines llms.txt-Dokuments mit Markdown-Struktur auf einem Holzschreibtisch, daneben ein Laptop mit Code-Editor, ein Füllhalter und ein Holzlineal — handwerkliche Werkstatt-Atmosphäre

Eine Datei, die KI-Systeme dankbar lesen

Eine durchschnittliche Webseite besteht aus Bildern, Skripten, CSS, mehreren Sprachversionen, automatisch geladenen Widgets, Cookie-Bannern und drei Versionen derselben Information, die für Mensch, Crawler und Mobile-Layout jeweils etwas anders aufgebaut sind. Für eine KI ist das schwer lesbar — selbst wenn die Live-Suche funktioniert, muss die KI mühsam aus dem Rauschen die Kern-Aussagen ziehen.

Eine saubere llms.txt löst dieses Problem. Sie liegt unter /llms.txt im Stammverzeichnis und enthält in einer kompakten, klar strukturierten Form alles, was eine KI braucht, um die Webseite zu verstehen: Was ist die Marke, wie ist sie aufgebaut, wo sind die wichtigsten Inhalte. Geschrieben in Markdown, lesbar für Mensch und Maschine.

Die ausführliche Variante, llms-full.txt, geht noch einen Schritt weiter. Sie enthält den ganzen Klartext-Inhalt der wichtigen Seiten in einer geordneten Datei. Die KI muss nicht durch dreißig Einzelseiten kletten, sondern bekommt die zentrale Wahrheit der Webseite in einem Stück serviert.

Die beiden Dateien im Vergleich

llms.txt ist die Übersicht. llms-full.txt ist die Inhaltsdatei.

/llms.txt

Die Übersichtsdatei. Klein, kompakt, idealerweise unter 8 Kilobyte. Sagt der KI in wenigen Markdown-Zeilen, was die Marke ist und welche Bereiche es gibt.

Inhalt: Markenname, Kurzbeschreibung, Liste der Hauptbereiche mit Verlinkung, Verweis auf llms-full.txt.

/llms-full.txt

Die Inhaltsdatei. Größer, bis circa 200 Kilobyte. Enthält den vollständigen Klartext-Inhalt aller wichtigen Seiten der Webseite in einer geordneten Markdown-Struktur.

Inhalt: Hauptseiten, Service-Übersichten, Über-uns, Standardprozesse, FAQ. Ohne juristische Seiten, ohne Account-Bereiche, ohne Rauschen.

Wie unsere eigene llms.txt aufgebaut ist

Auf unserer Webseite finden Sie zwei Dateien unter /llms.txt und /llms-full.txt. Die kompakte Version startet mit einer Vorstellung der Manufaktur, listet die Hauptbereiche (Fernwartung, KI-Lösungen, Hardware-Beratung, Sub-Marken, Blog) und endet mit einem Verweis auf die Vollversion.

Die Vollversion enthält den geordneten Klartext-Inhalt unserer wichtigsten Seiten: die Haupt-Service-Seiten, die KI-Lösungen-Übersicht, die Sub-Marken-Hub-Seiten und eine kuratierte Auswahl der wichtigsten Blog-Artikel. Ohne Rauschen, ohne Cookie-Banner, ohne Navigation. Nur die eigentliche Botschaft, in Reinform.

Eine KI, die unsere Webseite verstehen will, ist in zwei Sekunden auf dem Stand. Eine KI ohne diese Dateien müsste sich aus zwanzig Seiten dasselbe Bild zusammensuchen — mit allen Fehlerquellen, die das birgt.

Ablauf der Erstellung

Drei Schritte, etwa eine Arbeitswoche bis live.

1

Webseiten-Analyse

Wir gehen Ihre Webseite Seite für Seite durch und identifizieren die Kerninhalte, die strukturellen Bereiche und die Inhalte, die juristisch oder operativ aus der KI-Sicht weggelassen werden müssen.

2

Dateien bauen

llms.txt und llms-full.txt werden in Markdown nach den geltenden Konventionen erstellt. Konsistenz mit Title, Description und Hauptinhalt wird geprüft, Inkonsistenzen weisen wir aus.

3

Veröffentlichen und prüfen

Die Dateien werden unter /llms.txt und /llms-full.txt veröffentlicht, die robots.txt entsprechend ergänzt und die Erreichbarkeit über mehrere User-Agents getestet, damit KI-Crawler nicht ungewollt geblockt werden.

Pflege-Service als Option

Eine einmal gebaute llms.txt ist gut. Eine gepflegte llms.txt ist besser. Im Pflege-Service halten wir die Dateien automatisch aktuell, sobald neue Seiten dazukommen oder bestehende verändert werden. Monatlicher Abgleich, Stand-Datum-Aktualisierung, Größencheck.

Das ist sinnvoll für Webseiten, die regelmäßig wachsen — Blog-getriebene Seiten, Webseiten mit aktivem Service-Ausbau, Webseiten mit Saison-Themen. Für statische Visitenkarten-Webseiten ist der Pflege-Service nicht nötig; hier reicht der einmalige Aufbau und ein jährlicher Review.

Variante mit Selbsthosten: Wir liefern die fertigen Dateien plus eine kurze Anleitung, wie Sie die Dateien selbst pflegen. Ohne laufenden Service. Geeignet für Kunden, die intern eine technische Person haben, die das übernimmt.

Im Service enthalten

Klar getrennt. Sie sehen vor Beauftragung, was zum Einmal-Service und was zum Pflege-Service gehört.

Einmal-Erstellung

  • Vollständige llms.txt im Markdown-Standard
  • Vollständige llms-full.txt mit kuratiertem Inhalt
  • Konsistenz-Check mit bestehenden Meta-Daten
  • Veröffentlichung unter /llms.txt und /llms-full.txt
  • robots.txt-Anpassung
  • Reichweiten-Test über mehrere User-Agents

Pflege-Service (optional)

  • Monatlicher Abgleich auf neue oder geänderte Seiten
  • Stand-Datum automatisch mitgepflegt
  • Größencheck, bei Bedarf Aufteilung in Themen-Dateien
  • Quartalsbericht zur Datei-Nutzung
  • Anpassung an neue Standards bei Bedarf

Verwandt: ChatGPT-Sichtbarkeit · Perplexity-Sichtbarkeit · KI-Content-Audit · KI-Sichtbarkeits-Monitoring

Ist Ihre Webseite KI-lesbar?

Wir bauen Ihnen llms.txt und llms-full.txt. Einmalig oder mit Pflege-Service.

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Wir melden uns bei Ihnen und finden eine Lösung.

Häufig gestellte Fragen

Was ist llms.txt überhaupt?

llms.txt ist ein 2024 vorgeschlagener Web-Standard, der für KI-Systeme das ist, was sitemap.xml für klassische Suchmaschinen ist: eine maschinenlesbare Übersichtsdatei direkt im Stammverzeichnis der Webseite. Sie liegt typischerweise unter /llms.txt und enthält in einer kompakten Markdown-Struktur, worum es auf der Seite geht, welche Bereiche es gibt und welche einzelnen Seiten besonders wichtig sind. Eine erweiterte Variante, /llms-full.txt, enthält den vollen, KI-verträglichen Inhalt der wichtigsten Seiten in einer Datei.

Brauche ich das wirklich?

Nicht zwingend. KI-Systeme können auch ohne llms.txt eine Webseite verstehen. Die Datei ist aber ein Klarheits-Signal: Sie macht Ihre Webseite KI-freundlich zugänglich, reduziert das Risiko, dass die KI mit der falschen Unterseite arbeitet, und sie zeigt, dass Sie das Thema KI-Sichtbarkeit ernst nehmen. Bei Webseiten mit mehr als zwanzig Seiten oder mit komplexer Navigation ist sie klar empfehlenswert. Bei einseitigen Webseiten ist sie überflüssig.

Lesen die großen KI-Systeme das überhaupt?

Der Stand 2026: Anthropic-Claude und Perplexity berücksichtigen llms.txt aktiv. OpenAI-ChatGPT und Google-Gemini haben sich nicht öffentlich festgelegt, schließen es aber bei Live-Suche nicht aus. Die Adoption ist deutlich höher als bei alten Standards wie ai.txt. Wir behandeln llms.txt als sinnvolle Versicherung mit niedrigem Aufwand. Wenn die großen Systeme sie nicht lesen, schadet die Datei nicht. Wenn sie sie lesen, profitieren Sie deutlich.

Was kommt in die Datei rein?

In die kompakte llms.txt: eine Kurzbeschreibung der Marke in zwei bis drei Sätzen, eine logisch sortierte Liste der Hauptbereiche der Webseite und die wichtigsten Einzelseiten mit Titel und ein bis zwei Sätzen Kurzbeschreibung. In die llms-full.txt: zusätzlich der vollständige Klartext-Inhalt aller wichtigen Seiten in einer geordneten Markdown-Struktur. So bekommt eine KI in einer einzigen Datei alles, was sie braucht, um Ihre Webseite zu verstehen.

Welche Seiten gehören in die llms-full.txt?

Alle Seiten, die zur Kernerklärung Ihrer Marke gehören: Hauptangebote, Über-uns-Seite, Pricing-Logik (falls relevant), Standardprozesse, FAQ. Nicht hinein gehören: Impressum, Datenschutzerklärung, AGB, Widerruf, Account-Seiten, Mitarbeiter-Profile und allgemein alles, was juristisch ist oder die KI vom eigentlichen Angebot ablenkt. Wir kuratieren die Auswahl bewusst, weil eine zu lange llms-full.txt am Token-Limit der KI-Systeme abgeschnitten wird.

Wie groß darf die Datei werden?

Die kompakte llms.txt sollte unter 8 Kilobyte bleiben — das ist Konsens unter Webmastern, die das pflegen. Die llms-full.txt darf bis etwa 200 Kilobyte gehen. Darüber hinaus wird der Inhalt von vielen KI-Systemen abgeschnitten oder gar nicht gelesen. Wir prüfen das vor der Veröffentlichung und teilen bei Bedarf in mehrere Themen-Dateien auf, etwa /llms-services.txt und /llms-blog.txt, die in der Haupt-llms.txt referenziert werden.

Was unterscheidet llms.txt von Schema-Markup?

Schema-Markup ist klein, technisch und steckt im HTML jeder einzelnen Seite. Es sagt der KI auf Seitenebene: „Hier ist ein Produkt, hier ein Preis, hier eine Bewertung." llms.txt ist groß, lesbar und auf Webseiten-Ebene. Es sagt der KI: „So ist die Webseite insgesamt aufgebaut, das sind die wichtigen Stellen." Beides ergänzt sich, ersetzt sich nicht. In den meisten Audits empfehlen wir, beide parallel sauber aufzusetzen.

Was kostet das und wie geht das praktisch?

Wir bauen die llms.txt-Struktur einmalig auf Basis Ihrer Webseite, prüfen die Inhalte auf Konsistenz, schreiben fehlende Beschreibungen nach und veröffentlichen die Dateien unter /llms.txt und /llms-full.txt Ihrer Domain. Auf Wunsch im Service-Paket: ein monatlicher Pflege-Service, der die Datei aktuell hält, wenn neue Seiten dazukommen oder bestehende sich ändern.

Was passiert bei einem Webseiten-Relaunch?

Das ist der typische Grund, warum eine sauber gebaute llms.txt nach kurzer Zeit veraltet ist. Bei einem Relaunch wandern Inhalte, Slugs ändern sich, Strukturen werden umgebaut. Im Pflege-Service ist das Mitziehen der llms.txt enthalten. Ohne Pflege empfehlen wir, bei jedem größeren Relaunch eine Aktualisierung als Einzelauftrag einzuplanen.

Kann ich die Datei selbst pflegen?

Ja, das ist sogar gut machbar — wenn Sie Markdown beherrschen und die Disziplin haben, bei jeder neuen Seite die llms.txt mitzudenken. In der Praxis schläft genau dieser Schritt schnell ein, weil er nicht im Workflow eines normalen CMS verankert ist. Wer die Datei nicht in einem dauerhaften Build-Prozess hat, sollte über Pflege-Service nachdenken oder zumindest einen halbjährlichen Review einplanen.

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